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

一.ShardingSphere介绍 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC.Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成. 他们均提供标准化的数据分片.分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构.异构语言.云原生等各种多样化的应用场景.详细一点的介绍直接看官网:https://shardingsphere.apache.org/document/current/c

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

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>

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

背景介绍 公司最近做分库分表业务,接入了 Sharding JDBC,接入完成后,回归测试时发现好几个 SQL 执行报错,关键这几个表都还不是分片表.报错如下: 这下糟了嘛.熟悉 Sharding JDBC 的同学应该知道,有很多 SQL 它是不支持的.官方截图如下: 如果要去修改这些复杂 SQL 的话,可能要花费很多时间.那怎么办呢?只能从 Sharding JDBC 这里找突破口了,两天的研究,出来了下面这个只需要加一个注解轻松解决 Sharding Jdbc 不支持复杂 SQL 的方案.

基于shard-jdbc中间件,实现数据分库分表 Sharding-JDBC简介 Sharding配置示意图 1.水平分割 1.1 水平分库 1.2 水平分表 2.Shard-jdbc中间件 2.1 架构图 2.2 特点 3.项目案例 3.1 项目结构 3.2 数据库配置 3.3 核心代码块 3.3.1 数据源配置文件 3.3.2 数据库分库策略 3.3.3 数据表1分表策略 3.3.4 数据表2分表策略 3.3.5 数据源集成配置 3.3.6 测试代码执行流程 Sharding-JDBC简介

6 月 25 日,在商业公司 SphereEx 正式成立一月之余的今天,我们很高兴的宣布 Apache ShardingSphere 迎来了 5.0.0-beta 版本的正式发布.经过半年多的优化和打磨,ShardingSphere 5.0.0-beta 版本在 DistSQL.生态对接.可插拔架构等亮点功能方面有了大幅度的突破,正式从分库分表中间件向分布式数据库生态转化.欢迎大家测试使用! 5.0.0-beta 具体版本发布信息如下: 新特性 全新 DistSQL 用于加载及展示 Shardi

Sharding-Sphere 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.如图7-1,ShardingSphere生态包含三款开源分布式数据库中间件解决方案,Sharding-JDBC.Shardin

什么是 ShardingSphere? 1.一套开源的分布式数据库中间件解决方案 2.有三个产品:Sharding-JDBC 和 Sharding-Proxy 3.定位为关系型数据库中间件,合理在分布式环境下使用关系型数据库操作   什么是分库分表   1.数据库数据量不可控的,随着时间和业务发展,造成表里面数据越来越多,如果再去对数据库表 curd 操作时候,造成性能问题. 2.方案 1:从硬件上 3.方案 2:分库分表 * 为了解决由于数据量过大而造成数据库性能降低问题. 分库分表的方式 

1. 主要依赖: <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.3.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shard

一.什么是Sharding-JDBC Sharding-JDBC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. 二.Sharding-JDBC能做什么 分库 & 分表 读写分离 分布式主键 分布式事务 三.适用项目框架 Sharding-JDBC适用于: 任何基于Java的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Sprin

SPRING BOOT配置 注意事项 行表达式标识符可以使用${...}或$->{...},但前者与Spring本身的属性文件占位符冲突,因此在Spring环境中使用行表达式标识符建议使用$->{...}. 配置示例 数据分片 sharding.jdbc.datasource.names=ds0,ds1 sharding.jdbc.datasource.ds0.type=org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource sharding.jdbc.datasour

@Bean(name = "shardingDataSource", destroyMethod = "close") @Qualifier("shardingDataSource") public DataSource getShardingDataSource() { // 配置真实数据源 Map<String, DataSource> dataSourceMap = ); // 配置第一个数据源 DruidDataSource

你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架,快速开发了一个NB的系统,上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来. 慢慢地,你的心情开始变差,因为客户和产品的抱怨越来越频繁,抱怨的最多的一个问题就是:系统越来越慢了. 1 常规优化 你组织团队,进行了一系列的优化. 1.1 数据表索引优化 经过初步分析,发现瓶颈在数据库.WEB服务器的CPU闲来无事,但数据库服务器的CPU使用率高居不下. 于是,请来架构组的DBA同事,监控数据库的访问,整理出那些耗时的SQL,并且进行SQL查询分析.根据分析

sharding-jdbc是当当开源的一款分库分表的数据访问层框架,能对mysql很方便的分库.分表,基本不用修改原有代码,只要配置一下即可,完整的配置参考以下内容: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/

[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

Sharding-jdbc中的很多地方涉及到算法,比如主从配置这块.分库分表这块.本文主要从源码角度介绍下,目前主要包含哪些算法,以及这些算法的内容. 一.读写分离(主从配置) 这块的代码主要在core模块中的api/algorithm/masterslave下面,这块的算法的主要目的,其实是在读的时候,如何选择从数据库.按照常规的理解,可以有以下几种(参考dubbo): 随机算法 轮询 最小活跃 一致性hash 目前在sharding-jdbc中,实现了前两种,我们看下是如何实现的. 首先是一

首先在pom文件中引入需要的依赖 <dependency> <groupId>io.shardingjdbc</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core-spring-namespace</artifactId> <version>2.0.3</version></dependency> 二.新建一个sharding-jdbc.xml文件,实现分库分表的配置 <?xm

一.ShardingContext 在Sharding-Jdbc中,我们其实需要抓住一个核心类,也就是ShardingContext,分片上下文,里面定义了下面几个内容: @RequiredArgsConstructor @Getter public final class ShardingContext { //分片规则 private final ShardingRule shardingRule; //数据库类型 private final DatabaseType databaseTyp