云数据库 MySQL 支持单节点、双节点、三节点、集群版等架构,配合多可用区部署,可为用户业务提供高可用性支持,保证用户可以快速恢复数据库操作而无需管理干预,如出现可用区中断、主数据库实例故障(主实例因负载过高 hang 住、硬件故障等),数据库可以自动处理故障转移(实例切换),即主数据库实例(节点)会自动切换到备可用区的备用副本。日常的数据库运维过程中,数据库实例规格调整、数据库引擎版本升级等操作,也会可能涉及到实例切换。
ApiBoot是一款基于SpringBoot1.x,2.x的接口服务集成基础框架, 内部提供了框架的封装集成、使用扩展、自动化完成配置,让接口开发者可以选着性完成开箱即用, 不再为搭建接口框架而犯愁,从而极大的提高开发效率。
首先需要建立两个库进行测试,我这里使用的是master_test和slave_test两个库,两张库都有一张同样的表(偷懒),表名 t_user
分布式环境下数据库的读写分离策略是解决数据库读写性能瓶颈的一个关键解决方案,更是最大限度了提高了应用中读取 (Read)数据的速度和并发量。
来源:https://juejin.im/post/5d8705e65188253f4b629f47
在很多项目,特别是互联网项目,在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。
为了减轻每台MySQL主机的访问压力,还可以对MySQL进行读写分离,实际上,主从复制和读写分离一般就是联合使用的。
项目地址: https://github.com/helloworlde/SpringBoot-DynamicDataSource
假设各位都已经安装好了 MySQL 数据库,本次操作采用的 MySQL 版本是 5.7.16。正好还有一台 Mac闲着,所以干脆就用两台物理机直接操作了,没有空闲机器的可以在虚拟机操作是一样的。
在前面基础功能实现的过程中,我们后台管理系统及移动端的用户,在进行数据访问时,都是直接操作数据库MySQL的。结构如下图:
1、修改Dbconfig.properties数据库配置文件: 注意:从库属性的名字要与主库的属性名字区分开,属性名将会在后面的配置文件中用到。
好的,现在我们进入正题。在之前的文章一文讲清楚mysql主从服务的搭建过程中,我相信伙伴们已经清楚了docker如何快速的搭建mysql主从服务了。那怎么使用呢?这个问题在shigen的心里藏了很久,趁着周末的功夫我正好研究了一下,并把我的代码master-slave-demo放在了gitee上,感兴趣的伙伴可以自己上去看看。当然,也欢迎大家提出优化的点,shigen会及时的回复和更新。
入职新公司到现在也有一个月了,完成了手头的工作,前几天终于有时间研究下公司旧项目的代码。在研究代码的过程中,发现项目里用到了Spring Aop来实现数据库的读写分离,本着自己爱学习(我自己都不信…)的性格,决定写个实例工程来实现spring aop读写分离的效果。
MySQL搭建读写分离非常简单,一般有一主一从、一主多从。以MySQL5.7为例,使用docker搭建一个一主一从的架构,步骤如下:
数据库主从切换是个非常有意思的话题。能够稳定的处理主从切换是保证业务连续性的必要条件。今天笔者就来讲讲主从切换过程中一个小小的问题。
随着业务量的不断增长,数据库的读写压力也越来越大。为了解决这个问题,我们可以采用读写分离的方案来分担数据库的读写负载。本文将介绍如何使用 Spring Boot + MyBatis Plus + MySQL 实现读写分离。
前段时间写了篇如何使用Sharding-JDBC进行分库分表的例子,相信能够感受到Sharding-JDBC的强大了,而且使用配置都非常干净。官方支持的功能还包括读写分离、分布式主键、强制路由等。这里再介绍下如何在分库分表的基础上集成读写分离的功能。
ShardingSphere-Jdbc 定位为轻量级Java框架,在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,可理解为增强版的Jdbc驱动,完全兼容Jdbc和各种ORM框架
ShardingSphere-Jdbc定位为轻量级Java框架,在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,可理解为增强版的Jdbc驱动,完全兼容Jdbc和各种ORM框架
ShardingSphere-Jdbc定位为轻量级Java框架,在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,可理解为增强版的Jdbc驱动,完全兼容Jdbc和各种ORM框架。
之前总结过一篇基于Spring的 数据库切换的文章:Spring-基于Spring使用自定义注解及Aspect实现数据库切换 ,新的项目一般都直接采用SpringBoot开发了,那我们也用Spring Boot来整一版吧。
读写分离,基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作,而从数据库处理SELECT查询操作,让两者分工明确达到提高数据库整体读写性能。当然,主数据库另外一个功能就是负责将事务性查询导致的数据变更同步到从库中,也就是写操作。即主从复制和读写分离是离不开的。
互联网当下的数据库拆分过程基本遵循的顺序是:垂直拆分、读写分离、分库分表(水平拆分)。每个拆分过程都能解决业务上的一些问题,但同时也面临了一些挑战。
导读:本文详细介绍了中间件,主要从数据库拆分过程及挑战、主流数据库中间件设计方案、读写分离核心要点、分库分表核心要点展开说明。
该系列将记录一份完整的实战项目的完成过程,该篇属于优化篇第二天,主要负责完成读写分离问题
MySQL搭建读写分离非常简单,一般有一主一从、一主多从,对于MySQL的主从的相关概念这里就不再详细介绍了。
作为架构师或者开发人员,说到数据库性能优化,你的思路是什么样的?或者具体一点,如果在面试的时候遇到这个问题:你会从哪些维度来优化数据库,你会怎么回答?
在shigen之前的文章中,写到了Springboot +mybatis plus实现读写分离,没有sharding-jdbc的夹持,真的是举步维艰啊。在接触这个神器之后,发现之前的代码很难改了,于是就在前一篇文章spring boot+sharding jdbc实现分库分表的基础上再次的修改。基础的配置这里不再展开了,需要的话可以参考之前的文章。
实际生产的过程中为了实现数据库的高可用,不会只有一个数据库节点。至少会搭建主从复制的数据库架构,从库可以作为主库的数据备份。下面就进行从零开始搭建MySQL的主从架构。 01 【主从复制原理】 以MySQL一主两从架构为为例,也就是一个master节点下有两个slave节点,在这套架构下,写操作统一交给master节点,读请求交给slave节点处理。 为了保证master节点和slave节点数据一致,在master节点写入数据后,会同时将数据复制到对应的slave节点。 主从复制数据的过程中会用到三个线程
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这里我只准备了一台服务器进行搭建测试,遂主库和从库均在一台服务器上,只不过是访问端口不一样而已
在Matrix-web后台管理系统中,使用到了数据库的读写分离技术。采用的开源的Sharding-JDBC作为数据库读写分离的框架。Matrix-Web后台数据库这一块采用的技术栈如下:
Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。
demo 地址:https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/spring-boot/sjdemo 部分内容参考 ShardingSphere 官方文档:官方文档
TienChin 项目出视频啦~Spring Boot+Vue3,和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目,戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 为了提高应用的可靠性,多数据源现在也很常见,数据库可以搭建双 M 结构,这个松哥之前也发文和大家分享过如何搭建双 M 结构的主从备份?,那么 Java 代码里该如何操作多数据源呢? 我在 19 年的时候写过几篇文章教大家配置 JdbcTemplate、MyBatis 以及 JPA 中的多数据源(公众号江南一点雨后台回复 666 有相关的资
1、Druid 是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现,结合了 C3P0、DBCP、PROXOOL 等 DB 池的优点,同时加入了日志监控
面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大的瓶颈,可能有些服务器性能好,有些服务器的性能不好,我们就可以将数据库拆分为主库和从库,教程在这里:
水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按照一定的规则拆到多个表中。前面以及介绍过来,这里不再重复介绍。
最近在陆续做机房升级相关工作,配合DBA对产线数据库链接方式做个调整,将原来直接链接读库的地址切换到统一的读负载均衡的代理 haproxy 上,方便机柜和服务器的搬迁。 切换之后线上时不时的会发生 discard connection 错误,导致程序报 500 错误,但不是每次都必现的。
在相对复杂的应用服务中,配置多个数据源是常见现象,例如常见的:配置主从数据库用来写数据,再配置一个从库读数据,这种读写分离模式可以缓解数据库压力,提高系统的并发能力和稳定性,执行效率。
有同学私信我,如何实现读写分离,Spring Boot项目,数据库是MySQL,持久层用的是MyBatis。
在网站的用户达到一定规模后,数据库因为负载压力过高而成为网站的瓶颈。幸运的是目前大部分的主流数据库都提供主从热备功能,通过配置两台数据库主从关系,可以将一台数据库的数据更新同步到另一台服务器上。网站利用数据库的这一功能,实现数据库读写分离,从而改善数据库负载压力。如下图所示:
在进行阅读本文当中的内容之前首先你得要有主从复制的 MySQL 环境,可参考4.这篇MySQL主从复制与分库分表读取分离稳了!进行搭建
@DataSourceChange(slave = true)只对service(业务)层起作用。
参考: 基于Docker的Mysql主从复制搭建 ShardingSphere官网
Github地址:https://github.com/alibaba/druid/ com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource 基本配置参数 如下:
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