目前数据库中间件有很多,基本这些中间件在下都有了解和使用,各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的.所以总结一个关于中间件比较的系列,希望可以对大家有帮助. 1. 什么是中间件 传统的架构模式就是 应用连接数据库直接对数据进行访问,这种架构特点就是简单方便. 但是随着目前数据量不断的增大我们就遇到了问题: 单个表数据量太大 单个库数据量太大 单台数据量服务器压力很大 读写速度遇到瓶颈 当面临以上问题时,我们会想到的第一种解决方式就是 向上扩展(scale up) 简单来说就是不断增加硬件性能.这种

前言 100道MySQL数据库经典面试题解析,已经上传github啦 https://github.com/whx123/JavaHome/tree/master/Java面试题集结号 公众号:捡田螺的小男孩 数据库 1. MySQL 索引使用有哪些注意事项呢? 可以从三个维度回答这个问题:索引哪些情况会失效,索引不适合哪些场景,索引规则 索引哪些情况会失效 查询条件包含or,可能导致索引失效 如何字段类型是字符串,where时一定用引号括起来,否则索引失效 like通配符可能导致索引失效. 联

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

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

本文转自:http://blog.csdn.net/jack85986370/article/details/51559232 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:

「一切都会运行在云端」. 云时代早已来临,本文着眼于顶级云服务商云服务商的云数据库方案背后的架构,以及笔者最近观察到的一些对于云数据库有意义的工业界的相关技术的进展,希望读者能有所收获. 现在越来越多的业务从自己维护基础设施转移到公有(或者私有)云上, 带来的好处也是无需赘述的,极大降低了 IaaS 层的运维成本,对于数据库层面来说的,以往需要很强的 DBA 背景才能搞定弹性扩容高可用什么的高级动作,现在大多数云服务基本都或多或少提供了类似的服务. Amazon RDS   其实说到公有云上的云

一. 背景 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主库,负责写入数据,我们称之为:写库:从库,负责读取数据,我们称之为:读库: 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: 二. 方案 解决读写分离的方案有两种:应用层解决和中间件解决. 2.1.应用层解决 优点: 1. 多数据源切换方便,由程序自动完成:2. 不需要引入中间件:3. 理论上支持任何数据库:缺点:1. 由程序员完成,运维参与不到:2. 不能做到动态增加数据源: 2

早些时候 Erda Show 针对微服务监控.日志等内容做了专场分享,很多同学听完后意犹未尽,想了解更多关于日志分析的内容.Erda 团队做日志分析也有一段时间了,所以这次打算和大家详细分享一下我们在做的一些事情,希望对大家有所帮助. 日志分析平台其实是 Erda 微服务治理子平台下面的一个功能模块,那么今天我将从三个方面来展开分享: 日志分析平台出现的必要性: 日志分析平台架构设计: Erda 目前是怎么做的.做了哪些工作以及未来的发展方向. 日志分析平台的必要性 "微服务"这一概念

明天就是大年三十了,今天在家有空,想集中整理一下CQRS架构的特点以及相比传统架构的优缺点分析.先提前祝大家猴年新春快乐.万事如意.身体健康! 最近几年,在DDD的领域,我们经常会看到CQRS架构的概念.我个人也写了一个ENode框架,专门用来实现这个架构.CQRS架构本身的思想其实非常简单,就是读写分离.是一个很好理解的思想.就像我们用MySQL数据库的主备,数据写到主,然后查询从备来查,主备数据的同步由MySQL数据库自己负责,这是一种数据库层面的读写分离.关于CQRS架构的介绍其实已经非常

比较了业界流行的MySQL分布式数据库中间件,关于每个产品的介绍,网上的资料比较多,本文只是对几款产品的架构进行比较,从中可以看出中间件发展和演进路线 框架比较 TDDL Amoeba Cobar MyCat 点评 TDDL不同于其它几款产品,并非独立的中间件,只能算作中间层,是以Jar包方式提供给应用调用.属于JDBC Shard的思想,网上也有很多其它类似产品. 另外,网上有关于TDDL的图,如http://www.tuicool.com/articles/nmeuu2 中的图 1-2 TD

随着互联网的发展,数据量的不断增大. 单台实例已经远远无法满足业务的需要. 对数据库分库分表的需求不断的增加随之而来的就是数据库中间件的开发. 一. 单台实例主要面临下面几个问题: 1.  数据量太大单台机器无法承载 2.  数据查询效率太低,单表数据达到一定的量业务性能就无法满足 3.  数据库优化上的瓶颈 4. 数据安全的问题,大量数据放置在一台机器如果数据出问题回复周期会特别长,对业务影响太大. 随之而来的就是需要分库分表 但是分库分表就四个字做起来可真没有这么简单. 二. 分库分表面临的

1.hibernate是一个开源的.采用面向对象的思想实现ORM映射框架,它对jdbc进行了一层封装,对于数据库的连接.关闭.数据的持久化(增删改查).事务的管理都进行了封装,使得程序开发的时候可以用面向对象的思想来操作数据库. 2.hibernate可以用于jdbc应用的任何场合.优点是,使用面向对象的思想操作数据库:对jdbc的封装,使得开发中不需要写大量的sql语句,大大提高了开发效率:采用数据库方言等方式使得数据库移植十分方便,也使得在开发中不需要考虑数据之间的差异:提供缓存机制,提高查

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

iTop软件功能分析以及优缺点比较 iTop对标文档 1. 概述 2. CMDB 3. 主要功能模块 3.1 配置管理(Configuration Managment) 3.2 用户请求管理(Helpdesk) 3.3 事件请求处理(Incident Managment) 3.4 变更管理(Change Managment) 3.4.1 紧急变更处理流程 3.4.2 正常变更处理流程 3.4.3 常规变更处理流程 3.4.4 处理流程比较 3.5 问题管理 3.5 服务管理(Service Ma

Advantages of statement-based replication 1 技术成熟 2 对于大量的更新删除等操作,仅仅会写入少量的变更结果,加速日志获取或者备份的速度 3 日志文件包含了所有更改的语句,可以用来做验证数据库 Disadvantages of statement-based replication 1.1 在UDF自定义函数中的语句 1.2 在DELETE和UPATE中没有使用order by 进行限制的字句 1.3 以下函数不能在语句格式中进行复制 load_fil

朱晔的互联网架构实践心得S1E5:不断耕耘的基础中间件 [下载本文PDF进行阅读] 一般而言中间件和框架的区别是,中间件是独立运行的用于处理某项专门业务的CS程序,会有配套的客户端和服务端,框架虽然也是处理某个专门业务的但是它不是独立程序,是寄宿在宿主程序进程内的一套类库. 图上绿色部分代表了框架,红色部分代表了管理系统,紫色部分代表了中间件.本文会着重介绍管理系统和中间件部分. 配置管理 比较知名的分布式配置服务和管理系统有携程的https://github.com/ctripcorp/apo

声明|转载于作者:KunMinX原文链接:https://www.jianshu.com/p/9ef813d5c1af 前言 前不久刚结束对 20 模块项目的第 3 轮重构,一路见证 MVC.MVP.Clean 的优缺点并形成自己的体会. 近期在总结工作经验的同时,开始写博客.顺便开源了我设计的 ViaBus 架构. 项目地址:https://github.com/KunMinX/android-viabus-architecture 项目常用架构比对 以下,对常见的 MVC.MVP.Clean

https://blog.csdn.net/jiangyu1013/article/details/81668671 消息中间件的作用 1. 应用解耦 2. 异步处理 比如用户注册场景,注册主流程完成以后,需要调用邮件系统发送邮件通知用户注册成功,可能还需要调用其他系统.这是串行的,如果一个系统依赖很多系统,那么这个主流程会比较长,耦合度高,整个系统维护成本也会越来越高.那么我们就可以使用消息中间件来进行解耦,通过发布订阅模式,完成用户注册之后,向中间件发送消息,这样就可以马上给用户返回,至于后

转载收藏一篇对nosql讲解的比较全面的文章:http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/47908797 这篇文章将和大家聊聊为什么NoSQL会在关系型数据库已经非常普及的情况下异军突起? 诞生的原因 随着互联网的不断发展,各种类型的应用层出不穷,所以导致在这个云计算的时代,对技术提出了更多的需求,主要体现在下面这四个方面: 1. 低延迟的读写速度:应用快速地反应能极大地提升用户的满意度; 2. 支撑海量的数据和流量:对于搜索这样大型应用而