原帖地址:https://blog.csdn.net/yanyan19880509/article/details/78170233 前言 很多时候,为了应付DB的高并发读写,我们会采用读写分离技术.读写分离指的是利用数据库主从技术(把数据复制到多个节点中),分散读多个库以支持高并发的读,而写只在master库上.DB的主从技术只负责对数据进行复制和同步,而读写分离技术需要业务应用自身去实现.sharding-jdbc通过简单的开发,可以方便的实现读写分离技术.本篇主要介绍其实现的原理. sha

基于Sharding JDBC的读写分离 1.引入pom.xml <dependencies> <!-- mybatis --> <dependency> <groupId>tk.mybatis</groupId> <artifactId>mapper-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.1.5</version> </dependency&

方案很多:阿里的中间件cobar.aop注解方式.com.mysql.jdbc.ReplicationDriver读写分离驱动MySQL数据库的同步. MySQL是开源的关系型数据库系统.主从同步复制(Replication)是从一台MySQL数据库服务器(主服务器master)复制数据到另一个服务器(从服务器slave)的一个进程. 配置主服务器(master)    1.编辑数据库配置文件my.cnf 或 my.ini (windows),一般在/etc/目录下.    #vi /etc/m

返回ProxySQL系列文章:http://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/7586194.html 1.不同类型的读写分离 数据库中间件最基本的功能就是实现读写分离,ProxySQL当然也支持.而且ProxySQL支持的路由规则非常灵活,不仅可以实现最简单的读写分离,还可以将读/写都分散到多个不同的组,以及实现分库sharding(分表sharding的规则比较难写,但也能实现). 本文只描述通过规则制定的语句级读写分离,不讨论通过 ip/port, client,

文章转载自:https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/9318558.html 不同类型的读写分离 数据库中间件最基本的功能就是实现读写分离,ProxySQL当然也支持.而且ProxySQL支持的路由规则非常灵活,不仅可以实现最简单的读写分离,还可以将读/写都分散到多个不同的组,以及实现分库sharding(分表sharding的规则比较难写,但也能实现). 本文只描述通过规则制定的语句级读写分离,不讨论通过 ip/port, client, username,

sharding jdbc: sharding sphere 的 一部分,可以做到 分表分库,读写分离. 和 mycat 不同的 是 sharding jdbc 是 一个 jdbc 驱动 在 驱动这个层做的  分表,分库,读写分离. mycat 是 一个数据库 中间件,或者就是一个数据库代理工具. 对比图: sharding sphere  介绍:

application-sharding.yml sharding: jdbc: datasource: names: ds0,ds1,dsx,dsy ds0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&use

第1章  引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的 互联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层 已经成为架构研发人员首选的方式.水平切分数据库,可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了了宕机造成的损失.通过负载均衡策略,有效的降低了单台 机器的访问负载,降低了宕机的可能性:通过集群方案,解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题:通过读

前言 我在上篇博客 "Spring Boot 的实践与思考" 中比对不同规范的 ORM 框架应用场景的时候提到过主从与读写分离,本篇随笔将针对此和分库分表进行更深入地探讨. 1. 漫谈 在进入正题之前,我想先随意谈谈对架构的拓展周期的想法(仅个人观点).首先,我认为初期规划不该太复杂或者庞大,无论项目的中长期可能会发展地如何如何,前期都应该以灵活为优先,像分库分表等操作不应该在开始的时候就考虑进去.其次,我认为需求变更是非常正常的,这点在我等开发的圈子里吐槽的最多,其中自然有 &quo

分布式读写分离和分库分表采用sharding-jdbc实现. sharding-jdbc是当当网推出的一款读写分离实现插件,其他的还有mycat,或者纯粹的Aop代码控制实现. 接下面用spring boot 2.1.4 release 版本实现读写分离. 1. 引入jar包 <!-- lombok --><dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok<

本文介绍SpringBoot使用当当Sharding-JDBC进行读写分离. 1.有关Sharding-JDBC 本文还是基于当当网Sharding-Jdbc的依赖,与上一篇使用Sharding-Jdbc进行分库分表依赖一致,并且本文大致内容与上一篇文章相似,建议先查看我的另一篇在查看这篇会简单许多,传送门<SpringBoot使用Sharding-JDBC分库分表>. 这里需要特殊介绍的是,使用Sharding-JDBC进行读写分离的时候,只允许设置一个主库,从库的话可以设置多个,访问策略的

1.   MyCAT概述 1.1 背景 随着传统的数据库技术日趋成熟.计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充,数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上.这时集中式数据库系统表现出它的不足: (1)集中式处理,势必造成性能瓶颈: (2)应用程序集中在一台计算机上运行,一旦该计算机发生故障,则整个系统受到影响,可靠性不高: (3)集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活,系统的可扩充性差. 在这种形势下,集中式数据库将向分布式数据库发展. 1.2 发展历程 MyCAT的诞生,要从其前身Amoeba和

简单的 理解 一下 mycat :如图 mycat 是一个 连接数据库的中介.一个独立安装的 工具,他连接着真实的数据库,并且 把自己伪装成一个数据库. 程序连接 mycat ,mycat 连接 到真实 数据库. mycat 这个中介 帮我们管理者分布式事务,数据切片,主从数据库. 在我们程序 看到的只是 逻辑数据库里面的 逻辑表.我们可以直接使用 jdbc 对他进行操作.就像正常的单表一样. mycat 来管理  数据切片,主从,分布式事务问题. 实测 navicat formysql 11.

需求: 分库:按业务线business_id将不同业务线的订单存储在不同的数据库上: 分表:按user_id字段将不同用户的订单存储在不同的表上,为方便直接用非分片字段order_id查询,可使用基因法: 读写分离:为缓解主库的压力,读操作访问从库: 库表SQL -- 主库 CREATE DATABASE `database_103`; CREATE DATABASE `database_112`; -- 从库 CREATE DATABASE `database_slave_103`; CREA

ProxySQL安装 yum/rpm安装 在github或官网上可以下载rpm包,wiki的Getting start章节有详细介绍. cat <<EOF | tee /etc/yum.repos.d/proxysql.repo [proxysql_repo] name= ProxySQL YUM repository baseurl=http://repo.proxysql.com/ProxySQL/proxysql-1.4.x/centos/7 gpgcheck=1 gpgkey=http

准备服务器: docker run -d --privileged -v `pwd`/mysql_data:/data -p 3001:3306 --name mysql5-master --hostname mysql5-master --net staticnet --ip 192.168.0.101 eiki/mysql:5.7.23 /usr/sbin/init docker run -d --privileged -v `pwd`/mysql_data:/data -p 3002:33

系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理,这些内容有的是从网上收集的,有的是自己做的测试验证信息,如有错误,烦请谅解和指出! 一.MyCat简单介绍MyCat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的服务器,前端用户可以

环境 jdk:1.8 framework: spring boot, sharding jdbc database: MySQL 搭建步骤 在pom 中加入sharding 依赖 <dependency> <groupId>io.shardingjdbc</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.0.3<

环境概览 前言介绍 Sharding-JDBC是当当网的一个开源项目,只需引入jar即可轻松实现读写分离与分库分表.与MyCat不同的是,Sharding-JDBC致力于提供轻量级的服务框架,无需额外部署,底层是对JDBC进行增强,兼容各种连接池和ORM框架.不仅如此还提供分布式事务及分布式治理功能,即将出世的3.X版本可能会提供更加全面的功能.有兴趣的小伙伴们,可以去了解下,这里提供官方文档和GitHub地址. 读写分离 引自Sharding-JDBC官方文档 面对日益增加的系统访问量,数据库

mycat和mysql的高可用参考如下两个图 简介:应用程序仅需要连接HAproxy或者mycat,后端服务器的读写分离由mycat进行控制,后端服务器数据的同步由MySQL主从同步进行控制. 服务器主机规划 IP  功能 备注 192.168.0.200 Mysql Master1 Mysql Master1端口3306 192.168.0.199 mycat1 ,Mysql Slave1 mycat1端口8066 ,Mysql Slave1端口3306 192.168.0.198 mycat

之前是通过XML方式来配置数据源,读写分离策略,分库分表策略等,之前有朋友也问过我,有没有Spring Boot的方式来配置,既然已经用Spring Boot还用XML来配置感觉有点不协调. 其实吧我个人觉得只要能用,方便看,看的懂就行了,mybatis的SQL不也是写在XML中嘛. 今天就给大家介绍下Spring Boot方式的使用,主要讲解读写分离的配置,其余的后面再介绍. 所谓的Spring Boot方式就是直接可以通过属性文件或者YAML文件来配置上面我们提到的那些信息. 主要还是用sh