一.Mycat和Sharding-jdbc的区别 1)mycat是一个中间件的第三方应用,sharding-jdbc是一个jar包 2)使用mycat时不需要改代码,而使用sharding-jdbc时需要修改代码 Mycat(proxy中间件层): Sharding-jdbc(TDDL为代表的应用层): 二.Mycat分片join 在前面的文章Mysql系列四:数据库分库分表基础理论中,已经说过分库分表需要应对的技术难题有如下几个: 1.)分布式全局唯一id 2.)分片规则和策略 3.)跨分片技

环境 jdk:1.8 framework: spring boot, sharding jdbc database: MySQL 搭建步骤 在pom 中加入sharding 依赖 <dependency> <groupId>io.shardingjdbc</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.0.3<

sharding jdbc 2.x系列详解参见https://www.cnblogs.com/zhjh256/p/9221634.html. 最近将sharding jdbc的配置从xml切换到了spring boot.首先引入依赖: <dependency> <groupId>io.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>

Sharding JDBC整合SpringBoot 2.x 和 MyBatis Plus 进行分库分表 交易所流水表的单表数据量已经过亿,选用Sharding-JDBC进行分库分表.MyBatis-Plus和MyBatis的整合方式完全一样,因此需要整合MyBatis的也可参考.采用Sharding-JDBC 作为分表插件的原因是配置方便,只需要添加Maven依赖导入Jar包而不需要中间件,且对业务代码无侵入.目前在实际业务中用的是单库多表,将交易流水表分成了100张. 配置经过生产环境的检验,

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

背景 随着项目运行时间逐渐增加,数据库中的数据也越来越多,虽然加索引,优化查询,但是数据量太大,还是会影响查询效率,也给数据库增加了负载. 再加上冷数据基本不使用的场景,决定采用分表来处理数据,从而来提高系统性能. sharding jdbc 介绍 官方文档在这里. Sharding-jdbc 定位是轻量级的java框架,在java 的JDBC层提供额外功能.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

周五晚上告警群突然收到了一条告警消息,点开一看,应用 fullGC 了. 于是赶紧联系运维下载堆内存快照,进行分析. 内存分析 使用 MemoryAnalyzer 打开堆文件 mat 下载地址:https://archive.eclipse.org/mat/1.8/rcp/MemoryAnalyzer-1.8.0.20180604-win32.win32.x86_64.zip 下载下来后需要调大一下 MemoryAnalyzer.ini 配置文件里的-Xmx2048m 打开堆文件后如图: 发现有

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, Spring JDBC Template或直接使用JDBC. 支持任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等. 支持任意实现JDBC规范的数据库.目前

基础分库 以下实例基于shardingsphere 4.1.0 + SpringBoot 2.2.5.RELEASE版本 依赖导入: <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <project.compile.sourceEncoding>UTF-8</project.compile.sourceEncoding> <spr

package com.ydmes.service.impl.log; import com.ydmes.domain.entity.log.BarTraceBackLog;import org.springframework.beans.BeansException;import org.springframework.context.ApplicationContext;import org.springframework.context.ApplicationContextAware;im

sjdbc有读写分离的功能,要使用这个功能,在创建数据源对象是要使用类:MasterSlaveDataSource,并且设置主备数据源和数据库名称 这个对象有下面的属性: name:数据库的名称 masterDataSource:主数据源对象 slaveDataSources:备库数据源类别 slaveLoadBalanceStrategy:选从算法 /** * 获取主或从节点的数据源名称. * * @param sqlStatementType SQL类型 * @return 主或从节点的数据

感觉大神已经写好了,自己膜拜下下, 送上大神地址:http://www.cnblogs.com/zhongxinWang/p/4262650.html 这篇博客主要是理论的说明了什么是分库分表,路由等负载! 献上大牛们的童话故事:http://dangdangdotcom.github.io/sharding-jdbc/00-overview/

安装mysql5.7单机 1.获取安装yum包 [root@iZm5e7sz135n16ua2rmbk6Z local]# wget http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-11.noarch.rpm 你可以下载到你的本地,然后上传到linux某目录下 2.安装软件源,在其目录下输入 [root@iZm5e7sz135n16ua2rmbk6Z local]# rpm -Uvh mysql57-community-release

如下所示: 5.1.30切换为mysql-connector 5.1.46/40,报错,可参考https://blog.csdn.net/n447194252/article/details/75304303. Tue Jun 26 14:23:20 CST 2018 WARN: Invalid value 'null' for server variable named 'auto_increment_increment', falling back to sane default of '1

sharding jdbc: sharding sphere 的 一部分,可以做到 分表分库,读写分离. 和 mycat 不同的 是 sharding jdbc 是 一个 jdbc 驱动 在 驱动这个层做的  分表,分库,读写分离. mycat 是 一个数据库 中间件,或者就是一个数据库代理工具. 对比图: sharding sphere  介绍:

application-sharding.yml sharding: jdbc: datasource: names: ds0,ds1,dsx,dsy ds0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&use

配置文件相关信息: #开发 server.port=7200 spring.application.name=BtspIsmpServiceOrderDev eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://127.0.0.1:7761/eureka/ #表示eureka client间隔多久去拉取服务器注册信息,默认为30秒 eureka.client.registry-fetch-interval-seconds=10 #eureka客户端需要多长时间发

基于Sharding JDBC的读写分离 1.引入pom.xml <dependencies> <!-- mybatis --> <dependency> <groupId>tk.mybatis</groupId> <artifactId>mapper-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.1.5</version> </dependency&

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

数据分片 不使用Spring 引入Maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId> <version>${sharding-sphere.version}</version> </dependency> 基于Java编码的规则配置 Shardi

使用spring session框架来统一管理session,该框架支持jdbc.redis存储,使用非常简单,可以去官网查看文档一步步接入即可,官网文档如下:https://docs.spring.io/spring-session/docs/current/reference/html5/, 不过,我使用的场景官网没有提供方法给予解决,最后,本人只能重写了它的部分源码,来实现分库管理session,好了,上代码. pom.xml <dependency> <groupId>or