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项目背景:项目开发中数据库使用了读写分离,所有查询语句走从库,除此之外走主库. 实现思路是: 第一步,实现动态切换数据源:配置两个DataSource,配置两个SqlSessionFactory指向两个不同的DataSource,两个SqlSessionFactory都用一个SqlSessionTemplate,同时重写Mybatis提供的SqlSessionTemplate类,最后配置Mybatis自动扫描. 第二步,利用aop切面,拦截dao层所有方法,因为dao层方法命名的特点,比如所有查…
mybatis读写分离实现方式有很多种,当然如果没有太过复杂的处理,可以使用阿里云数据库自带的读写分离连接,那样会更加简洁.本文主要对mybatis实现读写分离.主要的实现方式有一下四种: 方案1 通过MyBatis配置文件创建读写分离两个DataSource,每个SqlSessionFactoryBean对象的mapperLocations属性制定两个读写数据源的配置文件.将所有读的操作配置在读文件中,所有写的操作配置在写文件中. 优点:实现简单 缺点:维护麻烦,需要对原有的xml文件进行重新…
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…
ssm maven spring AOP读写分离 总体流程 配置最开始写在pom.xml文件,解析到数据库配置文件,再解析到spring配置文件. 自定义注解DataSource:通过这个注解并且在spring.springmv配置文件添加AOP拦截,去定义拦截函数,根据参数切换数据源. 即通过注解实现AOP拦截controller,或者service层.从而实现读写分离. 具体见代码和注释. 1,pom.xml 配置数据库部分 <profile> <id>local</id…
(转自:http://www.cnblogs.com/surge/p/3582248.html) 现在大型的电子商务系统,在数据库层面大都采用读写分离技术,就是一个Master数据库,多个Slave数据库.Master库负责数据更新和实时数据查询,Slave库当然负责非实时数据查询.因为在实际的应用中,数据库都是读多写少(读取数据的频率高,更新数据的频率相对较少),而读取数据通常耗时比较长,占用数据库服务器的CPU较多,从而影响用户体验.我们通常的做法就是把查询从主库中抽取出来,采用多个从库,使…
概述: 2018,在平(tou)静(lan)了一段时间后,开始找点事情来做.这一次准备开发一个个人博客,在开发过程之中完善一下自己的技术.本系列博客只会提出一些比较有价值的技术思路,不会像写流水账一样记录开发过程. 技术栈方面,会采用Spring Boot 2.0 作为底层框架,主要为了后续能够接入Spring Cloud 进行学习拓展.并且Spring Boot 2.0基于Spring5,也可以提前预习一些Spring5的新特性.后续技术会在相应博客中提出. 项目GitHub地址:https:…
最近公司打算使用springboot2.0, springboot支持HTTP/2,所以提前先搭建一下环境.网上很多都在springboot1.5实现的,所以还是有些差异的.接下来咱们一块看一下. 文章的主要思路: 1.工程的结构. 2.重要代码说明. 3.运行结果. 4.总结. 1) 我用的开发工具是Idea.工程的结构如下: 工程结构的每个部分的说明: config:  用于配置动态数据源的配置,同时使用切面实现数据库读写分离.同时使用ThreadLocal去维护当前线程该用读锁还是写锁.…
读写分离常见有俩种方式 1 第一种方式比较常用就是定义2个数据库连接,一个是Master,另一个是Slave.更新数据时我们取Master,查询数据时取Slave.太过简单不做介绍. 2 第二种方数据源式动态切换,将数据源动态织入到程序中,达到动态选择读取主库还是从库的目的.主要使用的技术是:annotation,Spring AOP ,反射.下面介绍这种方式 首先创建DatabaseConfiguration package com.testdatasource.third.configura…
为什么需要读写分离 当项目越来越大和并发越来大的情况下,单个数据库服务器的压力肯定也是越来越大,最终演变成数据库成为性能的瓶颈,而且当数据越来越多时,查询也更加耗费时间,当然数据库数据过大时,可以采用数据库分库分表,同时数据库压力过大时,也可以采用Redis等缓存技术来降低压力,但是任何一种技术都不是万金油,很多时候都是通过多种技术搭配使用,而本文主要就是介绍通过读写分离来加快数据库读取速度 实现方式 读写分离实现的方式有多种,但是多种都需要配置数据库的主从复制,当然也许是有不需要配置的,只是我…
1.安装mysql8.0 首先需要在192.167.3.171上安装JDK. 下载mysql安装包,https://dev.mysql.com/downloads/,找到以下页面下载. 下载后放到linux系统中 官网说需要先查看本机是否已安装mysql,删除mysql这里不介绍. yum install libaio  yum install openssl,安装mysql所需的软件包:libaiohe openssl. tar -xvf mysql-8.0.13-linux-glibc2.1…