分开分表 分布式事物

最新推荐文章于 2024-01-18 18:01:48 发布
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TIDB介绍_分布式国产开源关系型数据库_支持OLTP在线事物交易类数据处理_支持OLAP在线流式数据处理_应用场景介绍_支持高并发,低延时,数据一致性,高可用---大数据工作笔记0186
添柴程序猿的专栏
04-01 390
然后我们再来看,他支持这个OLTP,支持在线事务处理,表示可以用来处理交易数据,然后OLAP,表示支持在线数据分析,支持流式数据在线处理。可以看到首先是一款关系型数据库,支持分布式,同时支持数据分析和事物处理.兼容MySQL5.7协议和MySQL生态。可以看到金融可用因为支持在线事物OLTP,实时这个HTAP后面说,分布式,扩展,云原生后面说。支持多数据源,满足高并发,低延时,数据一致性,高可用。使用HTAP,可以实现统一,实时 和弹性的特点,另外。支持实时分析,支持实时写入,实时查询。
图灵最强诸葛老师最新分享：分布式服务框架原理与实践.pdf篇
m0_67322837的博客
04-02 1582
如何实现高容量大并发数据库服务 | 数据库分布式架构设计 ？ 一为什么要做分布式数据库架构改造？ 云计算大数据时代，传统的数据库架构已经无法支撑企业高容量的数据增长，满足高并发的业务需求。对企业数据库进行分布式架构设计，打破了数据库资源不够用的天花板的同时，还能根据企业业务发展状况，随时平滑扩容。 二分布式数据库架构改造，如何做？ 数据库分布式改造要遵循“循序渐进”的拆分原则 拆分方式有垂直拆分和水平拆分两种，选择拆分方式要根据企业自身业务发展需要。 一般来说，是先做垂直拆分，再...
分布式分库分表
lastingboy的博客
01-18 3019
Sharding-JDBC可以进行分库分表，同时又可以解决分库分表带来的问题，它的核心功能是：数据分片和读写分离。
分布式：分库分表
starbxx的博客
08-05 778
移动互联网时代，海量的用户每天产生海量的数量，比如： 用户表 订单表 交易流水表 以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的...
分布式事物
Faker_Wang的博客
11-18 819
一、什么事分布式事物？ 分布式事物，就是在分布式系统中运行的事物，由多个本地事物组成。在分布式场景下，事物可能来自与不同的系统，不同的集群。 分布式事物的基本特性   分布式事物是由多个事物的组合，那么，事物的特征ACID也就是分布式事务的基本特征。 原子性（Atomicity），即事务最终的状态只有两种，全部执行成功和全部不执行。若处理事务的任何一项操作不成功，就会导致整个事务失败。一旦操作失败，所有操作都会被取消（即回滚），使得事务仿佛没有被执行过一样。 一致性（Consistency），是指事务操
谐云课堂 | 一文详解分布式改造理论与实战
HarmonyCloud_的博客
10-20 781
简单来说，微服务是很小的服务，一个服务可能负责几个功能或者一个业务，是一种面向SOA架构的，服务之间也是通过RPC来交互或者是webservice来交互的，这个服务可以单独部署运行，每个微服务都是由独立的小团队开发，测试，部署，上线，负责它的整个生命周期。相比单机过程调用，网络通信最让人头疼的是超时：节点 A 向节点 B 发出请求，在约定的时间内没有收到节点 B 的响应，那么 B 是否处理了请求，这个是不确定的，这个不确定会带来诸多问题，最简单的，是否要重试请求，节点 B 会不会多次处理同一个请求。
MySQL十九：分库分表实践
l688899886的博客
07-19 1859
大型应用系统需要处理大量用户的请求，比如微信，美团，淘宝等每天都会产生海量的数据，我们知道当数据量或者请求数达到一定数量之后，数据库就会产生性能瓶颈，而为了缓解数据量的压力，比较普遍的方案一方面是使用NoSQL，而另一方面就是分库分表。通过以上分别对【垂直分表、垂直分库，水平分表、水平分库】的分析，可以看出来无论是分库还是分表，垂直划分和水平划分的时候，他们的优缺点很类似，所以接下来总结一下分库分表解决了什么问题/引发什么问题。随着业务快速发展，数据库中的数据量猛增，所有的数据限制在一台服务器，...
你应该了解的一些数据库概念！RDBMS vs NoSQL，分布式 vs 集群 ，分区 分表 分片 分库
我本可以
01-02 1561
NoSql的全称为Not Only SQL，泛指非关系型数据库，是对关系型数据库的一种补充，特别注意补充这两个字，这意味着NoSql与关系型数据库并不是对立关系，二者各有优劣，取长补短，在合适的场景下选择合适的存储引擎才是正确的做法。
分布式技术之分库分表
MineCodelife的博客
02-19 652
数据切分 简单的说，就是通过某种条件，将我们之前存储在一台数据库上的数据，分散到多台数 据库中，从而达到降低单台数据库负载的效果。数据切分，根据其切分的规则，大致分为两种类 型，垂直切分和水平切分。 垂直切分 就是按照不同的表或者Schema切分到不同的数据库中。 优点： 拆分后业务清晰，拆分规则明确； 系统之间容易扩展和整合； 数据维护简单 缺点： 部分业务表无法join，只能通过接口调用，提升了系统的复杂度； 跨库事务难以处理； 垂直切分后，某些业务数据过于庞大，仍然存在单体性能瓶颈
【分布式架构之旅-理论篇】数据库分库分表
cmazxiaoma的博客
12-26 316
前言 储备知识ing，很久之前写的。 MySQL集群MySQL官方提供的是mysql-proxy方案，主要解决了高并发的问题，但是没有解决高可用的问题。一般项目都是读多写少。读的操作让mysql-slave去处理，写的操作让mysql-master去处理，这减少对主库的访问压力。高可用问题体现在mysql-proxy宕了和单点故障(如果我mysql-master出现了故障，那一切不就GG了)方面
spark的行动算子aggregate函数
weixin_43862280的博客
10-27 300
object Demo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new ConfigProperties(“xxx”) // 测试 val sparkConf = new SparkConf().setAppName(“app.name”).setMaster(“local”) // 测试 val sc = new SparkContext(sparkConf) val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,
分布式-分库分表
白天不懂夜的黑的博客
04-28 628
一.分表 分表:就是把一个表的数据放到多个表中，然后查询的时候你就查一个表。比如按照用户 id 来分表，将一个用户的数据就放在一个表中。然后操作的时候你对一个用户就操作那个表就好了。这样可以控制每个表的数据量在可控的范围内，比如每个表就固定在 200 万以内。 二.分库 分库是啥意思？就是你一个库一般我们经验而言，最多支撑到并发 2000，一定要扩容了，而且一个健康的单库并发值你最好保持在每秒 1...
分布式之分库分表
xing__meng的博客
12-28 262
分表分库的两种方法 垂直切分 – 垂直分库：把库中的表按照功能或者按照访问量或者按照关系划分出来，分别存放在不同的库中 – 垂直分表：把某个表的部分字段划分出来，比如一个表中有些字段是经常需要访问，有些字段是很少访问的，可以把经常访问的和不经常访问的分别存放在不同的表中 水平切分 – 某个表中数据过于庞大，可以把这些数据按照某种规则划分出来，存放在不同的库但是结构相同的表中 分库分表策略 ...
分布式事物理解
afeiod的专栏
05-16 496
1. 单机事物理解：    具有ACID特性才能算是事物，    A: 原子性  ， 即 事物的组成部分 要么全部执行，要么都不执行。   C:  一致性 ，即 事物内的 数据状态在执行过程中整体必须保持一致， eg: 事物1：A转100给B，事物2: B转100给C ；  在事物1：A-100执行过程中，事物2访问A帐号扔为100执行了转账操作给C，而事物1 也能正常执行A-100转给B
分布式事物详解
baixiaoshi的专栏
01-03 541
分布式事物又一个很著名的理论就是CAP理论CAP理论C : consistency(一致性) A : availability(可用性) P ：partition tolerance（分区容错性）一致性 强一致性 弱一致性 最终一致性 强一致性：更新之后所有从副本取到的都是最新值 弱一致性：更新之后其他副本不能立即取到最新值 最终一致性：有些副本刷新了，有些副本没有刷新，但是最后总是会刷新的，这其中
分布式事务的解决方案
weixin_30335353的博客
06-26 146
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。 一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本） 可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更...
分布式系统-分库分表
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七叔的博客
01-14 1万+
搞明白分库分表的具体具体概念和逻辑
ShardingSphere 自动分表 java分布式项目
最新发布
10-29
在Java分布式项目中使用ShardingSphere实现自动分表，可按以下方式进行： #### 引入依赖 在Maven项目的`pom.xml`文件中添加ShardingSphere-JDBC的依赖： ```xml <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId> <version>5.3.2</version> </dependency> ``` #### 配置数据源和分表规则 可以使用Java代码或者YAML文件来配置数据源和分表规则。以下是使用Java代码配置的示例： ```java import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.ShardingRuleConfiguration; import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.TableRuleConfiguration; import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.strategy.StandardShardingStrategyConfiguration; import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.ShardingDataSourceFactory; import javax.sql.DataSource; import java.sql.SQLException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Properties; public class ShardingDataSourceConfig { public static DataSource getShardingDataSource() throws SQLException { // 配置真实数据源 Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>(); // 这里需要根据实际情况配置数据源，例如使用HikariCP // dataSourceMap.put("ds0", createDataSource("ds0")); // 配置分表规则 ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration(); // 配置订单表分表规则 TableRuleConfiguration orderTableRuleConfig = new TableRuleConfiguration("t_order", "ds0.t_order_${0..9}"); orderTableRuleConfig.setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("order_id", new PreciseTablesShardingAlgorithm())); shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(orderTableRuleConfig); // 创建ShardingDataSource return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfig, new Properties()); } } ``` 其中`PreciseTablesShardingAlgorithm`是自定义的精确分表算法，示例代码如下： ```java import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm; import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import java.util.Collection; public class PreciseTablesShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> { @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) { Long value = preciseShardingValue.getValue(); // 后缀 String postfix = String.valueOf(value % 10); for (String availableTargetName : availableTargetNames) { if (availableTargetName.endsWith(postfix)) { return availableTargetName; } } throw new UnsupportedOperationException(); } } ``` #### 使用ShardingDataSource进行数据库操作 在项目中使用配置好的`ShardingDataSource`进行数据库操作，示例代码如下： ```java import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import javax.sql.DataSource; public class ShardingTableExample { public static void main(String[] args) throws SQLException { DataSource dataSource = ShardingDataSourceConfig.getShardingDataSource(); try (Connection connection = dataSource.getConnection(); PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("SELECT * FROM t_order WHERE order_id = ?")) { preparedStatement.setLong(1, 123L); try (ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery()) { while (resultSet.next()) { // 处理查询结果 } } } } } ```
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