友情提示:非原文链接可能会影响您的阅读体验,欢迎查看原文.(http://blog.geekcome.com) 原文地址:http://blog.geekcome.com/archives/284 在上一篇中介绍了Cobar和client初次建立连接的过程,Cobar监听端口,client发起连接请求,Cobar发送握手数据包,client发送认证数据包最后依据认证的结果Cobar向client发送认证结果. 在认证成功后Cobar会将该连接的回调处理函数由FrontendAuthenticat

进入云计算时代,传统的数据库在性能和容量等方面已无法满足企业的要求,随着数据量的不断骤增,易于扩展.拆分的数据库解决方案对于企业的云化转型更是显得尤为重要.为使企业应用上云更简单,分布式数据库中间件DDM(Distributed Database Middleware)专注解决企业在上云过程中面临的的数据库瓶颈难题,不但更能轻松满足水平拆分.扩容.读写分离等业务需求,同时也比传统方案更具性价比.接下来让我们一起零距离解密DDM. DDM是什么? DDM专注于解决数据库分布式扩展问题,它突破了传统

随着数据量不断增大,传统的架构模式难以解决业务量不断增长所带来的问题,特别是在业务成线性.甚至指数级上升的情况.此时我们不得不通过水平扩展,把数据库放到不同服务器上来解决问题,也就是我们说的数据库中间件. 作为数据库中间件,分布式数据库中间件DDM将底层数据库存储引擎以集群方式管理起来,用户使用非常方便.应用程序不需要关心具体有多少分片.类似操作单机数据库,用户通过DDM管理控制台进行数据库运维,使用JDBC等驱动服务或SQL客户端连接数据库,进行数据读写. DDM服务的业务架构图示 分片是解决

此文转自: https://www.jianshu.com/p/9f1347ef75dd 2013年阿里的Cobar在社区使用过程中发现存在一些比较严重的问题,如高并发下的假死,心跳连接的故障,只实现了一半的NIO,和看上去很美的自动连接让我们在使用过程中掉入了一个接一个的陷阱,苦苦挣扎.终于,经过Mycat带头人Leader.us的改良——Mycat诞生了. Mycat 开源后,一些 Cobar 的用户参与了Mycat的开发,最终 Mycat 发展成为一个由众多软件公司的实力派架构师和资深开发

MyCat是当下很火的开源分布式数据库中间件,特意花费了一些精力研究其实现方式与内部机制,在此针对某些较为重要的源码进行粗浅的分析,希望与感兴趣的朋友交流探讨. 本源码分析系列主要针对代码实现,配置.操作和相关概念解释不作为重点. MyCat源码分析系列之——配置信息与启动流程 MyCat源码分析系列之——前后端验证 MyCat源码分析系列之——BufferPool与缓存机制 MyCat源码分析系列之——SQL下发 MyCat源码分析系列之——结果合并 备注: 本源码分析基于目前稳定版本MyCa

前言 华为云分布式数据库中间件(Distributed Database Middleware)是解决数据库容量.性能瓶颈和分布式扩展问题的中间件服务,提供分库分表.读写分离.弹性扩容等能力,应对海量数据的高并发访问场景,有效提升数据库读写性能. 图1:DDM产品介绍 DDM前世之:MyCAT MyCAT的使用情况全国范围内粗略统计超过600家以上成功案例,涵盖政府.金融.证券.互联网.物联网.电信.游戏等众多行业.支持1000亿大数据,中国非常活跃的开源分布式数据库中间件.MyCAT成功在于背

前言 DDM是什么?这是华为云Paas推出的分布式数据库中间件,DDM(Distributed Database Middleware)是一个实现了Mysql协议栈的服务器,前端用户可以把它看做一个数据库代理,用Mysql客户端工具和命令行访问,而DDM后端连接一到多个Mysql Server.因此,DDM本身并不存储数据,数据是在后端连接的Mysql Server上存储的.简单来说,DDM就是Mysql的最佳伴侣,一定程度上让Mysql拥有了跟Oracle PK的能力.这样听起来DDM好像是M

2021 年 7 月 21 日 2021 亚马逊云科技中国峰会现场,SphereEx 联合创始人.Apache ShardingSphere PMC 潘娟受邀参与此次峰会,以<Apache ShardingSphere 分布式数据库中间件开源生态构建>为主题,围绕开源理念扩散.社区建设.ShardingSphere 如何践行 Apache Way 等方面展开了介绍,本文总结自潘娟内容分享. 01在数据库之上与业务之下的新生态 一层贴近应用,一层贴近 DataBase. 不同的行业.不同的用户.

比较了业界流行的MySQL分布式数据库中间件,关于每个产品的介绍,网上的资料比较多,本文只是对几款产品的架构进行比较,从中可以看出中间件发展和演进路线 框架比较 TDDL Amoeba Cobar MyCat 点评 TDDL不同于其它几款产品,并非独立的中间件,只能算作中间层,是以Jar包方式提供给应用调用.属于JDBC Shard的思想,网上也有很多其它类似产品. 另外,网上有关于TDDL的图,如http://www.tuicool.com/articles/nmeuu2 中的图 1-2 TD

Cobar启动完毕,监听特定端口.整个认证的流程图: NIOAcceptor类继承自Thread类,该类的对象会以线程的方式执行,进行连接的监听. NIOAcceptor启动的初始化步骤例如以下: 1 .打开一个selector,获取一个ServerSocketChannel对象.对该对象的socket绑定特定的监听端口,并设置该channel为非堵塞模式,然后想selector注冊该channel,绑定感兴趣的事件位OP_ACCEPT. 01 public NIOAcceptor(String

Cobar-Server的源代码地址:GitHub 欢迎Fork. 官方文档描写叙述Cobar的网络通信模块见下图. Cobar使用了Java的NIO进行处理读写.NIO是Java中的IO复用.而不须要对每一个连接都建立一个处理线程. 具体请看 非堵塞I/O–Java NIO教程 Cobar的初始化流程图例如以下: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ2Vla2NvbWU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I

在上一节 从零开发分布式数据库中间件 一.读写分离的数据库中间件 中,我们讲了如何通过ThreadLocal来指定每次访问的数据源,并通过jdbc的连接方式来切换数据源,那么这一节我们使用我们常用的数据库持久层框架MyBatis来实现数据库读写分离. 一.数据源代理: 此类与上一节相似,即可以指定当前线程访问的数据源. package com.happyheng.datasource; /** * 数据源代理设置 * Created by happyheng on 17/1/15. */ pub

关于 MyCat 的铺垫文章已经写了三篇了: MySQL 只能做小项目?松哥要说几句公道话! 北冥有 Data,其名为鲲,鲲之大,一个 MySQL 放不下! What?Tomcat 竟然也算中间件? 今天终于可以迎接我们的大 Boss 出场了! MyCat 简介 前面文章我们提到,如果数据量比较大的话,我们需要对数据进行分库分表,分完之后,原本存在一个数据库中的数据,现在就存在多个数据库中了,就像下面这样: 那么此时 MyCat 所扮演的角色就是分布式数据库中间件! MyCat 是一个开源的分布

MyCat 简介 MyCat 是一个功能强大的分布式数据库中间件,是一个实现了 MySQL 协议的 Server,前端人员可以把它看做是一个数据库代理中间件,用 MySQL 客户端工具和命令行访问:而后端人员可以用 MySQL 原生协议与多个 MySQL 服务器通信,也可以用 JDBC 协议与大多数主流数据库服务器通信.可以用作 读写分离.分库分表(分片).容灾备份.多租户应用开发.大数据基础设施,使底层数据架构具备很强的适应性和灵活性. MyCat 的智能优化模块可以使系统的数据访问瓶颈和热点

目前数据库中间件有很多,基本这些中间件在下都有了解和使用,各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的.所以总结一个关于中间件比较的系列,希望可以对大家有帮助. 1. 什么是中间件 传统的架构模式就是 应用连接数据库直接对数据进行访问,这种架构特点就是简单方便. 但是随着目前数据量不断的增大我们就遇到了问题: 单个表数据量太大 单个库数据量太大 单台数据量服务器压力很大 读写速度遇到瓶颈 当面临以上问题时,我们会想到的第一种解决方式就是 向上扩展(scale up) 简单来说就是不断增加硬件性能.这种

一般对于业务记录类随时间会不断增加的数据,当数据量增加到一定量(一般认为整型值为主的表达到千万级,字符串为主的表达到五百万)的时候,性能将遇到瓶颈,同时调整表结构也会变得非常困难.为了避免生产遇到这样的问题,在做系统设计时需要预估可能产生的数据量:预估记录主体个数*预估记录主体产生的记录数(e.g.用户订单表预估数据量=预估用户数*单用户产生订单数),预估达到一定量时,就不得不考虑分库分表了,目前国内比较成熟的开源数据库中间件有sharding-jdbc.mycat:而drds是阿里云最近推出的

小编今天在做Sharding-jdbc时出现了一些问题,就上网百一百,发现网上的sharding-jdbc的参考是挺少的,唉还是要继续学习看文档. Sharding-jdbc介绍 Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平扩展框架,即透明化数据库分库分表访问. 在互联网高并发的时代,为了应付DB的高并发读写,我们会采用读写分离技术.读写分离指的是利用数据库主从技术(把数据复制到多个节点中),分散读多个库以支持高并发的读,而写只在m

DBLE 是企业级开源分布式中间件,江湖人送外号 “MyCat Plus”:以其简单稳定,持续维护,良好的社区环境和广大的群众基础得到了社区的大力支持: DBLE官方网站:https://opensource.actionsky.com 可以详细了解DBLE的背景和应用场景,本文不涉及到的细节都可在官方文档获得更细节都信息:对于刚了解到同学,可以以本文为快速入门基础 DBLE官方项目:https://github.com/actiontech/dble 如对源码有兴趣或者需要定制的功能的可以通过

mycat 的主要配置文件 schema.xml rule.xml server.xml 客户端连接mycat mysql -h192.168.1.1 -P8806 -uroot -pwangxiaohu mycat  相当于mysql的代理,本身不存数据 schema.xml dataNode 默认的数据节点 mycat 读写分离,设置schema.xml和server.xml 主从读写分离配置 主主读写分离配置

本文翻译自Coding-Geek文章:< How does a relational database work>.原文链接:http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies      本本文翻译了如下章节, 介绍数据库的SQL解析器组件: Query parser–SQL解析器 每条SQL语句都会被送到解析器中检查SQL语句的合法性.如果你的SQL写得有问题,解析器将拒绝执行.例如,将"