「前言」: 首先思考一个问题:在高并发的场景中,关于数据库都有哪些优化的手段？常用的有以下的实现方法:读写分离、加缓存、主从架构集群、分库分表等，在互联网应用中,大部分都是「读多写少」的场景,设置两个库,主库和读库,「主库的职能是负责写,从库主要是负责读,可以建立读库集群,通过读写职能在数据源上的隔离达到减少读写冲突、释压数据库负载、保护数据库的目的」。在实际的使用中,凡是涉及到写的部
# MySQL读写分离与Spring事务管理
在现代的应用开发中，数据库的性能成为了系统稳定性和用户体验的关键因素。为了提高数据库的性能，读写分离成为了一种广泛应用的架构模式。本文将详细介绍MySQL读写分离的原理、在Spring中的应用及其事务管理。
## 什么是读写分离？
读写分离是将数据库的读操作和写操作分开到不同的数据库服务器上。通常在架构中，会有一台主数据库（用于写操作）和多台从数
摘要一主多从的结构，其实就是读写分离的基本结构了，那么怎么处理主备延迟导致的读写分离问题？一、读写分离的架构 客户端（client）主动做负载均衡
读写分离的主要目标就是分摊主库的压力。图 1 中的结构是客户端（client）主动做负载均衡，这种模式下一般会把数据库的连接信息放在客户端的连接层。也就是说，由客户端来选择后端数据库进行查询。还有一种架构是，在 MySQL 和客户端之间
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2023-09-25 03:02:56
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# 实现Spring Boot读写分离事务TransactionManager教程
## 1. 整体流程
下面是实现Spring Boot读写分离事务TransactionManager的整体流程：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 配置数据源，分别创建读写两个数据源 |
| 2 | 配置JpaTransactionManager，分别创建读写两个Transac
原创
2024-07-03 03:30:16
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现在大型的电子商务系统，在数据库层面大都采用读写分离技术，就是一个Master数据库，多个Slave数据库。Master库负责数据更新和实时数据查询，Slave库当然负责非实时数据查询。因为在实际的应用中，数据库都是读多写少（读取数据的频率高，更新数据的频率相对较少），而读取数据通常耗时比较长，占用数据库服务器的CPU较多，从而影响用户体验。我们通常的做法就是把查询从主库中
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2024-01-30 02:14:06
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前几天完成了mysql搭建一个主从复制，现在用搭建好的环境来springk来实现读写分离参考 1.首先看spring是如何得到连接的public Connection getConnection() throws SQLException {
return determineTargetDataSource().getConnection();
}
public
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2024-04-19 12:48:10
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1、为什么要主从复制（一主多仆），读写分离：redis在作为缓存的时候，随着数据的不断增加，是有可能出现宕机的，这时候就出现了“单点故障”，解决方案就是进行主从复制，读写分离。原理图：Master是主，Slave是从，Master具有读写权限，Slave只有读权限（以下还会介绍redis分布式锁，即当Master死机之后，利用“sentinel监控”把Slave其中一个提升为Master,让系统继
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2023-08-15 18:13:42
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1、背景大多数系统都是读多写少，为了降低数据库的压力，可以对主库创建多个从库，从库自动从主库同步数据，程序中将写的操作发送到主库，将读的操作发送到从库去执行。今天的主要目标：通过 spring 实现读写分离。读写分离需实现下面 2 个功能：1、读的方法，由调用者来控制具体是读从库还是主库2、有事务的方法，内部的所有读写操作都走主库2、思考 3 个问题1、读的方法，由调用者来控制具体是读从库还是主库
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2023-10-08 09:13:57
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上周本打工人写了一篇SpringBoot实现读写分离和事务处理的文字，为了赶项目的功能和进度，颇有点囫囵吞枣的意思，只是实现了，但是没有机会和时间坐下来喝杯咖啡好好的研究一下其中的问题，所以才有了这篇续集。什么是读写分离？ 读写分离为了产品的高扩展、高稳定性，而实现的一种的一种数据库架构，一般我们在主库master写数据，在从库slave读数据。常用的是一主多从。读写分离的原理及主从复制 Mysq
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2023-11-06 22:24:58
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实现读写分离：1.spring配置如下：spring-dataResource.xml1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
2 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
3 xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchem
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2023-07-05 20:51:54
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背景： Spring读写分离是大家都比较常见并一直在使用的技术。 本博文再次对其进行阐述，一方面是为了更好的分享给大伙，一方面也是对最近做"XXX系统"遇到的问题做一次整理。方便大家以后遇到类似问题可以很快解决。技术实现： 1、多数据源配置。配置包括一个主库master_dataSource,一个个从库slave_dataSource。 数据源托管给tomcat控制，系统通过jndi
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2024-01-17 11:17:45
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准备软件：1． Redis-x64-3.0.502.zip2． rubyinstaller-2.4.2-2-x64.exe3． rubygems-2.7.3.zip4． redis-trib.rb安装开始：1. 首先将redis 解压复制三份（至少是三份，搭建集群需要至少三个）分别
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2023-06-14 10:05:09
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MySQL读写分离就是创建不同的几个数据库来实现读的时候是一个数据库，写的时候是另一个数据库，提升系统的允许效率，读写分离运用了MySQL的主从复制主从复制的含义：就是将主库的数据同步到从库的数据，从而保证从库的数据和主库的数据保持一致。主从复制的原理：MySQL主从复制是一个异步的复制过程，底层是基于MySQL数据库自带的二进制日志功能，就是一台或者多台的数据库（从库）从另一台数据库（主库）进行
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2024-09-30 13:57:23
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一、解释1.脏读：当一个事务读取某个数据，并对它进行了修改，但是未提交到数据库；这时，另一个事务也访问到了这个数据，并进行了进一步的处理，就产生了未提交的数据依赖的关系。脏数据就是指修改了但未提交，处于待定状态的数据（可能提交也可能回滚）。2.不可重复读：一个事务多次读取一条数据，在两次读取同一数据的中间，有另一个事务读取这个数据并进行了修改，则会导致该事务两次读取到的数据内容不一致。这就称为不可
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2024-07-10 22:42:40
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一、前言上一篇《MySQL 实现主从复制》 文章中介绍了 MySQL 主从复制的搭建，为了在项目上契合数据库的主从架构，本篇将介绍在应用层实现对数据库的读写分离。二、原理配置主从数据源，当接收请求时，执行具体方法之前（拦截），判断请求具体操作（读或写），最终确定从哪个数据源获取连接访问数据库。在 JavaWeb 开发中，有 3 种方式可以对请求进行拦截：filter：拦截所有请求
intercet
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2023-11-29 12:34:12
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一.概述在Redis中，用户可以通过执行SLAVEOF命令或者设置slaveof选项，让一个服务器去复制（replicate）另一个服务器，我们称呼被复制的服务器为主服务器（master），而对主服务器进行复制的服务器则被称为从服务器（slave）。其主要作用有二：读写分离，提高效率容灾恢复二.如何实现读写分离呢？1.从上面这张图很明显可以看出，读写已经被分离了。主数据库Master负责写的操作（
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2023-07-15 02:29:40
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1. 背景我们一般应用对数据库而言都是“读多写少”，也就说对数据库读取数据的压力比较大，有一个思路就是说采用数据库集群的方案，其中一个是主库，负责写入数据，我们称之为：写库；其它都是从库，负责读取数据，我们称之为：读库；那么，对我们的要求是：1、 读库和写库的数据一致；2、 写数据必须写到写库；3、 读数据必须到读库；2. 方案解决读写分离的方案有
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2024-02-22 11:39:23
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往往读多写少，这时候数据库的读会首先成为数据库的瓶颈。如果我们已经优化了SQL，但是读依旧还是瓶颈时，这时就可以选择“读写分离”架构了。读写分离首先需要将数据库分为主从库，一个主库用于写数据，多个从库完成读数据的操作，主从库之间通过主从复制机制进行数据的同步，如图所示： 在应用中可以在从库追加多个索引来优化查询，主库这些索引可以不加，用于提升写效率。读写分离架构也能够消
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2023-07-06 23:40:48
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https://mp.weixin.qq.com/s/j_iqri_U396dKADSTCirrQ；首先思考一个问题：**在高并发的场景中，关于数据库都有哪些优化的手段？**常用的实现方法有以下几种：读写分离、加缓存、主从架构集群、分库分表等，在互联网应用中，大部分都是读多写少的场景，设置两个库，主库和读库。主库的职能是负责写，从库主要是负责读，可以建立读库集群，通过读写职能在数据源上的隔离达到减
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2023-12-13 18:32:20
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随着系统用户访问量的不断增加，数据库的频繁访问将成为我们系统的一大瓶颈之一。由于项目前期用户量不大，我们实现单一的数据库就能完成。但是后期单一的数据库根本无法支撑庞大的项目去访问数据库，那么如何解决这个问题呢？实际的应用中，数据库都是读多写少（读取数据的频率高，更新数据的频率相对较少），而读取数据通常耗时比较长，占用数据库服务器的CPU较多，从而影响用户体验。我们通常的做法就是把查询从主库中抽取出
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2023-07-16 14:04:18
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