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

org.springframeword.boot:spring-boot-starer-web: 2.0.4release io.shardingsphere:sharding-jdbc-spring-boot-starter:3.0.0M3 org.mybatis.spring.boot:mybatis-spring-boot-starter:1.3.1 com.alibaba:druid-spring-boot-starter:1.1.9 由于项目需要,走了一波sharding jdbc多数

一,为什么要给shardingsphere配置多数据源? 1,shardingjdbc默认接管了所有的数据源, 如果我们有多个非分表的库时,则最多只能设置一个为默认数据库, 其他的非分表数据库不能访问 2,shardingjdbc对数据库的访问有一些限制: 官方站的说明: https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/manual/sharding-jdbc/unsupported-items/ 说明:刘宏缔的

一,shardingshpere为什么要整合seata? 分库分表是数据库扩展中最常用的处理方法, shardingshpere作为使用最广泛的分表中间件, 如果不支持分布式事务,则它的数据一致性就会打很大的折扣了 shardingsphere实现了对分布式事务seata的支持, 对于数据有高要求的应用来说,当然需要整合seata 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: htt

分库分表(3)---ShardingSphere实现读写分离 有关ShardingSphere概念前面写了两篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2. 分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 下面就这个项目做个整体简单介绍,并在文章最下方附上项目Github地址. 一.项目概述 1.技术架构 项目总体技术选型 SpringBoot2.0.6 + shardingsphere4.0.0-RC1 + Maven3.5.4 + MySQL + lombok(插件) 2.项目

分库分表(4)--- ShardingSphere实现分表 有关分库分表前面写了三篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 这篇博客通过ShardingSphere实现分表不分库,并在文章最下方附上项目Github地址. 一.项目概述 1.技术架构 项目总体技术选型 SpringBoot2.0.6 + shardingsphere4.0

分库分表(5)--- ShardingSphere实现分库分表 有关分库分表前面写了四篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 这篇博客通过ShardingSphere实现分库分表,并在文章最下方附上项目Github地址. 一.项目概述 1.技术

分库分表(6)--- ShardingSphere实现分表+ 读写分离 有关分库分表前面写了五篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 5.分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表 这篇博客通过S

分库分表(7)--- ShardingSphere实现分库分表+读写分离 有关分库分表前面写了六篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 5.分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表 6.分库分表

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

知道这个框架是通过一期QQ课堂 https://shardingsphere.apache.org 官网 https://github.com/apache/incubator-shardingsphere github库 https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ 中文文档 https://shardingsphere.apache.org/community/cn/contribute/ 社区 介绍: Apa

今天项目不忙,想搞一下shardingJDBC分库分表看看,主要想实现以下几点: 舍弃xml配置,使用.yml或者.properties文件+java的方式配置spring. 使用 Druid 作为数据库连接池,同时开启监控界面,并支持监控多数据源. 不依赖 com.dangdang 的 sharding-jdbc-core 包.此包过于古老,最后一次更新在2016年.目测只是封装了一层,意义不大.感觉如果不是dangdang公司内部开发,没必要用这个包.(且本人实测不能和最新的Druid包一起

一,为什么要给shardingsphere配置多数据源? 1,shardingjdbc默认接管了所有的数据源, 如果我们有多个非分表的库时,则最多只能设置一个为默认数据库, 其他的非分表数据库不能访问 2,shardingjdbc对数据库的访问有一些限制: 官方站的说明: https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/manual/sharding-jdbc/unsupported-items/ 说明:刘宏缔的

文章目录 目录 一.ShardingSphere简介 二.Sharding-JDBC 2.1 Sharding-JDBC实现水平分表 2.2 Sharding-JDBC实现水平分库 2.3 Sharding-JDBC操作公共表 2.4 Sharding-JDBC实现读写分离 三.Sharding-Proxy 学习之前先了解下分库分表概念:https://spiritmark.blog.csdn.net/article/details/109524713 一.ShardingSphere简介 在数

逻辑表 水平拆分的数据库(表)的相同逻辑和数据结构表的总称. 例:订单数据根据主键尾数拆分为10张表,分别是t_order_0到t_order_9,他们的逻辑表名为t_order. 真实表 在分片的数据库中真实存在的物理表.即上个示例中的t_order_0到t_order_9. 数据节点 数据分片的最小单元.由数据源名称和数据表组成,例:ds_0.t_order_0. 绑定表 指分片规则一致的主表和子表.例如:t_order表和t_order_item表,均按照order_id分片,则此两张表互

参考官方文档:http://shardingsphere.apache.org/ 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. ShardingSphere定位为关系型数据库中间件,旨在充分合理地在分布式的场景下

1.什么是shardingSphere ​ Apache 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 JDBC.Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成. 它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. ​ Apache ShardingSphere 定位为关系型数据库中间件,旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库

前提介绍 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. shardingJDBC使用的范围 适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis

一. 简介 为什么要分表,无非就两个原因,要么是并发太高,要么就是数据量太大. 所谓分表就是把传统的单表扩展为多个数据结构一样的表,通过分表策略确定操作哪一张表. 我使用的分表规则是通过主键id进行取模运算. 例如user表,假设分三个表:user_0 user_1 user_2 插入操作: 假设添加一个用户主键id为1  1%3 = 1 该用户将会插入到user_1表中 查询操作: 查询操作时shardingsphere会将个个表中的id进行排序后返回 手把手在springboot中通过sha