首先ES没有库和表的概念,只有index,type,document(详细术语可以看ES的系列一 http://www.cnblogs.com/ulysses-you/p/6736926.html),如果要加快理解的话,可以和一般关系型数据库做简单映射 下面是对这些概念的理解 Index 1.ES的index中shards相当于lucene的indices,而lucene的indices会拥有固定的磁盘空间,内容和文件描述,所以不能无脑新建ES的index,数据量大的1个index比多个小的in

读写分离 何为读写分离? 见名思意,根据读写分离的名字,我们就可以知道:读写分离主要是为了将对数据库的读写操作分散到不同的数据库节点上. 这样的话,就能够小幅提升写性能,大幅提升读性能. 我简单画了一张图来帮助不太清楚读写分离的小伙伴理解. 一般情况下,我们都会选择一主多从,也就是一台主数据库负责写,其他的从数据库负责读. 主库和从库之间会进行数据同步,以保证从库中数据的准确性. 这样的架构实现起来比较简单,并且也符合系统的写少读多的特点. ​ 读写分离会带来什么问题?如何解决? 读写分离对于提

学会了技术就要使用,否则很容易忘记,因为自然界压根就不存在什么代码.变量之类的玩意,这都是一些和生活常识格格不入的东西.只能多用多练,形成肌肉记忆才行. 在一次实际的产品开发中,由于业务需求的缘故,需要使用Elasticsearch搜索引擎.搜索引擎是通过索引和文档检索数据的,索引类似于MySQL的数据库,而文档类似于MySQL的表.要想使用搜索引擎,就必须事先创建索引和文档. 有两种解决方案可以实现: 第一种方案是把创建索引和文档的语句直接集成在代码里,每次启动时都检查相应的索引.文档是否存在

建立好maven多模块项目后,开始使用ssm传统的框架: 1.打开总工程下的pom.xml文件:添加如下代码: <!--全局的所有版本号定义--> <properties> <!-- 日志管理 --> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <logback.version>1.1.7</logback.version> <

分布式读写分离和分库分表采用sharding-jdbc实现. sharding-jdbc是当当网推出的一款读写分离实现插件,其他的还有mycat,或者纯粹的Aop代码控制实现. 接下面用spring boot 2.1.4 release 版本实现读写分离. 1. 引入jar包 <!-- lombok --><dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok<

携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8

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

作者QQ:1095737364    QQ群:123300273     欢迎加入! 建立好maven多模块项目后,开始使用ssm传统的框架:http://www.cnblogs.com/yysbolg/p/6898453.html 1.打开总工程下的pom.xml文件:添加如下代码: <!--全局的所有版本号定义--> <properties> <!-- 日志管理 --> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</pr

原文链接:https://piotrminkowski.wordpress.com/2019/05/07/logging-with-spring-boot-and-elastic-stack/ 作者: PiotrMińkowski 译者:Yunooa 在本文中,我将介绍我的日志库,专门用于Spring Boot RESTful Web应用程序.关于这个库的主要设想是: 使用完整正文记录所有传入的HTTP请求和传出的HTTP响应 使用logstash-logback-encoder库和Logsta

What -- Elasticsearch是什么? Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器,Elasticsearch也是使用Java编写的,它的内部使用Lucene做索引与搜索,但是它的目的是使用全文检索变得简单,通过隐藏Lucene的复杂性,取而代之的提供一套简单一致的RESTful API. Elasticsearch 不仅仅是 Lucene,并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎. 它可以被下面这样准确的形容: 一个分布式的实时文档存储,每个字段 可以被索引与搜索 一个分

关于迁移微服务架构,最常被提及的挑战莫过于监控.每个微服务应独立于其他服务的运行环境,所以他们之间不会共享如数据源.日志文件等资源. 然而,较容易的查看服务的调用历史,并且能够查看多个微服务的请求传播是微服务架构的重要需求.获取服务日志不是此问题的正确解决之道,所以这里我要分享一些很有帮助的第三方工具,以方便在创建微服务的时候应用,如Sping Boot和Spring Cloud. Tools工具 Spring Cloud Sleuth. 作为Spring Cloud项目的库之一,通过添加相关H

1.创建两个库,每个库创建两个分表t_order_1,t_order_2 DROP TABLE IF EXISTS `t_order_1`; CREATE TABLE `t_order_1` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `amount` int(255) NOT NULL, `name` varchar(10) NOT NULL, `user_id` int(10) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=I

一.水平分割 1.水平分库 1).概念:以字段为依据,按照一定策略,将一个库中的数据拆分到多个库中.2).结果每个库的结构都一样:数据都不一样:所有库的并集是全量数据: 2.水平分表 1).概念以字段为依据,按照一定策略,将一个表中的数据拆分到多个表中.2).结果每个表的结构都一样:数据都不一样:所有表的并集是全量数据: 二.Shard-jdbc 中间件 1.架构图 2.特点 1).Sharding-JDBC直接封装JDBC API,旧代码迁移成本几乎为零.2).适用于任何基于Java的ORM框

上一篇,我们介绍了如何使用Spring Boot自带的@Scheduled注解实现定时任务.文末也提及了这种方式的局限性.当在集群环境下的时候,如果任务的执行或操作依赖一些共享资源的话,就会存在竞争关系.如果不引入分布式锁等机制来做调度的话,就可能出现预料之外的执行结果.所以,@Scheduled注解更偏向于使用在单实例自身维护相关的一些定时任务上会更为合理一些,比如:定时清理服务实例某个目录下的文件.定时上传本实例的一些统计数据等. 那么,在实际实现业务逻辑的时候,没有更好的定时任务方案呢?今

之前说过,如果一个数据库中要存储的数据量整体比较小,但是其中一个表存储的数据比较多,比如日志表,这时候就要考虑分表存储了:但是如果一个数据库整体存储的容量就比较大,该怎么办呢?这时候就需要考虑分库了,就是建立多个数据库保存数据.这里以答案为例,就算调查对象不是很多,但是参与调查的人数非常多,那么需要保存的数据量就会非常大,怎样将答案以一种规则保存到不同的数据库中就是现在需要考虑的问题(查询分库的问题未解决,先存档). 一.分库方法 分库分为水平分库和竖直分库两种类型. (1)水平分库 数据库之间

maven: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.

一,shardingjdbc的用途 1,官方站介绍: Apache 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 JDBC.Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成.  它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   2,网址: 官方站: http://shardingsphere.apache.org/index_z

一.Spring Boot 日志配置 采用 Spring Boot 默认的 Logback: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds"> <contextName>logback</contextName> <property name=

选择开源核心组件的一个非常重要的考虑通常是社区活跃性,一旦项目团队无法进行自己后续维护和扩展的情况下更是如此. 至于为什么选择sharding-jdbc而不是Mycat,可以参考知乎讨论帖子https://www.zhihu.com/question/64709787. 还可以参考https://blog.csdn.net/u013898617/article/details/79615427. 关于分库分表和读写分离.主从 一般来说,需要分库分表的系统是流量比较大的,而且比较容易出现峰值的比如

说起多数据源,一般都来解决那些问题呢,主从模式或者业务比较复杂需要连接不同的分库来支持业务.我们项目是后者的模式,网上找了很多,大都是根据jpa来做多数据源解决方案,要不就是老的spring多数据源解决方案,还有的是利用aop动态切换,感觉有点小复杂,其实我只是想找一个简单的多数据支持而已,折腾了两个小时整理出来,供大家参考. 废话不多说直接上代码吧 配置文件 pom包就不贴了比较简单该依赖的就依赖,主要是数据库这边的配置: mybatis.config-locations=classpath:

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/