Mysql Proxy Lua读写分离设置一.读写分离说明读写分离（Read/Write Splitting），基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。 1、设置说明Master服务器: 192.168.41
1.1 简介1.1.1 概述 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。在 Seata 开源之前，Seata 对应的内部版本在阿里经济体内部一直扮演着分布式一致性中间件的角色，帮助经济体平稳的度过历年的双11，对各BU业务进行了有力的支撑。经过多年沉淀与积累，商业化产品先后在阿里云、金融云进行售卖。2019.1 为了打造更加完善的技术生
编者荐语： 网易互娱于 2021 年 4 月引入了 Apache Doris 产品，目前已经发展为多个集群，服务数十个业务，在查询速度及易用性方面也得到了业务的认可，将来会有更多的业务正在往 Doris 集群上迁移。以下是网易互娱的实践分享。作者介绍：Pencil，网易游戏数据与平台的离线平台组高级开发工程师，目前负责 Trino (Presto)/Doris 等组件的开发和业务支持工作。离线平台
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2024-05-01 20:35:17
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这个问题也是最近才想到的，就是到底读文件更快还是读数据库更快，能快多少，天缘也搜索过，没见有网友就这个问题答复过，也可能是太简单的缘故，我们本文还是来实测一下，由于时间关系，VC还没装，天缘先用PHP测试了一下，下次有时间在C/C++上补充测试到本文来，因为PHP的底层解析应该也是基于C的，所以估计两者环境测试结果差不多，小问题大收获，现在就来看一下测试过程及结果。测试程序如下：说明1：由于读数据
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2024-06-12 20:17:51
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当业务的访问量（数据库的查询）非常大时，为了降低数据库的压力，希望有多个数据库进行负载均衡，避免所有的查询都集中在一台数据库，造成数据库压力过大。mysql支持一主多从，即在写库的数据库发生变动时，会同步到所有从库，只是同步过程中，会有一定的延迟（除非业务中出现，立即写立即读，否则稍微的延迟是可以接收的）。  
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2023-07-29 20:01:05
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读写分离结构（主从）读多写少，也就是对数据库读取数据的压力比较大。其中一个是主库，负责写入数据，成为写库；其他都是从库，负责读取数据，成为读库。对我们的要求：读库和写库的数据一致；写数据必须写到写库；读数据必须到读库；集群方案与单节点的差异：数据库从之前的单节点变为多节点提供服务；主节点数据，同步从节点数据；应用程序需要连接2个数据库节点，并且在程序内部实现判断读写操作；这种方案的缺点：应用程序需
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2023-08-29 17:32:15
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# 数据流：datax 读mysql写mysql
在数据处理领域，数据迁移和同步是非常重要的一环。datax 是一种开源的数据同步工具，可以帮助用户高效地将数据从一个数据库迁移到另一个数据库。本篇文章将介绍如何使用 datax 来实现从 MySQL 数据库读取数据并写入另一个 MySQL 数据库的操作。
## 1. 准备工作
在开始之前，你需要确保已经安装了 datax，并且已经配置好了对应
原创
2024-04-14 05:07:36
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# 初学者指南：如何实现 MySQL 的读多写少与读少写多
在数据读取和写入操作中，选择合适的操作模式是至关重要的。在 MySQL 中，我们经常需要优化读写操作，以提高性能。我们可以根据应用的特点选择“读多写少”或“读少写多”的设计模式。在这篇文章中，我将为你介绍如何实现这两种不同的模式，并提供具体的代码示例。
## 实现流程
我们可以将这个过程分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描
一、MySQL读写分离1.1 什么是数据读写分离把客户端访问数据时的查询请求和写请求分别给不同的数据库服务器处理。1.2 为什么要对数据做读写分离减轻单台数据库服务器的并发访问压力 提高数据库服务器硬件利用率1.3 实现数据读写分离的方式人肉分离： 做不同的数据操作时，访问指定的数据库服务器 使用mysql中间件提供的服务实现：mycat mysql-proxy &nbs
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2024-08-14 12:04:44
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# 使用Doris读取Hive表的性能优化指南
在大数据环境中，Doris和Hive都是极为重要的工具。然而，Doris在读取Hive表时，可能会遇到性能瓶颈。本文将帮助新手开发者理解和实现优化Doris读取Hive表速度的流程。
### 1. 整体流程
我们优化的总体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
MySQL的写和读MySQL中有两个重要的动作，就是write和read，本篇文章就来介绍一下MySQL数据库具体是怎么实现读和写的，读的操作是比些操作复杂的操作。1.MySQL的写MySQL的写操作主要是指在MySQL中的数据经过变更（update，delete，insert）之后发生的后继操作。我们知道当数据库发生update，delete，insert操作后数据首先发生的变化是在buffer
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2023-06-22 12:19:51
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1.锁分类从对数据操作的粒度分为：行锁和表锁 从对数据操作的类型分为：读锁(共享锁)和写锁(排它锁) 1.读锁：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响 2.写锁：当前操作没有完成之前，它会阻断其他写锁和读锁2MyISAM支持表锁，InnoDB支持表锁和行锁3.MyIsam的表锁情况（读锁和写锁） 假设有两个客户端。当其中的一个客户端A对某个数据库中的某个表加了读锁之后，1.两个客户端
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2023-08-21 11:21:39
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简介本文介绍MySQL的事务隔离级别的含义，并用示例说明各个级别会出现的问题：脏读、不可重复读、幻读。MySQL有四种隔离级别：未提交读，提交读，可重复读，序列化。事务的隔离级别是Java后端面试题中经常会问到的问题。概述隔离级别说明高一级的级别提供更强的隔离性。标准允许事务运行在更强的事务隔离级别上。(如在可重复读(REPEATABLE READ)隔离级别上执行提交读(READ COMMITTE
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2024-08-17 20:35:35
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# MySQL写不阻塞读实现方法
## 1. 简介
本文将介绍如何通过使用MySQL的异步I/O和连接池技术，实现MySQL写不阻塞读的功能。首先，我们将通过表格展示整个流程的步骤，然后逐步介绍每一步需要做什么，包括需要使用的代码和代码的注释。
## 2. 流程步骤
```mermaid
journey
title MySQL写不阻塞读实现方法
section 步骤
原创
2023-10-26 03:42:55
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# 在MySQL中实现“写多读少”的流程指导
在许多应用中，数据的写入往往比读取频繁。因此，我们需要采取策略以优化性能，确保系统在写入数据时仍能高效读出数据。本文将为刚入行的小白提供一个简单明了的“mysql写多读少”的实现方案，包括步骤解析和代码示例。
## 流程步骤概述
下表展示了实现“写多读少”的步骤：
| 步骤 | 描述
# 实现MySQL写多读少的流程
## 第一步：创建主从复制
主从复制是 MySQL 数据库中实现读写分离的一种常见方式。 主服务器负责处理写操作，从服务器负责处理读操作。 下面是实现MySQL写多读少的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置主服务器 |
| 2 | 配置从服务器 |
| 3 | 启动主从复制 |
### 配置主服务器
首先，我们需要
原创
2024-05-09 03:44:25
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# 实现 MySQL 读多写少的策略
在现代的软件开发中，如何高效利用数据库进行数据读取和写入是非常重要的。特别是在需要进行高并发数据读取的场景中，采用“读多写少”的策略，可以显著提高应用的性能和响应速度。本篇文章将向你介绍实现这一策略的完整步骤，并提供必要的代码示例和解释。
## 过程概览
下面是实现“mysql 读多写少”策略的基本流程：
```markdown
| 步骤 | 描述
写偏斜 读偏斜 MySQL
# 引言
在日常的软件开发过程中，数据库是一个非常重要的组成部分。而MySQL作为最常用的关系型数据库之一，其性能对于应用系统的高效运行至关重要。本文将重点介绍MySQL中的写偏斜和读偏斜问题，并提供相应的代码示例和解决方案。
# 写偏斜
## 什么是写偏斜
写偏斜是指在多线程或多进程同时对数据库进行写操作时，由于数据的分布不均匀，导致部分数据库节点的负载过重
原创
2023-12-26 06:13:09
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1.隔离级别(1)读不提交(Read Uncommited，RU)这种隔离级别下，事务间完全不隔离，会产生脏读，可以读取未提交的记录，实际情况下不会使用。(2)读提交(Read commited，RC)仅能读取到已提交的记录，这种隔离级别下，会存在幻读现象，所谓幻读是指在同一个事务中，多次执行同一个查询，返回的记录不完全相同的现象。幻读产生的根本原因是，在RC隔离级别下，每条语句都会读取已提交事务
作者： 冰 河。在实际工作中，有一种非常普遍的并发场景：那就是读多写少的场景。在这种场景下，为了优化程序的性能，我们经常使用缓存来提高应用的访问性能。因为缓存非常适合使用在读多写少的场景中。而在并发场景中，Java SDK中提供了ReadWriteLock来满足读多写少的场景。本文我们就来说说使用ReadWriteLock如何实现一个通用的缓存中心。本文涉及的知识点有：读写锁说起读写锁，相信小伙伴
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2024-10-08 16:51:39
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