一.分库分表带来的问题分库分表能有效的环节单机和单库带来的性能瓶颈和压力，突破网络IO、硬件资源、连接数的瓶颈，同时也带来了一些问题。下面将描述这些技术挑战以及对应的解决思路。1、事务一致性问题分布式事务当更新内容同时分布在不同库中，不可避免会带来跨库事务问题。跨分片事务也是分布式事务，没有简单的方案，一般可使用"XA协议"和"两阶段提交"处理。分布式事务能最大限度保证了数据库操作的原子性。但在提
一、概述分库分表介绍：当数据量变大以后，单库单表已经不能满足需求。此时就需要进行拆分，拆分纬度分为垂直拆分和水平拆分。
水平拆分：比如 服务器1 上有 user_0, order_0; 服务器2 上有 user_1, order_1。此时 user_0 和 user_1 一起组成了用户表。垂直拆分：用户表 放在服务器1上，订单表 放在服务器2上。此处模拟使用两个数据库，每个数据库建两张表。库
# MySQL分库事务实现
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现MySQL分库事务。首先，让我们来了解一下整个过程的流程，然后详细说明每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 总体流程
下面是实现MySQL分库事务的整体流程：
```mermaid
pie
title MySQL分库事务流程
"1. 开启事务" : 20
"2. 执行分库操作" : 3
原创
2023-11-16 09:53:02
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前言对于要把事务在实际中使用好，需要了解事务的特性。事务的四大特性主要是：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。一、事务的四大特性1.1原子性(Atomicity)原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。比如在同一个事务中的SQL语句，要么全部执行成功，要么全部执行失败。
1. 前言去年开发一个项目的时候，因为系统的核心数据是定时从外界发送过来的，数据量比较大，后来很快单表就达到了千万级别，这就需要分库分表，最后选择了ShardingSphere，原因就是比较容易上手。2. Sharding JDBC简介官网地址：https://shardingsphere.apache.org/ 如上图所示，当前版本是4.x，并且官网支持中文阅读。点击文档下拉4.x版本： 简介如
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2023-07-21 16:08:02
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随着业务的不断增长,数据库中的数据也会越来越多,数据库的压力也会越来越大,我们会发现,在业务繁忙的
时候,数据库的性能会直线下降,这时为了保证良好的性能,不得不想办法来分担数据库的压力,前面在介绍数据库
架构高可用时,我们提到过,如果是为了分担数据库的读负载,我们可以采用主从复制的方式,给原来的数据库,增加几台
具有相同数据的从服务器,这样呢通过读写分离的方式,我们就可以把数据库的读负载,分
文章目录1 什么是分库分表2 分库分表解决了什么问题3 分库分表处理数据库自增id问题4 mycat和sharding-jdbc的区别4.1 mycat原理4.2 sharding-jdbc原理 1 什么是分库分表单库数据量的巨大，以及业务复杂性导致单表的数据量过大后，会导致数据的查询效率变慢，以及数据插入变慢，（表需要维护巨大的索引树等），这个时候，我们就需要对于数据库进行分库分表操作。 （这
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2024-07-16 07:59:22
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web项目的瓶颈：服务端（服务器压力+数据库压力）
服务器解决办法：程序优化，提高代码执行率
数据库压力：缓存、分表、分库
1，分表：适合针对单个的表数据量比较大的情况，分成多张表保存，比如系统日志
例如：
系统日志表以这样的形式保存，每个月一张表。
logs_2012_1
logs_2012_2
logs_2012_3
2，
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2023-10-24 07:36:30
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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.数据库瓶颈1.1IO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 -> 分库和垂直分表第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库1.2CPU瓶颈第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的
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2023-07-10 21:05:59
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在介绍分库分表中数据同步的问题与解决方案之前，首先介绍下分库分表的相关内容。 分库分表的原因（以MySQL为例）1、随着数据量增大，数据查询速度会逐渐下降，分库分表（当然不是唯一方案）就可以减小数据库的负担，缩短查询时间。2、MySQL具有行锁和表锁的机制，目的是为了保证数据的一致性，以表锁举例，若要对其进行操作需要等到表锁释放后才可以。 分库分表的方案1、MySQL的主从复制
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2024-05-08 10:44:52
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一、概述随着时间和业务的发展，数据库中表的数据量会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大。因此，把其中一些大表进行拆分到多个数据库中的多张表中。另一方面，在分库分表以后还需要保证分库分表的和主库的事务一致性二、需要解决问题2.1 事务问题由于分库分表之后，新表在另外一个数据库中，如何保证主库和分库的事务性是必须要解决的问题。通过在主库中创建一个流水表，把操作数据库的逻辑映射为一条流
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2024-06-08 19:57:50
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# 实现MySQL分库分表事务问题指南
## 流程概述
在实现MySQL分库分表事务问题时，我们通常需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建分库分表 | 需要先创建多个数据库和多张表来存储数据 |
| 2. 分库分表规则 | 制定分库分表的规则，确保数据正确分配到各个库表中 |
| 3. 事务处理 | 使用事务来保证分库分表操作的原子性
原创
2024-06-14 04:21:19
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知识目录一、前言二、内容1.Spring事务简介事务回顾经典案例：银行转账操作步骤2.事务角色3.spring事务属性异常回滚案例：记录转账日志三、结语 一、前言这篇文章主要介绍Spring中事务相关知识。二、内容1.Spring事务简介事务回顾事务四大特性：原子性：事务是一组不可分割的操作，这些操作要么全部执行，要么全部不执行。 一致性：事务执行前后，总数据不会发生改变。 隔离性：事务之间相互
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2024-03-28 18:07:20
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# Spring Boot 数据库分库慢的原因分析与优化
在现代微服务架构中，数据库的分库分表是一个常见且有效的策略。它通过将数据分散到多个数据库中，从而提高系统的并发性能和可靠性。然而，在使用 Spring Boot 进行数据库分库时，有时会遇到性能瓶颈，导致访问速度变慢。本文将探讨分库慢的原因，并提供相应的解决方案和代码示例。
## 一、分库的原因
1. **数据量激增**：随着业务的发
原创
2024-09-09 05:33:09
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# Redis分库在Spring Boot中的应用
随着互联网的快速发展，数据量日益庞大，单台服务器已经无法满足存储和处理的需求。为了解决这个问题，分库分表技术应运而生。Redis作为常用的内存数据库，也面临着分库的需求。本文将探讨如何在Spring Boot中实现Redis分库。
## 一、Redis分库的概念
Redis分库是指将Redis的数据分布存储在多个Redis实例中，以提高数据
原创
2024-07-25 10:12:33
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一、准备一个可以运行的Spring环境
二、下载ActiveMQ （[url=http://activemq.apache.org/]下载地址[/url]）
2.1 先确保ActiveMQ运行正常，直接运行 安装目录\bin\activemq.bat即可，
[color=red]注意：如果要以服务方式运行的话，可以使用ActiveMQ 提供的工具
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
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2024-02-09 08:36:12
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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
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2024-08-08 15:54:22
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