典型例子:Taobao,Alibaba,Tencent,它们大都实现了自己的分布式数据访问层(DDAL)。
专注Java平台多年,然近年更喜Scala, 专注于并发并行编程,HPC,分布式系统设计与实现,Big Data, 实时数据追踪与计算等领域, 相关Web Framework, DDAL(Distributed
router、MaxScale、58 Oceanus、ArkProxy、Ctrip DAL、Tsharding、Youtube vitess、网易DDB、Heisenberg、proxysql、Mango、DDAL
当前主要有两类解决方案: 基于应用程序层面的DDAL(分布式数据库访问层) 比较典型的就是淘宝半开源的TDDL,当当网开源的Sharding-JDBC等。
分布式代码库 etcd raft 如何实现成员变更 使用 DDAL 快速构建分布式数据库应用 Laravel + go-micro + grpc 实践基于 Zipkin 的分布式链路追踪系统 分布式系统概念
目前国内的大型互联网应用中,大量的采用了这样的数据切分方案,Taobao,Alibaba,Tencent,它们大都实现了自己的分布式数据访问层(DDAL)。
数据库的切分引申的 数据源管理思考 主要有两种思路: 1.客户端模式,在每个应用程序模块中配置管理自己需要的一个(或者多个)数据源,直接访问各个数据 库,在模块内完成数据的整合; 【基于应用程序层面的DDAL
ps4pEYLBHWqmaTKesBEhA8G1wF6qVuKE5EQlREL1K2azdBXDWiRVrrFEnMTDZtL2yiBeUaxQv2xGRxWaWYFFHu7kLBSmONRRUiSMlISmGpAVQjkCigxSkmKmSaoJzTN0B6l1G7rPmMCx4y2rY89L8fJA9bDmAniPZqLm0HLN8eQ2JAHx+UBN2dDal
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