分析一下问题出现在哪儿呢? 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。
开发企业应用时我们常常遇到要同时访问多种不同数据库的问题,有时是必须把数据归档到某种数据仓库中,有时是要把数据变更推送到第三方数据库中。使用Spring框架时,使用单一数据库是非常容易的,但如果要同时访问多个数据库的话事件就变得复杂多了。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景。
需要特别说明的是:当同时进行垂直和水平切分时,切分策略会发生一些微妙的变化。比如:在只考虑垂直切分的时候,被划分到一起的表之间可以保持任意的关联关系,因此你可以按“功能模块”划分表格,但是一旦引入水平切分之后,表间关联关系就会受到很大的制约,通常只能允许一个主表(以该表ID进行散列的表)和其多个次表之间保留关联关系,也就是说:当同时进行垂直和水平切分时,在垂直方向上的切分将不再以“功能模块”进行划分,而是需要更加细粒度的垂直切分,而这个粒度与领域驱动设计中的“聚合”概念不谋而合,甚至可以说是完全一致,每个shard的主表正是一个聚合中的聚合根!这样切分下来你会发现数据库分被切分地过于分散了(shard的数量会比较多,但是shard里的表却不多),为了避免管理过多的数据源,充分利用每一个数据库服务器的资源,可以考虑将业务上相近,并且具有相近数据增长速率(主表数据量在同一数量级上)的两个或多个shard放到同一个数据源里,每个shard依然是独立的,它们有各自的主表,并使用各自主表ID进行散列,不同的只是它们的散列取模(即节点数量)必需是一致的.
配置思路 在Spring Boot中使用xml集成MyBatis的话,那么核心的文件就是实体类和SQL的映射类,比如DemoDao,在此类当中就是普通的接口即可,那么对应SQL配置文件在Demo.xml中,那么要怎么能够识别到DemoDao类呢,使用@MapperScan();在Demo.xml中使用<mapper> 的 namespace属性进行指定指定xml文件和mapper的对应关系,那么现在的问题就是如何识别到Demo.xml配置文件呢,这个就很简单了,在application.yml文件中配置m
事务(Transaction)指的是一个操作序列,该操作序列中的多个操作要么都做,要么都不做,是一个不可分割的工作单位,是数据库环境中的逻辑工作单位,由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。
事务最经典也经常被拿出来说例子就是转账了。假如小明要给小红转账1000元,这个转账会涉及到两个关键操作就是:将小明的余额减少1000元,将小红的余额增加1000元。万一在这两个操作之间突然出现错误比如银行系统崩溃,导致小明余额减少而小红的余额没有增加,这样就不对了。事务就是保证这两个关键操作要么都成功,要么都要失败。
译者自序: 熟悉我的朋友都知道,我很不喜欢翻译东西,因为在两种语言的思维方式之间做频繁切换对我来说是件很痛苦的事情。但是这次不一样,公司和同事的大力支持降低了我的痛苦指数,让我能够坚持把Chris Richardson的微服务模式系列文章翻译完,今天发布第十篇——《共享数据库》。 译者评论: 微服务模式中最为头疼的问题就是数据问题 —— 因为数据会散布在多个微服务之间,这通常意味着数据被分散到多个数据库中,这时微服务必须自行保证跨微服务的数据一致性,而无法利用数据库本身的机制解决。随之而来的是微服务滚动升级
ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成。他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。
多个事务并发运行,经常会操作相同的数据来完成各自的任务(多个用户对同一数据进行操作)。并发虽然是必须的,但可能会导致以下的问题。
之前在介绍使用JdbcTemplate和Spring-data-jpa时,都使用了单数据源。在单数据源的情况下,Spring Boot的配置非常简单,只需要在application.properties文件中配置连接参数即可。但是往往随着业务量发展,我们通常会进行数据库拆分或是引入其他数据库,从而我们需要配置多个数据源,下面基于之前的JdbcTemplate和Spring-data-jpa例子分别介绍两种多数据源的配置方式。
H2数据库是一款以 Java编写的轻量级关系型数据库。由于其小巧、灵活并且易于集成,H2经常被用作开发和测试环境中的便利数据库解决方案。除此之外,H2也适合作为生产环境中的嵌入式数据库。它不仅支持标准的SQL,还兼容JDBC API,既可以以嵌入式的形式运行,也可以作为服务器模式运行。
1. 事务的特性 数据库事务(Database Transaction) ,是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全地执行,要么完全地不执行。 ACID,是指在可靠数据库管理系统(DBMS)中,事务(Transaction)所应该具有的四个特性:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。 原子性 原子性是指事务是一个不可再分割的工作单位,事务中的操作要么都发生,要么都不发生。 如,A向B转钱,在事务中的
摘要: 原创出处 https://juejin.im/post/5b00c52ef265da0b95276091 「Snailclimb」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
SSH框架(二) 利用AbstractRoutingDataSource实现动态数据源切换
在对诸如订单、交易、支付等实时在线业务系统的研发、维护过程中,随着业务量的快速增长,我们经常会遇到由于关系型数据库(如:MySql)单表数据量增长过大而引发的线上事故;虽然这些事故多数时候是由于不合理的慢SQL而引起的系统雪崩,但有时也会出现由于数据库热点块IO争用而引发的系统性性能下降。总之,单表数据量的无限增长总是会在这样或那样的情况下增加系统的不稳定性因素。
数据量巨大时,首先把多表分算到不同的DB中,然后把数据根据关键列,分布到不同的数据库中。库分布以后,系统的查询,io等操作都可以有多个机器组成的群组共同完成了。本文主要就是针对,海量数据库,进行分库、分表、负载均衡原理,进行探讨,并提出解决方案。
在Spring中,事务的传播机制定义了在多个事务方法之间如何传播事务。当一个方法调用另一个方法时,如果被调用方法需要事务支持,那么事务的传播机制决定了是否使用调用方的事务或创建一个新的事务。
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。
1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上,以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来,随着数据量的增长,分布式数据库技术也得到了快速的发展,传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储,从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份,并且通过就近访问原则,用户可以就近访问数据库节点,这样就实现
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
一个技术的出现、应用必然是为了解决存在的某些问题,多数据源出现常见的场景如下:
通过之前的几篇有关Nacos的文章,对于Nacos分别作为服务注册中心以及配置中心时,与Spring Cloud体系结合的基础使用方法已经讲解完毕了。下面我们就要从生产部署角度,介绍Nacos的相关内容。这里具体说说Nacos的数据存储以及生产配置的推荐。
又叫做静态工厂方法(StaticFactory Method)模式,但不属于23种GOF设计模式之一。
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业,在江湖中的知名度还是有的,而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题:当数据表中数据量过大时,应该如何优化查询速度?
随着项目的不断迭代,数据库表结构、数据都在发生着变化。甚至有的业务在多环境版本并行运行。数据为王的时代,管理好数据库的版本也成为了迫切的需要。如何能做到像 Git 之类的版本控制工具来管理数据库?Java 项目中常用 Flyway 和 Liquibase 来管理数据库版本。其中 Flyway 相对来说比较受欢迎。
Spring的核心特性就是IOC和AOP,IOC(Inversion of Control),即“控制反转”;AOP(Aspect-OrientedProgramming),即“面向切面编程”。
parent仅仅帮我们进行版本管理,它不负责帮你导入坐标,说白了用什么还是你自己定,只不过版本不需要你管理了。整体上来说,使用parent可以帮助开发者进行版本的统一管理
今天是美团春招实习的 Java 岗的面经,总共被问了接近 50 个八股文,问了非常多 Java 框架和 Java 并发的问题
设计模式作为工作学习中的枕边书,却时常处于勤说不用的尴尬境地,也不是我们时常忘记,只是一直没有记忆。
在数据库管理系统中,事务是单个逻辑或工作单元,有时由多个操作组成,在数据库中以一致模式完成的逻辑处理称为事务。一个例子是从一个银行账户转账到另一个账户:完整的交易需要减去从一个账户转账的金额,然后将相同的金额添加到另一个账户。
Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,利用Java开发。主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费,目前主要支持MySQL。
最近在项目开发中,需要为一个使用 MySQL 数据库的 SpringBoot 项目,新添加一个 PLSQL 数据库数据源,那么就需要进行 SpringBoot 的多数据源开发。代码很简单,下面是实现的过程。 环境准备
第二范式:在第一范式的基础上,非主键列完全依赖于主键,而不能是依赖于主键的一部分。
在本篇文章开始之前,我想先来回答一个问题:我为什么要写这样一篇关于面试的文章?原因有三个:第一,我想为每一个为梦想时刻准备着的“有心人”,尽一份自己的力量,提供一份高度精华的 Java 面试清单;第二,目前市面上的面试题不是答案不准确就是内容覆盖面太窄,所以提供一份经典而又准确的面试题是非常有必要的;第三,本文会对部分面试题提供详细解读和代码案例,让读者知其然并知其所以然,从而学到更多的知识。
在传统的中小公司里面,尤其是以企业内部的办公系统、REP系统,或者体量不是很大的互联网公司里面,搭建一套单库和单表足以应对生产的业务数据量了。而在一些互联网大公司里面,单表每天有上100w的数据业务增量时,就要考虑分库分表的策略了。否则,无论是数据的存储、访问、更新等操作,单库和单表都会影响系统和数据库的性能。
我们都知道缓存,缓存的作用也都是非常的明显,为了减轻数据库的压力,有些时候查询数据的时候,会把数据存入到缓存中,等接下来相同的请求查询数据时,直接从缓存中获取数据,不用再去访问数据库了,而合理使用缓存是优化中最常见的,避免频繁操作数据库,减轻数据库的压力,同时提高系统性能。
每个方法都有优缺点,我们选择对程序代码改动最小(只改数据源)的方法三,讲解mycat的配置和使用。
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你好,我是 Guide。分享一道群友面试虾皮遇到的 MySQL 事务相关的面试真题。
最近参加各种面试,5次面试里至少有3次被面试官问到有关数据库事务方面的问题,尤其以事务的隔离级别和传播行为的问题问得比较多。因为笔者之前对这有关数据库事务方面涉及事务的隔离级别和事务的传播行为理解的不是很深入,因此回答面试官时停留在一知半解的地步。痛定思痛后,我决定写下一篇系统总结数据库事务方面的博客,不仅对自己未来的面试会有很大帮助,希望对从事Java技术栈开发且有想法在金三银四跳槽的小伙伴们会有帮助!下面开启正文模式
Spring Boot2.x-09 基于Spring Boot + Mybatis使用自定义注解实现数据库切换 通过自定义注解实现了数据库的切库。多数据源的支持我们通过这篇博文来梳理。
Spring Boot 除了Mybatis数据库ORM框架,还有JdbcTemplate等数据库操作框架,同样也比较简单实用,如果是一般简单的项目,用JdbcTemplate完全可以实现相关的数据库操作。它虽然没有MyBatis功能强大,但使用比较简单,JdbcTemplate应该算是最简单的数据持久化方案,所以下面就来给大家介绍Spring Boot 使用JdbcTemplate操作数据库,配置多数据源!
导读:设计模式作为工作学习中的枕边书,却时常处于勤说不用的尴尬境地,也不是我们时常忘记,只是一直没有记忆。Spring作为业界的经典框架,无论是在架构设计方面,还是在代码编写方面,都堪称行内典范。
来源:itxxz.com/a/javashili/tuozhan/2014/0601/7.html
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