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响应式关系数据库处理R2DBC

而其他很多关系型数据库比如Postgres, Microsoft SQL Server, MySQL, H2 和 Google Spanner 则可以通过使用R2DBC 来实现对reactive的支持。...同时R2DBC只是一个开放的标准,而各个具体的数据库连接实现,需要实现这个标准。 今天我们以r2dbc-h2为例,讲解一下r2dbc在Spring webFlux中的使用。...先看一下数据库的配置文件,为了方便起见,这里我们使用的是内存数据库H2 : r2dbc.url=r2dbc:h2:mem://..../r2dbc r2dbc.user=sa r2dbc.password=password 第一个url指定的是数据库的连接方式,下面两个是数据库的用户名和密码。...虽然H5有很多更加简单的方式来初始化数据库,比如直接读取SQL文件,这里为了说明R2DBC的使用,我们使用手动的方式来创建: @Bean public CommandLineRunner

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数据库分割扩展

这意味着数据层沿着X轴扩展,N个数据库中的每一个将有与其他N-1个系统完全相同的数据 X轴分割方法比较简单,也就是我们常使用的主从模式,常用的一主多从,少用的多主多 而且数据库内置自备复制能力,实施也比较简单...负责管理平台基础设施团队不需要担心大量独特配置的数据模式或存储系统 但X轴扩展也不是毫无节制,X轴扩展从数据一致角度看,是数据库“最终一致性”,意味着经过短暂间隔后,复制技术可以确保数据库的状态完全被复制到所有其他的数据库...而且X轴扩展技术无法解决固有的数据规模增加所带来的扩展限制问题 比如当数据量增加时,数据库响应时间增加;虽然索引有助于显著减少响应时间增加,但表规模如果增加10倍,仍然会导致响应时间增加 X轴复制也有数据复制所带来的成本...比如现在流行的微服务架构,各个系统对应个独立的数据库,这就是相应的Y轴扩展 Z轴 Z轴代表基于在交易时查找的或者确定的属性分割工作。...解决方案是沿Z轴方向,通过分割用户和创建多个不同的用户数据库扩展 应该在什么时候采用X轴分割,什么时候考虑Y轴和Z轴分割?

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数据库层如何扩展

写在前面 理论上,有了可靠的负载均衡机制,我们就能将 1 台服务器轻松扩展到 n 台,然而,如果这 n 台机器仍然使用同一数据库的话,很快数据库就会成为系统的性能瓶颈和可靠性瓶颈 那么,如何提升数据库的处理能力...从资源的角度来看,无非两种思路: 纵向扩展:提升单机配置(硬盘、内存、CPU 等等),但同样会遭遇单机性能瓶颈 横向扩展:增加机器,数量上从单数据库实例扩展到多实例 这样看来,似乎只要加几个数据库,共同分担来自应用层的流量就完成了从单库到多库的扩展...一.一致性问题 如果同一数据存在多份拷贝,那么就需要考虑如何保证其一致性 (摘自一致性模式) 数据库与应用服务最大的区别在于,应用服务可以是无状态的(或者可以将共享状态抽离出去,比如放到数据库),而数据库操作一定是有状态的...,在扩展数据库时必须要考虑数据的一致性 具体的,一致性分为 3 种,严格程度依次递减: 强一致性(Strong consistency):写完之后,立即就能读到 最终一致性(Eventual consistency...):写完之后,保证最终能读到 弱一致性(Weak consistency):写完之后,不一定能读到 二.Replication 所以,从单库扩展成多库,至少要有一种数据更新同步机制,称之为Replication

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SpringBoot之Webflux&R2DBC操作MySQL

blog.csdn.net/zqf787351070/article/details/128724411 作为一个异步框架来说,必须保证整个程序链中的每一步都是异步操作,如果在某一步出现了同步阻塞(如等待数据库...因此本文主要介绍 Webflux 框架的基本使用,并通过异步数据库驱动 R2DBC 实现了对 MySQL 数据库的异步操作。...Webflux + R2DBC 操作 MySQL R2DBC 是一个异步操作数据库的驱动,区别于传统的同步数据库驱动 JDBC,R2DBC数据库的各种操作也是异步的,这将大量节省高并发系统的线程数量...password: root url: r2dbc:pool:mysql://localhost:3306/spiderflow?...=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&autoReconnect=true 创建一个 User 实体类用于测试,同时在 MySQL 中创建相应的数据库以及表结构

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反应式数据库连接规范R2DBC正式发布1.0,利好Webflux

R2DBC致力于为反应式编程 API操作关系型数据库带来规范支持,R2DBC不同于我们熟知的JDBC规范,它是异步的、响应式的,更多的介绍请参考我以前对R2DBC的介绍。...R2DBC经历了社区5年的努力和268张投票表决,终于达到了可以发布1.0的状态。经过0.8和0.9两个版本的孵化和验证,社区已经确认R2DBC朝着可靠数据库连接规范的正确方向上前进。...除其他功能外,该规范还包含以下突出显示的功能: 驱动程序 SPI 和 TCK(技术兼容性套件) 集成 BLOB 和 CLOB 类型 可扩展的事务定义 普通语句和参数化语句(“Prepared Statements...1.0 版本定义了可预见的未来的稳定状态,预计数据库驱动程序供应商将在今年全部升级到 R2DBC 1.0。这对喜欢反应式编程的同学是一个重大的利好消息,Spring Webflux狂喜。...r2dbc官网:r2dbc.io r2dbc介绍:Java 响应式关系数据库连接了解一下 r2dbc入门:只会JDBC连接MySQL?

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Mysql实例 数据库优化--数据库架构扩展

五.数据库架构扩展 随着业务量越来越大,单台数据库服务器性能已无法满足业务需求,该考虑增加服务器扩展架构了。...增加缓存 给数据库增加缓存系统,把热数据缓存到内存中,如果缓存中有请求的数据就不再去请求MySQL,减少数据库负载。缓存实现有本地缓存和分布式缓存,本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中。...分布式缓存可以缓存海量数据,扩展性好,主流的分布式缓存系统:memcached、redis,memcached性能稳定,数据缓存在内存中,速度很快,QPS理论可达8w左右。...主从复制与读写分离 在生产环境中,业务系统通常读多写少,可部署一主多从架构,主数据库负责写操作,并做双机热备,多台从数据库做负载均衡,负责读操作。...在这种MySQL主从复制拓扑架构中,分散单台负载,大大提高数据库并发能力。如果一台从服务器能处理1500 QPS,那么3台就能处理4500 QPS,而且容易横向扩展

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r2dbc指定时区问题

com.baomidou.dynamic.datasource.spring.boot.autoconfigure.DynamicDataSourceProperties; import io.r2dbc.spi.ConnectionFactories...; import io.r2dbc.spi.ConnectionFactory; import io.r2dbc.spi.ConnectionFactoryOptions; import io.r2dbc.spi.Option...org.springframework.context.annotation.Configuration; import java.time.Duration; import java.util.Map; import static io.r2dbc.spi.ConnectionFactoryOptions...于是按照警告提示的timezone配置发现不生效、换成serverTimezone依旧不行 搜issue,没有(这里其实是搜错仓库了,正确的仓库是这个https://github.com/mirromutth/r2dbc-mysql...,在readme里就提到了时区配置) 翻阅文档,没找到:https://r2dbc.io/ 看警告的代码行数dev.miku.r2dbc.mysql.MySqlConnection:451 然后发现调用

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