序章 Atlas是360团队弄出来的一套基于MySQL-Proxy基础之上的代理,修改了MySQL-Proxy的一些BUG,并且优化了很多东西.而且安装方便.配置的注释写的蛮详细的,都是中文.英文不好的同学有福了. Atlas官方链接: https://github.com/Qihoo360/Atlas/blob/master/README_ZH.md Atlas下载链接: https://github.com/Qihoo360/Atlas/releases 环境: 系统 IP 配置 CentO…

Mysql 高可用(MHA)-读写分离(Atlas) 1. 搭建主从复制(一主两从) 1.1 准备环境 1 主库:10.0.0.51/db01 2 从库:10.0.0.52/db02,10.0.0.53/db03 1.2 清理环境 1 systemctl stop mysqld 2 rm -rf /data/mysql_3306/* 3 rm -rf /binlog/ 4 mkdir /binlog/ 5 6 创建相关目录与授权 7 主库操作:开启binlog 和GTID 8 mkdir -p…

1. 概述 老话说的好:选择比努力更重要,如果选错了道路,就很难成功. 言归正传,之前我们聊了使用 MyCat 实现Mysql的分库分表和读写分离,MyCat是服务端的代理,使用MyCat的好处显而易见,整个分库分表和读写分离过程对Java程序来说是完全透明的,Java程序像连接Mysql一样,去连接MyCat即可. 但MyCat的运维成本较高,需要有专门的运维人员去维护,所以今天我们来聊聊另一个实现Mysql分库分表.读写分离的方案 -- ShardingSphere-JDBC. Shardi…

本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 1.尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED 2.VARC…

MySQL主从复制(Master-Slave)与读写分离(MySQL-Proxy)实践 Mysql作为目前世界上使用最广泛的免费数据库,相信所有从事系统运维的工程师都一定接触过.但在实际的生产环境中,由单台Mysql作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的,无论是在安全性,高可用性以及高并发等各个方面. 因此,一般来说都是通过 主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离(MySQL-Proxy)来提升数据库的并发负载能力 这样的方案来进行部署与实施的. 如下图所示: 下…

MySQL中间件之ProxySQL_读写分离/查询重写配置 Posted on 2016-12-25 by mark blue, mark Leave a comment MySQL 1.闲扯几句 读写分离这是一个扯了好多年的话题,实现方式也也是层出不穷.笔者也曾经使用keepalive+lvs的方式给别人做过读写分离,效果还不错,也不是特别麻烦,用起来蛮好,就是应用有点不喜欢,需要配置读IP和写IP,应用感觉麻烦,不愿用.那么引入中间件,这些都不是事,暴露给应用的还是一个IP一个port,什么…

MySQL主从同步.读写分离配置步骤.问题解决笔记 根据要求配置MySQL主从备份.读写分离,结合网上的文档,对搭建的步骤和出现的问题以及解决的过程做了如下笔记:       现在使用的两台服务器已经安装了MySQL,全是rpm包装的,能正常使用.       为了避免不必要的麻烦,主从服务器MySQL版本尽量保持一致; 环境:192.168.0.1 (Master)           192.168.0.2 (Slave) MySQL Version:Ver 14.14 Distrib 5.…

本文转载自:阿里P8架构师谈:数据库分库分表.读写分离的原理实现,使用场景 为什么要分库分表和读写分离? 类似淘宝网这样的网站,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题,日益增长的业务数据,无疑对数据库造成了相当大的负载,同时对于系统的稳定性和扩展性提出很高的要求.随着时间和业务的发展,数据库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作的开销也会越来越大:另外,无论怎样升级硬件资源,单台服务器的资源(CPU.磁盘.内存.网络IO.事务数.连接数)总是有限的,最终数据库所能承载…

结合上一篇docker部署的mysql主从, 本篇主要讲解SpringBoot项目结合Sharding-JDBC如何实现分库分表.读写分离. 一.Sharding-JDBC介绍 1.这里引用官网上的介绍:   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…