本文描述spring boot基于Atomikos+DruidXADataSource分布式事务配置(100%纯动态),也就是增加.减少数据源只需要修改application.properties文件,无需动态增加或减少Bean. 有时候我们一个应用会有N份部署,每个需要访问多个数据源,A环境可能只需要2个数据源,B环境需要5个数据源(因为我们是行业软件,所以会有这个情况,对于纯项目的系统,通常没有这个问题),所以我们希望代码只有一份,配置按需调整就确定了具体的数据源. MapperConfig…

  Sharding (转)大型互联网站解决海量数据的常见策略 - - ITeye技术网站 阿里巴巴Cobar架构设计与实践 - 机械机电 - 道客巴巴 阿里分布式数据库服务原理与实践:沈询_文档下载_IT168文库 阿里分布式数据库实践.pdf_微盘下载 阿里开源Mysql分布式中间件:Cobar - 沙漠绿树 - ITeye技术网站 阿里云产品博客 » SQL解析过程详解 阿里云分布式RDS平台——柳彦召:阿里云RDS高级开发工程师_文档下载_IT168文库 笔者带你剖析淘宝TDDL——Ma…

[编者按]数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆…

数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆分为多个库…

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…

近期,当当开源了数据库分库分表中间件sharding-jdbc. Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架,实现透明化数据库分库分表访问.Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后,ddframe系列开源的第3个项目. Sharding-JDBC直接封装JDBC协议,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零. Sharding-JDBC定位为轻量级java框架,使用客户端直连数…

中间件, 如果仅仅作为一名用户的话, 主要关注一下如何使用即可, 大多数情况下也就是配置. 下面简单的介绍一下支付宝的分库分表中间件--->zdal在web项目中的配置. 1, 在网上查阅相关资料时, 有人说该项目已经开源, 但所附的github链接已经打不开了. 索性直接在github中搜索"zdal", 可惜结果也是寥寥无几. 有一个较为全面的, 在这里附上链接: https://github.com/lanxiuwang/zdal; 仔细一看, 居然是源码, 有兴趣的可以f…

读写分离:为了确保数据库产品的稳定性,很多数据库拥有双机热备功能.也就是,第一台数据库服务器,是对外提供增删改业务的生产服务器:第二台数据库服务器,主要进行读的操作. 目前有多种方式实现读写分离,一种是Mycat这种数据库中间件,需要单独部署服务,通过配置来实现读写分离,不侵入到业务代码中:还有一种是dynamic-datasource/shardingsphere-jdbc这种,需要在业务代码引入jar包进行开发. 本框架集成 dynamic-datasource(多数据源+读写分离+分库)+…

官网:http://mycat.io/,里面有电子书籍可以下载:http://www.mycat.io/document/mycat-definitive-guide.pdf 旧版本下载地址:https://github.com/MyCATApache/Mycat-download,最新软件下载地址:http://dl.mycat.io/ github地址:https://github.com/MyCATApache/Mycat-Server github上Readme.md有些入门文档 myc…

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…

一.mycat的安装 环境准备:准备一台虚拟机192.168.152.128 1. 下载mycat cd /softwarewget http:-linux.tar.gz 2. 解压mycat tar -zxvf Mycat-server-1.6-RELEASE-20161028204710-linux.tar.gz 3. 剪切mycat到/usr/local目录下 mv /software/mycat /usr/local 4. 启动mycat /usr/local/mycat/bin/myc…

Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架,实现透明化数据库分库分表访问.Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后,ddframe系列开源的第3个项目.    Sharding-JDBC直接封装JDBC协议,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零.    Sharding-JDBC定位为轻量级java框架,使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无proxy代理层,无需…

http://www.mycat.io/ Mycat 国内最活跃的.性能最好的开源数据库中间件! 我们致力于开发高性能的开源中间件而努力! 实体书Mycat权威指南 »开源投票支持Mycat下载 »start » Mycat关键特性 关键特性 支持SQL92标准 支持MySQL.Oracle.DB2.SQL Server.PostgreSQL等DB的常见SQL语法 遵守Mysql原生协议,跨语言,跨平台,跨数据库的通用中间件代理. 基于心跳的自动故障切换,支持读写分离,支持MySQL主从,以及g…

下载地址MYCAT官方网站 jdk安装配置 首先去oracle官网下载并安装jdk8,添加环境变量,JAVA_HOME设置为D:\Worksoftware\Java\jdk1.8 CLASSPATH设置为.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar path系统变量追加%JAVA_HOME%\bin; Mycat安装配置 首先添加Windows环境变量,MYCAT_HOME设置为安装目录E:\WorkSoftWare\MycatServer1.5 为了降…

官网链接:http://shardingsphere.io/document/current/cn/overview/ 源起: 我今天首先去了解了一下国内好像是比较火的一个叫"MyCat"的MySQL中间件,然后看到知乎上的评价吓了我一跳. 总结一下就是: 项目有很多bug: 项目leader想尽一切办法变现. 吓死我了~ 然后发现有一篇知乎的题目是:<mycat和sharding-jdbc哪个比较好?各有什么优缺点?> 链接:https://www.zhihu.com/q…

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一.分库分表的背景 在数据爆炸的年代,单表数据达到千万级别,甚至过亿的量,都是很常见的情景.这时候再对数据库进行操作就是非常吃力的事情了,select个半天都出不来数据,这时候业务已经难以维系.不得已,分库分表提上日程,我们的目的很简单,减小数据库的压力,缩短表的操作时间. 二.如何进行数据切分 数据切分(Sharding),简单的来说,就是通过某种特定的条件,将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个数据库(主机)中,从而达到分散单台机器负载的情况,即分库分表.根据数据切分规则的不同,主要有两…

曾几何时,"并发高就分库,数据大就分表"已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经. 面试官喜欢问,博主喜欢写,候选人也喜欢背,似乎已经形成了一个闭环. 但你有没有思考过,分库分表真的适合你的系统吗? 分表 在业务刚刚发展起来的时候,流量全部打到了一个 MySQL 上,用户信息全落到了 user 表. 后来,user 表的数据量越来越大了. 于是,你做了一次垂直拆分,将原来的 user 表拆分成了新的 user 表和 user_details 表. 这样一拆之后,用户的信息分散到两个…

摘要:本文通过实际案例,说明如何按日期来对订单数据进行水平分库和分表,实现数据的分布式查询和操作. 本文分享自华为云社区<数据库分库分表Java实战经验总结 丨[绽放吧!数据库]>,作者: jackwangcumt. 我们知道,当前的应用都离不开数据库,随着数据库中的数据越来越多,单表突破性能上限记录时,如MySQL单表上线估计在近千万条内,当记录数继续增长时,从性能考虑,则需要进行拆分处理.而拆分分为横向拆分和纵向拆分.一般来说,采用横向拆分较多,这样的表结构是一致的,只是不同的数据存储在不…

分区:对业务透明,分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块,例如mysql中的一张表对应三个文件.MYD,MYI,frm. 根据一定的规则把数据文件(MYD)和索引文件(MYI)进行了分割,分区后的表呢,还是一张表.分区可以把表分到不同的硬盘上,但不能分配到不同服务器上. 优点:数据不存在多个副本,不必进行数据复制,性能更高. 缺点:分区策略必须经过充分考虑,避免多个分区之间的数据存在关联关系,每个分区都是单点,如果某个分区宕机,就会影响到系统的使用. 分片:对业务透明,在物理实现上分成多个服务…

分库分表理解 分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发,通常策略有两种:垂直分库,水平拆分 垂直拆分:是根据业务将一个库拆分为多个库,将一个表拆分为多个表,例如:将不常用的字段和经常访问的字段分开存放,在实际开发由于跟业务关系紧密,所以一般采用水平拆分. 水平拆分:则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库,来进行维护,与垂直拆分不同,水平拆分是按照一定的规则进行拆分,将不同的数据拆分至不同的物理库. 关系型数据库在大于一定数据量的情况下检索性能会急剧下降.在面对互联网海量数据情况时,所有数据…

分库分表场景 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量.连接数.处理能力都有限.当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库.优化索引,做很多操作时性能仍下降严重.此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间. 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆分为多个库(表).如:将经常和不常访问的字段拆分至不同的库或表中.由于与业务关系密切,目…

上文<快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC (必修课)>中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念,还搭建了一个简单的数据分片案例,但实际开发场景中要远比这复杂的多,我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >.<.between and.in等,来选择对应数据分片策略. 往下开展前先做个答疑,前两天有个小伙伴私下问了个问题说: 如果我一部分表做了分库分表,另一部分未做分库分表的表怎么处理?怎么才能正常访问? 这是一个比较典型的问题,我们知道分库分表是针对某些数据…

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…

目录 分库分表诞生的前景 分库分表的方式(垂直拆分,水平复制) 1.垂直拆分 1.1 垂直分库 1.2 垂直分表 2.水平拆分 2.1 水平分库 2.2 水平分表 分库分库中间件 ShardingSphere Sharding-JDBC 实现水平分表 实现水平分库 实现垂直分库 实现读写分离 Sharding-Proxy 环境配置 分库分表 读写分离 两者区别 实现原理 Sharding-jdbc 3.0不支持的sql ShardingSphere扩展点 分库分表中间件对比 分布分表应用和问题…

原文链接:面试官:"谈谈分库分表吧?" 面试官:“有并发的经验没?”  应聘者:“有一点.”   面试官:“那你们为了处理并发,做了哪些优化?”   应聘者:“前后端分离啊,限流啊,分库分表啊..”   面试官:"谈谈分库分表吧?"   应聘者:“bala.bala.bala..”   1.分库分表的原因 1.随着单库中的数据量越来越大,相应的,查询所需要的时间也越来越多,相当于数据的处理遇到了瓶颈2.单库发生意外的时候,需要修复的是所有的数据,而多库中的一个库发生…

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…

为什么使用分库分表? 如下内容,引用自 Sharding Sphere 的文档,写的很大气. <ShardingSphere > 概念 & 功能 > 数据分片> 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能.可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景. 1)性能 从性能方面来说,由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引,在数据量超过阈值的情况下,索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加,进而导致查询性能的下降. 同时,高并发访问请求也使得集…

sharding-jdbc简介 Sharding-JDBC直接封装JDBC API,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零: 可适用于任何基于java的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC. 可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等. 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库.虽然目前仅支持MySQL,但已有支持Oracle,SQLServer,…

前言 公司最近在搞服务分离,数据切分方面的东西,因为单张包裹表的数据量实在是太大,并且还在以每天60W的量增长. 之前了解过数据库的分库分表,读过几篇博文,但就只知道个模糊概念, 而且现在回想起来什么都是模模糊糊的. 今天看了一下午的数据库分库分表,看了很多文章,现在做个总结,“摘抄”下来.(但更期待后期的实操) 会从以下几个方面说起: 第一部分:实际网站发展过程中面临的问题. 第二部分:有哪几种切分方式,垂直和水平的区别和适用面. 第三部分:目前市面有的一些开源产品,技术,它们的优缺点是什么.…