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

最近在使用springboot整合shardingsphere和druid实现mysql数据库读写分离时遇到了一些问题,特此记录一下. 依赖版本 Springboot 2.1.6.RElEASE shardingsphere 4.1.1 druid 1.1.23 需要的依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring

9.分片(Sharding) Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Shardin

首先在ITEye上面看到一个同标题文章,在此说明,此文并非转载自 http://iintothewind.iteye.com/blog/2069522 ,因为这篇文章根本就是错误的,照着上面做,工程可以跑,但是dataSource根本不是druid的 首先说明一下我使用的各个软件版本: druid版本:1.0.8 <!-- mysql数据库连接池 pool --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <

原文链接:  https://blog.csdn.net/njpjsoftdev/article/details/52955788 在介绍Druid架构之前,我们先结合有关OLAP的基本原理来理解Druid中的一些基本概念. 1 数据  以图3.1为例,结合我们在第一章中介绍的OLAP基本概念,按列的类型上述数据可以分成以下三类: 时间序列(Timestamp),Druid既是内存数据库,又是时间序列数据库,Druid中所有查询以及索引过程都和时间维度息息相关.Druid底层使用绝对毫秒数保存时

druid版本是 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/druid 数据库连接池--> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.1.9</version> </dependency> 报错如下: Caus

五.Tindex 数果智能根据开源的方案自研了一套数据存储的解决方案,该方案的索引层通过改造Lucene实现,数据查询和索引写入框架通过扩展Druid实现.既保证了数据的实时性和指标自由定义的问题,又能满足大数据量秒级查询的需求,系统架构如下图,基本实现了文章开头提出的几个目标. (点击放大图像) Tindex主要涉及的几个组件 Tindex-Segment,负责文件存储格式,包括数据的索引和存储,查询优化,以及段内数据搜索与实时聚合等.Tindex是基于Lucene的思想重构实现的,由于Luc

一. 简介 1. 版本 springboot版本为2.0.3.RELEASE,mybatisplus版本为2.1.9, druid版本为1.1.9,swagger版本为2.7.0 2. 项目地址    https://gitee.com/wbsxch/ssm.git 3. 留个记录,方便查找 开发步骤: 1. 新建springboot项目. 2. 导入依赖   -->  devtools,lombok,web,thymeleaf,mysql,aop,mybatisplus,druid,swagg

背景 在应用端通过mybatis的interceptor自定义Plugin拦截Executor, 统计输出sql的执行耗时. 今天生产发生一个很奇怪的问题: 莫名其妙卡顿15分钟+,其后正常返回sql正常结果! 使用druid版本是1.0.2..... 日志分析 统计发现: 出现该情况的单量有6笔,集中在特定的2个小时之内,都是查询sql:都发生在1台应用服务器上. 在这几笔订单卡住的时间内,轮询任务触发又正常查询成功并正确处理成功! 数据库层面没有慢sql:且数据库实例的指标监控稳定,应用监控

EFCore.Sharding(EFCore开源分表框架) 简介 引言 开始 准备 配置 使用 按时间自动分表 性能测试 其它简单操作(非Sharing) 总结 简介 本框架旨在为EF Core提供Sharding(即读写分离分库分表)支持,不仅提供了一套强大的普通数据操作接口,并且降低了分表难度,支持按时间自动分表扩容,提供的操作接口简洁统一. 源码地址:EFCore.SHarding 引言 读写分离分库分表一直是数据库领域中的重难点,当数据规模达到单库极限的时候,就不得不考虑分表方案.EF

OpenWrite版: 欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本文是<MyBatis初级实战>系列的第三篇,我们将实战springboot.mybatis.druid的集成,并验证: 关于druid Druid是数据库连接池,并且能够提供强大的监控和扩展功能: 官方GitHub地址:https://github.com/alib

最新项目中用的druid连接数据库遇到一个困扰很久的问题 1 开始用的druid版本是1.1.22版本,由于业务需求,单个连接需要执行很久,理论上不需要用到自动回收,但为了安全,还是加了自动回收,时间设置的2个小时. 问题来了,程序经常报The last packet successfully received from the server was XXXXX milliseconds ago.  The last packet sent successfully to the server

Druid连接池是阿里巴巴开源的数据库连接池项目,后来贡献给Apache开源: Druid的作用是负责分配.管理和释放数据库连接,它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接,而不是再重新建立一个: Druid连接池内置强大的监控功能,其中的StatFilter功能,能采集非常完备的连接池执行信息,方便进行监控,而监控特性不影响性能. Druid连接池内置了一个监控页面,提供了非常完备的监控信息,可以快速诊断系统的瓶颈. SpringBoot 1.x版本默认使用的的tomcat的jdbc连接池,由

开心一刻 一天在路边看到一个街头采访 记者:请问,假如你儿子娶媳妇,给多少彩礼合适呢 大爷:一百万吧,再给一套房,一辆车 大爷沉思一下,继续说到:如果有能力的话再给老丈人配一辆车,毕竟他把女儿养这么大也不容易 记者:那你儿子多大了? 大爷:我没有儿子,有两个女儿 问题背景 最近生产环境出现了一个问题,错误日志类似如下 Failed to obtain JDBC Connection; nested exception is com.alibaba.druid.pool.GetConnection

上一章已经讲述分库分表算法选型,本章主要讲述分库分表技术选型 文中关联上一章,若下文出现提及其时,可以点击 分库分表算法方案与技术选型(一) 主要讲述 框架比较 sharding-jdbc.zdal 代码实现样例,如需源码可在后文中查看 主键生成策略 可以按需阅读文章 点赞再看,关注公众号:[地藏思维]给大家分享互联网场景设计与架构设计方案 掘金:地藏Kelvin https://juejin.im/user/5d67da8d6fb9a06aff5e85f7 常见框架 除了原生JDBC,网上常见

前面我们谈了Redis Sharding多服务器集群技术,Redis Sharding是客户端Sharding技术,对于服务端来说,各个Redis服务器彼此是相互独立的,这对于服务端根据需要灵活部署Redis非常轻便,Redis Sharding具有很好的灵活性.可伸缩性,是一种轻量级集群技术. 本篇,介绍另外一种多Redis服务器集群技术,即Redis Cluster.Redis Cluster是一种服务器Sharding技术,3.0版本开始正式提供. Redis Cluster中,Shard

参考:1.http://blog.csdn.net/u014729236/article/details/76302888?locationNum=2&fps=1 2.https://www.cnblogs.com/crazytao/p/7827905.html 我的版本: OS: centos7 Superset版本:0.23.2 Python版本:3.6 Druid版本:0.9.2 步骤一:安装cryptography cryptography的作用是将连接密码加密. yum upgrade

官方地址  https://docs.mongodb.com/manual/reference/configuration-options/#configuration-file 以下页面描述了MongoDB 4.0中可用的配置选项.有关其他版本MongoDB的配置文件选项,请参阅相应版本的MongoDB手册. 配置文件 您可以使用配置文件在启动时配置mongod和mongos实例.配置文件包含mongod与 mongos命令行选项等效的设置.请参阅配置文件设置和命令行选项映射. 使用配置文件可

一.Redis简介 redis主要解决的问题 分布式缓存是分布式系统中的重要组件,主要解决高并发.大数据场景下,热点数据访问的性能问题,提供高性能的数据快速访问. 使用缓存常见场景 项目中部分数据访问比较频繁,对下游 DB(例如 MySQL)造成服务压力,这时候可以使用缓存来提高效率. 主要的缓存组件有 大家熟知的 Redis.Tair.MemCache 等. Redis 的特点包括 Redis 除了支持 key-value 类型的数据,同时还支持其他多种数据结构的存储: Redis 支持数据持

新特性: oracle db1. 支持12.2 oracle db2. 支持微服务架构, 可以使用restful api 管理OGG3. Parallel replicat,性能比integrated replicat有提升4. Procedural replicat,支持复制系统过程,方便DB升级.5. 支持12.2的database shardingsqlserver1. 支持2016版本2. 支持CDC模式3. 支持远程捕获4. 支持TDE加密db2 on zOS支持远程捕获和投递,不需要

为什么集群? 通常,为了提高网站响应速度,总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取.Redis是一个很好的Cache工具.大型网站应用,热点数据量往往巨大,几十G上百G是很正常的事儿,在这种情况下,如何正确架构Redis呢? 首先,无论我们是使用自己的物理主机,还是使用云服务主机,内存资源往往是有限制的,scale up不是一个好办法,我们需要scale out横向可伸缩扩展,这需要由多台主机协同提供服务,即分布式多个Redis实例协同运行. 其次,目前硬件资源成本降低,多核CPU