何为读写分离 读写分离是指对资源的修改和读取进行分离,能解决很多数据库瓶颈,以及代码混乱难以维护等相关的问题,使系统有更好的扩展性,维护性和可用性. 一般会分三个步骤来实现: 一. 主从数据库搭建 信息管理系统的绝大部分瓶颈在数据库,通过搭建主从数据库,写到主数据库,读取从数据库,提高数据库的吞吐量,根据业务需求可以搭建一主一从.一主多从的数据库同步架构.如果报表多的系统,可以搭个一主多从架构,一个从数据库供普通查询,另一个从数据库供报表查询,这样能够避免报表的复杂查询影响客户正常操作. 二.

上一篇我们讨论了akka-cluster的分片(sharding)技术.在提供的例子中感觉到akka这样的分布式系统工具特别适合支持大量的带有内置状态的,相对独立完整的程序在集群节点上分布运算.这里重点要关注这些程序的内部状态,它们会占用系统资源包括内存.把状态保存在内存里相对存放在数据库里能显著提高程序运算效率.在系统出现各种情况下对这些非持久化的程序状态的管理自然就成为了需要考虑的问题,此其一.在一个多用户.高并发的大型分布式系统里往往数据库数据使用会产生大量的冲突影响系统性能.如果能够把数

我最初的想法是: 读方法走读库,写方法走写库(一般是主库),保证在Spring提交事务之前确定数据源. 保证在Spring提交事务之前确定数据源,这个简单,利用AOP写个切换数据源的切面,让他的优先级高于Spring事务切面的优先级.至于读,写方法的区分可以用2个注解. 但是如何切换数据库呢? 我完全不知道!多年经验告诉我 我搜索了一些网文,发现都提到了一个AbstractRoutingDataSource类.查看源码注释如下 /** Abstract {@link javax.sql.Data

config/database.php ... 'mysql' => [ 'driver' => 'mysql', 'host' => env('DB_HOST', 'localhost'), 'database' => env('DB_DATABASE', 'forge'), 'username' => env('DB_USERNAME', 'forge'), 'password' => env('DB_PASSWORD', ''), 'charset' =>

一 MariaDB读写分离机制 在实现读写分离机制之前先理解一下三种主从复制方式:1.异步复制:MariaDB默认的复制即是异步的,主库在执行完客户端提交的事务后会立即将结果返给给客户端,并不关心从库是否已经接收并处理,这样就会有一个问题,主节点如果挂掉了,此时主上已经提交的事务可能并没有传到从上,如果此时,强行将从提升为主,可能导致新主上的数据不完整.2.全同步复制:指当主库执行完一个事务,所有的从库都执行了该事务才返回给客户端.因为需要等待所有从库执行完该事务才能返回,所以全同步复制的性能必

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

最近公司打算使用springboot2.0, springboot支持HTTP/2,所以提前先搭建一下环境.网上很多都在springboot1.5实现的,所以还是有些差异的.接下来咱们一块看一下. 文章的主要思路: 1.工程的结构. 2.重要代码说明. 3.运行结果. 4.总结. 1) 我用的开发工具是Idea.工程的结构如下: 工程结构的每个部分的说明: config:  用于配置动态数据源的配置,同时使用切面实现数据库读写分离.同时使用ThreadLocal去维护当前线程该用读锁还是写锁.

本文介绍SpringBoot使用当当Sharding-JDBC进行读写分离. 1.有关Sharding-JDBC 本文还是基于当当网Sharding-Jdbc的依赖,与上一篇使用Sharding-Jdbc进行分库分表依赖一致,并且本文大致内容与上一篇文章相似,建议先查看我的另一篇在查看这篇会简单许多,传送门<SpringBoot使用Sharding-JDBC分库分表>. 这里需要特殊介绍的是,使用Sharding-JDBC进行读写分离的时候,只允许设置一个主库,从库的话可以设置多个,访问策略的

1.  引言 读写分离要做的事情就是对于一条SQL该选择哪个数据库去执行,至于谁来做选择数据库这件事儿,无非两个,要么中间件帮我们做,要么程序自己做.因此,一般来讲,读写分离有两种实现方式.第一种是依靠中间件(比如:MyCat),也就是说应用程序连接到中间件,中间件帮我们做SQL分离:第二种是应用程序自己去做分离.这里我们选择程序自己来做,主要是利用Spring提供的路由数据源,以及AOP 然而,应用程序层面去做读写分离最大的弱点(不足之处)在于无法动态增加数据库节点,因为数据源配置都是写在配置

看了好久的SpringBoot结合MyBatista实现读写,但是一直没有勇气实现他,今天终于接触到了读写分离的东西,读写分离就是讲读操作执行在Slave数据库(从数据库),写操作在Master数据库执行(主数据库),将每次在Master执行的记录同步到各个Slave上去,实现数据库主从同步的操作,这也是构建数据库集群的看了好久的SpringBoot结合MyBatista实现读写,但是一直没有勇气实现他,今天终于接触到了读写分离的东西,读写分离就是讲读操作执行在Slave数据库(从数据库),写操

前后端分离框架前端react,后端springboot跨域问题分析 为啥跨域了 前端react的设置 springboot后端设置 为啥跨域了 由于前后端不在一个端口上,也是属于跨域问题的一种,所以必须解决这个问题. 前端react的设置 react设置我这里使用了fetch方式请求后端接口,所以在fentch方法里设置两个参数: mode: “cors”:这是前端允许跨域的设置 credentials: ‘include’:由于我需要把浏览器的cookie传入后端,所以需要这个设置 sprin

Phalcon框架和Yaf类似,是一款用C实现的拓展级别的框架,不过其功能实现更加丰富,设计思路基于依赖注入.容器等方式,更符合现代框架思想.本文主要针对Phalcon框架数据库层的读写分离进行说明,权当记录. 前提准备 既然需要主从分离,那么数据库连接至少得有两个,即将主库和从库分别作为服务注册到di容器,如下 // app/config/services.php use Phalcon\Db\Adapter\Pdo\Mysql; // 设置主库 $di->setShared('dbMaste

环境概览 前言介绍 Sharding-JDBC是当当网的一个开源项目,只需引入jar即可轻松实现读写分离与分库分表.与MyCat不同的是,Sharding-JDBC致力于提供轻量级的服务框架,无需额外部署,底层是对JDBC进行增强,兼容各种连接池和ORM框架.不仅如此还提供分布式事务及分布式治理功能,即将出世的3.X版本可能会提供更加全面的功能.有兴趣的小伙伴们,可以去了解下,这里提供官方文档和GitHub地址. 读写分离 引自Sharding-JDBC官方文档 面对日益增加的系统访问量,数据库

为什么需要读写分离 当项目越来越大和并发越来大的情况下,单个数据库服务器的压力肯定也是越来越大,最终演变成数据库成为性能的瓶颈,而且当数据越来越多时,查询也更加耗费时间,当然数据库数据过大时,可以采用数据库分库分表,同时数据库压力过大时,也可以采用Redis等缓存技术来降低压力,但是任何一种技术都不是万金油,很多时候都是通过多种技术搭配使用,而本文主要就是介绍通过读写分离来加快数据库读取速度 实现方式 读写分离实现的方式有多种,但是多种都需要配置数据库的主从复制,当然也许是有不需要配置的,只是我

​ 1. 引言 读写分离要做的事情就是对于一条SQL该选择哪个数据库去执行,至于谁来做选择数据库这件事儿,无非两个,要么中间件帮我们做,要么程序自己做.因此,一般来讲,读写分离有两种实现方式.第一种是依靠中间件(比如:MyCat),也就是说应用程序连接到中间件,中间件帮我们做SQL分离:第二种是应用程序自己去做分离.这里我们选择程序自己来做,主要是利用Spring提供的路由数据源,以及AOP. 然而,应用程序层面去做读写分离最大的弱点(不足之处)在于无法动态增加数据库节点,因为数据源配置都是写在

Phalcon框架如何实现读写分离 假设你已经在DI容器里注册了俩 db services,如下: <?php // 主库 $di->setShared('dbWrite', function() use ($config) { return new \Phalcon\Db\Adapter\Pdo\Mysql(array( "host" => $config->w_database->host, "username" => $co

在实际的生产环境中,为了确保数据库的稳定性,我们一般会给数据库配置双机热备机制,这样在master数据库崩溃后,slave数据库可以立即切换成主数据库,通过主从复制的方式将数据从主库同步至从库,在业务代码中编写代码实现读写分离(让主数据库处理 事务性增.改.删操作,而从数据库处理查询操作)来提升数据库的并发负载能力. 下面我们使用最新版本的Mysql数据库(8.0.16)结合SpringBoot实现这一完整步骤(一主一从). 安装配置mysql 从 https://dev.mysql.com/d

分库分表(6)--- ShardingSphere实现分表+ 读写分离 有关分库分表前面写了五篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 5.分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表 这篇博客通过S

分库分表(7)--- ShardingSphere实现分库分表+读写分离 有关分库分表前面写了六篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 5.分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表 6.分库分表

目录 前言 环境部署 开始项目 注意 參考: 前言 入职新公司到现在也有一个月了,完成了手头的工作,前几天终于有时间研究下公司旧项目的代码.在研究代码的过程中,发现项目里用到了Spring Aop来实现数据库的读写分离,本着自己爱学习(我自己都不信...)的性格,决定写个实例工程来实现spring aop读写分离的效果. 环境部署 数据库:MySql 库数量:2个,一主一从 关于mysql的主从环境部署之前已经写过文章介绍过了,这里就不再赘述,参考<windows版的mysql主从复制环境搭建>