原文:https://blog.csdn.net/frycn/article/details/70158313?utm_source=copy InnoDB:支持事务处理等不加锁读取支持外键支持行锁不支持FULLTEXT类型的索引不保存表的具体行数,扫描表来计算有多少行DELETE 表时,是一行一行的删除InnoDB 把数据和索引存放在表空间里面跨平台可直接拷贝使用InnoDB中必须包含AUTO_INCREMENT类型字段的索引表格很难被压缩 MyISAM:不支持事务,回滚将造成不完全回滚,不具

1. 为什么要进行读写分离 大量的JavaWeb应用做的是IO密集型任务, 数据库的压力较大, 需要分流 大量的应用场景, 是读多写少, 数据库读取的压力更大 一个很自然的思路是使用一主多从的数据库集群: 一个是主库,负责写入数据:其它都是从库,负责读取数据. 主从库数据同步. mysql原生支持主从复制 mysql主(称master)从(称slave)复制的原理:1.master将数据改变记录到二进制日志(bin log)中,  这些记录叫binary log events2.slave将ma

1. 为什么要进行读写分离 大量的JavaWeb应用做的是IO密集型任务, 数据库的压力较大, 需要分流 大量的应用场景, 是读多写少, 数据库读取的压力更大 一个很自然的思路是使用一主多从的数据库集群: 一个是主库,负责写入数据:其它都是从库,负责读取数据. 主从库数据同步. mysql原生支持主从复制 mysql主(称master)从(称slave)复制的原理:1.master将数据改变记录到二进制日志(bin log)中,  这些记录叫binary log events2.slave将ma

使用Spring实现MySQL读写分离 为什么要进行读写分离 大量的JavaWeb应用做的是IO密集型任务, 数据库的压力较大, 需要分流 大量的应用场景, 是读多写少, 数据库读取的压力更大 一个很自然的思路是使用一主多从的数据库集群: 一个是主库,负责写入数据:其它都是从库,负责读取数据. 主从库数据同步. mysql原生支持主从复制 mysql主(称master)从(称slave)复制的原理: 1.master将数据改变记录到二进制日志(bin log)中, 这些记录叫binary log

我们公司2019年web开发已迁移至.NET core,目前有部分平台随着用户量增加,单一数据库部署已经无法满足我们的业务需求,一直在寻找EF CORE读写分离解决方案,目前在各大技术论坛上还没找到很好的方案,根据之前找到的读写分离方案,综合目前EF core 的能力,自己编写了一套EF core实现mysql读写分离的解决方案,目前以应用到正式生产环境(Linux)中,日活跃用户20W,木有发现明显BUG,推荐个大家使用,部分代码参考文章(https://www.cnblogs.com/qtq

1 数据库的读写分离 1.1 Amoeba实现读写分离 1.1.1 定义 Amoeba是一个以MySQL为底层数据存储,并对应用提供MySQL协议接口的proxy 优点: 配置读写分离时较为简单.配置文件编写方便 可以做到整个数据库的读写分离 占用的资源较少. 缺点: 不能实现高可用 现在不更新维护了 1.2 搭建amoeba 1.2.1 安装JDK 说明:Amoeba的使用依赖于JDK. 1.2.2 安装Amoeba 说明:将Amoeba文件拖入/usr/local/src/ 将其解压 1.2

首先需要配置好数据库的主从同步: 上一篇文章中有写到:https://www.cnblogs.com/xuyiqing/p/10647133.html 为什么要进行读写分离呢? 通常的Web应用大多数读操作次数远大于写操作 为了提高效率,我们可以考虑读写分离 读写分离可以采用DBProxy中间件,这里不谈这种方式 而是使用Mabatis拦截器 大体思路是: 得到SQL语句进行分析,如果是select那么分配从数据库数据源 反之,分配主数据库数据源 Spring重写路由: package org.

  文章 原始出处 :http://sofar.blog.51cto.com/353572/1601552 ========================================================================================== 一.基础介绍 ========================================================================================== 1.背景描述

========================================================================================== 一.基础介绍 ========================================================================================== 1.背景描述 目前我们的高可用DB的代理层采用的是360开源的Atlas,从上线以来,已稳定运行2个多月.无论是从性能上,

1 Mycat介绍: mycat是最近很火的一款国人发明的分布式数据库中间件,它是基于阿里的cobar的基础上进行开发的 准备环境: db01主   10.0.0.51 db02备   10.0.0.52 mycat     10.0.0.53 [root@mycat ~]# systemctl status firewalld ● firewalld.service - firewalld - dynamic firewall daemon Loaded: loaded (/usr/lib/s

回到目录 上一讲中基本实现了对数据库的读写分离,而在选择只读数据库上只是随机选择,并没有去检测数据库服务器是否有效,如服务器挂了,SQL服务停了,端口被封了等等,而本讲主要对以上功能进行一个实现,并对配置文件也进行了一些优化,让它更好的支持多个数据库服务器,分别配置各个的账号和密码及数据库服务端口等等,接下来,就来看一下主要的代码吧. 一 配置文件 <!-- ef实现对sql读写分离的配置,sqlserver端采用发布与订阅实现 --> <add key="readDb&quo

读写分离是架构分布式系统的一个重要思想.不少系统整体处理能力并不能同业务的增长保持同步,因此势必会带来瓶颈,单纯的升级硬件并不能一劳永逸.针对业务类型特点,需要从架构模式上进行一系列的调整,比如业务模块的分割,数据库的拆分等等. 集中式和分布式是两个对立的模式,不同行业的应用特点也决定了架构的思路.如互联网行 业中一些门户站点,出于技术和成本等方面考虑,更多的采用开源的数据库产品(如MYSQL),由于大部分是典型的读多写少的请求,因此为MYSQL及其复 制技术大行其道提供了条件.而相对一些传统密

使用spring的动态路由实现数据库负载均衡 系统中存在的多台服务器是"地位相当"的,不过,同一时间他们都处于活动(Active)状态,处于负载均衡等因素考虑,数据访问请求需要在这几台数据库服务器之间进行合理分配, 这个时候,通过统一的一个DataSource来屏蔽这种请求分配的需求,从而屏蔽数据访问类与具体DataSource的耦合: 系统中存在的多台数据库服务器现在地位可能相当也可能不相当,但数据访问类在系统启动时间无法明确到底应该使用哪一个数据源进行数据访问,而必须在系统运行期间

最近上线的项目中数据库数据已经临近饱和,最大的一张表数据已经接近3000W,百万数据的表也有几张,项目要求读数据(select)时间不能超过0.05秒,但实际情况已经不符合要求,explain建立索引,使用redis,ehcache缓存技术也已经满足不了要求,所以开始使用读写分离技术,可能以后数据量上亿或者更多的时候,需要再去考虑分布式数据库的部署,但目前来看,读写分离+缓存+索引+表分区+sql优化+负载均衡是可以满足亿级数据量的查询工作的,现在就一起来看一下亲测可用的使用spring实现读写

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt403 1.  背景 我们一般应用对数据库而言都是"读多写少",也就说对数据库读取数据的压力比较大,有一个思路就是说采用数据库集群的方案, 其中一个是主库,负责写入数据,我们称之为:写库: 其它都是从库,负责读取数据,我们称之为:读库: 那么,对我们的要求是: 1.读库和写库的数据一致: 2.写数据必须写到写库: 3.读数据必须到读库: 2.  方案 解决读写分离的

一.为什么要进行读写分离呢? 因为数据库的"写操作"操作是比较耗时的(写上万条条数据到Mysql可能要1分钟分钟).但是数据库的"读操作"却比"写操作"耗时要少的多(从Mysql读几万条数据条数据可能只要十秒钟). 所以读写分离解决的是,数据库的"写操作"影响了查询的效率问题. 如下图所示: 读写分离: 大多数站点的数据库读操作比写操作更加密集,而且查询条件相对复杂,数据库的大部分性能消耗在查询操作上了.为保证数据库数据的一致

其中Amoeba for MySQL也是实现读写分离 环境描述:操作系统:CentOS6.5 32位主服务器Master:192.168.179.146从服务器Slave:192.168.179.147调度服务器MySQL-Proxy:192.168.179.142由于电脑配置不行,安装了三台虚拟机,就卡死了,只能将就一下,由于是一主一从,所以,导致读写都在master上,有机会,再弄两台slave来测试一.mysql主从复制,参考:http://www.cnblogs.com/lin3615/

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

1.  背景 我们一般应用对数据库而言都是“读多写少”,也就说对数据库读取数据的压力比较大,有一个思路就是说采用数据库集群的方案, 其中一个是主库,负责写入数据,我们称之为:写库: 其它都是从库,负责读取数据,我们称之为:读库:   那么,对我们的要求是: 1.读库和写库的数据一致:(这个是很重要的一个问题,处理业务逻辑要放在service层去处理,不要在dao或者mapper层面去处理) 2.写数据必须写到写库: 3.读数据必须到读库:   2.  方案 解决读写分离的方案有两种:应用层解决和

1.    MySQL主从配置 我们的方案设计基于Mysql的主从数据复制功能,以下是基于mysql5.5以上版本最新的主从配置. 开启mysql主从数据复制,主要在mysql的my.ini文件中设置: windows系统一般在c:\ProgrameData\MySQL中: Linux系统一般在 /etc/my.cnf中: 1.主数据库服务器配置: server-id=1 log-bin=mysql-bin binlog-do-db=Industry       //只同步Industry数据库

紧接着上一章,因为现在做的项目还是以spring为主要的容器管理框架,所以写以下spring如何整合多个数据源. 1. 背景 我们一般应用对数据库而言都是“读多写少”,也就说对数据库读取数据的压力比较大,有一个思路就是说采用数据库集群的方案, 其中一个是主库,负责写入数据,我们称之为:写库: 其它都是从库,负责读取数据,我们称之为:读库: 那么,对我们的要求是: 1. 读库和写库的数据一致: 2. 写数据必须写到写库: 3. 读数据必须到读库: 2. 方案 解决读写分离的方案有两种:应用层解决和