码农在囧途 坚持是一件比较难的事,坚持并不是自欺欺人的一种自我麻痹和安慰,也不是做给被人的,我觉得,坚持的本质并没有带着过多的功利主义,如果满是功利主义,那么这个坚持并不会长久,也不会有好的收获,坚持应该带着热爱,带着思想,把它当成习惯,但是并不是内卷,而是一种发自内心的喜欢和平实!希望我们都有自己的坚持,坚持写一篇文章,坚持爱一个人,坚持读一本书,坚持走向远方! 前言 上一篇我们说了ShardingSphere的读写分离,使用读写分离能够减轻单库的读写操作,从而提升数据库的吞吐量,但是当数据库…

一,为什么要使用druid数据源? 1,druid的优点 Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池 它的优点包括: 可以监控数据库访问性能 SQL执行日志 SQL防火墙 但spring boot和shardingjdbc默认使用的数据库连接池是 HikariCP 如果要在shardingsphere中使用druid,需要在项目中整合后才能生效 2,druid的官方代码站: https://github.com/alibaba/druid/ 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客…

分片键 分片算法 分片策略 SQL Hint 分片键 用于分片的数据库字段,是将数据库(表)水平拆分的关键字段.例:将订单表中的订单主键的尾数取模分片,则订单主键为分片字段. SQL中如果无分片字段,将执行全路由,性能较差. 除了对单分片字段的支持,ShardingSphere也支持根据多个字段进行分片. 分片算法 通过分片算法将数据分片,支持通过=.>=.<=.>.<.BETWEEN和IN分片.分片算法需要应用方开发者自行实现,可实现的灵活度非常高. 目前提供4种分片算法.由于分…

背景 随着项目运行时间逐渐增加,数据库中的数据也越来越多,虽然加索引,优化查询,但是数据量太大,还是会影响查询效率,也给数据库增加了负载. 再加上冷数据基本不使用的场景,决定采用分表来处理数据,从而来提高系统性能. sharding jdbc 介绍 官方文档在这里. Sharding-jdbc 定位是轻量级的java框架,在java 的JDBC层提供额外功能.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…

数据分片 不使用Spring 引入Maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId> <version>${sharding-sphere.version}</version> </dependency> 基于Java编码的规则配置 Shardi…

基础分库 以下实例基于shardingsphere 4.1.0 + SpringBoot 2.2.5.RELEASE版本 依赖导入: <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <project.compile.sourceEncoding>UTF-8</project.compile.sourceEncoding> <spr…

1 环境说明 VM 模拟3台MYSQL 5.6 服务器 VM1 192.168.31.187:3307 VM2 192.168.31.212:3307 VM3 192.168.31.150:  3307 MYCAT 1.5 服务部署在宿主机上 MYCAT 192.168.31.207 :8806[SQL执行端口] / 9066[管理端口] 2 应用场景 2.0 MYCAT配置 schema.xml <schema name="TESTDB" checkSQLschema=&quo…

分片(sharding)是MongoDB用来将大型集合分割到不同服务器(或者说一个集群)上所采用的方法.尽管分片起源于关系型数据库分区,但MongoDB分片完全又是另一回事. 和MySQL分区方案相比,MongoDB的最大区别在于它几乎能自动完成所有事情,只要告诉MongoDB要分配数据,它就能自动维护数据在不同服务器之间的均衡. 2.1 MongoDB分片介绍 2.1.1 分片的目的 高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力,大的查询量会将单机的CPU耗尽,大的数据量对单机的存储…

Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主节点,三个为从节点.三个主节点会分配槽,处理客户端的命令请求,而从节点可用在主节点故障后,顶替主节点. 如上图所示,该集群中包含 6 个 Redis 节点,3主3从,分别为M1,M2,M3,S1,S2,S3.除了主从 Redis 节…

上一篇<分布式数据缓存中的一致性哈希算法> 文章中讲述了一致性哈希算法的基本原理和实现,今天就以 Redis Cluster 为例,详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片,上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作. Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主节点,三个为从节…