本文主要介绍高性能数据库集群分库分表相关理论，基本架构，涉及的复杂度问题以及常见解决方案。分库分表概述基本思想：把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库服务器(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。单台数据库的瓶颈：数据量太大，读写性能下降，即使有索引，索引变的很大，性能同样下降；数据文件变的很大，数据库的备份和恢复需要消耗很长时间；数据文件越大，极端情况下丢失数据的风险越高；&nbs
Redis压力测试 指令：./redis-benchmark -h 127.0.0.1Redis实现分表分库Redis数据压力如果mysql压力不够，使用mycat 如果tomcat压力不够，使用nginx 如果redis内存不够呢？ 这时我们可以使用分表分库。分库思路不管数据库还是客户的缓存都找代理(网关)对Key进行路由（这里是通过Key的长度取模）把数据存到相应Redis服务器代码解析 re
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2023-05-29 11:04:55
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一、为什么要分库分表软件时代，传统应用都有这样一个特点：访问量、数据量都比较小，单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大，对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能:数据量MySQL单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随着数据量的增大而变弱。MySQL单表的数据量是500w-1000
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2023-08-15 18:41:57
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Redis内存数据库随着互联网+大数据时代的来临，传统的关系型数据库已经不能满足中大型网站日益增长的访问量和数据量。这个时候就需要一种能够快速存取数据的组件来缓解数据库服务I/O的压力，来解决系统性能上的瓶颈。数据库的发展历史1.在互联网+大数据时代来临之前，企业的一些内部信息管理系统，一个单个数据库实例就能满足系统的需求单数据库实例2.随着系统访问用户的增多，数据量的增大，单个数据库实例已经满足
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2023-08-15 19:16:01
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概要首先，我们来思考下面几个问题：1、分库分表的常见方案有哪些？2、基于什么维度来做分库分表？3、分库分表之后带来了什么新的问题？下面将基于上面的问题来进行分析：分库分表方案分库分表的目的是达到垂直或水平切分的目的，切分数据使其分布到不同的库或表上。最关键的点就是路由算法，把分片键（路由的key）按照指定的路由算法进行路由存放。1、范围法 - range范围范围法对分片键按照范围进行切分，将数据切
分库拆表：
好处：
1. 数据库容量问题；
2. 解决性能压力的最优选择；
原则：
反范式数据结构设计，所谓反范式，第一要点是不用外键，不允许Join 操作，不允许任何需要跨越两个表的查询请求；第二要点是适度冗余减少查询请求。
分库方案：
1. 安全
一、为什么要分库分表软件时代，传统应用都有这样一个特点：访问量、数据量都比较小，单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大，对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能:数据量MySQL单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随着数据量的增大而变弱。MySQL单表的数据量是500w-1000
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2023-05-25 11:23:10
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第1章 引言随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库：可以降低单台机器的负载，同时最大限度的降低了宕机造成的损失；负载均衡策略：可以降低单台机器的访问负载，降低宕
文章目录前言客户端分片三种普通方式一致性哈希客户端分片问题代理(Proxy)Redis Cluster聚合操作问题参考链接 前言数据分片是指将数据按某种方式存储到不同的服务上来解决单机服务容量不足的问题。本文围绕 Redis 讲述逻辑拆分、随机分配、哈希取模、一致性哈希等分片算法原理和使用场景。并在此基础上对比客户端分片、代理(Proxy) 和 Redis Cluster 各自的优缺点。客户端分
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2023-08-15 13:34:32
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# Redis 分库分表方案
在现代软件开发中，随着业务量的增加和数据量的激增，如何有效地管理和存储数据成为了开发者必须面对的问题。Redis 是一种高性能的内存数据库，常用于缓存和实时数据存储。然而，当数据量过大时，单一 Redis 实例可能无法满足性能和可用性需求，因此需要考虑分库分表的方案。
## 背景
假设我们有一个电商平台，用户和商品信息需要存储在 Redis 中。随着用户和商品数
前言Github：https://github.com/HealerJean博客：http://blog.healerjean.com1、开始D
原创
2022-08-31 19:56:47
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分库分表，是企业里面比较常见的针对高并发、数据量大的场景下的一种技术优化方案，，他们要解决的问题也都不一样。这分库"、以及"既分库又分表。
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
水平拆分一般水平拆分是根据表中的某一字段(通常是主键 ID )取模处理，将一张表的数据拆分到多个表中。这样每张表的表结构是相同的但是数据不同。不但可以通过 ID 取模分表还可以通过时间分表，比如每月生成一张表。 按照范围分表也是可行的:一张表只存储 0~1000W的数据，超过只就进行分表，这样分表的优点是扩展灵活，但是存在热点数据。按照取模分表拆分之后我们的查询、修改、删除也都是取模。比如新增一条
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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分布式事务产生背景数据库拆分单库单表支撑不了业务时需要对数据库进行水平拆分。分库分表后，原来在一个数据库上就能完成的写操作，可能会跨多个数据库，就产生了跨数据库事务问题业务服务化拆分业务拆分后，一个完整的业务逻辑可能会涉及多个服务，多个服务之间存在跨服务事务问题分布式事务理论基础两阶段提交协议（对应阿里的AT模式）事务管理器分为两个阶段来协调资源管理器，第一阶段准备资源，也就是预留事务所需资源，如
一 序关于分库分表，网上有很多文章了，沈剑老师也有专门的文章介绍。数据库拆分简单来说，就是指通过某种特定的条件，按照某个维度，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面以达到分散单库（主机）负载的效果。 从理论到自己动手写demo还是有差别的。尤其是调研后发现shardingjdbc的官网例子不能直接用。有点错位的感觉:官网的文档是基于java的。实际上以yaml或
1、什么时候需要分库分表？数据量大，并发量高，数据库压力较大（这个没什么好说的，到这一步分库分表是很自然的事情）一个系统，多种数据源：前两天接到产品经理一个需求，要给现有的一个非常基础又较为庞大的老爷服务加个功能：要能够给另外一套模拟生产的服务提供完全一样的接口，内部使用完全一样的逻辑，然后要数据隔离，最好还能对原有代码低入侵，接口加个参数判断下就能拿到两种数据。作为一个程序员，我的宗旨是对于老古
MySQL分库分表之MyCat实现1.什么是MyCatMyCat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者
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2023-08-09 17:32:43
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名词解释库：database；表：table；分库分表：sharding数据库架构演变刚开始我们只用单机数据库就够了，随后面对越来越多的请求，我们将数据库的写操作和读操作进行分离， 使用多个从库副本（Slaver Replication）负责读，使用主库（Master）负责写， 从库从主库同步更新数据，保持数据一致。架构上就是数据库主从同步。 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题。但是当用户
