原文地址:https://dzone.com/articles/accessing-data-the-reactive-way
继续以sharding-jdbc-example-jdbc模块中的com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.example.jdbc.Main为基础,剖析分库分表简单查询SQ
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2. 最大努力送达型 3. 柔性事务管理器 3.3.1 创建柔性事务 3.1 概念 3.2 柔性事务配置 3.3 柔性事务 4. 事务日志存储器 4.1 #add() 4.2 #remove() 4.3 #findEligibleTransactionLogs() 4.4 #increaseAsyncDeliveryTryTimes() 4.5 #processData() 5. 最大努力送达型事务监听器 6. 最大努力送达型异步作业
实时处理领域,当需要使用外部存储数据染色的时候,需要慎重对待,不能让与外部系统之间的交互延迟对流的整个进度取决定性的影响。
响应式编程已经在 Java 编程领域出现很长一段时间了。具有高性能,事件驱动,充分利用计算资源,更加优雅的异步编程体验,同时它也提供了背压机制来防止系统过载。很长一段时间 Java 的响应式只能同 MongoDB、Redis 等这些非关系型数据库进行交互。而目前我们大部分的数据还是存放在关系型数据库中,大部分情况下 Java 使用 JDBC 来操作关系型数据库,而 JDBC 是阻塞的、同步的。所以迫切需要一种支持响应式的数据库驱动协议。目前市面上有两种响应式数据库驱动协议,我们来了解一下它们。
松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青,感兴趣的小伙伴戳这里-->Spring Boot+Vue+微人事视频教程
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。
在分布式数据库的场景下,相信对于该数据库的操作最终一定可以成功,所以通过最大努力反复尝试送达操作。
当前的大部分 Java web 容器基于 Bio 线程模型,例如常见的 Tomcat ,默认 200 线程,即 200 连接。由此带来的问题是,如果想提高并发,或者提高资源利用率,就得加大线程数。
Dlink 是一个基于 Apache Flink 开发的 FlinkSQL Studio,可以连接多个 Flink 集群实例,并在线开发、执行、提交 FlinkSQL 语句以及预览其运行结果,支持 Flink 官方所有语法并进行了些许增强。
使用缓存可以减少对数据库的查询次数,从而提高应用程序的性能和响应能力。Spring Boot提供了对多种缓存技术的支持,例如,Ehcache、Redis和Caffeine等。以下是一个使用Ehcache缓存的示例:
高并发对于大部分小伙伴来说,可能工作中并不容易遇到,但是在面试时候这是一个非常高频的问题。松哥之前从数据库优化的角度写过一篇文章来简单聊过这个问题:
https://git.oschina.net/xuliugen/ufind-businesslog.git
聊聊 Spring Boot 2.0 的 WebFlux## 前言 对照下 Spring Web MVC ,Spring Web MVC 是基于 Servlet API 和 Servlet 容器设计的。那么 Spring WebFlux 肯定不是基于前面两者,它基于 Reactive Streams API 和 Servlet 3.1+ 容器设计。
tomcat的JDBC连接池org.apache.tomcat.jdbc.pool更换或替代吗Apache Commons DBCP连接池。 为什么我们需要一个新的连接池? 这里有几个原因: 1
旅行者,您来了,不好意思,甘雨今晚有...什么!您要在IDEA里调试Dlink?快来快来快来。本文将指导大家可以成功地搭建调试环境并可以修改相关功能的代码,当然欢迎大家将相关问题修复及新功能的实现贡献到 dev 分支哦。那一起来看看吧!
消息同步发送和异步发送 ActiveMQ支持同步、异步两种发送模式将消息发送到broker上。 同步发送过程中,发送者发送一条消息会阻塞直到broker反馈一个确认消息,表示消息已经被broker处理。这个机 制提供了消息的安全性保障,但是由于是阻塞的操作,会影响到客户端消息发送的性能 异步发送的过程中,发送者不需要等待broker提供反馈,所以性能相对较高。但是可能会出现消息丢失的情况。所 以使用异步发送的前提是在某些情况下允许出现数据丢失的情况。 默认情况下,非持久化消息是异步发送的,持久化消息并且是在非事务模式下是同步发送的。 但是在开启事务的情况下,消息都是异步发送。由于异步发送的效率会比同步发送性能更高。所以在发送持久化消 息的时候,尽量去开启事务会话。 除了持久化消息和非持久化消息的同步和异步特性以外,我们还可以通过以下几种方式来设置异步发送
JDK 1.1中引入反射机制。Spring Framework 1.0+版本对JDK要求是1.3以上,因此,Spring 1.0中肯定可以使用到JDK 1.1的反射特性,代表实现是MethodMatcher。
实际生产的过程中为了实现数据库的高可用,不会只有一个数据库节点。至少会搭建主从复制的数据库架构,从库可以作为主库的数据备份。下面就进行从零开始搭建MySQL的主从架构。 01 【主从复制原理】 以MySQL一主两从架构为为例,也就是一个master节点下有两个slave节点,在这套架构下,写操作统一交给master节点,读请求交给slave节点处理。 为了保证master节点和slave节点数据一致,在master节点写入数据后,会同时将数据复制到对应的slave节点。 主从复制数据的过程中会用到三个线程
Spring注解: 声明bean的注解 @Component 组件,没有明确的角色 @Service 在业务逻辑层使用(service层) @Repository 在数据访问层使用(dao层) @Controller 在展现层使用,控制器的声明(C) 注入bean的注解 @Autowired 由Spring提供 @Resource 由JSR-250提供 java配置类相关注解 @Bean 注解在方法上,声明当前方法的返回值为一个bean,替代xml中的方式(方法上) @Configuration 声明
一年前的《彩虹桥架构演进之路》侧重探讨了稳定性和功能性两个方向。在过去一年中,尽管业务需求不断增长且流量激增了数倍,彩虹桥仍保持着零故障的一个状态,算是不错的阶段性成果。而这次的架构演进,主要分享一下近期针对性能层面做的一些架构调整和优化。其中最大的调整就是 Proxy-DB 层的线程模式从 BIO 改造成了性能更好的 NIO。下面会详细介绍一下具体的改造细节以及做了哪些优化。
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
Spring Boot为使用Quartz调度程序提供了一些便利 ,包括 spring-boot-starter-quartz “Starter”。如果Quartz可用,则自动配
Apache Flink 1.12 Documentation: Asynchronous I/O for External Data Access
开启索引支持 HBase --> 配置 --> 高级 --> 搜索 hbase-site.xml。 在服务端添加下面配置:
在流式计算中,维表是一个很常见的概念,一般用于sql的join中,对流式数据进行数据补全,比如我们的source stream是来自日志的订单数据,但是日志中我们只是记录了订单商品的id,并没有其他的信息,但是我们把数据存入数仓进行数据分析的时候,却需要商品名称、价格等等其他的信息,这种问题我们可以在进行流处理的时候通过查询维表的方式对数据进行数据补全。
Spring Boot 处理百万级别的数据量时,常见的挑战包括内存溢出(OOM)、性能低下、数据库连接管理等问题。以下是一些解决策略和相应的代码示例概要: 1. 导出百万级数据 - 分页查询 + 流式处理: - 使用`ResultSet`的流式API或者JPA/Hibernate的分页查询,逐页读取数据,避免一次性加载所有数据到内存。 // JPA分页查询示例 Pageable pageable = PageRequest.of(pageNumber, pageSize); Page<T> dataPage = repository.findAll(pageable); // JDBC流式查询示例(假设使用JdbcTemplate) jdbcTemplate.query(sql, (rs, rowNum) -> { // 处理每一行数据,立即写出到OutputStream或Writer // 不积累在内存中 }, params...);
在之前的调用链系列文章中,我们已经对调用链进行了详细介绍,相信大家已经对调用链技术有了基本的了解。
1. 什么是 MQ,有什么作用? MQ 就是消息中间件,它的作用有异步,解耦,削峰。 ---- 2. 市场上有很多 MQ 产品,我们要如何选择? 常见的 MQ 有 ActiveMQ,它是老牌的 MQ,性能不算太好;还有 RocketMQ,是阿里巴巴开源的 MQ,性能卓越,但是社区不活跃;RabbitMQ,性能十分强悍,社区活跃,唯一的缺点就是它不是 java 语言编写的,难以做二次开发;还有 kafka,一般用于大数据领域。我们可以根据自己的系统的并发量,以及是否要做二次开发等来确定使用哪种
之前发了一篇Reactor到WebFlux,WebFlux整套技术栈是由Spring提供的,Pivotal致力于解决java在云平台上的工作负载。
方向不对努力白费,Java技术的学习并不是一蹴而就的,正确的学习方向能让你事半功倍,如果你想在自己的Java学习之初就了解学Java又好又快的方法,那么这篇文章就是为你准备的。 1Java SE部分 1、java基础:基础语法;面向对象(重点);集合框架(重点);常见类库API; 2、java界面编程:AWT;事件机制;Swing; 3、java高级知识:Annotation;IO和NIO、AIO;多线程、线程池;阻塞、非阻塞、异步网络通信;反射、动态代理; 2JDBC编程 4、SQL基础:基础SQL语句;
Vertx是一个高效的异步框架,支持Java、Scala、JavaScript、Kotlin等多种语言。在非性能调优的场景下,TPS可以高达2-3万,同时,支持多种数据源也提供了异步支持。
常用的主流开源数据库连接池有C3P0、DBCP、Tomcat Jdbc Pool、BoneCP、Druid等
ActiveMQ是最常用、特性最丰富的消息中间件,通常用于消息异步通信、削峰解耦等多种场景,是JMS规范的实现者之一。功能丰富到什么程度呢?支持大部分消息协议,而且支持XA。
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询
是。Apache Phoenix用于OLTP(在线事务处理)用例,而不用于OLAP(在线分析处理)用例。虽然,您可以使用Phoenix进行实时数据提取,并将其作为主要用例。
曾经迷惘过,一直想知道java的具体学习路线,看过了许许多多的java经验分享的帖子,评论,以及其他各种培训机构所谓的学习路线,发现没有一个符合我个人需求的学习路线,根据个人实际的经历,结合多种书籍(其中个人觉得“疯狂java讲义”这本书写的特别好,所以大部分是根据这本书整理的),特别整理出了下面的java学习路线,跟大家分享,觉得好的话,希望大家多多指点,下面进入主题: 一、Java SE部分
J2EE(Java2 Enterprise Edition) 刚出现时一般会用于开发企业内部的应用系统,特别是web应用,所以渐渐,有些人就会把J2EE和web模式画上了等号。但是其实 J2EE 里面并不仅仅是web,可以看到很多其中的规范都是通用的,目的是为了高效开发出健壮的服务企业业务模式的应用系统。J2EE中也是可以没有web界面的应用,而现在面向大众用户开发的网站往往也会使用到很多的J2EE的技术,所以J2EE和web开发的概念都是融合在了一起了。 📷 我本人在JAVA开发刚入行的时候,也是做了不少
MySQL的主从复制和读写分离两者有着紧密的联系,首先要部署主从复制,只有主从复制完成了才能在此基础上进行数据的读写分离;
Spring 总共大约有 20 个模块, 由 1300 多个不同的文件构成。 而这些组件被分别整合在核心容器(Core Container) 、 AOP(Aspect Oriented Programming)和设备支持(Instrmentation) 、数据访问与集成(Data Access/Integeration) 、 Web、 消息(Messaging) 、 Test等 6 个模块中。 以下是 Spring 5 的模块结构图:
现在 主流的数据库连接池有:Proxool、C3P0、DBCP、tomcat-jdbc、Druid。其中tomcat-jdbc是tomcat服务器比较可靠的 数据库连接池。 Tomcat 在 7.0 以前的版本都是使用commons-dbcp做为连接池的实现,但是DBCP存在一些问题: DBCP 是单线程的,为了保证线程安全会锁整个连接池 DBCP 性能不佳 DBCP 太复杂,超过60个类,发展滞后。 因此,通常J2EE中还会使用其它的高性能连接池,如C3P0,还有阿里系
亲爱的社区小伙伴们,Apache Doris 2.1.5 版本已于 2024 年 7 月 24 日正式发布。2.1.5 版本在湖仓一体、多表物化视图、半结构化数据分析等方面进行了全面更新及改进,同时在倒排索引、查询优化器、查询引擎、存储管理等 10 余方向上完成了若干问题修复,欢迎大家下载使用。
本篇其实是承接前面两篇的,都是讲定位线上的c3p0数据库连接池,发生连接泄露的问题。
这篇主要写写我初学时对WebFlux的一些疑问,不知道大家在看上一篇文章的时候有没有相应的问题呢?
这篇文章承接上篇文章,没有看过的小伙伴可以先去看上篇SpringFlux入门(上篇),涉及到的两个重要的对象,Flux和Mono来看下官网是怎么介绍的
不论是Java自带的Future框架,还是 Spring WebFlux,还是 Vert.x,他们都是一种非阻塞的基于Ractor模型的框架(后两个框架都是利用netty实现)。
实体类、mapper接口、mapper映射文件、Service接口、service实现类
针对不同的JDK需要引入对应的HikariCP,详见:Github项目地址 。 以JDK8为例子,在项目中引入如下依赖:
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