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

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.项目结构 1.工程结构 2.模块命名 shard-common-entity: 公共代码块 shard-open-inte: 开放接口管理 shard-eureka-7001: 注册中心 shard-two-provider-8001: 8001 基于两台库的服务 shard-three-provider-8002:8002 基于三台库的服务 3.代码依赖结构 4.项目启动顺序 (1)shard-eureka-7001: 注册中心 (

前言 在开始讲解淘宝的TDDL(Taobao Distribute Data Layer)技术之前,请允许笔者先吐槽一番.首先要开喷的是淘宝的社区支持做的无比的烂,TaoCode开源社区上面,几乎从来都是有人提问,无人响应.再者版本迭代速度也同样差强人意,就目前而言TDDL5.0的版本已经全线开源(Group.Atom.Matrix)大家可以在Github上下载源码. 目录 一.互联网当下的数据库拆分过程 二.TDDL的架构原型 三.下载TDDL的Atom层和Group层源代码 四.Diamon

最近与同行科技交流,经常被问到分库分表与分布式数据库如何选择,网上也有很多关于中间件+传统关系数据库(分库分表)与NewSQL分布式数据库的文章,但有些观点与判断是我觉得是偏激的,脱离环境去评价方案好坏其实有失公允.本文通过对两种模式关键特性实现原理对比,希望可以尽可能客观.中立的阐明各自真实的优缺点以及适用场景. 一.NewSQL数据库先进在哪儿? 首先关于“中间件+关系数据库分库分表”算不算NewSQL分布式数据库问题,国外有篇论文pavlo-newsql-sigmodrec,如果根据该文中

转自: http://jm.taobao.org/ 一种可以避免数据迁移的分库分表scale-out扩容方式 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候,介于这种分库分表算法的离散性,必需要

Sharding JDBC整合SpringBoot 2.x 和 MyBatis Plus 进行分库分表 交易所流水表的单表数据量已经过亿,选用Sharding-JDBC进行分库分表.MyBatis-Plus和MyBatis的整合方式完全一样,因此需要整合MyBatis的也可参考.采用Sharding-JDBC 作为分表插件的原因是配置方便,只需要添加Maven依赖导入Jar包而不需要中间件,且对业务代码无侵入.目前在实际业务中用的是单库多表,将交易流水表分成了100张. 配置经过生产环境的检验,

原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201211212.asp数据库分库分表(sharding)系列 目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进

数据库分库分表(sharding)系列     目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系统业务逻辑和数据库sch

原文链接:面试官:"谈谈分库分表吧?" 面试官:“有并发的经验没?”  应聘者:“有一点.”   面试官:“那你们为了处理并发,做了哪些优化?”   应聘者:“前后端分离啊,限流啊,分库分表啊..”   面试官:"谈谈分库分表吧?"   应聘者:“bala.bala.bala..”   1.分库分表的原因 1.随着单库中的数据量越来越大,相应的,查询所需要的时间也越来越多,相当于数据的处理遇到了瓶颈2.单库发生意外的时候,需要修复的是所有的数据,而多库中的一个库发生

mysql分库分表 参考: https://www.cnblogs.com/dongruiha/p/6727783.html https://www.cnblogs.com/oldUncle/p/6420301.html https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 http://www.mysqlab.net/blog

分区:对业务透明,分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块,例如mysql中的一张表对应三个文件.MYD,MYI,frm. 根据一定的规则把数据文件(MYD)和索引文件(MYI)进行了分割,分区后的表呢,还是一张表.分区可以把表分到不同的硬盘上,但不能分配到不同服务器上. 优点:数据不存在多个副本,不必进行数据复制,性能更高. 缺点:分区策略必须经过充分考虑,避免多个分区之间的数据存在关联关系,每个分区都是单点,如果某个分区宕机,就会影响到系统的使用. 分片:对业务透明,在物理实现上分成多个服务

mysql分库分表 一.整体的切分方式 1.分库分表:即数据的切分就是通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)中,以达到分散单台设备负载的效果 2.数据的切分根据其切分规则的类型,可以分为如下两种切分模式 [1]垂直(纵向)切分:把单一的表拆分成多个表 / 将不相关的表,分散到不同的数据库(主机)上. 如:用户表.商品SKU表.交易Pay表,根据业务不同进行切分,将表切分到不同数据库上. 优点: (1).拆分后业务清晰,拆分规则明确 (2).系统之间进行整

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

数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 数据存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的

系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理,这些内容有的是从网上收集的,有的是自己做的测试验证信息,如有错误,烦请谅解和指出! 一.MyCat简单介绍MyCat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的服务器,前端用户可以

背景 得不到的东西让你彻夜难眠,没有尝试过的技术让我跃跃欲试. 本着杀鸡焉用牛刀的准则,我们倡导够用就行,不跟风,不盲从. 所以,结果就是我们一直没有真正使用分库分表.曾经好几次,感觉没有分库分表(起码要分表),项目就做不下去了,但是由于跨部门.工具约束.项目被砍等各种原因最终都偃旗息鼓,乖乖的搞单表加索引去了. 应该是没有及时同步公司内部知识库的原因,过去的几次分库分表的尝试也是让人哭笑不得.公司内部流传着一件上古神器,可以解决分表问题. 既然是上古神器,那么使用的流程肯定也是非常原始.没错,

一.mycat的安装 环境准备:准备一台虚拟机192.168.152.128 1. 下载mycat cd /softwarewget http:-linux.tar.gz 2. 解压mycat tar -zxvf Mycat-server-1.6-RELEASE-20161028204710-linux.tar.gz 3. 剪切mycat到/usr/local目录下 mv /software/mycat /usr/local 4. 启动mycat /usr/local/mycat/bin/myc

一.数据处理分类 1. 海量数据处理,按照使用场景主要分为两种类型: 联机事务处理(OLTP) 面向交易的处理系统,其基本特征是原始数据可以立即传送到计算机中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果.简单地说,主要是对数据的插入.修改.删除,所以对事物和实时性要求比较高. 联机分析处理(OLAP) 通过多维的方式对数据进行分析.查询和报表,可以同数据挖掘工具.统计分析工具配合使用,增强决策分析功能.简单地说,主要是对海量数据的查询统计分析 2. OLTP和OLAP的比较   OLTP OLAP

选择开源核心组件的一个非常重要的考虑通常是社区活跃性,一旦项目团队无法进行自己后续维护和扩展的情况下更是如此. 至于为什么选择sharding-jdbc而不是Mycat,可以参考知乎讨论帖子https://www.zhihu.com/question/64709787. 还可以参考https://blog.csdn.net/u013898617/article/details/79615427. 关于分库分表和读写分离.主从 一般来说,需要分库分表的系统是流量比较大的,而且比较容易出现峰值的比如

概述 分库分表的必要性 首先我们来了解一下为什么要做分库分表.在我们的业务(web应用)中,关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈,单机存储容量.连接数.处理能力等都很有限,数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展.那么在我们的业务中,是否真的有必要进行分库分表,就可以从上面几个条件来考虑. · 单机储存容量.您的数据量是否在单机储存中碰到瓶颈.比如饿了么一天产生的用户行为数据就有24T,那么在传统的单机储存中肯定是不够的. · 连接数.处理能力.在我们的用户量达到

sharding-jdbc简介 Sharding-JDBC直接封装JDBC API,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零: 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. 可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等. 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库.虽然目前仅支持MySQL,但已有支持Oracle,SQLServer,