分库分表(7)--- ShardingSphere实现分库分表+读写分离 有关分库分表前面写了六篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 5.分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表 6.分库分表

分库分表(6)--- ShardingSphere实现分表+ 读写分离 有关分库分表前面写了五篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 5.分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表 这篇博客通过S

目录 创建项目 分表 导包 表结构 Yml 分库 Yml Java 分库分表 数据库 Yml 读写分离 数据库 Yml 其他 只请求主库 读写分离判断逻辑代码 一主多从+分表 Yml 一主多从+分库分表 Yml 公共表&数据脱敏 公共表 数据库 Java代码 Yml 数据脱敏 分布式事务 Yml pom Java 异常 代码下载 创建项目 一顿下一步,勾选web.lombok等插件 分表 导包 ShardingJdbc 官方最新稳定版4.1.1 <!-- https://mvnreposit

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

一. MySQL+MyCat分库分表 1 MyCat简介 java编写的数据库中间件 Mycat运行环境需要JDK. Mycat是中间件.运行在代码应用和MySQL数据库之间的应用. 前身 : corba. 是阿里开发的数据库中间件.实现MySQL数据库分库分表集群管理的中间件.曾经出现过重大事故. 二次开发,形成Mycat. 使用MyCat之后,编写的所有的SQL语句,必须严格遵守SQL标准规范. insert into table_name(column_name) values(colum

一.基本环境 W7 64位.Mycat1.6.MySQL8.0 二.Mycat核心配置文件配置 解压Mycat1.6,并对server.xml.schema.xml.rule.xml三个核心配置文件做相关配置,见下图 1.对server.xml设置登录的帐号密码以及逻辑库名(root账户可读写,user账户只读):并设置sequnceHandlerType为0 2.配置schema.xml,这里的库.表.数据库连接等会在后面介绍.rule="mod-long"会在rule.xml中有相

网上有很多介绍分库分表的文章,方法很多: 分区表切分 垂直切分 水平切分 区间切分 取模切分 这里不细说 分库分表简单,但后期会带来一系列的难题: 事务 Join 分页 数据库: master和slave是一个主从架构 imagespider_db:[ImageSpider]项目采集回来的数据,不需要部署主从分离. imageshow_db_1.imageshow_db_2.imageshow_db_3.imageshow_db_4: 四个分库的结构一模一样.(注意,分库的个数最好是2的N次方,

读写分离 何为读写分离? 见名思意,根据读写分离的名字,我们就可以知道:读写分离主要是为了将对数据库的读写操作分散到不同的数据库节点上. 这样的话,就能够小幅提升写性能,大幅提升读性能. 我简单画了一张图来帮助不太清楚读写分离的小伙伴理解. 一般情况下,我们都会选择一主多从,也就是一台主数据库负责写,其他的从数据库负责读. 主库和从库之间会进行数据同步,以保证从库中数据的准确性. 这样的架构实现起来比较简单,并且也符合系统的写少读多的特点. ​ 读写分离会带来什么问题?如何解决? 读写分离对于提

上次进过GTID复制的学习记录,已经搭建好了主从复制的服务器,现在利用现有的主从复制环境,加上正在研究的Mycat,实现了主流分布式数据库的测试 Mycat就不用多介绍了,可以实现很多分布式数据库的功能,极大的减轻数据库服务器的压力,包括读写分离以及分库分表,本测试对这两种功能都进行了测试,进行相应记录 本文以Mycat官方给出的例子来进行解释总结 首先来看分库分表,分库分表一般来说都是一起说的,但是实际上分库跟分表是有区别的,简单来说有垂直和水平两种方式,垂直就是将表按字段进行拆分,水平就是将

Mycat分库分表读写分离 1. 模拟多数据库节点 2. 配置文件 具体操作参看: https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/83448757 写得非常好,兄嘚~优秀!!! 下边针对部署过程中出现的问题说一下自己的感受 1. 模拟多数据库节点 方法1 安装虚拟机后,安装多个linux,再安装多个mysql数据库.生产适用,个人操作难度较大 方法2 使用docker安装多个mysq,简单方便适合学习 方法3 在一个mysql中,使用多个数据库来

ShardingSphere---理论 ShardingSphere在中小企业需要分库分表的时候用的会比较多,因为它维护成本低,不需要额外增派人手;而且目前社区也还一直在开发和维护,还算是比较活跃. 但是中大型公司一般会选择选用 Mycat 这类 proxy 层方案,因为可能大公司系统和项目非常多,团队很大,人员充足,那么最好是专门弄个人来研究和维护 Mycat, 然后大量项目直接透明使用即可. 一.ShardingSphere概念 1.概念 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库

目录 分库分表诞生的前景 分库分表的方式(垂直拆分,水平复制) 1.垂直拆分 1.1 垂直分库 1.2 垂直分表 2.水平拆分 2.1 水平分库 2.2 水平分表 分库分库中间件 ShardingSphere Sharding-JDBC 实现水平分表 实现水平分库 实现垂直分库 实现读写分离 Sharding-Proxy 环境配置 分库分表 读写分离 两者区别 实现原理 Sharding-jdbc 3.0不支持的sql ShardingSphere扩展点 分库分表中间件对比 分布分表应用和问题

192.168.199.75 MySQL . MyCAT master 192.168.199.74 MySQL slave 192.168.199.76 MySQL standby master 如果说上面这张表不足以说明实验模型,那接下来再给一张图好了,如下所示:   实验模型 我想这样看来的话,各个节点布了哪些组件,节点间的角色关系应该一目了然了吧 实验环境规划好了以后,接下来进行具体的部署与实验过程,首先当然是 MyCAT代理的部署 MyCAT 部署 关于该部分,网上教程实在太多了,但最

Sharding-Sphere Sharding-JDBC 最早是当当网内部使用的一款分库分表框架,到2017年的时候才开始对外开源,这几年在大量社区贡献者的不断迭代下,功能也逐渐完善,现已更名为 ShardingSphere,2020年4⽉16⽇正式成为 Apache 软件基⾦会的顶级项⽬. 随着版本的不断更迭 ShardingSphere 的核心功能也变得多元化起来.如图7-1,ShardingSphere生态包含三款开源分布式数据库中间件解决方案,Sharding-JDBC.Shardin

分库分表(3)---ShardingSphere实现读写分离 有关ShardingSphere概念前面写了两篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2. 分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 下面就这个项目做个整体简单介绍,并在文章最下方附上项目Github地址. 一.项目概述 1.技术架构 项目总体技术选型 SpringBoot2.0.6 + shardingsphere4.0.0-RC1 + Maven3.5.4 + MySQL + lombok(插件) 2.项目

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

1. 概述 老话说的好:选择比努力更重要,如果选错了道路,就很难成功. 言归正传,之前我们聊了使用 MyCat 实现Mysql的分库分表和读写分离,MyCat是服务端的代理,使用MyCat的好处显而易见,整个分库分表和读写分离过程对Java程序来说是完全透明的,Java程序像连接Mysql一样,去连接MyCat即可. 但MyCat的运维成本较高,需要有专门的运维人员去维护,所以今天我们来聊聊另一个实现Mysql分库分表.读写分离的方案 -- ShardingSphere-JDBC. Shardi

结合上一篇docker部署的mysql主从, 本篇主要讲解SpringBoot项目结合Sharding-JDBC如何实现分库分表.读写分离. 一.Sharding-JDBC介绍 1.这里引用官网上的介绍:   定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务. 它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架.   适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis

读写分离:为了确保数据库产品的稳定性,很多数据库拥有双机热备功能.也就是,第一台数据库服务器,是对外提供增删改业务的生产服务器:第二台数据库服务器,主要进行读的操作. 目前有多种方式实现读写分离,一种是Mycat这种数据库中间件,需要单独部署服务,通过配置来实现读写分离,不侵入到业务代码中:还有一种是dynamic-datasource/shardingsphere-jdbc这种,需要在业务代码引入jar包进行开发. 本框架集成 dynamic-datasource(多数据源+读写分离+分库)+

一.简要说明 以下配置实现了: 1.分库分表 2.每一个分库的读写分离 3.读库负载均衡算法 4.雪花算法,生成唯一id 5.字段取模 二.配置项 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional informa