如何配置mysql数据库的主从? 单机配置mysql主从:http://my.oschina.net/god/blog/496 常见的解决数据库读写分离有两种方案 1.应用层 http://neoremind.net/2011/06/spring实现数据库读写分离 目前的一些解决方案需要在程序中手动指定数据源,比较麻烦,后边我会通过AOP思想来解决这个问题. 2.中间件 mysql-proxy:http://hi.baidu.com/geshuai2008/item/0ded5389c68564

我们今天的主角是AbstractRoutingDataSource,在Spring2.0.1发布之后,引入了AbstractRoutingDataSource,使用该类可以实现普遍意义上的多数据源管理功能. 1.扩展Spring的AbstractRoutingDataSource抽象类(该类充当了DataSource的路由中介, 能有在运行时, 根据某种key值来动态切换到真正的DataSource上.) 从AbstractRoutingDataSource的源码中: public abstra

使用Spring可以做到在应用层中实现数据库的读写分离. 参考文档: http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/7280202 思路是使用Spring AOP做数据源的切面来更换不同的读写数据库.对应的读写库使用LVS等负载器可以分发完成集群. 这种在应用层做读写分离,在项目中不是很好的控制.因为只能在程序中做控制. 对于MySql而已,可以使用mysql-proxy或amoeba做中间件转发和读写分离,这不需要修改应用层的代码即可

为什么是基于Spring的呢,因为实现方案基于Spring的事务以及AbstractRoutingDataSource(spring中的一个基础类,可以在其中放多个数据源,然后根据一些规则来确定当前需要使用哪个数据,既可以进行读写分离,也可以用来做分库分表) 我们只需要实现 determineCurrentLookupKey() 每次生成jdbc connection时,都会先调用该方法来甄选出实际需要使用的datasource,由于这个方法并没有参数,因此,最佳的方式是基于ThreadLoca

import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource; public class ChooseDataSource extends AbstractRoutingDataSource { @Override protected Object determineCurrentLookupKey() { return HandleDataSource.getDataSource(); } } impor

我最初的想法是: 读方法走读库,写方法走写库(一般是主库),保证在Spring提交事务之前确定数据源. 保证在Spring提交事务之前确定数据源,这个简单,利用AOP写个切换数据源的切面,让他的优先级高于Spring事务切面的优先级.至于读,写方法的区分可以用2个注解. 但是如何切换数据库呢? 我完全不知道!多年经验告诉我 我搜索了一些网文,发现都提到了一个AbstractRoutingDataSource类.查看源码注释如下 /** Abstract {@link javax.sql.Data

目的是尝试altas的读写分离,现有一套搭建好做测试的MGR(单主),于是就腿搓绳,在MGR基础上搭建altas. 复制环境准备 读写分离理论上讲,跟复制模式没有关系,atlas负责的是重定向读写,至于复制模式自己选择,这里是测试环境,之前测试MGR的单机多实例,MGR单主模式的复制模式,就顺便借助MGR做基于atlas的读写分离. atlas安装 rpm安装,瞬间完成 atlas的配置文件(默认/usr/local/mysql_proxy/conf/test.cnf),个人感觉是一个非常清爽的

Mongodb是一种非关系数据库(NoSQL),非关系型数据库的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.MongoDB官方已经不建议使用主从模式了,替代方案是采用副本集的模式.主从模式其实就是一个单副本的应用,没有很好的扩展性和容错性,而Mongodb副本集具有多个副本保证了容错性,就算一个副本挂掉了还有很多副本存在,主节点挂掉后,整个集群内会实现自动切换. Mongodb副本集的工作原理客户端连接到整个Mongodb副本集,不关心具体哪一台节点机是否挂掉.主节点机负

读写分离实现步骤: 从库能够进行查询就更好了,这样可以分担主库的大量的查询请求. 1) 先向主库中插入一条测试数据 rs1:PRIMARY> db.c1.insert({age:30});db.c1.insert({age:30}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) rs1:PRIMARY>  db.c1.find() db.c1.find() { "_id" : ObjectId("5791ef011f4c6

前言 数据库技术是信息系统的一个核心技术,发展很快,各种功能类型数据库层出不穷,之前工作中使用过关系型数据库(mysql.oracle等).面相对象数据库(db4o).key-value存储(Memcached .Redis).嵌入式关系数据库(SQLite).最近学习和研究了一下MongoDB,整理了一下分享,本文主要介绍 如何搭建MongoDb复制集群,实现自动故障转移,读写分离. Replica Set复制集简介 MongoDB复制集(Replica Set)是MongoDB的核心高可用特

导读: 在之前,我们搭建了MySQL组复制集群环境,MySQL组复制集群环境解决了MySQL集群内部的自动故障转移,但是,组复制并没有解决外部业务的故障转移.举个例子,在A.B.C 3台机器上搭建了组复制环境,且运行在单主模式下,这里假设A为主节点,应用程序连接A写数据,如果A节点发生宕机,主节点切换到B机器上,此时,应用程序是不会自动连接到B服务器上的,需要人工进行切换. 在这篇文章中,我们要介绍的ProxySQL就能够解决上面的问题,ProxySQL能够实现业务层面故障转移.读写分离功能,当

在上一篇文章<使用ProxySQL实现MySQL Group Replication的故障转移.读写分离(一) > 中,已经完成了MGR+ProxySQL集群的搭建,也测试了ProxySQL实现业务层面的故障转移,接下来继续测试读写分离. 王国维大师笔下的人生三境界: 第一重境界:昨夜西风凋碧树.独上高楼,望尽天涯路: 第二重境界:衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴: 第三重境界:众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处. 作为一个一根筋的学渣程序员,我还没能想透彻.但是数据库读写分离的三境界

1.  背景 我们一般应用对数据库而言都是“读多写少”,也就说对数据库读取数据的压力比较大,有一个思路就是说采用数据库集群的方案,其中一个是主库,负责写入数据,我们称之为:写库: 其它都是从库,负责读取数据,我们称之为:读库: 那么,对我们的要求是:1.读库和写库的数据一致:2.写数据必须写到写库:3.读数据必须到读库: 2.  实现方案 解决读写分离的方案有两种:应用层解决和中间件解决. 1.应用层 目前的一些解决方案需要在程序中手动指定数据源,比较麻烦,后边我会通过AOP思想来解决这个问题

注:mongodb当前版本是3.4.3   spring连接mongodb复制集的字符串格式: mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]] mongodb:// 前缀,代表这是一个Connection String username:password@ 如果启用了用户认证,需要指定用户密码 hostX:portX 复制集成员的ip:po

http://blog.jobbole.com/103496/ 为了减轻数据库的压力,一般会使用数据库主从(master/slave)的方式,但是这种方式会给应用程序带来一定的麻烦,比如说,应用程序如何做到把数据写到master库,而读取数据的时候,从slave库读取.如果应用程序判断失误,把数据写入到slave库,会给系统造成致命的打击. 解决读写分离的方案很多,常用的有SQL解析.动态设置数据源.SQL解析主要是通过分析sql语句是insert/select/update/delete中的哪

Spring加Mybatis实现MySQL数据库主从读写分离 ,实现的原理是配置了多套数据源,相应的sqlsessionfactory,transactionmanager和事务代理各配置了一套,如果从库或数据库有多个的时候,需要配置的信息会越来越多,远远不够优雅,在我们编程界有一个规    范:约定优于配置.所以就用Sping的aop实现了一个简单的数据库分离方案,具体实现代码放在了Github上,地址如下: https://github.com/bridgeli/practical-util

随着互联网的大型网站系统访问量的增高,数据库访问压力方面不断的显现而出,所以许多公司在数据库层面采用读写分离技术,也就是一个master,多个slave.master负责数据的实时更新或实时查询,而slave负责非实时数据的查询.实际应用当中,数据库通常读多写少,而读取数据通常耗时长,占用数据库服务器资源高,所以解决的办法是查询从主库抽取出来,采用多个从库,使用nginx,减轻每个从库的压力. 实现数据库分离有多种方式,这里介绍一下动态数据源切换的方式,使用的技术框架为:Spring+Mybat

深刻讨论为什么要读写分离? 为了服务器承载更多的用户?提升了网站的响应速度?分摊数据库服务器的压力?就是为了双机热备又不想浪费备份服务器?上面这些回答,我认为都不是错误的,但也都不是完全正确的.「读写分离」并不是多么神奇的东西,也带不来多么大的性能提升,也许更多的作用的就是数据安全的备份吧. 从一个库到读写分离,从理论上对服务器压力来说是会带来一倍的性能提升,但你仔细思考一下,你的应用服务器真的很需要这一倍的提升么?那倒不如你去试着在服务器使用一下缓存系统,如 Memcached.Redis 这

项目开发中经常会遇到读写分离等多数据源配置的需求,在Java项目中可以通过Spring AOP来实现多数据源的切换. 一.Spring事务开启流程 Spring中通常通过@Transactional来声明使用事务,我们先来研究一下Spring是如何开启事务的.调试代码,可以发现进入事务方法体内前,会进入如下代码: public abstract class TransactionAspectSupport implements BeanFactoryAware, InitializingBean

spring MVC.mybatis配置读写分离 1.环境: 3台数据库机器,一个master,二台slave,分别为slave1,slave2 2.要实现的目标: ①使数据写入到master ②读数据时,从slave1和slave2中读取 以此来实现数据库的读写分离 3.原理: 使用MySQL驱动自带的replicationDriver来实现,replicationDriver简单来说就是存在两个Connection,一个masterConnection,一个slaveConnection: