本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.数据库扩容 1.业务场景 互联网项目中有很多"数据量大,业务复杂度高,需要分库分表"的业务场景. 这样分层的架构 (1)上层是业务层biz,实现业务逻辑封装: (2)中间是服务层service,封装数据访问: (3)下层是数据层db,存储业务数据: 2.扩容场景和问题 当数据量持续新增,面临着这样一些需求,两台数据库无法容纳,需要数据库扩容,这里选择2台-扩容到3台的模式,如下图: 这样扩容的问题 (1)分库分表的策略导致数

1.什么是分库分表 所谓的分库分表就是数据的分片(Sharding). 2.为什么需要分库分表 因为随着公司的业务越来越大,对于现成单机单个应用瓶颈问题,对数据持久化硬盘如何进行扩容. 可以从4个方面就行考虑: 1.表的设计要符合业务需求 2.sql语句的优化 3.读写分离 4.分库分表 3.什么是读写分离 将操作的sql语句到指定的库中操作,达到读写分开操作不同的数据库. 数据库的角色:主库(master,就是写库),从库(slave,就是读库). 读写分离对insert.update.del

项目中做个统一订单的基础服务(只记录订单的基本的公共信息),1.便与后续各种其他业务的接入~ 2.同时APP端提供统一订单信息的查询入口,后续其他业务不用升级 由于统一的订单服务,所以订单量会很大,所以目前考虑进行分表操作, 1.分表方案 一:基于Poxy MyCat中数据库中间件      优点:功能强大,对应用侵入小,不需要改代码          缺点:搭建更复杂,需要专门部署中间件 二:基于Sharding jdbc 开发框架         优点:轻量级java组件,部署简单~ 集成一

转自:https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈.单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限.本文总结了分库分表的相关概念.全局ID的生成策略.分片策略.平滑扩容方案.以及流行的方案. 1 分库分表概述在业务量不大时,单库单表即可支撑. 当数据量过大存储不下.或者并发量过大负荷不起时,就要考虑分库分表. 1.1 分库分表相关术语读写分离: 不同的数据库,同步相同的数

一般对于业务记录类随时间会不断增加的数据,当数据量增加到一定量(一般认为整型值为主的表达到千万级,字符串为主的表达到五百万)的时候,性能将遇到瓶颈,同时调整表结构也会变得非常困难.为了避免生产遇到这样的问题,在做系统设计时需要预估可能产生的数据量:预估记录主体个数*预估记录主体产生的记录数(e.g.用户订单表预估数据量=预估用户数*单用户产生订单数),预估达到一定量时,就不得不考虑分库分表了,目前国内比较成熟的开源数据库中间件有sharding-jdbc.mycat:而drds是阿里云最近推出的

公司最近有分表分库的需求,所以整理一下分表分库的解决方案以及相关问题. 1.sharding-jdbc(sharding-sphere) 优点: 1.可适用于任何基于java的ORM框架,如:JPA.Hibernate.Mybatis.Spring JDBC Template,或直接使用JDBC 2.可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP.C3P0.Durid等 3.分片策略灵活,可支持等号.between.in等多维度分片,也可支持多分片键. 4.SQL解析功能完善,支持聚合.分组.排序

一.ShardingSphere介绍 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC.Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成. 他们均提供标准化的数据分片.分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构.异构语言.云原生等各种多样化的应用场景.详细一点的介绍直接看官网:https://shardingsphere.apache.org/document/current/c

一.序言 在实际业务中,单表数据增长较快,很容易达到数据瓶颈,比如单表百万级别数据量.当数据量继续增长时,数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意,这时可以引入数据分库分表技术. 本文将基于SpringBoot+MybatisPlus+Sharding-JDBC+Mysql实现企业级分库分表. 1.组件及版本选择 SpringBoot 2.6.x MybatisPlus 3.5.0 Sharding-JDBC 4.1.1 Mysql 5.7.35 2.预期目标 使用上述组件实现分库分表,简化起

背景: 原先的物理机环境多是若干块物理磁盘经过RAID卡进行了RAID5之后的虚拟磁盘组,这样我们在操作系统内看到的也就是一块完整的磁盘.我们会在上面进行分区,然后格式化后以便使用. Figure 1这个时候的磁盘看起来一般会是这样的 这种磁盘结构使用了分区进行了存储结构的规划,但是在虚拟化环境中,这样的磁盘结构会给每个独立分区进行扩容带来各种不便,比如我们只能相对方便一些的对E盘进行扩充,而C盘和D盘的扩充就会变得非常麻烦. 思路变更: 有了上面诸多不便,在P2V之后的虚拟化环境中我们可以通过

打算给系统装一个oracle,发现磁盘空间不足.在安装系统的时候我选择的是自动分区,系统就会自动以LVM的方式分区.为了保证系统后期的可用性,建议所有新系统安装都采用LVM,之后生产上的设备我也打算这样做. 参于LVM基本介绍与常用命令请参考:http://www.cnblogs.com/jackruicao/p/6258812.html LVM结构图 扩容之前的磁盘状况 [root@localhost ~]# df -h 文件系统             容量 已用 可用已用%%挂载点 /de

VMware下对虚拟机Ubuntu14系统所在分区sda1进行磁盘扩容 一般来说,在对虚拟机里的Ubuntu下的磁盘进行扩容时,都是添加新的分区,而并不是对其系统所在分区进行扩容,如在此链接中http://www.cnblogs.com/yiru/archive/2012/11/15/2770968.html 就是添加了新的分区.但是我们平时自动安装一些软件或者库,都会自动安装在系统所在分区/dev/sda1里面,很不方便,今天查了相关资料,找到一种可以扩充/dev/sda1的方法,顺便在此记录

需求: 将3个节点的Vertica集群扩容,额外增加3个节点,即扩展到6个节点的Vertica集群. 实验环境: RHEL 6.5 + Vertica 7.2.2-2 步骤: 1.三节点Vertica集群环境创建 2.模拟创建业务最小测试用例 3.集群扩容前准备 4.集群扩容:增加3个节点到集群 Reference 1.三节点Vertica集群环境创建 三节点IP地址和主机名规划: 192.168.56.121 vnode01 192.168.56.122 vnode02 192.168.56.

环境:RHEL 6.5 + GI 11.2.0.4 + Oracle 11.2.0.4 1.确认磁盘权限正确 2.图形界面配置 3.启用asmca配置 4.修改磁盘组rebalance power级别 5.监控磁盘组rebalance完成情况 1.确认磁盘权限正确 如果是RAC,需要确认各个节点都认出磁盘,且权限正确. 一般磁盘是grid:asmadmin属主,660权限. 2.图形界面配置 直接使用VNC,稳定: 或者使用Secure CRT + Xmanager4 passive模式 需要注

当底层实现涉及到扩容时,容器或重新分配一段更大的连续内存(如果是离散分配则不需要重新分配,离散分配都是插入新元素时动态分配内存),要将容器原来的数据全部复制到新的内存上,这无疑使效率大大降低. 加载因子的系数小于等于1,意指  即当 元素个数 超过 容量长度*加载因子的系数 时,进行扩容. 另外,扩容也是有默认的倍数的,不同的容器扩容情况不同. List 元素是有序的.可重复 ArrayList.Vector默认初始容量为10 Vector:线程安全,但速度慢 底层数据结构是数组结构 加载因子为

你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架,快速开发了一个NB的系统,上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来. 慢慢地,你的心情开始变差,因为客户和产品的抱怨越来越频繁,抱怨的最多的一个问题就是:系统越来越慢了. 1 常规优化 你组织团队,进行了一系列的优化. 1.1 数据表索引优化 经过初步分析,发现瓶颈在数据库.WEB服务器的CPU闲来无事,但数据库服务器的CPU使用率高居不下. 于是,请来架构组的DBA同事,监控数据库的访问,整理出那些耗时的SQL,并且进行SQL查询分析.根据分析

sharding-jdbc是当当开源的一款分库分表的数据访问层框架,能对mysql很方便的分库.分表,基本不用修改原有代码,只要配置一下即可,完整的配置参考以下内容: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/

2016年12月29日14:29:27 参考原文:http://jingyan.baidu.com/article/90808022a6c6b7fd91c80fc8.html 在不损坏磁盘的情况下给某盘扩容,有一个原则: 此处,自己总结为[相邻向右扩]或者[相邻向下扩] 比如给D盘扩容,那就只能从与它相邻的磁盘着手,比如E盘紧邻着D盘,而且在D盘的下一个盘符(或右侧)位置, 图中显示的是F盘在D盘右侧,这跟我个人电脑有关,不过没关系,,意思知道就好了!!! 所以,要给D盘扩容的话,必须先删除它的

分布式session有以下几种方案: 1. 基于nfs(net filesystem)的session共享 将共享服务器目录mount各服务器的本地session目录,session读写受共享服务器io限制,不能满足高并发. 2. 基于关系数据库的session共享 这种方案普遍使用.使用关系数据库存储session数据,对于mysql数据库,建议使用heap引擎. 这种方案性能取决于数据库的性能,在高并发下容易造成表锁(虽然可以采用行锁的存储引擎,性能会下降),并且需要自己实现session过

前言 这个教程介绍如何为Virtualbox虚拟硬盘扩容,虚拟硬盘分为动态分配大小和固定虚拟硬盘,扩容的方法不一样: 如何为动态分配的Virtualbox虚拟硬盘扩容 如何为固定大小的Virtualbox虚拟硬盘扩容 如何为动态分配的Virtualbox虚拟硬盘扩容 这个方法只适用于动态分配大小的虚拟硬盘．要了解如何为固定虚拟硬盘扩容,请看如何为固定大小的Virtualbox虚拟硬盘扩容 查看虚拟硬盘是否是动态分配大小 打开虚拟机的设置界面,在左侧栏点击存储．在存储树下面选择你的虚拟硬盘．在右边

本人电脑上安装了Win10 + Ubuntu 12.04双系统.前段时间因为在Ubuntu上做项目要安装一个比较大的软件,导致Ubuntu根分区的空间不够了.于是,从硬盘又分出来一部分空间,分给Ubuntu.于是有了这篇Ubuntu扩容过程记录,也可以当作是一篇教程吧. 1. 起因 最近在做一个项目,有关KinectFusion算法,需要用到CUDA.但是在我的Ubuntu中安装CUDA的时候,提示根分区空间不足,无法完成安装. Not enough space on parition moun

原文链接:http://www.cnblogs.com/gw811/archive/2012/10/07/2714252.html Java数组扩容的原理 1)Java数组对象的大小是固定不变的,数组对象是不可扩容的. 2)利用数组复制方法可以变通的实现数组扩容. 3)System.arraycopy()可以复制数组. 4)Arrays.copyOf()可以简便的创建数组副本. 5)创建数组副本的同时将数组长度增加就变通的实现了数组的扩容.  源码展示: 1 public class Array