1、ID分配单点问题 系统使用一张表的自增来得到订单号,所有的订单生成必须先在这里insert一条数据,得到订单号。分库后,库的数量变多,相应的故障次数变多,但由于单点的存在,故障影响范围并未相应的减少,使得全年downtime上升,可用性下降。 针对ID分配单点问题,考虑到数据库表分配性能的不足,调研了Tair、Redis、Snowflake等ID分配器,同时也考虑过将ID区间分段,多点分配。
转载 2023-11-03 09:59:28
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欢迎使用 lei开源springcloud脚手架为了更快进行开发,搭建了一套适合后台的脚手架lei,前后端分离,restful风格接口开发,适合二次开发,主要包含以下模块。常见cloud模块 全家桶 注册中心 熔断 降级 网关等等集成常见java集成springboot 集成kafkaspringboot 集成es 实现全文检索springboot 初步实现zookeeper注册发现springb
2、shardingjdbc简单使用之分库分表综合使用 shardingjdbc作为shardingsphere中的一部分,提供了分库分表、读写分离、数据治理等功能分库分表 分库就是按数据库来分:将不同或者相同结构的表分别放在不同的数据库中(例如用户表和订单表放在不同的库) 分表就是按表来分:将相同结构的水平拆分成多个不同名称的表(例如将user表分为user_0、user_1…)分片键:不管分库
转载 2023-11-11 20:22:18
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在当今的数据驱动世界中,Java数据分库分表已成为一种重要的架构设计模式,旨在提升系统性能和可扩展性。本文将对如何解决“Java数据分库分表”进行一个全面的复盘记录,涉及到备份策略、恢复流程以及多个相关要素。 ### 备份策略 在进行数据分库分表之前,备份策略是至关重要的。我们需要在架构设计中考虑不同的备份策略,并用思维导图加以展示。 ```mermaid mindmap root((
原创 5月前
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前言相信你经常被 读写分离、垂直拆分、水平拆分、分库分表 这几个名词搞得很懵逼。我有时候也很懵逼,那么今天就来把这几个数据库常用术语搞清楚,同时也记录一下。读写分离这个相对比较好理解一些,就是将数据库分为主从库,一个主库(Master)用于写数据,多个从库(Slaver)进行轮询读取数据的过程,主从库之间通过某种通讯机制进行数据的同步,是一种常见的数据库架构。下面这张图就展示了 “一主二从” 的结
一、使用技术描述 spring-boot 1 2 org.springframework.boot 3 spring-boot-starter-parent 4 2.0.6.RELEASE 5 1 2 1.8 3 4.0.0-RC3 4    2.1.3 5    1.2.1 6 mybatis 1 2 org.mybatis.spring.boot 3 mybatis-spring-b
MyCat 分库表此教程使用的是单表分两库目录MyCat 分库表ー:下载二:修改 server.xml    MyCat 服务级别的配置三:修改 schema.xml 逻辑库的配置 主要配置的是逻辑库,逻辑表,数据节点,和实际数据源之间的关系四:修改 rule.xml五:修改 MySQL 数据库六:测试ー:下载目前只有 1.6.5版本&n
1.1 分库分表方式回顾分库分表的目的就是将我们的单库的数据控制在合理的范围内,从而提高数据库的性能–垂直拆分:(按照结构分)垂直分表:将一张宽表(字段很多的表) 按照字母的访问顺序进行拆分,就是按照表单结构进行拆垂直分库:根据不同的业务,将表进行分类,拆分到不同的数据库,这些库可以部署在不同的服务器,分摊访问压力。水平拆分:(按照数据行分)水平分库:将一张表的数据(按照数据行)分到多个不同的数据
在现代的Java应用开发中,分库成为了一种提升性能和扩展性的常见策略。然而,分库后如何有效地查询数据却是一个复杂而又棘手的问题。在这篇博文中,我们将详细探讨这一问题的各个方面,包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化等。 ## 问题背景 在业务快速发展的过程中,某些系统面临着频繁的性能瓶颈,导致响应速度缓慢,甚至系统偶尔崩溃。为了解决这些问题,我们决定实现数据分库,按照
原创 6月前
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Java开发中,分库是一个经常遇到的问题,尤其是在处理大规模数据时。通过合理的分库策略,我们不仅能提高应用的扩展性和性能,还能为系统的稳定性提供保障。接下来,我将通过一系列结构化的内容,深入探讨如何解决“Java分库”问题。 ```mermaid timeline title Java分库历史发展时间轴 2000 : 初步引入分库技术 2005 : NoSQL数据库的崛
原创 6月前
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背景:        在高性能系统的要求下,复杂的系统当单表数据量增加到几千万甚至上亿条记录时,查询延迟无疑是影响高性能系统的瓶颈。业内提供的解决的方案是分库分表,意思是将数据量大的库进行分开,数据量大的表进行分割。通常有横向分割和纵向分割两种模式,其中横向分割较容易。但是当进行数据分库分表,就产生了另外的问题,就是
转载 2023-11-22 23:57:41
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微服务、分布式大行其道的当下,中、高级Java工程师面试题中高并发、大数据量、分库分表等已经成了面试的高频词汇,这些知识不了解面试通过率不会太高。你可以不会用,但你不能不知道,就是这么一种现状。技术名词大多晦涩难懂,不要死记硬背理解最重要,当你捅破那层窗户纸,发现其实它也就那么回事。一、为什么要分库分表关系型数据库以MySQL为例,单机的存储能力、连接数是有限的,它自身就很容易会成为系统的瓶颈。当
一. 数据切分二. 分库分表带来的问题三. 什么时候考虑切分四. 案例分析五. 支持分库分表中间件六. 参考《Java 2019 超神之路》《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring Boot 实现原理与源码解析
数据分片产生的背景,可以查看https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/,包括了垂直拆分和水平拆分的概念.还有这个框架的目标是什么,都写得很清楚Sharding-JDBC与MyCat:解决分库分表的中间件.但是定位不同,Sharding-JDBC定位是轻量级Java框架,以jar包的方式提供服务,未
转载 2023-12-30 20:12:31
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中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。垂直拆分比较简单,也就是本来一个数据库,数据量大之后,从业务角度进行拆分多个库。如下图,独立的拆分出订单库和用户库。水平拆分的概念,是同一个业务数据量大之后,进行水平拆分。上图中订单数据达到了4000万,我们也知道mysql单表存储量推荐是百万级,如果不进行处理,mysql单表数据太大,会导致性能变慢。使
转载 2023-07-15 20:47:05
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ORM框架分库分表已实现了 只分表(根据指定字段) 点我查看demo 只分库(根据指定字段) 点我查看demo 既分库又分表(根据相同的字段) 点我查看demo 上面几点之前我在博客中已经写了使用介绍,点我查看 最近我完善了分库分表功能: 分库和分表可以指定不同的字段 首先看下配置上是如何配置的 在 ...»网上有很多介绍分库分表的文章,方法很多: 分区表切分 垂直切分 水平切分 区间切分 取模切
文章目录前言设计思路代码实践 前言最近接到一个任务,将mysql中的数据同步到elasticsearch中,要求异步执行,接口不必返回结果,接到请求后后台默默执行就行了。这种情况下其实单线程一页一页去读取写入就可以了,因为不必立刻返回请求结果后台执行5分钟还是十分钟只要能把数据加入到es中就可以了。但是,身为一个优秀的程序员 怎么只能考虑功能的实现不考虑效率问题呢???(时间允许的情况下
路由策略# -*- coding: utf-8 -*-from django.conf import settingsclass DatabaseAppsRouter(object): """ A router to control all database operations on models for different databases. In case an a
原创 2022-12-06 08:49:25
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一. 数据切分 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。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间。数据库分布式核心内容无非就是数据切分(Sharding),以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据分散存储到多
转载 2024-06-14 20:05:59
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Mycat的概念问题分库分表,分好分,分了怎么管理?解决方案分库分表以后,一定需要有一个管理软件来整合分下的库,分下去的表。否则,程序员将面临巨大的问题解决方案:例如mycat (我的猫)这种中间件,就可以帮我们解决Mycat的架构图mycat实际上,就是一个位于应用程序与数据库集群之间的中间件,它可以帮我们管理数据库集群,以及提供负载均衡能力Mycat的特点1、它给数据库集群提供了一个透明代理2
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