Spring-Boot-2.0.0-M1版本将默认的数据库连接池从tomcat jdbc pool改为了hikari,这里主要研究下hikari的默认配置
# 条件构造器和常用接口 wapper介绍 QueryWrapper 组装查询条件 组装排序条件 组装删除条件 修改-条件优先级 组装select子句 实现子查询 UpdateWrapper condition 思路一 思路二 LambdaQueryWrapper 结果 LambdaUpdateWrapper 结果 # wapper介绍 📷 Wrapper : 条件构造抽象类,最顶端父类 AbstractWrapper : 用于查询条件封装,生成 sql 的 where 条件 QueryWrapper
org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.spring.boot.SpringBootConfiguration': Initialization of bean failed; nested exception is org.apache.shardingsphere.core.exception.ShardingException: Can't find datasource type!
将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器,能够支撑百万甚至千万用户规模的业务,但如果业务继续发展,同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。例如,淘宝的几亿用户数据,如果全部存放在一台数据库服务器的一张表中,肯定是无法满足性能要求的,此时就需要对单表数据进行拆分。
MyBatis-Plus中的基本CRUD在内置的BaseMapper中都已得到了实现,我们可以直接使用,接口如下:
考察项目:https://github.com/cwiki-us-spring/cwiki-us-spring-batch-examples 你可以 Check out 到本地后运行:
# MyBatis-Plus 入门案例 开发环境 创建数据库及表 添加数据 创建SpringBoot工程 引入依赖 编写代码 配置application.yml 添加实体 添加mapper 启动类 测试 结果 添加日志 结果 # 开发环境 IDE:idea 2020.3 JDK:JDK8+ 构建工具:maven 3.5.4 MySQL版本:MySQL 5.7 Spring Boot:2.6.3 MyBatis-Plus:3.5.1 # 创建数据库及表 CREATE DATABASE `mybatis_pl
在Spring Boot集成Mybatis的项目中,如果出现SQL语句执行问题,我们需要进行排查。此时就需要打印对应的SQL语句,那么该如何操作才能正常打印出对应的SQL语句呢?
1、本文介绍 Spring Boot 内部集成的 JDBC 模板访问 Mysql 数据库,环境:Java JDK 8 + Spring boot 2.1.5 + HikariDataSource + Mysql/Oracle + JdbcTemplate
Failed to obtain JDBC Connection; nested exception is java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms.
如果你的数据库驱动(mysql-connector-java)版本过高(如:8.0.21),而数据库版本较低(如:5.7.12),就会出现这种情况。
前面配置了mysql数据库的主从复制模式,在数据库上实现了master-slave配置,通过这种方式可以实现一主一从,或者一主多从,从而提升系统的高可用。 这是数据库层面的实现。在数据库实现了主从模式之后,我们需要考率的问题就是,在我们的应用代码中,如何将不同的数据库操作按需要分配到不同的数据库去执行。
刚插入一条数据,然后马上就要去读取,这个时候有可能会读取不到?归根到底是因为主节点写入完之后数据是要复制给从节点的,读不到的原因是复制的时间比较长,也就是说数据还没复制到从节点,你就已经去从节点读取了,肯定读不到。mysql5.7 的主从复制是多线程了,意味着速度会变快,但是不一定能保证百分百马上读取到,这个问题我们可以有两种方式解决:
最近在使用Spring Boot 2.x with H2 Database 以及JPA整合一个项目的时候出现了下面这一个故障:
Sharding-JDBC是分布式数据中间件Sharding-Sphere中的重要组成部分,官方的介绍如下:
Java 中常用的数据库连接池有 C3P0、Hikari、Druid 等。数据库的连接池,对于整个项目的性能还是很关键的,因此所有的 Java 项目当中都会使用数据库连接池。在 Java 的各种数据库连接池中,Druid 是阿里巴巴推出的开源的、号称最好用数据库连接池,它提供了强大的监控和扩展功能。Druid 在 github 的地址如下:
一直觉得shardingsphere官方应该出个最新版的例子,这样包的推广效率会好很多啊
# MyBatis-Plus 通用枚举 数据库添加字段sex 创建通用枚举类型 配置扫描通用枚举 测试 结果 表中的有些字段值是固定的,例如性别(男或女),此时我们可以使用MyBatis-Plus的通用枚举来实现 # 数据库添加字段sex ALTER TABLE t_user ADD sex INT(11) # 创建通用枚举类型 /** * @author frx * @version 1.0 * @date 2022/4/20 14:08 */ @Getter public enum Sex
直译:HikariPool-1-检测到线程不足或时钟跳跃。 人话:检测到等待连接的时间过长,造成线程不足;或者检查测时钟跳跃 情况: 调试的时候,在定时任务中设了断点,停留时间较长,所以出现Thread starvation or clock leap detected, 直接搜索关键字Hikari、HikariPool 二、Hikari 1)概述 SpringBoot2中默认的数据已经更改为hikari,据说性能很高,有兴趣的可以进行测试。 目前使用最广泛的druid基础数组实现,而hikari则是基于threadlocal +CopyOnWriteArrayList实现。 2)数据源修改 查看官方文档,发现默认数据源修改了
进入sharding-spring-boot-mybatis-example模块,先来通过boot和mybatis整合版本整理下基本功能: 关于springboot autoconfigure部分,看下面的sharding-jdbc-spring-boot-starter的截图:
官方解释: 快速、简单、可靠。HikariCP 是一个“零开销”的生产就绪 JDBC 连接池。大约 130Kb,库非常轻。
作为程序员每天的开发工作都离不开跟数据库打交道,而且我们的应用程序往往都会配置数据库的链接,那你有没有想过,任何一个能接触到我们项目代码的人员,都可以看到配置文件里面的账号秘密?
实现长连接和短连接的关键在于连接池的管理。连接池是一个维护数据库连接的池子,应用程序从池中获取连接,使用完后放回池中,而不是每次都建立新的连接。
🍁 作者:知识浅谈,CSDN签约讲师,CSDN原力作者,后端领域优质创作者,热爱分享创作 💒 公众号:知识浅谈 📌 擅长领域:全栈工程师、爬虫、ACM算法 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 MySQL分库分表使用逐渐增多了? 主要是数据量逐渐增多产生了这些解决方案。 正菜来了🛴🛴🛴 🎈Mysql环境 ds0:192.168.31.241 ds1:192.168.31.242 ds2:192.168.31.243 数据库:testdb 🎈项目配置 🍮依赖引入 <dependencies>
HiKari是目前速度最快的数据库连接池,号称性能最好。 Spring boot 1.5.7版本使用Hikari数据库连接池。 第一步:引入jar. <dependency> <groupId>com.zaxxer</groupId> <artifactId>HikariCP</artifactId> <exclusions> <exclusion> <artifactId>tools</artifactId> <groupId>com.sun</groupI
在前面的文章中,我们已经学习了如何使用 Spring 的 JDBCTemplate 执行 DML(Data Manipulation Language)操作,包括插入、更新和删除操作。现在,让我们来深入了解如何使用 JDBCTemplate 执行 DQL(Data Query Language)语句,从数据库中检索数据。
在我们的项目中,数据库连接池基本是必不可少的组件。在目前数据库连接池的选型中,主要是
或者稍微测一下 能保存数据并且两个库都有 说明保存到了主库上 主库同步到了从库 然后在数据库改一下从库的数据 如果查到的数据是从库改的数据 说明查询是在从库差的
SPI是一种JDK提供的加载插件的灵活机制,分离了接口与实现,就拿常用的数据库驱动来说,我们只需要在spring系统中引入对应的数据库依赖包(比如mysql-connector-java以及针对oracle的ojdbc6驱动),然后在yml或者properties配置文件中对应的数据源配置就可自动使用对应的sql驱动,比如mysql的配置:
sharding-jdbc在目前微服务和各种saas软件等数据量日益加大的情况下变得使用的人多了起来。
https://shardingsphere.apache.org/document/5.1.1/cn/features/sharding/concept/inline-expression/
总结: 也就是说使用#{}时,mybatis会自动加上引号。如果不想让加那么就使用${}
真怕标题起的太高大上,吓得都不敢看了, 其实非常非常简单, 还是springboot 熟悉的风格, 引依赖,加配置就可以用了!! 真的,童叟无欺, 跟着写,做不出来,你就来找小刀!!
启动App Server,请求http://127.0.0.1:8080/user/insert
jdk:1.8 framework: spring boot, sharding jdbc database: MySQL
前言:配置数据源连接池的时候如果没有配置连接检查或者超时回收,造成之后应用通过连接池getConnection时,都可能获取到这些不可用的连接。druid没有上述问题,因为默认有缺省值。
从官网可以得知,AT模式,其实数据本地事务已经提交,而当我们数据发生异常时,seata会将我们数据修改回之前的数据状态,时反向补偿,而非事务不提交。反向补偿需要seata拦截我们所执行的sql,并生成对应的反向补偿sql,以此来执行事务回滚。我们所使用spring集成数据源时,seata无法拿到所执行的sql语句,所以无法进行反向补偿,所以需要我们手动注入数据源。
对于数据访问层,无论是 SQL(关系型数据库) 还是 NOSQL(非关系型数据库),Spring Boot 底层都是采用 Spring Data 的方式进行统一处理各种数据库,Spring Data 也是 Spring 中与 Spring Boot、Spring Cloud 等齐名的知名项目。
Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈,它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款既能够独立部署,又支持混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数据水平扩展、分布式事务和分布式治理等功能,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。
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:
上节我们了解了 DataSourceAutoConfiguration 自动配置的注解部分,本节继续深入讲解该类中的内部实现。
使用8001端口对外进行服务,使用Mybatis作为持久层框架,hikari作为数据库连接池
本文是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第三篇文章,本文将为您介绍 ShardingSphere 的一些基础特性和架构组成,以及在 Springboot 环境下通过 JAVA编码 和 Yml配置 两种方式快速实现分库分表。
Hikari 来自日文,是“光”的意思。作者估计是为了借助这个词来暗示这个CP速度飞快! 这个产品的口号是“快速、简单、可靠”。 不再过多介绍了,有兴趣的朋友可以访问:https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki 目录 1.编写工具类 2.编写配置文件:hikaricp.properties 3.编写SQl数据: 4.编写实体类: 5.编写测试类:TestDataByHikaricp ---- 1.编写工具类 package cn.javabs
在现在这个数据量与日俱增的时代,传统的单表,单库已经无法满足我们的需求,可能早期数据量不是很大,CRUD都集中在一个库中,但是当数据量 到达一定的规模的时候,使用单库可能就无法满足需求了,在实际场景中,读的频率是远远大于写的,所以我们一般会做读写分离,主库一般用于写,而从库 用于读,而主从分离有好几种模式。
springboot添加多数据源连接池并配置Mybatis 转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/9190226.html May 12, 2018 星期六,那是个晴天,天湛蓝湛蓝的非常干净,仿佛飘过一粒尘埃也能看得清清楚楚,然后就发生了些事情。。。很伤心很难过,至今也没能抹去,欸,我是怎样一步步把自己变成这个样子呢。 难过的事情总会在萦绕很久,罢了,这里还是不回忆了,就这样吧。 首先我说说这次配置多数据源的原因吧:原因大致有二: 一
分库分表的设计和实现方式,在之前的内容中总结过很多,本文基于SpringBoot3和ShardingSphere5框架实现数据分库分表的能力;
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云