框架比较 TDDL Amoeba Cobar MyCat 点评 TDDL不同于其它几款产品,并非独立的中间件,只能算作中间层,是以Jar包方式提供给应用调用。属于JDBC Shard的思想,网上也有
框架比较 TDDL 📷 Amoeba 📷 Cobar 📷 MyCat 📷 点评 TDDL不同于其它几款产品,并非独立的中间件,只能算作中间层,是以Jar包方式提供给应用调用。属于JDBC Shard的思想,网上也有很多其它类似产品。 另外,网上有关于TDDL的图,如http://www.tuicool.com/articles/nmeuu2 中的图 1-2 TDDL 所处领域模型定位,把TDDL画在JDBC下层了,这个是不对的,正确的位置是TDDL夹在业务层和JDBC中间 Amoeba是作为一个真正的独立中
先说背景:公司采用diamond+tddl,这套技术来做web管理。本人处于好奇率先体验了下spring-boot,于是就有了spring-boot+tddl的组合。但是jar包上线后,屡屡发现一条error日志不痛不痒的出现在日志文件中,处于程序员的本能,怎么能允许error日志出现在我的系统中呢! 于是,展开了一段tddl与spring-boot的爱恨之旅... 挣扎期 首先看错误提示: 2017-09-27 11:15:58,428 [main] ERROR com.taobao.tddl.co
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
逻辑库/逻辑文件:给用户看的(即Database和Table就是我们常说的逻辑库的范畴) 物理库/物理文件:存储在计算机中的(即机器和Port就是我们常说的物理库的范畴。)
上篇提到了什么是 CPU 以及如何计算的。接下来主要说说实际工作中遇到 CPU 飙高如何去排查呢?
事务 事务是由一步/几步数据库操作序列组成的逻辑执行单元, 这些操作要么全部执行, 要么全部不执行. 注: MySQL事务功能需要有InnoDB存储引擎的支持, 详见MySQL存储引擎InnoDB与Myisam的主要区别. ACID特性 原子性(A: Atomicity): 事务是不可再分的最小逻辑执行体; 一致性(C: Consistency): 事务执行的结果, 必须使数据库从一个一致性状态, 变为另一个一致性状态. 隔离性(I: Isolation): 各个事务的执行互不干扰, 任意一个事务的内部操作
最近由于应用需要进行多租户改造,对监控盯的较紧。发现了应用的一些问题,应用的hsf consumer成功率,不是一直都是100,偶尔出现99.99的情况,进一步查应用日志发现,是因为慢sql导致服务超时失败。
在测试环境,有个同事发现了一个ID插入的时候报了主键冲突。这是一件很奇怪的事情,在大家的理解中,使用了Sequence功能,每个节点的内存拿的ID段应该都是不同的,不可能会出现这个问题。不然这又要颠覆认知了~
java.sql.SQLException: connection holder is null
最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于读写分离的教程,颇有收获,总结一下。
TDDL 相对异类,而 Amoeba、Cobar、MyCAT 却是一脉相承,每个项目都是脱胎于上一个项目
本文整理了阿里13个开源中件间产品的架构及功能介绍,结合阿里中间件团队的访谈及分享,涵盖了消息中间件、服务框架、数据层、应用服务器和大规模分布式稳定性平台等等。整体中间件在阿里生态中的分布,如下图所示:
canal-1.1.4/dbsync/src/main/java/com/taobao/tddl/dbsync/binlog/LogFetcher.java
这段时间团队在梳理mysql使用上的一些痛点(分库分表、读写分离、权限控制、监控告警、日志审计等),也调研了业内一些mysql中间件的实现,这里把对问题域的思考,以及常见中间件整理沉淀一下
对于分库分表来说,具体有两种方式:垂直拆分和水平拆分。 垂直拆分主要是业务的细化和独立,和业务联系比较密切。所以本文只讨论更通用的水平拆分。
初期扩展使用垂直切分就可以基本解决问题,垂直切分也相对简单,但随着数据行成量级的持续增长,针对这张表的各层面操作性能都会显著降低,此时就不得不进行水平切分了,水平切分就要复杂很多
本文是一篇问题解决经验分享的文章。因为在网上没有搜到相关的介绍文章,而在遇到这个问题的解决过程中,犯过一些想当然的错误,所以记录在此,希望能够对后面遇到此问题的朋友有所帮助
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?
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
非常坑,之前尝试过使用 yum 直接安装 trousers,会出现 TPM_E_NOAUTH 的问题,现在使用 trousers-0.3.15 进行编译后能够正常进行实验,目前还不清楚是什么包的问题导致的,因此要确保系统是全新的。
sqlSessionFactoryBean.setMapperLocations 通配符 在配置代码中怎样使用
Mycat是一款基于阿里开源产品Cobar而研发的开源数据库分库分表中间件(基于Java语言开发)。官网所言:Mycat国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件!
DruidDataSource的使用都是创建DruidDataSource对象,set配置参数之后,调用init方法。 通过mock测试实例化DruidDataSource:
以上表明,拆是手段,合才是关键。拆了之后,还有一件更重要的事,就是怎么把拆出来的模块整合起来。
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。
上一篇文章( 亿级流量架构之分布式事务思路及方法)中梳理事务到分布式事务的演变过程, 以及分布式事务的处理思路,这篇文章主要从应用的角度对比目前较为流行的一些分布式事务方案,以及一些商业应用。
所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据,而通常情况下数据量越多,那么也就意味着查询速度越慢。这是因为当数据量增多时,那么查询一个数据需要匹配和检索的内容也就越多,而检索的项目越多,那么查询速度也就越慢。
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,
全链路压测是以全链路业务模型为基础,将前端系统、后端应用、中间适配层、DB等整个系统环境,完整得纳入到压测范围中,以http请求为载体,模拟真实的用户行为,在线上构造出真实的超大规模的访问流量,以全链路压测模型施压,直至达到目标峰值,在压测过程中发现系统瓶颈和验证系统能力。全链路压测自2013年诞生至今,一直稳居大促质量保障核武器地位。
DRDS 在 TDDL 提供的数据切分和 SQL 路由能力上,强化了分布式查询,事务和水平扩容能力。
慢查询指的是数据库中执行时间超过指定阈值的 SQL 语句。不同业务场景下,这个阈值通常各不相同。在我们公司内部,这个阈值被设定为 1 秒钟。也就是说,任何执行时间超过 1 秒的 SQL 语句都会被视为慢查询。
一、理论知识 从ACID到CAP到BASE 2PC到3PC到Paxos到Raft到ISR 复制、分片和路由 副本更新策略 负载均衡算法及手段 二、数据库 笔者带你剖析淘宝TDDL——Matrix层的分库分表配置与实现 纠正文章关于分库分表规则的一点错误:<property name="dbRuleArray" value="(#id#.longValue() % 4096).intdiv(16)"/>这个规则,表示分4096张表,每个库16张表。因此,tableIndex = id % 4096、dbI
先介绍一下《MySQL数据库开发的三十六条军规》,这里只介绍核心的,具体内容大家可以自行百度,这是从底层开发人员到管理者必须知道规范。出自58赶集。 写在前面的话: 总是在灾难发生后,才想起容灾的主要性; 总是在吃过亏后,才记得有人提醒过。 核心军规: 不在数据库做计算,CPU计算务必移至业务层; 控制单表数据量,单表记录控制在千万级; 控制列数量,字段数控制在20以内; 平衡范式与冗余,为提高效率可以牺牲范式设计,冗余数据; 拒绝3
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。
作者:[美]威廉·肯尼迪(William Kennedy)布赖恩·克特森(Brian
canal-1.1.4/dbsync/src/main/java/com/taobao/tddl/dbsync/binlog/DirectLogFetcher.java
https://www.cnblogs.com/grefr/p/6087942.html#top
云原生(CloudNative)是一个组合词,Cloud+Native。 Cloud表示应用程序位于云中,而不是传统的数据中心;Native表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境,原生为云而设计,在云上以最佳姿势运行。
mysql-proxy是官方提供的mysql中间件产品可以实现负载平衡,读写分离,等,但其不支持大数据量的分库分表且性能较差。下面介绍几款能代替其的mysql开源中间件产品:Atlas,tddl,Mycat。 mysql中间件研究原文:Mysql中间件研究(Atlas,cobar,TDDL)
Spring Cloud Alibaba 致力于提供分布式应用服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用服务的必需组件,方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。
Mycat作为独立的数据库中间件,我们只需要进行相关的配置,就可以非常方便的帮我们实现水平切分、垂直切分、读写分离等功能,但Mysql的主从复制需要我们通过其它方式实现。这里假设我们已经搭建好相关的环境,下面就开始我们的实践吧!
目前,对于互联网海量数据的存储以及处理,按使用场景,分为OLTP(联机事务处理,比如即时交易,强调快速响应与处理)与OLAP(联机分析处理,比如BI,强调多维数据分析)。对于这些数据的存储,主要有两种解决方案,即基于SQL的关系型数据库,和NoSQL的非关系型数据库。 非关系型数据库在某些特定场景下有奇效,比如键值存储(redis,ROMA,Memcached)数据库应用在排行更新,会话保存,面向文档的数据库(mongoDB、couchDB)应用在日志记录,面向列的数据库(Cassandra、HBase)在博客中的应用。关系型数据库最大的问题在于速度与可扩展性上,而这些NoSQL数据库一般部署简单,支持扩展,而且速度极高。 但是,NoSQL目前还是只能做为关系型数据库在某些特定应用场景的补充,不能完全替代严谨规范的关系型数据库。
“不识庐山真面目,只缘身在此山中”,跳出技术的范畴,用业务发展的角度去审视技术,答案就会非常清晰。
上一篇文章中,提到了如何分析 SQL 的执行计划,从而更好的应对 SQL 性能过低等问题。但是我们也常遇到Extra字段是Using filesort的时候,上篇文章有描述:
去年在一篇文章中看到:工作后的学习,可以从两个方面着力——大的理论和底层的基础,对于中间的知识点可以放宽一点。可能是我对此理解得不对,按照这个思路,我调整了自己的学习方向:
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