这是学习笔记的第 2403篇文章 今天还在假期状态中,大概在10:30左右的时候,收到一条短信报警,提示一个数据库集群的中间件内存报警了,但是不到1分钟的时间,就提示报警恢复了,但是在11:00左右的时候,接到了研发同学的反馈,说这个数据库集群的只读服务貌似有些问题,想让我帮忙看一下到底有什么问题,整个集群的架构模式类似下面的形式,现在提示是黄色部分的只读数据库中间件有问题。 因为节前也做了巡检,而且这个只读服务已经运行了很长时间了,差不多有3年以上,所以我对于这个问题的初步印象是数据库中间件异
虽然近十年来各种存储技术飞速发展,但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询,目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统,很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
1.0版,普通企业应用基本都是单实例或单库的模式,采用单机实现数据库的访问。再向上,2.0版,随着业务的规模扩展,企业会采用双机数据库,如热备、读写分离的方式来提高性能或可靠性。最后,3.0版,单机实现所有数据的写会遇到最终的瓶颈,因此分库、分表是最终的数据库的高可用的解决方案。今天我们来讲讲用MyCat中间件实现MySql数据库的分库分表的实现。
本来今天就该讲 MyCat 了,但是我发现还有一个概念值得和大家聊一下,那就是 Java 中间件!
不管是为了满足业务发展的需要,还是为了提升自己的竞争力,关系数据库厂商(Oracle、DB2、MySQL 等)在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。但业务发展速度和数据增长速度,远远超出数据库厂商的优化速度,尤其是互联网业务兴起之后,海量用户加上海量数据的特点,单个数据库服务器已经难以满足业务需要,必须考虑数据库集群的方式来提升性能。
mysql分布式数据库中间件对比 目前数据库中间件有很多,基本这些中间件在下都有了解和使用,各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列,希望可以对大家有帮助。 什么是中间件 传统的架构模式就是 应用连接数据库直接对数据进行访问,这种架构特点就是简单方便。 但是随着目前数据量不断的增大我们就遇到了问题: 单个表数据量太大 单个库数据量太大 单台数据量服务器压力很大 读写速度遇到瓶颈 当面临以上问题时,我们会想到的第一种解决方式就是 向上扩展(scale up) 简单来说就
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而 Mycat 并没有存储引擎,所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
基于主从复制的读写分离,是我们在单机环境下,数据库的性能到瓶颈了,可以通过读写分离,提高后台服务性能。存储这一块的增删改查的并发的处理能力,主库专门负责相对少的写操作,从库专门负责相对多的读操作,主库的数据更改通过主从复制同步到从库
Mycat中的概念 数据库中间件 前面讲了Mycat是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而Mycat并没有存储引擎,所以并不是 完全意义的分布式数据库系统。 那么Mycat是什么?Mycat是数据库中间件,就是介于数据库与应用之间,进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数 据进行分片处理之后,从原有的一个库,被切分为多个分片数据库,所有的分片数据库集群构成了整个完整的数据库存储。 如上图所表示,数据被分到多个分片数据库后,应用如果需要读取数据,就要需要处理多个数据源的数据。如果没有数据库中间 件,那么应用将直接面对分片集群,数据源切换、事务处理、数据聚合都需要应用直接处理,原本该是专注于业务的应用,将会 花大量的工作来处理分片后的问题,最重要的是每个应用处理将是完全的重复造轮子。 所以有了数据库中间件,应用只需要集中与业务处理,大量的通用的数据聚合,事务,数据源切换都由中间件来处理,中间件的 性能与处理能力将直接决定应用的读写性能,所以一款好的数据库中间件至关重要。 逻辑库(schema) 逻辑库(schema) 前面一节讲了数据库中间件,通常对实际应用来说,并不需要知道中间件的存在,业务开发人员只需要知道数据库的概念,所以 数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。 在云计算时代,数据库中间件可以以多租户的形式给一个或多个应用提供服务,每个应用访问的可能是一个独立或者是共享的物 理库,常见的如阿里云数据库服务器RDS。 逻辑表(table) 逻辑表 既然有逻辑库,那么就会有逻辑表,分布式数据库中,对应用来说,读写数据的表就是逻辑表。逻辑表,可以是数据切分后,分 布在一个或多个分片库中,也可以不做数据切分,不分片,只有一个表构成。 分片表 分片表,是指那些原有的很大数据的表,需要切分到多个数据库的表,这样,每个分片都有一部分数据,所有分片构成了完整的 数据。 例如在mycat配置中的t_node就属于分片表,数据按照规则被分到dn1,dn2两个分片节点(dataNode)上。
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。
单数据库架构 一个项目在初期的时候,为了尽可能快地验证市场,其对业务系统的最大要求是快速实现。在这个阶段,代码开发人员为了能快速实现业务系统,一般都是将所有层级(MVC)的业务代码都写在同一个项目中,
MyCat 是一个数据库分库分表中间件,使用 MyCat 可以非常方便地实现数据库的分库分表查询,并且减少项目中的业务代码。今天我们将通过数据库架构发展的演变来介绍 MyCat 的诞生背景,以及 MyCat 在其中扮演的角色,从而使得大家对 MyCat 的诞生及其作用有深入的理解。 单数据库架构 一个项目在初期的时候,为了尽可能快地验证市场,其对业务系统的最大要求是快速实现。在这个阶段,代码开发人员为了能快速实现业务系统,一般都是将所有层级(MVC)的业务代码都写在同一个项目中,所有的业务数据都存放在同一个
中间件,作为基础软件之一,在IT基础设施中扮演中重要的角色。本文对中间件、特别是数据库中间件的现状与发展做下简单分析。
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而 Mycat 并没有 存储引擎,所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
之前我们讲过架构设计的一些原则,和架构设计的方法论,今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
前面一篇文章图解分布式系统架构(看推荐阅读)大概讲了一下分库分表,以及读写分离出现的场景,分库分表为了解决高并发和海量数据的问题。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Sharding-JDBC是当当网研发的开源分布式数据库中间件,从3.0开始Sharding-JDBC就被包含在Sharding-Sphere中,之后该项目进入Apache孵化器,4.0版本之后就是Apache版本。
分库分表推荐Spring Cloud Alibaba+Seata+Shardingsphere
2、为技术服务的项目,比如开源中间件项目(dubbo、spring cloud、各种数据库中间件、各种缓存方案等);
Mysql优化那篇文章有朋友留言说就这么点?,深深刺痛了晓添的心,感觉知识深度被小看了,痛定思痛决定发布读写分离,分表分库优化文章,其实这系列文章也在Mysql优化的计划之内,最近较忙断断续续写的有点难受,到今天才跟大家见面,篇幅有限这篇我们来说说基于Mycat实现读写分离,话不多说我们赶紧看看好好的数据库又闹腾什么呢?
MySQL支持单向、异步复制,复制过程中一个服务器充当主服务器,而一个或多个服务器充当从服务器
首先数据库技术发展的基础还是在业务推动的背景下,能够实现相关的技术保障。业务需求的提升必然会在数据量,访问量等方面有更高的要求,而映射到数据库层面就不是简单的扩容和添加资源了,我们有时候更需要弹性,需要快速实现,需要更高的性能。这些都是摆在我们面前的问题,而不仅仅是DBA团队。 所以早期的很多数据库,从一主一从,一主多从的架构,逐步演变到了读写分离,分库分表,然后就是分布式。而同时从很多层面来说,行业内的方案真是百花齐放,记得前几天还和同事聊,说如果对比一下Oracle和MySQL,
需求缘起 大部分互联网的业务都是“读多写少”的场景,数据库层面,读性能往往成为瓶颈。如下图:业界通常采用“一主多从,读写分离,冗余多个读库”的数据库架构来提升数据库的读性能。 这种架构的一个潜在缺点
从库生成两个线程,一个I/O,一个SQL线程,I/O线程去请求主库的binlog,并将得到的binlog日志写到relay log(中继日志)文件中;
作者 | 王一鹏 无论多么有主见的架构师,在做数据库选型的时候,也可能会犯难。 传统 SQL、NoSQL 还是 NewSQL?架构风格是以 久经考验的关系型数据库为主,还是偏向所谓原生的分布式架构?如果提及具体产品,那选择就更多了,TiDB、OceanBase、PolarDB、TDSQL、GaussDB、MongoDB…… 现在还有许多服务于新场景的产品,比如处理时序数据的 TDengine,处理图数据的 Nebula Graph……以及最老派又最完善的 Oracle。 如果从业务场景或即将面临的迁移成
然而,“究竟为什么要引入数据库中间件”却很少有人问及。 “架构师之路”文章思路,以解决“为什么”为优先,借着近期撰写互联网分层架构系列文章,讲一讲这个核心问题:
不少朋友经常会问我以下问题: 58到家有没有使用数据库中间件 使用了什么数据库中间件,是自研,还是第三方 怎么实现的,是基于客户端的中间件,还是基于服务端的中间件 使用中间件后,join/子查询/集函
经过连续分层架构演进,DAO层,基础数据服务化,通用业务服务化,前后端分离之后,一个业务系统的后端结构如上:
rpm -ivh mysql-community-release-el6-5.noarch.rpm
在服务做微服务改造后,原先单库join查询已经不能满足要求,每个拆分的微服务对应一个数据库实例,而且部署在不同的服务器上,那么解决“跨库查询”就势在必行了。
数据库中间件,所谓中间件,是一类连接软件组件和应用的计算机软件,以便软件各部件之间的通信。
MySQL Fabric具有分片功能,在同一个分片内又可以含有多个数据库,并且由Fabric自动挑选一个适合的作为主数据库,部署成本较高,另外需要应用端来适配改造。
Mycat是采用java语言开发的开源的数据库中间件,支持Windows和Linux运行环境,下面介绍MyCat的Linux中的环境搭建。我们需要在准备好的服务器中安装如下软件。
1、我们知道ShardingSphere已经成为Apache的顶级项目,那相较于之前,有没有新的挑战呢?
大中型项目,一旦数据量比较大,就要进行对数据的拆分了,一般有两种,垂直拆分与水平拆分。
在现在题库架构下,针对新购买的1300W多道数据进行整合,不影响现有功能。由于数据量偏多,需要进行数据的切分
每当我们在生产环境服务器上执行rm命令时,总是提心吊胆的,因为一不小心执行了误删,然后就要准备跑路了,毕竟人不是机器,更何况机器也有bug,呵呵。
至于什么是Mycat,可能在不同的角色下有不同的理解。对MySQL架构有过了解的话,都知道MySQL实际上是由Server层和存储引擎层组成的。所以对于DBA来说,Mycat 就是 MySQL 的Server层。而 Mycat 后面连接的 MySQL Server,就好象是 MySQL 的存储引擎。因此,Mycat 本身并不存储数据,数据是在后端的 MySQL 上存储的,因此数据的可靠性 以及事务等依旧是 MySQL 保证的。
如果数据多到一定程度,就需要分库分表来存储数据了,这个一定程度的判断也比较难,总体而言,
数据库,就像是我们生活中的一本厚重的日记,记录着各种信息和故事。而在这个庞大的数据库世界中,有一位魔法师名叫Mycat。今天,我们将一同踏入这个神奇的领域,深入了解Mycat的原理和使用方法,让我们的数据库操作变得如丝般顺滑。
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mysql作为互联网公司都会用到的数据库,如果在使用过程中出现性能问题,会采用mysql的横向扩展,使用主从复制来提高读性能,要是解决写入问题,需要进行分库分表。本文不会去介绍mysql的高可用,需要了解Mysql高可用架构相关的请戳
1 分库分表,我们使用业务逻辑 + 业务程序的方式来进行,并期根据实际的环境将系统中的一些表分割到不同的MYSQL 服务器上存储,达到以下两个关键问题的解决。
最近一个群里面有人问问题,关于MYSQL中间件怎么选型的问题,以及怎么读写问题的问题。我当时嘴比较欠,就说了几句。后面想想当时说的有不少有漏洞,所以写一篇文章,为中间件,或者说数据库的中间件来 平反。
前篇: 《数据库中间件cobar调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记,拿出来和大家分享,轻拍。 一,TDDL是什么 TDDL是Taobao Distribute Data Layer的简称 淘宝一个基于客户端的数据库中间件产品 基于JDBC规范,没有server,以client-jar的形式存在 画外音:数据库中间件有基于服务端的,也有基于客户端的,TDDL属于后者;而cobar是一个中间层服务,使用mysql协议,属于前者。 二,TDDL不支持什么SQL 不支持各类join 不支持多表查询
突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办?
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