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猿天地

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客户端分片到Proxy分片,如丝般顺滑的平稳迁移
随着订单数量的增多,以及大促时需要扛住比平时多N倍的流量,单库单表的瓶颈日益显现。
猿天地
2021-08-27
8450
想要做读写分离,送你一些小经验
读写分离是应用中提升数据访问性能最常见的一种技术,当用户量越来越多,访问量越来越大,单节点数据库难免会遇到性能瓶颈。很多场景基本上都是读多写少,所以增加多个从节点来分担主节点的压力自然是水到渠成的事情。
猿天地
2020-11-03
6490
Sharding-JDBC:单库分表的实现
通过上面的优化,已经能满足大部分的需求了。只有一种情况需要我们再次进行优化,那就是单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分了。
猿天地
2019-07-30
2.6K0
Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做?
经过读写分离的优化后,小王可算是轻松了一段时间,读写分离具体的方案请查看这篇文章:Sharding-JDBC:查询量大如何优化?
猿天地
2019-06-19
7120
Sharding-JDBC:查询量大如何优化?
主人公小王入职了一家刚起步的创业公司,公司正在研发一款App。为了快速开发出能够投入市场进行宣传的版本,小王可是天天加班到很晚,忙了一段时间后终于把第一个版本赶出来了。
猿天地
2019-06-03
1.3K0
Spring Boot中整合Sharding-JDBC单库分表示例
本文是Sharding-JDBC采用Spring Boot Starter方式配置第二篇,第一篇是读写分离讲解,请参考:《Spring Boot中整合Sharding-JDBC读写分离示例》
猿天地
2018-09-30
2.1K0
Spring Boot中整合Sharding-JDBC读写分离示例
在我《Spring Cloud微服务-全栈技术与案例解析》书中,第18章节分库分表解决方案里有对Sharding-JDBC的使用进行详细的讲解。
猿天地
2018-09-30
1.3K0
spring boot集成druid连接池
源码下载:http://cxytiandi.com/code/detail/13 Druid是一个JDBC组件,它包括三部分: DruidDriver 代理Driver,能够提供基于Filter-Chain模式的插件体系。 DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池。 SQLParser GitHub地址:https://github.com/alibaba/druid 在spring boot中整合druid有多种方式,今天我们介绍最简单的方式来进行整合。 方法一,直接增加druid的相关配
猿天地
2018-04-03
9550
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