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

@Beanpublic shardingsphere.demo.entity.Order order(){ shardingsphere.demo.entity.Order order=new Order(); order.setId(new Random(100).nextLong()); order.setOrderId(101); order.setUserId(6); orderMapper.insert(order); order.setId(new Random(100).nextL

数据分片产生的背景,可以查看https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/,包括了垂直拆分和水平拆分的概念.还有这个框架的目标是什么,都写得很清楚 Sharding-JDBC与MyCat: 解决分库分表的中间件. 但是定位不同,Sharding-JDBC定位是轻量级Java框架,以jar包的方式提供服务,未使用中间件,使用代码连接库.MyCat相当于代理,MyCat相当于数据库,直接访问MyCat就

前段时间写了篇如何使用Sharding-JDBC进行分库分表的例子,相信能够感受到Sharding-JDBC的强大了,而且使用配置都非常干净.官方支持的功能还包括读写分离.分布式主键.强制路由等.这里再介绍下如何在分库分表的基础上集成读写分离的功能. 读写分离的概念 就是为了缓解数据库压力,将写入和读取操作分离为不同数据源,写库称为主库,读库称为从库,一主库可配置多从库. 设置主从库后,第一个问题是如何进行主从的同步.官方不支持主从的同步,也不支持因为主从同步延迟导致的数据不一致问题.工程实践上

需求 一主两从,做读写分离. 多个从库之间实现负载均衡. 可手动强制部分读请求到主库上.(因为主从同步有延迟,对实时性要求高的系统,可以将部分读请求也走主库) 本次不讨论 MySQL如何配置主从同步相关问题 库表SQL -- 主库 CREATE DATABASE `master`; CREATE TABLE `t_order` ( `order_id` int(11) NOT NULL, `user_id` int(11) NOT NULL, `business_id` int(4) DEFAU

一.什么是Sharding-JDBC Sharding-JDBC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. 二.Sharding-JDBC能做什么 分库 & 分表 读写分离 分布式主键 分布式事务 三.适用项目框架 Sharding-JDBC适用于: 任何基于Java的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Sprin

主人公小王入职了一家刚起步的创业公司,公司正在研发一款App.为了快速开发出能够投入市场进行宣传的版本,小王可是天天加班到很晚,忙了一段时间后终于把第一个版本赶出来了. 初期功能不多,表也不多,用的MySql存储业务数据.就一个节点,当然每天凌晨有定时备份机制. 下图是目前的一个现状: 得益于运营人员的大力推广,这款App初见成效.注册用户越来越多,查询量越来越大,对于不太会更新的数据小王加上了缓存,又撑了一段时间. 对于某些数据还是要查数据库,按目前的业务发展,单节点的数据库已经快满足不了需求

Sharding-JDBC 引入maven依赖: <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId> <version>${latest.release.version}</version> </dependency> 注意将version换为实际的版本号. 简

目录 一.Sharding-JDBC依赖 二.分片策略 1. 标准分片策略 2. 复合分片策略 3. Inline表达式分片策略 4. 通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略 5. 不分片的策略 三.分片键 四.分片算法 1. 精确分片算法 2. 范围分片算法 3. 复合分片算法 4. Hint分片算法 五.代码实践 上一篇博文以Sharding-JDBC为契机,了解了ShardingSphere大家族的全貌概览,以及Sharding-JDBC的角色定位. Sharding-JDBC定位为轻

一.ShardingSphere介绍 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC.Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成. 他们均提供标准化的数据分片.分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构.异构语言.云原生等各种多样化的应用场景.详细一点的介绍直接看官网:https://shardingsphere.apache.org/document/current/c

参考资料:猿天地  https://mp.weixin.qq.com/s/kp2lJHpTMz4bDWkJYjVbOQ  作者:尹吉欢 技术选型:SpringBoot + Sharding-JDBC + MyBatis 使用Sharding-JDBC配置读写分离,优点在于数据源完全有Sharding托管,写操作自动执行master库,读操作自动执行slave库.不需要程序员在程序中关注这个实现了. 1. 核心jar包 <parent> <groupId>org.springfram

书接上文 <一文快速入门分库分表(必修课)>,这篇拖了好长的时间,本来计划在一周前就该写完的,结果家庭内部突然人事调整,领导层进行权利交接,随之宣布我正式当爹,紧接着家庭地位滑落至第三名,还给我分配了一个长期维护任务:带娃.看看我们的靓照,标准的小淑女一枚萌萌哒. 作为Sharding-JDBC 分库分表实战系列的开篇文章,我们在前文中回顾了一下分库分表的基础知识,对分库分表的拆分方式有了一定的了解,下边我们介绍一下 Sharding-JDBC 框架和快速的搭建一个分库分表案例,为讲解后续功能

今天我们介绍一下 Sharding-JDBC框架和快速的搭建一个分库分表案例,为讲解后续功能点准备好环境. 一.Sharding-JDBC 简介 Sharding-JDBC 最早是当当网内部使用的一款分库分表框架,到2017年的时候才开始对外开源,这几年在大量社区贡献者的不断迭代下,功能也逐渐完善,现已更名为 ShardingSphere,2020年4⽉16⽇正式成为 Apache 软件基⾦会的顶级项⽬. 随着版本的不断更迭 ShardingSphere 的核心功能也变得多元化起来.从最开始 S

路由模式:普通.强制和混合 普通模式: //配置文件关闭路由,完全使用默认的PATH_INFO方式URL 'url_route_on' => false, 关闭路由后的普通模式任然可以通过操作方法的参数绑定.控制器和空操作等特性实现url地址的简化 强制模式: //配置文件如下配置 'url_route_on' => true, 'url_route_must' => true, //这种方式下面必须严格给每一个访问地址定义路由规则(包括首页),否则将抛出异常. //首页的路由规则采用/

mfony2 学习笔记之系统路由   漂亮的URL绝对是一个严肃的web应用程序必须做到的,这种方式使index.php?article_id=57这类的丑陋URL被隐藏,由更受欢迎的像 /read/intro-to-symfony 来替代. 拥有灵活性更为重要,如果你要改变一个页面的URL,比如从/blog 到 /new 怎么办?有多少链接需要你找出来并更新呢? 如果你使用Symfony的router,这种改变将变得很简单. Symfony2 router让你定义更具创造力的URL,你可以ma

http路由 httpclient能够直接或通过路由建立连接到目标主机,这会涉及多个中间连接,也被称为跳. Httpclient区分路由和普通连接,通道和分层. 通道连接到目标主机的多个中间代理的使用也被称为是代理链. 普通路由 连接直接连接到目标或仅通过一个代理来创建. 通道路由 通过代理链直接连接到目标来建立,没有代理的路由不是通道的, 分层路由 通过已存在的连接的分层协议来建立.协议仅仅可以在到目标的通道上火没有代理的直接连接上分层. 路由计算 RouteInfo接口代表关于最终涉及一个或

Thinkphp6源码解析之分析 路由篇-请求流程 0x00 前言: 第一次写这么长的博客,所以可能排版啊,分析啊,什么的可能会比较乱.但是我大致的流程已经觉得是说的够清楚了.几乎是每行源码上都有注释.关于请求流程大概是: 入口文件先实例化容器,然后再通过容器去获取到Http对象 (Web管理类),然后执行Http对象中的run方法. 方法内会创建一个Request对象,然后将对象绑定到容器内.然后再到runWithRequest方法,执行应用程序 runWithRequest方法内会初始化当前

需求: 分库:按业务线business_id将不同业务线的订单存储在不同的数据库上: 分表:按user_id字段将不同用户的订单存储在不同的表上,为方便直接用非分片字段order_id查询,可使用基因法: 读写分离:为缓解主库的压力,读操作访问从库: 库表SQL -- 主库 CREATE DATABASE `database_103`; CREATE DATABASE `database_112`; -- 从库 CREATE DATABASE `database_slave_103`; CREA

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,

大家好,我是历小冰. 今天我们来详细了解一下主从同步延迟时读写分离发生写后读不到的问题,依次讲解问题出现的原因,解决策略以及 Sharding-jdbc.MyCat 和 MaxScale 等开源数据库中间件具体的实现方案. 写后读不到问题 MySQL 经典的一主两从三节点架构是大多数创业公司初期使用的主流数据存储方案之一,主节点处理写操作,两个从节点处理读操作,分摊了主库的压力. 但是,有时候可能会遇到执行完写操作后,立刻去读发现读不到或者读到旧状态的尴尬场景.这是由于主从同步可能存在延迟,在主