sharding-jdbc源码主要有以下几个模块:sharding-jdbc-config-parent、sharding-jdbc-core、sharding-jdbc-doc、sharding-jdbc-example、sharding-jdbc-plugin、sharding-jdbc-transaction-parent;由模块命名很容易知道模块的作用:
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。
Sharding-JDBC定义为轻量级的java框架,目前也只能应用于java语言,在java的JDBC层提供额外拓展的服务。它使用客户端直接连接数据库,以jar包的形式提供服务,不需要额外的依赖和部署,可以理解一个加强版的JDBC驱动,可以兼容JDBC和各种ORM框架的使用
Apache ShardingSphere是一款开源的分布式数据库中间件组成的生态圈。它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar这几款独立的产品组成。这些组件都提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可以适用于Java架构、异构语言、容器、云原生等多种多样的应用场景。ShardingSphere的项目演变如图:
分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发。通常分为垂直拆分和水平拆分两种。
这位读者什么意思呢?简单的总结下:在Sharding-JDBC中明明只是简单的使用@Transactional这个本地事务注解,为什么在跨库插入数据时候却能够同时回滚?
京东数科数据研发负责人,Apache ShardingSphere发起人兼PPMC。
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:
这是《ShardingSphere 进阶》专栏的第一篇文章,介绍一下Sharding-JDBC实现分库分表的详细配置。
数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题。在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定、查询灵活、兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库。因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题。
这句SQL会使得MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后,再获取10条记录,其性能可想而知。而在分库分表的情况下(假设分为2个库),为了保证数据的正确性,SQL会改写为:
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
⽐较常⻅的分库分表中间件包括:Cobar、TDDL、Atlas、Sharding-jdbc、Mycat ---- 【Cobar】 阿⾥ b2b 团队开发和开源的,属于 proxy 层⽅案,就是介于应⽤服务器和数据库服务器之间。 应⽤程序通过 JDBC 驱动访问 Cobar 集群,Cobar 根据 SQL 和分库规则对 SQL 做分解,然后分发到 MySQL 集群不同的数据库实例上执⾏。 早些年还可以⽤,但是最近⼏年都没更新了,基本没啥⼈⽤,差不多算是被抛弃的状态吧。⽽且不⽀持读写分离、存储过程、跨库 jo
from https://yq.aliyun.com/articles/596026
为了减轻每台MySQL主机的访问压力,还可以对MySQL进行读写分离,实际上,主从复制和读写分离一般就是联合使用的。
Sharding-JDBC是一个开源的适用于微服务的分布式数据访问基础类库,它始终以云原生的基础开发套件为目标。
本篇文章讲解如何在ssm(spring、springmvc、mybatis)结构的程序上集成sharding-jdbc(版本为2.0.3)进行分库分表; 假设分库分表行为如下:
Sharding-JDBC是一个开源的Java中间件,它为关系型数据库提供了分片(sharding)功能。分片是一种数据库架构模式,通过将数据分散存储在多个数据库中,提高了系统的扩展性和性能。
使用Sharding-JDBC完成对订单表的水平分表,通过快速入门程序的开发,快速体验Sharding-JDBC的使用。人工创建两张表,t_order_1和t_order_2,这张表是订单表替换后的表,通过Shading-JDBC向订单表插入数据,按照一定的分片规则,主键为偶数的尽入t_order_1,另一部分数据进入t_order_2,通过Shading-Jdbc查询数据,根据SQL语句的内容从t_order_1或order_2查询数据。
安全控制一直是治理的重要环节,数据脱敏属于安全控制的范畴。对互联网公司、传统行业来说,数据安全一直是极为重视和敏感的话题。
潘娟,京东金融高级DBA,主要负责京东金融生产数据库运维及数据库平台、中间件开发工作。多次参与京东金融6.18、11.11大促活动的护航工作。曾负责京东金融数据库自动化平台设计与开发项目,现专注于Sharding-Sphere分布式数据库中间件开发。乐于在数据库、自动化、分布式、中间件等相关领域进行学习和探索。
Sharding-Sphere 是一个开源的分布式数据库中间件,提供了分库分表、读写分离、分布式事务等功能,支持 MySQL、Oracle、SQL Server 等主流数据库。本文将介绍 Sharding-Sphere 的使用方法和代码示例。
一般项目都会有自己的一套异常处理方式,sharding-jdbc也不以外,sharding-jdbc源码处理异常的方式主要有下面2种方式:
小明是一家初创电商平台的开发人员,他负责卖家模块的功能开发,其中涉及了店铺、商品的相关业务,设计如下数据库 :
Tech 导读 本文以降低sharding-jdbc数据库连接数实践为主线,探究了sharding-jdbc的路由规则,对比分析了四种改造方案,给出了一种自定义分表算法的优化方案。
sharding-jdbc2.x核心功能之一就是orchestration,即编排治理,什么意思呢?官方文档介绍--2.0.0.M1版本开始,sharding-jdbc提供了数据库治理功能,主要包括:
个人博客纯净版:https://www.fangzhipeng.com/db/2019/06/26/shardingjdbc-master-slave.html
曾经为了面试,熟读并背诵了那么多骚操作,对于数据库这方面,常会背到的就是 sql 优化,分库分表了。
本篇文章讲解如何在ssm(spring、springmvc、mybatis)结构的程序上集成sharding-jdbc(版本为1.5.4.1)进行分库分表; 假设分库分表行为如下:
分库分表推荐Spring Cloud Alibaba+Seata+Shardingsphere
Sharding-JDBC定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架。
陈某的《Spring Cloud Alibaba实战项目》 视频教程已经录完了,涉及到Alibaba的各种中间件、OAuth2微服务认证鉴权、全链路灰度发布、分布式事务实战,戳这里--->Spring Cloud Alibaba 实战 视频专栏 开放订阅~
PS:Alatas: 1.程序不需要管主从配置的具体细节 2.实现原理是 proxy,所以性能上会下降 3.而且需要维护其高可用 4.减少了程序员技能要求 5.只支持 mysql Sharding-jdbc: 1.主从配置在程序中,所以增加了程序员的技术要求 2.实现原理是 jdbc 增强,所以支持任何数据库类型 性能比上面那个强 3.而且不需要维护。 4.Mysql、 Oracle、 sql server
最近在本地调试的时候发现,项目本地启动比较慢,对启动日志进行分析,Sharding-JDBC 在加载元数据的过程中中耗时 116 秒 ,占用了项目启动时间的一半。
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?
一个系统最初的线上业务量并不会很大,比如说单库的数据量在百万级别以下(事实上千万级别以下都还能支撑),那么MySQL的单库即可完成任何增/删/改/查的业务操作。随着业务的发展,单个DB中保存的数据量(用户、订单、计费明细和权限规则等数据)呈现指数级增长,那么各种业务处理操作都会面临单DB的IO读写瓶颈带来的性能问题。
前段时间写了篇如何使用Sharding-JDBC进行分库分表的例子,相信能够感受到Sharding-JDBC的强大了,而且使用配置都非常干净。官方支持的功能还包括读写分离、分布式主键、强制路由等。这里再介绍下如何在分库分表的基础上集成读写分离的功能。
在《“分库分表” ?选型和流程要慎重,否则会失控》中,我们谈到处于驱动层的sharding-jdbc。开源做到这个水平,已经超棒了,不像tddl成了个太监。但还是有坑。
之前的几篇文章,阿粉已经说了这个SpringBoot整合 Sharding-JDBC 实现了水平的分库分表,也是我们在日常的业务中最经常用到的,把数据进行水平分库,比如按照日期分库,按照奇偶性用户ID来水平分库,今天阿粉来说说如何使用 Sharding-JDBC 进行垂直切分表和数据库。
文章摘要:当单表数据达到千万以上时,通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了,应该如何应对呢???
在开始之前,不得不吐槽下,全网的Sharding-JDBC的资料太少了,而且大部分资料都是1.X的版本,那是很早的版本,现在Sharding-JDBC已经发展到4.X啦。还有就是大部分都停留在说概念的层面,来回讲Sharding-JDBC的一些基础概念,实战的demo少之又少,这还有些demo根本跑不起来。我就想问一下,亲们到底自己有没有跑过啊?哎,我真的是太难了。
因为市面上已经非常不错的分库分表的资料,所以艿艿就不在尴尬的瞎哔哔一些内容。推荐阅读两个资料:
这篇文章源于【死磕Sharding-jdbc】-----重写的遗留问题,相关sharding-jdbc源码如下:
首先要清楚,分库和分表是两回事,是两个独立的概念。分库和分表都是为了防止数据库服务因为同一时间的访问量(增删查改)过大导致宕机而设计的一种应对策略。
MySQL搭建读写分离非常简单,一般有一主一从、一主多从,对于MySQL的主从的相关概念这里就不再详细介绍了。
初次接触shardingsphere是在2017年,那时候还叫sharding-jdbc,属于当当网。当时公司的支付项目改动升级,主要有如下两个问题。
书接上文 《一文快速入门分库分表(必修课)》,这篇拖了好长的时间,本来计划在一周前就该写完的,结果家庭内部突然人事调整,领导层进行权利交接,随之宣布我正式当爹,紧接着家庭地位滑落至第三名,还给我分配了一个长期维护任务:带娃。看看我们的靓照,标准的小淑女一枚萌萌哒。
之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言,想系统的学习一下分库分表相关技术,可我一直没下定决心搞,眼下赶上公司项目在使用 sharding-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造,所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章,也算是自己对架构学习的一个总结。
最初线上系统的业务量不是很大,业务数据量并不大,比如说单库的数据量在百万级别以下(事实上千万级别以下都还能支撑),那么MySQL的单库即可完成任何增/删/改/查的业务操作。随着业务的发展,单个DB中保存的数据量(用户、订单、计费明细和权限规则等数据)呈现指数级增长,那么各种业务处理操作都会面临单DB的IO读写瓶颈带来的性能问题。
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