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

环境 jdk:1.8 framework: spring boot, sharding jdbc database: MySQL 搭建步骤 在pom 中加入sharding 依赖 <dependency> <groupId>io.shardingjdbc</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.0.3<

sharding jdbc 2.x系列详解参见https://www.cnblogs.com/zhjh256/p/9221634.html. 最近将sharding jdbc的配置从xml切换到了spring boot.首先引入依赖: <dependency> <groupId>io.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>

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,

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

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

周五晚上告警群突然收到了一条告警消息,点开一看,应用 fullGC 了. 于是赶紧联系运维下载堆内存快照,进行分析. 内存分析 使用 MemoryAnalyzer 打开堆文件 mat 下载地址:https://archive.eclipse.org/mat/1.8/rcp/MemoryAnalyzer-1.8.0.20180604-win32.win32.x86_64.zip 下载下来后需要调大一下 MemoryAnalyzer.ini 配置文件里的-Xmx2048m 打开堆文件后如图: 发现有

定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务. 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. 适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC. 支持任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等. 支持任意实现JDBC规范的数据库.目前

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

package com.ydmes.service.impl.log; import com.ydmes.domain.entity.log.BarTraceBackLog;import org.springframework.beans.BeansException;import org.springframework.context.ApplicationContext;import org.springframework.context.ApplicationContextAware;im

sjdbc有读写分离的功能,要使用这个功能,在创建数据源对象是要使用类:MasterSlaveDataSource,并且设置主备数据源和数据库名称 这个对象有下面的属性: name:数据库的名称 masterDataSource:主数据源对象 slaveDataSources:备库数据源类别 slaveLoadBalanceStrategy:选从算法 /** * 获取主或从节点的数据源名称. * * @param sqlStatementType SQL类型 * @return 主或从节点的数据

感觉大神已经写好了,自己膜拜下下, 送上大神地址:http://www.cnblogs.com/zhongxinWang/p/4262650.html 这篇博客主要是理论的说明了什么是分库分表,路由等负载! 献上大牛们的童话故事:http://dangdangdotcom.github.io/sharding-jdbc/00-overview/

安装mysql5.7单机 1.获取安装yum包 [root@iZm5e7sz135n16ua2rmbk6Z local]# wget http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-11.noarch.rpm 你可以下载到你的本地,然后上传到linux某目录下 2.安装软件源,在其目录下输入 [root@iZm5e7sz135n16ua2rmbk6Z local]# rpm -Uvh mysql57-community-release

sharding jdbc: sharding sphere 的 一部分,可以做到 分表分库,读写分离. 和 mycat 不同的 是 sharding jdbc 是 一个 jdbc 驱动 在 驱动这个层做的  分表,分库,读写分离. mycat 是 一个数据库 中间件,或者就是一个数据库代理工具. 对比图: sharding sphere  介绍:

如下所示: 5.1.30切换为mysql-connector 5.1.46/40,报错,可参考https://blog.csdn.net/n447194252/article/details/75304303. Tue Jun 26 14:23:20 CST 2018 WARN: Invalid value 'null' for server variable named 'auto_increment_increment', falling back to sane default of '1

application-sharding.yml sharding: jdbc: datasource: names: ds0,ds1,dsx,dsy ds0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&use

配置文件相关信息: #开发 server.port=7200 spring.application.name=BtspIsmpServiceOrderDev eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://127.0.0.1:7761/eureka/ #表示eureka client间隔多久去拉取服务器注册信息,默认为30秒 eureka.client.registry-fetch-interval-seconds=10 #eureka客户端需要多长时间发

基于Sharding JDBC的读写分离 1.引入pom.xml <dependencies> <!-- mybatis --> <dependency> <groupId>tk.mybatis</groupId> <artifactId>mapper-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.1.5</version> </dependency&

以下为大家整理了阿里巴巴史上最全的 Java 面试题,涉及大量 Java 面试知识点和相关试题. JAVA基础 JAVA中的几种基本数据类型是什么,各自占用多少字节. String类能被继承吗,为什么. String,Stringbuffer,StringBuilder的区别. ArrayList和LinkedList有什么区别. 讲讲类的实例化顺序,比如父类静态数据,构造函数,字段,子类静态数据,构造函数,字 段,当new的时候,他们的执行顺序. 用过哪些Map类,都有什么区别,HashMap

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

项目中做个统一订单的基础服务(只记录订单的基本的公共信息),1.便与后续各种其他业务的接入~ 2.同时APP端提供统一订单信息的查询入口,后续其他业务不用升级 由于统一的订单服务,所以订单量会很大,所以目前考虑进行分表操作, 1.分表方案 一:基于Poxy MyCat中数据库中间件      优点:功能强大,对应用侵入小,不需要改代码          缺点:搭建更复杂,需要专门部署中间件 二:基于Sharding jdbc 开发框架         优点:轻量级java组件,部署简单~ 集成一