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SpringBoot 2.x ShardingSphere读写分离实战
Slave 数据库中的数据要一致； Master 开启二进制日志， Master 和 Slave 的 server_id 在局域网内必须唯一； 主从配置的简要步骤 Master 上的配置 1.安装数据库； 2. 的地址、 用户、 密码等信息（此步仅双向主从时需要) 开启同步 查看状态 1.主从服务器分别作以下操作： 1.1、版本一致 1.2、初始化表，并在后台启动mysql 1.3、修改root的密码 2. ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1; 从数据库会自动同步 2. 可以查询看到走的从数据库 2.打开浏览器访问: http://localhost:8080/insert?id=1&name=lhd&age=12 插入一条数据 控制台打印: ?
1.2K20发布于 2019-06-26 - 来自专栏算法之名
Springboot2使用shardingsphere分表攻略
假设我们有一个table_data表，现在要将其分成5个分表table_data0、table_data1、table_data2、table_data3、table_data4 ? 我们要使用的是shardingsphere的shardingjdbc模块，添加pom如下（该版本为Apache最新孵化版本） <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId> <version>4.0.0-RC1</version> </dependency> 因为我使用的是mysql8的版本，配置文件如下 spring: shardingsphere useSSL=FALSE&serverTimezone=GMT%2B8 username: root password: ***** type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource table_data2中如下 ? table_data3中如下 ? table_data4中如下 ? 我们可见这些数据被很好的分配到了5张不同的表中，证明分表对批量插入有效。
2.4K20发布于 2019-08-20 - 来自专栏JAVA杂谈
Springboot2.x + ShardingSphere 实现分库分表
开发准备 分库分表常用的组件就是shardingsphere，目前已经是apache顶级项目，这次我们使用springboot2.1.9 + shardingsphere4.0.0-RC2（均为最新版本 假设有一张订单表，我们需要将它分成2个库，每个库三张表，根据id字段取模确定最终数据的位置，数据库环境配置如下： 172.31.0.129 blog t_order_0 t_order_1 t_order _2 172.31.0.131 blog t_order_0 t_order_1 t_order_2 三张表的逻辑表为t_order，大家可以根据建表语句准备好其他所有数据表。 java.version> <mybatis-plus.version>3.1.1</mybatis-plus.version> <sharding-sphere.version>4.0.0-RC2< = ds$->{id % 2} # 具体分表策略 # 节点 ds0.t_order_0,ds0.t_order_1,ds1.t_order_0,ds1.t_order_1 spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes
1.2K30发布于 2019-10-19 - 来自专栏IT者
ShardingSphere介绍
概述 简介 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy ShardingSphere-Sidecar（TODO） 混合架构 解决方案 线路规划 ShardingSphere GitHub地址：https://github.com/apache/shardingsphere ShardingSphere 官网：https://shardingsphere.apache.org ShardingSphere 站在数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和可插拔是 Apache ShardingSphere 的核心概念。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。 通过混合使用 ShardingSphere-JDBC 和 ShardingSphere-Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构
1.1K30编辑于 2022-10-31 - 来自专栏JAVA葵花宝典
SpringBoot 2.x ShardingSphere分库分表实战
简介sharding-sphere 官网地址: https://shardingsphere.apache.org/ ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由 ShardingSphere定位为关系型数据库中间件，旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的关系型数据库。 --shardingsphere start--> <! --shardingsphere end--> <! 对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如: user$->{id % 2} 表示user表根据id模2，而分成2张表，表名称为user0到user_1。
1.7K40发布于 2019-07-12 - 来自专栏李浩东的博客
SpringBoot 2.x ShardingSphere分库分表实战
简介sharding-sphere 官网地址: https://shardingsphere.apache.org/ ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由 ShardingSphere定位为关系型数据库中间件，旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的关系型数据库。 --shardingsphere start--> <! --shardingsphere end--> <! 对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如: user$->{id % 2} 表示user表根据id模2，而分成2张表，表名称为user0到user_1。
1.8K20发布于 2019-06-26 - 来自专栏Linyb极客之路
SpringBoot 2.x ShardingSphere分库分表实战
简介sharding-sphere 官网地址: https://shardingsphere.apache.org/ ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由 --shardingsphere start--> <! --shardingsphere end--> <! 对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如: user$->{id % 2} 表示user表根据id模2，而分成2张表，表名称为user0到user_1。 id=2&name=lhd&age=13 http://localhost:8080/insert?
2K40编辑于 2022-03-10 - 来自专栏Java架构师进阶
SpringBoot 2.x ShardingSphere分库分表实战
简介sharding-sphere 官网地址: https://shardingsphere.apache.org/ ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由 ShardingSphere定位为关系型数据库中间件，旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的关系型数据库。 lombok 1.18.8 org.springframework.boot spring-boot-maven-plugin 2. 对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如: user$->{id % 2} 表示user表根据id模2，而分成2张表，表名称为user0到user_1。 id=2&name=lhd&age=13 http: //localhost:8080/insert?
1.6K10发布于 2019-06-05 - 来自专栏晏霖
ShardingSphere 数据分片
我们今天用ShardingSphere 给大家演示数据分片，包括分库分表、只分表不分库进行说明。 下一节有时间的话在讲讲读写分离吧。 代码案例 总结 ---- ShardingSphere介绍 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy ShardingSphere的功能能帮助我们做什么 数据分片 读写分离 编排治理 分布式事务 2016年初Sharding-JDBC被开源，这个产品是当当的，加入了Apache 后改名为 ShardingSphere ，mycat和ShardingSphere是同类型的中间件，主要的功能，数据分片和读写分离两个都能去做，但是姿势却有很大的差别， 从字面意义上看Sharding 含义是分片、碎片的意思，所以不难理解ShardingSphere for (String each : availableTargetNames) { if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 2
2.2K40发布于 2019-06-26 - 来自专栏后端技术学习
shardingSphere学习一
在shardingSphere1.0中，在看到mybatis的列子中，我们可以看到需要配置：mybatisContext.xml和shardingContext.xml。 ? 数据库分片策略、表分片策略 而分片策略的方法： 1.TableShardingStrategy 表分片策略 SingleKeyModuloTableShardingAlgorithm 单key模表分片算法 2. DatabaseShardingStrategy 数据源分片策略 SingleKeyModuloDatabaseShardingAlgorithm 单key模库分片算法 如图所示，图片来自shardingSphere
29230发布于 2021-07-23 - 来自专栏小四的技术文章
ShardingSphere数据分片
前言 上一篇我们说了ShardingSphere的读写分离，使用读写分离能够减轻单库的读写操作，从而提升数据库的吞吐量，但是当数据库中表的数据量到达一定数量时，我们可能就会需要进行分片了， 分片又分为垂直分片和水平分片 ShardingSphere数据分片实战 使用ShardingSphere数据分片，我们只需通过简单的配置就能实现，ShardingSphere帮我们屏蔽了底层逻辑，我们也可通过ShardingSphere spring: shardingsphere: mode: type: Standalone repository: type: File 分片算法 ShardingSphere的分片算法有多种，我们也可以自己实现一套分片算法，通过SPI，分片算法的顶层接口是ShardingAlgorithm，目前实现了多种算法。 关于ShardingSphere的数据分片，我们就说到这里，感谢你的观看，我们下期再见 ShardingSphere数据库读写分离
1.4K21编辑于 2022-07-26 - 来自专栏Hadoop数据仓库
（一）ShardingSphere介绍
2. ShardingSphere-Proxy ShardingSphere-Proxy定位为透明化的数据库代理，提供封装了数据库二进制协议的服务端版本，用于完成对异构语言的支持。 （2）单机模式 能够将数据源和规则等元数据信息持久化，但无法将元数据同步至多个ShardingSphere实例，无法在集群环境中相互感知。 2. DistSQL DistSQL（Distributed SQL）是ShardingSphere特有的操作语言。 ShardingSphere的可插拔架构划分为三层，它们是L1内核层、L2功能层、L3生态层。 ShardingSphere目前实现了MySQL和PostgreSQL协议。它为数据库提供了分布式协作的能力，同时将一部分数据库特性抽象到了上层，进行统一管理，以降低用户的使用难度。 2.
6.8K35编辑于 2022-05-26 - 来自专栏读写分离
ShardingSphere实现读写分离
target=https%3A%2F%2Fgitee.com%2Fcreyanghang%2Fspring-example%2Ftree%2Fmaster%2Fspring-shardingsphere spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere </groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version name: sharging-jdbc-demo profiles: active: dev 复制 application-dev.yml: # 读写分离配置 spring: shardingsphere 写入主数据源后，查询主数据库中数据是否写入，从数据库数据是否正常同步 2.2、事务测试 为了保证主从库间的事务一致性，避免跨服务的分布式事务，ShardingSphere-JDBC的主从模型中，事务中的数据读写均用主库
67541编辑于 2023-10-26 - 来自专栏SpringBoot教程
ShardingSphere实现读写分离
spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere </groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version ，查询主数据库中数据是否写入，从数据库数据是否正常同步 2.2、事务测试 为了保证主从库间的事务一致性，避免跨服务的分布式事务，ShardingSphere-JDBC的主从模型中，事务中的数据读写均用主库 slave1，slave2，slave1，slave2。 权重 1：2 load-balancer-name: alg_random # 随机 访问6次：slave2，slave2，slave1，slave2，slave2，slave1，slave1。
89710编辑于 2023-02-16 - 来自专栏FoamValue
「ShardingSphere」SQL 路由引擎
对源码有兴趣的同学可以阅读 shardingsphere-route.jar 包。
84750发布于 2020-10-09 - 来自专栏温安适的blog
分库分表-ShardingSphere
UUID，无序，写入性能差 snowflake·： ShardingSphere提供这个算法， 有序，写入性能好，生成性能无上限。 利用Redis作为发号器： String 类型 key：yyyyMMddHHmmssSSS value： 序号 防止时钟不准，key的有效时间为：30s，生产性能受到redis限制，一般业务够用 ShardingSphere 分片流程 分片流程：解析--> 路由->改写->执行->归并 解析 SQLParserEngine 1.解析成AST 语法树 官网图片如下： 2.提取SQLSegment 3.填充SQL语句 SQLStatement 标准类图，ShardingSphere 改写部分的 略有不同。
82621编辑于 2023-10-16 - 来自专栏SpringBoot教程
ShardingSphere-JDBC垂直分片
文章目录 前言 1、准备服务器 1.1、创建server-user容器 1.2、创建server-order容器 2、程序实现 2.1、创建实体类 2.2、创建Mapper 2.3、配置垂直分片 3、测试垂直分片 常见错误 前言 垂直分片介绍 ShardingSphere读写分离 完整代码已上传Gitee 1、准备服务器 服务器规划：使用docker方式创建如下容器 db服务器：容器名server-user /当没有配置shardingsphere-jdbc的分布式序列时，自动依赖数据库的主键自增策略 @TableId(type = IdType.AUTO) private Long id; Order> { } @Mapper public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { } 2.3、配置垂直分片 # 垂直分片 spring: shardingsphere 常见错误 ShardingSphere-JDBC远程连接的方式默认的密码加密规则是：mysql_native_password 因此需要在服务器端修改服务器的密码加密规则，如下： ALTER USER
33220编辑于 2023-02-16 - 来自专栏Hadoop数据仓库
ShardingSphere实践（8）——影子库
背景 2. 核心概念 3. 使用规范 （1）支持项 （2）不支持项 二、实现细节 1. 整体架构 2. 影子规则 3. 路由过程 4. 影子判定流程 （1）DML 语句 （2）DDL 语句 5. ShardingSphere 关注于全链路压测场景下，数据库层面的解决方案。将压测数据自动路由至用户指定的数据库，是 ShardingSphere 影子库模块的主要设计目标。 2. 整体架构 ShardingSphere 通过解析 SQL，对传入的 SQL 进行影子判定，根据配置文件中用户设置的影子规则，路由到生产库或者影子库，如下图所示。 2. -5.1.1-shardingsphere-proxy-bin/bin/stop.sh /root/apache-shardingsphere-5.1.1-shardingsphere-proxy-bin /shardingsphere-proxy/distsql/syntax/rql/rule-query/shadow/ https://shardingsphere.apache.org/document
2K51编辑于 2022-08-30 - 来自专栏Hadoop数据仓库
ShardingSphere实践（6）——弹性伸缩
ShardingSphere-Scaling从 4.1.0 版本开始向用户提供，当前处于 alpha 开发阶段。 2. 核心概念 弹性伸缩作业：指一次将数据由旧规则迁移至新规则的完整流程。 三、用例测试 本节演示两个例子，例1是从MySQL实例迁移到ShardingSphere-Proxy，例2是对现有数据库节点进行扩容。 -5.1.1-shardingsphere-proxy-bin/lib/ # 重启Proxy /root/apache-shardingsphere-5.1.1-shardingsphere-proxy-bin Match raw data of records. | SQL92,openGauss,PostgreSQL,MySQL,MariaDB,H2,Oracle,SQLServer | ShardingSphere ),(12,6,4,40),(13,7,1,10),(14,7,2,20),(15,8,3,30),(16,8,4,40); ShardingSphere-Proxy只支持对非分片表使用
4.6K21编辑于 2022-06-12 - 来自专栏Hadoop数据仓库
ShardingSphere实践（3）——数据分片
尽量透明化分库分表所带来的影响，让使用方尽量像使用一个数据库一样使用水平分片之后的数据库集群，是ShardingSphere数据分片模块的主要设计目标。 2. ShardingSphere的优化 ShardingSphere 进行了 2 个方面的优化。 首先，采用流式处理 + 归并排序的方式来避免内存的过量占用。 与直觉不同，大多数人认为ShardingSphere会将 1,000,010 * 2 记录全部加载至内存，进而占用大量内存而导致内存溢出。 （2）SQL解析引擎 SQL解析作为分库分表类产品的核心，其性能和兼容性是最重要的衡量指标。ShardingSphere的SQL解析器经历了三代产品的更新迭代。 （2）自动化执行引擎 ShardingSphere最初将使用何种模式的决定权交由用户配置，让开发者依据自己业务的实际场景需求选择使用内存限制模式或连接限制模式。
4.9K21编辑于 2022-06-05
腾讯云开发者
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