为提高hash表查找性能，除了考虑选择合适的hash表表长和完美的hash函数外，还必须考虑hash表处理冲突的能力。当hash函数对两个不同的数据项产生了相同的hash值时，冲突就产生了。对于冲突的处理，通常采用的方法可以分为三类：（1）线性再散列法，简单的按顺序遍历hash表，寻找下一个可用的槽；（2）非线性再散列法，计算一个
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2023-10-23 14:10:12
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最近有一个项目，其中某个功能单表数据在可预估的未来达到了亿级，初步估算在90亿左右。与同事详细讨论后，决定采用一致性Hash算法来完成数据库的自动扩容和数据迁移。整个程序细节由我同事完成，我只是将其理解并成文，供有相同问题的同行参考。参看此文的兄弟，默认各位已经熟悉一致性hash算法了。此文仅仅阐述代码细节，实现语言为Java。项目背景项目是一个实验室项目其中有一个表叫做试验表，用于存储车型的试验
最近有两篇MySQL大咖级人物的文章引起了小伙伴们的关注，文章内容是关于MySQL的hash join功能。hash join看起来不够智能，于是我打算一探究竟，看看是否能发现些端倪，文末解释了大咖们的关注点。MySQL的hash join功能是在8.0.18版本正式推出的，最初的功能仅支持inner join，其它连接类型也即将支持。(空口无凭，有图为证！)在这里简单的介绍一下MySQL的has
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2023-09-20 19:23:01
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mysql数据库分表分库的策略Nginx高性能Web服务器详解文章正文 一、先说一下为什么要分表：当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低
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2023-11-01 23:09:35
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一、数据库瓶颈不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。1、IO瓶颈第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。第二种：网络IO
# Redis分库策略
在实际应用中，当数据量很大时，为了有效管理数据和提高性能，我们通常会采用分库分表的策略。对于NoSQL数据库Redis来说，分库分表也是一个很重要的设计考虑因素。本文将介绍Redis分库策略的原理和实现方式。
## 分库策略原理
Redis是一个内存数据库系统，数据存储在内存中，因此在数据量较大时，需要通过分布式存储和分库分表的方式来提高性能和扩展性。分库策略是指将数
原创
2024-02-22 06:38:40
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# Java 分库策略科普文章
在现代企业应用中，随着数据量的激增，单一数据库的架构开始显示出其局限性，诸如读写瓶颈和性能下降等问题逐渐显现。为了解决这些问题，分库策略应运而生。分库可以帮助将数据分散到多个数据库中，从而提升系统的可扩展性和性能。
## 分库策略的基本概念
分库是指根据一定的规则将数据分散存储到不同的数据库中。常见的分库策略有：
1. **垂直分库**：将数据根据业务逻辑拆
原创
2024-10-03 05:15:34
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众所周知，通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的值。这时候就产生了哈希冲突。拿HashMap来说，就是根据key即经过一个函数f(key)得到的结果的作为地址去存放当前的key value键值对，但是却发现算出来的地址上已经有人先来了，这就是所谓的hash冲突啦对应不同的关键字可能获得相同的hash地址，即 key1≠key2，但是f(
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2023-07-14 21:44:27
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昨天新项目上线，数据库最初的逻辑是根据UID 取模分库分表。（ps 在测试环境下还是使用的单库单表），结果上线第二天，发现所有的数据都存在于一个库中。 以上我们可以先不给出解决方式： 原因很简单，应用端没有分库分表的逻辑（开发人员的离职，导致该部分空白）。 DBA没有检查数据的均衡（其实这个时
原创
2012-10-25 18:50:00
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一、redis-cluster 介绍redis-cluster介绍可以从redis中文或者英文官网中详细看到，我这里只选择我认为重点的来说1. 键分布模型(1) 普通模型Cluster 默认会对 key 值使用 crc16 算法进行 hash 得到一个整数值，然后用这个整数值对 16384 进行取模来得到具体槽位。HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384(2) Key Ha
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2023-07-12 15:50:04
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随着业务的增长，一般的公司都会经历一个从单库单表到分库分表的过程 , 需要考虑以下要素判断是否开始分库分表1. 如果mysql单库的QPS超过1000就要考虑分库了 , 一般根据业务进行分库目前新浪邮箱的主库是sinanet 各种辅助库 userservice客服系统 sinastore 文件存储库 entsales 销售系统库2. 单表的数据量非常大时
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2023-08-23 19:33:38
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对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写操作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。 1.分表
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2024-05-12 13:42:12
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分库分表概念 顾名思义，即把原本存放在一个库中的数据分块存储到多个库中，把原本存放在一张表中的数据分块存放到多张表上。分库分表的实施策略 垂直切分 将表按功能模块、关系密切程度进行划分，部署到不同的库中。如产品库productDB，订单库orderDB， 用
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2024-04-07 15:42:19
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1.为什么要分库分表?数据库分片:<redis>用户流量和数据量比较大，两个因素迫使需要优化，单表的数据量大，不论单表如何优化，解决大数据存储的访问性能；分库分表解决的是两个问题:1>超大容量问题<用户表、订单表等 io能力和单表处理能力有瓶颈>2>性能问题<io能力、单库>2.如何实现分库分表1>垂直切分: 1.1>垂直分库: 订单库
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2023-08-17 17:02:52
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【Mysql】分库分表 文章目录【Mysql】分库分表1. 介绍2. 拆分策略2.1 垂直拆分2.1.1 垂直分库2.1.2 垂直分表2.2 水平拆分2.2.1 水平分库2.2.2 水平分表 1. 介绍采用单数据库进行数据存储存在以下瓶颈：IO瓶颈：热点数据太多，数据库缓存不足，产生大量磁盘IO，效率较低。请求数据太多，带宽不够，网络IO瓶颈。CPU瓶颈：排序、分组、连接查询、聚合统计等sql会耗
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2024-05-15 12:32:15
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一、MySQL扩展具体的实现方式 随着业务规模的不断扩大，需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。业务拆分、主从复制，数据库分库与分表。这篇文章主要讲述数据库分库与分表（1）业务拆分 在 大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二 一篇文章中也具体讲述了为什么要对业务进行拆分。 业务起步初始，为了加快应用上线和快速迭代，很多应用都采用集中式
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2023-08-29 12:50:14
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前言提到插件，相信大家都知道，插件的存在主要是用来改变或者增强原有的功能，MyBatis中也一样。然而如果我们对MyBatis的工作原理不是很清楚的话，最好不要轻易使用插件，否则的话如果因为使用插件导致了底层工作逻辑被改变，很可能会出现很多意料之外的问题。本文主要会介绍MyBatis插件的使用及其实现原理，相信读完本文，我们也可以写出自己的PageHelper分页插件了。思考前面提到 Kafka
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2024-08-08 16:14:17
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关键字：动态分库分表策略
Oceanus（不支持spring）
matrix 没开源 所以 很多人还是用mycat
diamond里面 可以配置读写比
读写比权重那个是atom和group的作用吧
国美好牛，以前后台oracle现在都换成了my...
原创
2023-05-06 15:50:30
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在现代微服务架构和大数据处理场景中，使用Java进行分库分表操作是一个常见的需求。尤其是在高并发环境下，如何进行数据的高效存取，每个分库分表的选择与计算都需要合理的哈希算法进行支持。本文将详细记录如何使用Java处理“分库分表取hash”的问题，并提供相应的解决方案和最佳实践。
### 环境准备
为了高效地实现分库分表操作，我们需要选择合适的技术栈。Java与Spring Boot、MySQL
1分库分表的基本理解分库 指的是将一个数据库拆分为多个数据库，分表 指的是将一个表拆分为多个表。随着业务快速发展，数据库中的数据量猛增，访问性能也变慢了，关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时需要把数据分散在不同的数据库中，使得单一数据库的数据
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2023-09-17 13:45:44
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