数据库中间件影子库设计

最新推荐文章于 2024-08-29 15:23:52 发布
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分类专栏： 数据库结构 文章标签： 数据库
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基于springboot的ShardingSphere5.0.0的自定义影子库的实现(四十七)
笨鸟不会飞
11-27 867
在上个章节我们讲解了三种影子库的实现，那么在本章我们将为大家讲解如何实现一个自定义的影子库算法的实现。 在上个章节中我们为大家讲解了基于行的正则影子库、值匹配影子库和基于标记的影子库算法的实现，但是我们在实现基于行的值匹配的时候发现如果我们的配置的值如果是字符串或者数字，而我们的实体中的字段是Long类型的话会导致无法路由到我们的影子库。 1、影子库源码阅读 ShardingSphere是基于SPI来实现各种可插拔的架构的，那么我们的影子库也是基于SPI的来进行扩展的，因此我们可以通过阅读官方的影子库的.
ShardingSphere 5.x 系列【30】影子库
记录知识、锤炼自我
05-06 564
全链路压测是一项复杂而庞大的工作。 需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压测标识的透传。 通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。 在数据库层面需要做好数据隔离，为了保证生产数据的可靠性与完整性，需要将压测产生的数据路由到压测环境数据库，防止压测数据对生产数据库中真实数据造成污染。 这就要求业务应用在执行 SQL 前，能够根据透传的压测标识，做好数据分类，将相应的 SQL 路由到与之对应的数据源。
ShardingSphere 实践（8）—— 影子库
wzy0623的专栏
06-14 6004
ShardingSphere 影子库：功能详解、实现细节、用例测试
影子数据库
yqling2008
09-18 7026
什么是数据库中的影子文件？ A shadow file is an additional copy of the primary database file(s). More than one shadow file may exist for any given database and these may be activated and de-activated at will usi...
ShardingSphere 影子库、影子表的配置使用与案例代码以及使用过程碰见的问题和原理解析（七）
licigao的博客
11-20 2875
ShardingSphere 影子库、影子表的配置使用与案例代码以及使用过程碰见的问题和原理解析（七）
mysql影子库_CREATE TABLE
weixin_39584529的博客
01-18 713
使用日期做拆分除了可以使用哈希函数做拆分算法，您还可以使用日期函数MM、DD、WEEK或MMDD来作为分表的拆分算法，具体步骤请参见如下示例。建一张表，既分库又分表，分库方式为根据userId列哈希，分表方式为根据actionDate列，按照一周七天来拆分(WEEK(actionDate)计算的是DAY_OF_WEEK)。比如actionDate列的值是2017-02-27，这天是星期一，WEEK...
全链路在线生产数据库压测利器：Apache ShardingSphere 影子库特性升级
ShardingSphere官微
12-17 2046
侯阳SphereEx 中间件研发工程师，Apache ShardingSphere Contributor。目前专注于 ShadowDB 及全链路压测相关的设计和研发。什么是全链路压测随着...
数据优化——分库分表（三）中间件讲解
CabbageDevil成狂成魔之路
05-06 4384
分库分表中间件的类型，PROXY模式，CLIENT模式，sharding
一文入门数据库中间件（ShardingSphere，Sharding-JDBC），从理论到实战，完成数据库主从复制，读写分离，分库分表！！！
weixin_45929082的博客
09-26 1374
注： 大家好我是妈妈的好大儿， 笔者联系方式 QQ：3302254385 微信：yxc3302254385 交个朋友！ 创作不易，三连十分感谢！！！ 文章篇幅过长，有很多理论如果没有耐心！！！可以直接通过目录找到需要的配置文件！！！ 1.基本介绍 详细内容见： https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ ShardingSphere是什么？ Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生
基于springboot的ShardingSphere5.0.0的影子库的实现(四十六)
笨鸟不会飞
11-27 874
在基于微服务的分布式应用架构下，业务需要多个服务是通过一系列的服务、中间件的调用来完成，所以单个服务的压力测试已无法代表真实场景。 在测试环境中，如果重新搭建一整套与生产环境类似的压测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。 因此，业内通常选择全链路压测的方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 1、核心概念 1.1、压测开关 压力测试是一个特定时段的需求，在需要时开启即可，我们可以通过配置文件来开启或者关闭我们的影子库，如下所示： spr.
pygame-shadows:一个简单的 Pygame 影子库
05-31
pygame-阴影 一个简单的 Pygame 影子库 照明文档 这是此 Pygame 照明模块的文档。 请注意，此模块需要 Pygame 2。一些函数和属性已被省略，因为它们主要在内部使用。 有关示例用法，请参阅示例脚本。 在一般用例中，这些功能中的许多功能将是不需要的。 班级 灯箱（[size_x：int，size_y：int，blit_flags=BLEND_RGBA_ADD]） 这是这个模块的主类。 它存储所有的灯和墙壁。 在顶层，它代表灯光的可视区域。 初始化时提供的尺寸通常是您的显示器的尺寸。 blit_flags参数确定LightBox.render()使用的blit_flags标志。 默认情况下，它使用添加标志来添加光值。 但是，可以使用其他标志，例如BLEND_RGBA_MULT 。 BLEND_RGBA_MULT将目标表面与照明表面相乘，这会导致未点亮的区域变暗，而不是
数据库－影子表
了解➔熟悉➔掌握➔精通
01-04 4621
分享一个大牛的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！希望你也加入到人工智能的队伍中来！请点击http://www.captainbed.net 影子表指的是一张真实表“背后”创建的表。当完成建表操作后，可以通过一个原子的重命名操作切换影子表和原表。 例如：如果需要创建user表，则可以先创建user_new表，然后填充好数据，最后和真实表切换。 drop table if exists user_new, user_old; create table user_new like user; ren
全链路压测方案实践
kk_lzvvkpj的博客
08-29 1618
全链路压测是在模拟实际用户使用场景的基础上，通过对整个应用程序栈进行压力测试，评估系统在高负载下的表现。这包括了从用户界面、前端服务、中间件到后端数据库等所有组成部分，以全面了解整个软件系统的性能。全链路压测是一种系统性的性能测试方法，旨在模拟真实用户场景下的完整操作流程，全面评估软件系统在不同压力下的性能表现。这种测试方法对于保证应用程序的高可用性、稳定性和可扩展性至关重要。基于实际的生产业务场景、系统环境，基于真实数据模拟海量的用户请求对整个业务链进行压力测试，并持续调优的过程；
全链路灰度在数据库上我们是怎么做的?
数据库技术
07-21 527
微服务体系架构中，服务之间的依赖关系错综复杂，有时某个功能发版依赖多个服务同时升级上线。我们希望可以对这些服务的新版本同时进行小流量灰度验证，这就是微服务架构中特有的全链路灰度场景，通过构建从网关到整个后端服务的环境隔离来对多个不同版本的服务进行灰度验证。.........
ShardingSphere + OpenSergo，共同提升微服务体系下数据库的性能与稳定
ShardingSphere官微
11-10 487
近日，阿里云 OpenSergo 联合 ShardingSphere 共同发布了面向微服务场景下的数据库治理标准。其中通过结合 Database Plus 以及 Database Mesh 理念，OpenSergo 及 ShardingSphere 社区共同对已有的数据库治理理念、模式、路径等进行了标准化，进一步完善了云原生环境体系下的数据库治理生态。对于此次 ShardingSphere 与 O...
超全性能测试-全链路压测总结，完整一套从环境到脚本详细...
大佬云集技术答疑交流群：743262921(进群暗号:222)
05-26 1667
性能测试，全链路压测在准备阶段，测试同学要做哪些事情呢？环境准备一般来说，需要准备如下三套环境。环境准备阶段，大体的工作事项和分工如下：1、功能验证环境功能验证环境即用来验证技术组件本身的功能正确性和接入性能损耗的环境，有独立的随时可用的环境最好。如果考虑到成本，也可以用线下性能环境来进行验证。实践经验来说，功能验证阶段，要做的事情核心有如下几点：能否快速接入；压测标记是否完整的透传到了数据库表；数据落库或者读库的路由逻辑是否正确；下游或外部调用是否都被mock挡板过滤；
ShardingSphere-JDBC学习笔记
weixin_58482311的博客
01-07 1149
Sharding-JDBC是2015年开源的，早期的定位就是一个分布式数据库的中间件，而在它之前有一个MyCat的产品。使用其实不难的，关键是要找对方法，网上文章千千万，版本也是千奇百怪，初学者看的配置越多可能越不理解，ShardingSphere每个大版本的配置项都有很多改进，所以笔者建议理解每种策略存在的意义，解决问题的思想才是更有价值的。主要是用在压测的场景，比如说你的业务开发完了，需要测试性能，这个时候最好的情况是压测环境和生产的环境是一样的，影子库就是和生产环境的库是一样的，但是数据不同。
有赞全链路压测实战
weixin_33940102的博客
12-17 924
一、前言 有赞致力于成为商家服务领域里最被信任的引领者，因为被信任，所有我们更需要为商家保驾护航，保障系统的稳定性。有赞从去年开始通过全链路压测，模拟大促真实流量，串联线上全部系统，让核心系统同时达到流量峰值： 验证大促峰值流量下系统稳定性 容量规划 进行强弱依赖的划分 降级、报警、容灾、限流等演练 ... 通过全链路压测这一手段，对...
mysql 影子表_Mybatis通过Interceptor来简单实现影子表进行动态sql读取和写入
weixin_39881760的博客
01-19 1334
首先进行Mybatis拦截器介绍拦截器的一个作用就是我们可以拦截某些方法的调用，我们可以选择在这些被拦截的方法执行前后加上某些逻辑，也可以在执行这些被拦截的方法时执行自己的逻辑而不再执行被拦截的方法。Mybatis拦截器设计的一个初衷就是为了供用户在某些时候可以实现自己的逻辑而不必去动Mybatis固有的逻辑。打个比方，对于Executor，Mybatis中有几种实现：BatchExecutor...
你如何理解数据库分库分表？请谈谈在实际项目中如何实现分库分表。
最新发布
04-09
<think>嗯，用户问的是如何理解数据库分库分表以及在实际项目中如何实现。首先，我需要明确分库分表的基本概念，然后结合实际应用场景来阐述。 分库分表主要是为了解决单库单表数据量过大带来的性能问题。比如，当数据量激增时，查询变慢，写入效率下降，甚至可能引发锁竞争等问题。这时候，分库分表就能通过水平拆分或垂直拆分来分散压力。 接下来，用户可能想知道具体的拆分方式。水平分库分表，比如按用户ID哈希或者按时间范围分片；垂直分库分表则是根据业务模块拆分，比如订单和用户信息分开存储。需要解释这两种方式的区别和适用场景。 然后，实际项目中如何实现呢？这里需要考虑路由策略，比如哈希、范围或者配置表。中间件的选择也很重要，比如ShardingSphere、MyCat等，这些工具可以帮助管理分片逻辑，减少开发负担。同时，扩容和数据迁移的问题不能忽视，比如一致性哈希可以减少数据迁移量。 用户可能还会关心分库分表带来的挑战，比如跨分片查询、事务管理、全局主键生成等。需要提到解决方案，例如使用分布式事务框架，或者采用Snowflake算法生成唯一ID。 另外，是否需要分库分表？有时候可能用户的数据量还没到那个程度，过早优化反而增加复杂度。应该先考虑索引优化、读写分离、缓存等手段，如果确实需要再引入分库分表。 最后，要确保回答结构清晰，分点说明，让用户能逐步理解。可能用户是开发人员或架构师，需要实际操作的指导，所以具体的步骤和工具推荐会有帮助。同时，注意使用中文，避免技术术语过于晦涩，必要时举例说明。</think>### 分库分表的核心理解 分库分表是**数据库水平扩展的核心手段**，用于解决单库单表性能瓶颈、存储容量限制和高并发场景下的系统稳定性问题。其本质是通过**数据拆分规则**将数据分散到多个数据库或表中，以降低单点压力。 --- ### 分库分表实现要点 #### 一、拆分维度选择 1. **水平拆分** - **分库**：按业务维度（如用户ID、订单时间）将数据分散到不同数据库 $$ \text{分库规则示例：}\ database\_idx = \text{hash}(user\_id) \% N $$ - **分表**：同一数据库内按规则拆分表（如按时间范围分表） $$ \text{分表规则示例：}\ table\_name = order\_2023Q1 $$ 2. **垂直拆分** - **分库**：按业务模块隔离（用户库、商品库、订单库） - **分表**：将宽表拆分为高频字段表+低频扩展表 #### 二、路由策略设计 1. **哈希路由** - 优点：数据分布均匀 - 缺点：扩容需要数据迁移 ```sql /* 示例：订单表按order_id哈希分8个库 */ SELECT * FROM order_${order_id % 8} WHERE order_id=123 ``` 2. **范围路由** - 优点：支持范围查询 - 缺点：可能产生数据热点 $$ \text{示例：按创建时间分表}\quad create\_time \in [202301,202306] \rightarrow table\_2023H1 $$ 3. **配置表路由** - 使用独立元数据表记录分片规则 ```sql /* 分片元数据表 */ CREATE TABLE sharding_meta ( biz_id BIGINT PRIMARY KEY, db_node VARCHAR(20), table_suffix VARCHAR(10) ); ``` #### 三、技术实现路径 1. **中间件方案**（推荐） - **ShardingSphere**：通过JDBC代理实现透明化分片 - **MyCat**：基于MySQL协议的中间件 - **Vitess**：YouTube开源的MySQL集群方案 2. **客户端分片** - 在ORM框架（如MyBatis）层实现分片逻辑 - 优点：架构简单 - 缺点：业务耦合度高 --- ### 关键挑战与解决方案 1. **分布式查询** - 使用**归并查询**：各分片并行查询后合并结果 - **禁止全表扫描**：必须带分片键查询 2. **全局唯一ID** - **Snowflake算法**： $$ ID = 41位时间戳 + 10位机器ID + 12位序列号 $$ - **数据库号段分配**：预分配ID区间减少DB压力 3. **分布式事务** - **柔性事务**：采用最终一致性方案（SAGA、TCC） - **强一致性**：使用XA协议（性能损耗较大） --- ### 实施建议流程 1. **评估必要性** - 单表数据量超过500万行 - 磁盘IO或CPU持续超过70% - 业务预期有10倍以上增长 2. **灰度验证** - 先拆分非核心业务表（如日志表） - 使用影子表验证拆分规则 3. **数据迁移** - **双写方案**：新老库同时写入 - **增量同步**：使用Binlog同步工具（如Canal） 4. **监控优化** - 监控分片倾斜率 - 建立慢查询报警机制 - 定期执行数据rebalance --- ### 典型误区提醒 1. **过度拆分**：分片数过多会导致连接池耗尽 2. **忽略JOIN**：跨分片JOIN必须业务层实现 3. **事务滥用**：分布式事务成本远高于单库事务 --- 通过合理的分片策略+成熟的中间件选型+渐进式实施，分库分表可有效支撑亿级数据量场景。但需注意：**分库分表是成本较高的架构决策，应先充分优化索引、缓存、SQL等常规手段**。
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