sharding-jdbc读写分离与分表

最新推荐文章于 2022-08-09 13:24:54 发布

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#spring #java #sharding #分表 #读写分离

本文介绍了如何利用Sharding-JDBC进行数据库的读写分离和分表操作。在实践中，注意SnowflakeIdWorker生成的uuid可能出现偶数问题，解决方案是在末尾附加随机整数。此外，分表字段要求为整数类型。

# 数据库名称master1为写库，slave0为读库
sharding.jdbc.datasource.names=master1,slave0

#主从服务器分布在2台服务器上
# 主数据库配置
sharding.jdbc.datasource.master1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.master1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.master1.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/anti_fake?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=GMT%2b8
sharding.jdbc.datasource.master1.username=root
sharding.jdbc.datasource.master1.password=root
# 从数据库配置
sharding.jdbc.datasource.slave0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.slave0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.slave0.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/anti_fake?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=GMT%2b8
sharding.jdbc.datasource.slave0.username=root
sharding.jdbc.datasource.slave0.password=root
# 配置读写分离
# 配置