Mycat分片表全局自增主键实现及测试

目录

一、全局序列号介绍

1、本地文件方式

2、数据库方式

3、本地时间戳方式

4、分布式 ZK ID 生成器

5、ZK 递增方式

6、其它方式

二、准备工作

环境

1、在 MySQL 建库

2、在 MySQL 建表

3、配置schema.xml 文件（按月分表）

4、配置 rule.xml 文件

5、配置 server.xml 文件

6、重新启动 mycat

7、查看表分片情况

三、配置方式详解

1、本地文件方式

1.1 修改配置文件 server.xml，指定加密方式为本地文件方式

1.2 在 schema.xml 文件中配置，增加表 t_im_msg_wf，msg_id 为主键，在 mycat_wf$1-3 分片上，分片方式为sharding-by-month

1.3 修改 sequence_conf.properties 文件中做如下配置：

1.4 重新启动 mycat

1.5 插入数据测试

1.6 测试成功总结

2、数据库方式

3、本地时间戳方式

3.1 修改配置文件 server.xml 配置

3.3 在 schema.xml 文件中配置，增加表 t_im_msg_wf，msg_id 为主键，在 mycat_wf$1-3 分片上，分片方式为sharding-by-month

3.4 重启 mycat

3.5 插入测试数据

3.6 测试成功总结

4、分布式 ZK ID 生成器

4.1 配置 zookeeper

4.2 配置 mycat

4.3 上面三个文件修改完成后，复制conf下的所有文件到 conf/zkconf/目录下,并授权

4.4 初始化

4.5 启动 mycat

4.6 测试mycat ZK 分布式ID生成器

4.7 测试成功总结

5、ZK 递增方式（配置同 4）

5.1 配置 sequence_distributed_conf.properties 通过配置文件配置InstanceID

5.2 配置 sequence_distributed_conf.properties 中 INSTANCEID=ZK 就是从ZK 上获取InstanceID

5.3 测试成功总结

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一、全局序列号介绍

在实现分库分表的情况下，数据库自增主键已无法保证自增主键的全局唯一。为此，MyCat 提供了全局 sequence，并且提供了包含本地配置和数据库配置等多种实现方式。

1、本地文件方式

使用服务器本地磁盘文件的方式

2、数据库方式

使用专用数据库方式

3、本地时间戳方式

使用时间戳算法方式

4、分布式 ZK ID 生成器

基于 ZK 与本地配置的分布式 ID 生成器（可以通过 ZK 获取集群（机房）唯一 InstanceID，也可以通过配置文件配置 InstanceID）

5、ZK 递增方式

另一种 ZK 生成方式

6、其它方式

二、准备工作

环境

MySQL：5.7.16

MyCAT：1.6.5

Zookeeper：3.4.9

JDK：1.8.0_144

1、在 MySQL 建库

mysql> create database if not exists mycat_wf1; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) mysql> create database if not exists mycat_wf2; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> create database if not exists mycat_wf3; Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

2、在 MySQL 建表

CREATE TABLE if not exists `t_im_msg_wf` ( `msg_id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `fromid` bigint(20) unsigned NOT NULL, `toid` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `chatfrom` bigint(20) unsigned NOT NULL, `chatto` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `group_id` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '群组id', `shop_id` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `pub_id` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '消息类型：0表示普通类型，1表示平台客服', `channel_id` tinyint(4) DEFAULT '2' COMMENT '区分平台：1表示XXX，2表示XXX', `msg` text COMMENT '消息内容', `ctime` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `msg_sharding_date` date NOT NULL COMMENT '消息分区日期', `ext` text COMMENT '扩展信息json_encode', `source` varchar(10) NOT NULL DEFAULT 'web' COMMENT '信息来源', `type` varchar(16) DEFAULT '' COMMENT '消息类型', `is_read` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '消息状态：1表示已读，0表示未读', `source_ip` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `is_del` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '消息状态：1表示删除，0表示正常', PRIMARY KEY (`msg_id`), KEY `mix_fromto` (`chatfrom`,`chatto`,`is_read`), KEY `mix_fromto2` (`fromid`,`toid`,`is_read`), KEY `idx_group_id` (`group_id`), KEY `idx_ctime` (`ctime`), KEY `idx_msg_date` (`msg_sharding_date`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户聊天记录存储表';

3、配置schema.xml 文件（按月分表）

4、配置 rule.xml 文件 msg_sharding_date partbymonth yyyy-MM-dd 2019-01-01 5、配置 server.xml 文件 wufei msg_wf 6、重新启动 mycat # ./mycat restart Stopping Mycat-server... Stopped Mycat-server. Starting Mycat-server... 7、查看表分片情况 # mysql -uwufei -pwufei -h127.0.0.1 -P3025 mysql> show databases; +--------------------+ | DATABASE | +--------------------+ | msg_wf | +--------------------+ 27 rows in set (0.01 sec) mysql> use msg_wf Database changed mysql> show tables; +------------------+ | Tables in msg_wf | +------------------+ | t_im_msg_wf | +------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> explain select * from t_im_msg_wf; +-----------+---------------------------+ | DATA_NODE | SQL | +-----------+---------------------------+ | mycat_wf1 | select * from t_im_msg_wf | | mycat_wf2 | select * from t_im_msg_wf | | mycat_wf3 | select * from t_im_msg_wf | +-----------+---------------------------+ 3 rows in set (0.04 sec) mysql> show create table t_im_msg_wf \G; *************************** 1. row *************************** Table: t_im_msg_wf Create Table: CREATE TABLE `t_im_msg_wf` ( `msg_id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `fromid` bigint(20) unsigned NOT NULL, `toid` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `chatfrom` bigint(20) unsigned NOT NULL, `chatto` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `group_id` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '群组id', `shop_id` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `pub_id` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '消息类型：0表示普通类型，1表示平台客服', `channel_id` tinyint(4) DEFAULT '2' COMMENT '区分平台：1表示XXX，2表示XXX', `msg` text COMMENT '消息内容', `ctime` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `msg_sharding_date` date NOT NULL COMMENT '消息分区日期', `ext` text COMMENT '扩展信息json_encode', `source` varchar(10) NOT NULL DEFAULT 'web' COMMENT '信息来源', `type` varchar(16) DEFAULT '' COMMENT '消息类型', `is_read` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '消息状态：1表示已读，0表示未读', `source_ip` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `is_del` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '消息状态：1表示删除，0表示正常', PRIMARY KEY (`msg_id`), KEY `mix_fromto` (`chatfrom`,`chatto`,`is_read`), KEY `mix_fromto2` (`fromid`,`toid`,`is_read`), KEY `idx_group_id` (`group_id`), KEY `idx_ctime` (`ctime`), KEY `idx_msg_date` (`msg_sharding_date`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户聊天记录存储表' 1 row in set (0.01 sec) mysql> explain select * from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-01-01'; +-----------+----------------------------------------------------------------+ | DATA_NODE | SQL | +-----------+----------------------------------------------------------------+ | mycat_wf1 | select * from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-01-01' | +-----------+----------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.02 sec) mysql> explain select * from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-02-01'; +-----------+----------------------------------------------------------------+ | DATA_NODE | SQL | +-----------+----------------------------------------------------------------+ | mycat_wf2 | select * from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-02-01' | +-----------+----------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> explain select * from t_im_msg_wf where msg_sharding_date between'2019-03-01' and '2019-03-31'; +-----------+----------------------------------------------------------------------------------------+ | DATA_NODE | SQL | +-----------+----------------------------------------------------------------------------------------+ | mycat_wf1 | select * from t_im_msg_wf where msg_sharding_date between'2019-03-01' and '2019-03-31' | +-----------+----------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 三、配置方式详解 1、本地文件方式 配置方式： 在sequence_conf.properties文件中做如下配置： # default global sequence（这是全局表的设置） GLOBAL.HISIDS= GLOBAL.MINID=10001 GLOBAL.MAXID=20000 GLOBAL.CURID=10000 # self define sequence（下面是自定义表的设置） 其中HISIDS 表示使用过的历史分段(一般无特殊需要可不配置)，MINID 表示最小ID 值，MAXID 表示最大 ID 值，CURID 表示当前ID 值。 server.xml 中配置 0 注：sequnceHandlerType 需要配置为0，表示使用本地文件方式；1 表示专用数据库方式。 使用示例： insert into t_im_msg_wf(msg_id,fromid,toid,chatfrom,chatto,group_id,shop_id,msg,ctime,msg_sharding_date,ext,source,type,source_ip) values( 1187205620286230528,283099513902353978,0,1201367170,0,5166,0,'','2019-01-09 11:03:35','2019-01-09','{"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"}','pandora','higo_buy',169082962); 缺点：当MyCAT 重新发布后，配置文件中的sequence 会恢复到初始值（重启 MyCAT 需要重新配置sequence_conf.properties文件）。 优点：本地加载，读取速度较快。 【本地文件方式详细配置及测试】 1.1 修改配置文件 server.xml，指定加密方式为本地文件方式 0 1.2 在 schema.xml 文件中配置，增加表 t_im_msg_wf，msg_id 为主键，在 mycat_wf$1-3 分片上，分片方式为sharding-by-month 1.3 修改 sequence_conf.properties 文件中做如下配置： #default global sequence GLOBAL.HISIDS= GLOBAL.MINID=10001 GLOBAL.MAXID=20000 GLOBAL.CURID=10000 # self define sequence T_IM_MSG_WF.HISIDS= T_IM_MSG_WF.MINID=1788000601 T_IM_MSG_WF.MAXID=2788000601 T_IM_MSG_WF.CURID=1788000600 1.4 重新启动 mycat 1.5 插入数据测试 插入一条使用T_IM_MSG_WF序列号的数据 insert into t_im_msg_wf(msg_id,fromid,toid,chatfrom,chatto,group_id,shop_id,msg,ctime,msg_sharding_date,ext,source,type,source_ip) values( 1187205620286230529,283099513902353978,0,1201367170,0,5166,0,'','2019-01-09 11:03:35','2019-01-09','{"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"}','pandora','higo_buy',169082962); 查看序列号使用 mysql> select * from t_im_msg_wf \G; *************************** 1. row *************************** msg_id: 1788000601 fromid: 283099513902353978 toid: 0 chatfrom: 1201367170 chatto: 0 group_id: 5166 shop_id: 0 pub_id: 0 channel_id: 2 msg: ctime: 2019-01-09 11:03:35 msg_sharding_date: 2019-01-09 ext: {"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"} source: pandora type: higo_buy is_read: 0 source_ip: 169082962 is_del: 0 1 row in set (0.02 sec) 根据分区间多插入一些数据 mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf; +------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +------------+---------------------+-------------------+ | 1788000602 | 2019-02-07 11:03:35 | 2019-02-07 | | 1788000601 | 2019-01-09 11:03:35 | 2019-01-09 | | 1788000603 | 2019-03-07 11:03:35 | 2019-03-07 | +------------+---------------------+-------------------+ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> explain select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-02-07'; +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | DATA_NODE | SQL | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | mycat_wf2 | select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-02-07' | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.01 sec) mysql> explain select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-01-09'; +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | DATA_NODE | SQL | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | mycat_wf1 | select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-01-09' | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.01 sec) mysql> explain select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-03-07'; +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | DATA_NODE | SQL | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | mycat_wf3 | select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-03-07' | +-----------+----------------------------------- 这些数据在分片上的情况 mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from mycat_wf1.t_im_msg_wf; +------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +------------+---------------------+-------------------+ | 1788000601 | 2019-01-09 11:03:35 | 2019-01-09 | +------------+---------------------+-------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from mycat_wf2.t_im_msg_wf; +------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +------------+---------------------+-------------------+ | 1788000602 | 2019-02-07 11:03:35 | 2019-02-07 | +------------+---------------------+-------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from mycat_wf3.t_im_msg_wf; +------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +------------+---------------------+-------------------+ | 1788000603 | 2019-03-07 11:03:35 | 2019-03-07 | +------------+---------------------+-------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 1.6 测试成功总结 优点：配置简单，本地文件，读写速度快 缺点：导致MYCAT变成有状态的中间件，不利于部署集群 2、数据库方式 数据库方式存在比较明显的缺点，即MYCAT集群切换和保持序列的数据库主从切换之后，不可控内容较多 需要非常仔细的处理这些问题，维护成本较高，虽然实现MYCAT无状态，但有单点问题。 即在数据库中建立一张表，存放sequence名称(name)，sequence当前值(current_value)，步长(increment，int类型每次读取多少个sequence，假设为K)等信息 3、本地时间戳方式 ID= 64 位二进制 (42(毫秒)+5(机器 ID)+5(业务编码)+12(重复累加)  即换算成十进制为19位数的long类型，每毫秒可以并发12位二进制的累加。 3.1 修改配置文件 server.xml 配置 2 3.2 修改 sequence_time_conf.properties 文件配置 #sequence depend on TIME DATAACENTERID=01 #0-31任意整数 WORKID=01 #0-31任意整数   多个个mycat节点下每个mycat配置的 WORKID，DATAACENTERID不同，组成唯一标识，总共支持32*32=1024种组合 3.3 在 schema.xml 文件中配置，增加表 t_im_msg_wf，msg_id 为主键，在 mycat_wf$1-3 分片上，分片方式为sharding-by-month 3.4 重启 mycat 3.5 插入测试数据 插入一条使用本地时间戳方式的数据 mysql> insert into t_im_msg_wf(fromid,toid,chatfrom,chatto,group_id,shop_id,msg,ctime,msg_sharding_date,ext,source,type,source_ip) values(283099513902353978,0,1201367170,0,5166,0,'','2019-01-09 11:03:35','2019-01-09','{"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"}','pandora','higo_buy',169082962); Query OK, 1 row affected (0.03 sec) 暂不支持主键为null如： mysql> insert into t_im_msg_wf(msg_id,fromid,toid,chatfrom,chatto,group_id,shop_id,msg,ctime,msg_sharding_date,ext,source,type,source_ip) values(null,283099513902353978,0,1201367170,0,5166,0,'','2019-01-09 11:03:35','2019-01-09','{"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"}','pandora','higo_buy',169082962); 查看时间戳方式的使用 mysql> select * from t_im_msg_wf \G;  *************************** 1. row *************************** msg_id: 1126345984591400960 fromid: 283099513902353978 toid: 0 chatfrom: 1201367170 chatto: 0 group_id: 5166 shop_id: 0 pub_id: 0 channel_id: 2 msg: ctime: 2019-01-09 11:03:35 msg_sharding_date: 2019-01-09 ext: {"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"} source: pandora type: higo_buy is_read: 0 source_ip: 169082962 is_del: 0 1 row in set (0.00 sec) 根据分区键多插入一些数据 mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf; +---------------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +---------------------+---------------------+-------------------+ | 1126345984591400960 | 2019-01-09 11:03:35 | 2019-01-09 | | 1126347203393228800 | 2019-03-07 11:03:35 | 2019-03-07 | | 1126347125572112384 | 2019-02-07 11:03:35 | 2019-02-07 | +---------------------+---------------------+-------------------+ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> explain select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-01-09'; +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | DATA_NODE | SQL | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | mycat_wf1 | select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-01-09' | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.01 sec) mysql> explain select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-02-07'; +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | DATA_NODE | SQL | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | mycat_wf2 | select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-02-07' | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> explain select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-03-07'; +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | DATA_NODE | SQL | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | mycat_wf3 | select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-03-07' | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 这些数据在分片上的情况 mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from mycat_wf1.t_im_msg_wf; +---------------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +---------------------+---------------------+-------------------+ | 1126345984591400960 | 2019-01-09 11:03:35 | 2019-01-09 | +---------------------+---------------------+-------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from mycat_wf2.t_im_msg_wf; +---------------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +---------------------+---------------------+-------------------+ | 1126347125572112384 | 2019-02-07 11:03:35 | 2019-02-07 | +---------------------+---------------------+-------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from mycat_wf3.t_im_msg_wf; +---------------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +---------------------+---------------------+-------------------+ | 1126347203393228800 | 2019-03-07 11:03:35 | 2019-03-07 | +---------------------+---------------------+-------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 3.6 测试成功总结 是个好方式 优点：不会出现以上两种方式因mycat重启导致sequence重复。 缺点：需要重构 IM 中关联 msg_id 的业务   4、分布式 ZK ID 生成器 配置选项： 3 原理说明： Zk 的连接信息统一在myid.properties 的zkURL 属性中配置。 基于ZK 与本地配置的分布式ID 生成器(可以通过ZK 获取集群（机房）唯一InstanceID，也可以通过配置文件配置InstanceID)ID 结构：long 64 位，ID 最大可占63 位 current time millis(微秒时间戳38 位,可以使用17 年) instanceId（实例ID，可以通过ZK 或者配置文件获取，5 位，也就是十进制0-31） threadId（线程ID，9 位） increment(自增,6 位) 一共63 位，可以承受单机房单机器单线程1000*(2^6)=640000 的并发。 无悲观锁，无强竞争，吞吐量更高 配置文件：sequence_distributed_conf.properties，只要配置里面：INSTANCEID=ZK 就是从ZK 上获取InstanceID。 4.1 配置 zookeeper zookeeper是hadoop的一个子项目 一般生产上需要配置zookeeper集群，奇数个节点，至少三个节点 为了测试mycat的相关特性，我们只搭建一个单节点的zookeeper 安装Zookeeper: # tar -zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz -C /data/monitor/ # cd /data/monitor/zookeeper-3.4.9 将conf目录下的zoo_sample.cfg重命名为zoo.cfg # cd conf # cp zoo_sample.cfg zoo.cfg   # vim zoo.cfg   tickTime=2000 dataDir=/data/hadoop/storage/zookeeper clientPort=2181 initLimit=5 syncLimit=2   启动zookeeper # cd /data/monitor/zookeeper-3.4.9/bin # ./zkServer.sh start | stop 注意：防火墙的配置自行处理 ZooKeeper 分布式模式（搭建生产网络或夸机房分布式的时候再进行补充） 4.2 配置 mycat 修改 myid.properties 文件（注意真正的配置文件中不要再配置参数后再加#的注释，并且检查参数后是否有空格） loadZk=true #使用zk管理mycat和ID zkURL=127.0.0.1:2181 #zk服务器的地址和端口 clusterId=010 #本机房mycat集群的ID myid=01001 #集群内mycat的ID clusterSize=1 clusterNodes=mycat_inf #mycat节点的名称 #server booster ; booster install on db same server,will reset all minCon to 2 #type=server #boosterDataHosts=dn1,dn2 修改 server.xml 文件 3 druidparser 1 修改 sequence_distributed_conf.properties 文件 只要配置里面：INSTANCEID=ZK 就是从ZK 上获取InstanceID,否则通过配置文件配置InstanceID。 NSTANCEID=ZK #代表使用zk CLUSTERID=010 #与myid.properties中的CLUSTERID设置的值相同 # INSTANCEID=01 NSTANCEID=ZK CLUSTERID=010 4.3 上面三个文件修改完成后，复制conf下的所有文件到 conf/zkconf/目录下,并授权 # cp *.txt *.xml *.properties zkconf/ # chown -R zkconf/ 4.4 初始化 # cd /data/mycat-1.6.5/mycat/bin # ./init_zk_data.sh 4.5 启动 mycat 先使用console看看启动是否正常 # ./mycat console Running Mycat-server... wrapper | --> Wrapper Started as Console wrapper | Launching a JVM... jvm 1 | Wrapper (Version 3.2.3) http://wrapper.tanukisoftware.org jvm 1 | Copyright 1999-2006 Tanuki Software, Inc. All Rights Reserved. jvm 1 | jvm 1 | MyCAT Server startup successfully. see logs in logs/mycat.log 正常之后再正常启动 # ./mycat status Mycat-server is not running. # ./mycat start Starting Mycat-server... # ./mycat status Mycat-server is running (48470). 4.6 测试mycat ZK 分布式ID生成器 插入一条使用ZK 分布式ID生成器方式的数据 mysql> insert into t_im_msg_wf(fromid,toid,chatfrom,chatto,group_id,shop_id,msg,ctime,msg_sharding_date,ext,source,type,source_ip) values(283099513902353978,0,1201367170,0,5166,0,'','2019-01-09 11:03:35','2019-01-09','{"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"}','pandora','higo_buy',169082962); Query OK, 1 row affected (0.03 sec) 暂不支持主键为null如： mysql> insert into t_im_msg_wf(msg_id,fromid,toid,chatfrom,chatto,group_id,shop_id,msg,ctime,msg_sharding_date,ext,source,type,source_ip) values(null,283099513902353978,0,1201367170,0,5166,0,'','2019-01-09 11:03:35','2019-01-09','{"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"}','pandora','higo_buy',169082962); 查看ZK 分布式ID生成器方式的使用 mysql> select * from t_im_msg_wf \G; *************************** 1. row *************************** msg_id: 6141013758699405312 fromid: 283099513902353978 toid: 0 chatfrom: 1201367170 chatto: 0 group_id: 5166 shop_id: 0 pub_id: 0 channel_id: 2 msg: ctime: 2019-01-09 11:03:35 msg_sharding_date: 2019-01-09 ext: {"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"} source: pandora type: higo_buy is_read: 0 source_ip: 169082962 is_del: 0 1 row in set (0.00 sec) 根据分区键多插入一些数据 mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf; +---------------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +---------------------+---------------------+-------------------+ | 6141013758699405312 | 2019-01-09 11:03:35 | 2019-01-09 | | 6141021747808337984 | 2019-02-07 11:03:35 | 2019-02-07 | | 6141022380074500224 | 2019-03-07 11:03:35 | 2019-03-07 | +---------------------+---------------------+-------------------+ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> explain select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-01-09'; +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | DATA_NODE | SQL | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | mycat_wf1 | select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-01-09' | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> explain select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-02-07'; +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | DATA_NODE | SQL | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | mycat_wf2 | select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-02-07' | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> explain select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-03-07'; +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | DATA_NODE | SQL | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | mycat_wf3 | select msg_id,ctime,msg_sharding_date from t_im_msg_wf where msg_sharding_date='2019-03-07' | +-----------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 这些数据在分片上的情况 mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from mycat_wf1.t_im_msg_wf; +---------------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +---------------------+---------------------+-------------------+ | 6141013758699405312 | 2019-01-09 11:03:35 | 2019-01-09 | +---------------------+---------------------+-------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from mycat_wf2.t_im_msg_wf; +---------------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +---------------------+---------------------+-------------------+ | 6141021747808337984 | 2019-02-07 11:03:35 | 2019-02-07 | +---------------------+---------------------+-------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from mycat_wf3.t_im_msg_wf; +---------------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +---------------------+---------------------+-------------------+ | 6141022380074500224 | 2019-03-07 11:03:35 | 2019-03-07 | +---------------------+---------------------+-------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 4.7 测试成功总结 只是ID 非递增。 5、ZK 递增方式（配置同 4） 4 druidparser 1 5.1 配置 sequence_distributed_conf.properties 通过配置文件配置InstanceID INSTANCEID=01 CLUSTERID=010 插入多条使用递增ZK 分布式ID生成器方式的数据，并查看 mysql> insert into t_im_msg_wf(fromid,toid,chatfrom,chatto,group_id,shop_id,msg,ctime,msg_sharding_date,ext,source,type,source_ip) values(283099513902353978,0,1201367170,0,5166,0,'','2019-01-09 11:03:35','2019-01-09','{"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"}','pandora','higo_buy',169082962); Query OK, 1 row affected (0.06 sec) mysql> insert into t_im_msg_wf(fromid,toid,chatfrom,chatto,group_id,shop_id,msg,ctime,msg_sharding_date,ext,source,type,source_ip) values(283099513902353978,0,1201367170,0,5166,0,'','2019-02-07 11:03:35','2019-02-07','{"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"}','pandora','higo_buy',169082962); Query OK, 1 row affected (0.04 sec) mysql> insert into t_im_msg_wf(fromid,toid,chatfrom,chatto,group_id,shop_id,msg,ctime,msg_sharding_date,ext,source,type,source_ip) values(283099513902353978,0,1201367170,0,5166,0,'','2019-03-07 11:03:35','2019-03-07','{"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"}','pandora','higo_buy',169082962); Query OK, 1 row affected (0.03 sec) mysql> select msg_id,msg_sharding_date from t_im_msg_wf order by msg_id asc; +------------+-------------------+ | msg_id | msg_sharding_date | +------------+-------------------+ | 2788000603 | 2019-01-09 | | 3788000604 | 2019-02-07 | | 4788000605 | 2019-03-07 | +------------+-------------------+ 3 rows in set (0.02 sec) 5.2 配置 sequence_distributed_conf.properties 中 INSTANCEID=ZK 就是从ZK 上获取InstanceID NSTANCEID=ZK CLUSTERID=010 插入多条使用递增ZK 分布式ID生成器方式的数据，并查看 mysql> insert into t_im_msg_wf(fromid,toid,chatfrom,chatto,group_id,shop_id,msg,ctime,msg_sharding_date,ext,source,type,source_ip) values(283099513902353978,0,1201367170,0,5166,0,'','2019-01-17 11:03:35','2019-01-17','{"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"}','pandora','higo_buy',169082962); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> insert into t_im_msg_wf(fromid,toid,chatfrom,chatto,group_id,shop_id,msg,ctime,msg_sharding_date,ext,source,type,source_ip) values(283099513902353978,0,1201367170,0,5166,0,'','2019-02-17 11:03:35','2019-02-17','{"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"}','pandora','higo_buy',169082962); Query OK, 1 row affected (0.01 sec) mysql> insert into t_im_msg_wf(fromid,toid,chatfrom,chatto,group_id,shop_id,msg,ctime,msg_sharding_date,ext,source,type,source_ip) values(283099513902353978,0,1201367170,0,5166,0,'','2019-03-17 11:03:35','2019-03-17','{"buy":"林阳刚买了 韩国 呼吸SUM37苏秘 呼吸惊喜水份套盒 6只安瓶 清爽补水 收毛孔 ！","buy_goodsid":"176204663976998975"}','pandora','higo_buy',169082962); Query OK, 1 row affected (0.01 sec) mysql> select msg_id,msg_sharding_date from t_im_msg_wf order by msg_id asc;   +---------------------+-------------------+ | msg_id | msg_sharding_date | +---------------------+-------------------+ | 6141088719535374400 | 2019-01-17 | | 6141089312307970176 | 2019-02-17 | | 6141089922595979456 | 2019-03-17 | +---------------------+-------------------+ 3 rows in set (0.00 sec) 这些数据在分片上的情况 mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from mycat_wf1.t_im_msg_wf; +---------------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +---------------------+---------------------+-------------------+ | 6141088719535374400 | 2019-01-17 11:03:35 | 2019-01-17 | +---------------------+---------------------+-------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from mycat_wf2.t_im_msg_wf; +---------------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +---------------------+---------------------+-------------------+ | 6141089312307970176 | 2019-02-17 11:03:35 | 2019-02-17 | +---------------------+---------------------+-------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select msg_id,ctime,msg_sharding_date from mycat_wf2.t_im_msg_wf; +---------------------+---------------------+-------------------+ | msg_id | ctime | msg_sharding_date | +---------------------+---------------------+-------------------+ | 6141089312307970176 | 2019-02-17 11:03:35 | 2019-02-17 | +---------------------+---------------------+-------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 5.3 测试成功总结 分布式ZK ID生成器还是很强大，这为数据库跨机房双活提供了新的方案，使得双A机房架构下的数据最终一致性有了新的思路。 你可能感兴趣的:(MySQL,MyCAT) mysql禁用远程登录 igotyback mysql 去mysql库中的user表里，将host都改成localhost之后刷新权限FLUSHPRIVILEGES; MYSQL面试系列-04 king01299 面试mysql面试 MYSQL面试系列-0417.关于redolog和binlog的刷盘机制、redolog、undolog作用、GTID是做什么的？innodb_flush_log_at_trx_commit及sync_binlog参数意义双117.1innodb_flush_log_at_trx_commit该变量定义了InnoDB在每次事务提交时，如何处理未刷入（flush）的重做日志信息（redolog）。它 关于Mysql 中 Row size too large (＞ 8126) 错误的解决和理解 秋刀prince mysqlmysql数据库 提示：啰嗦一嘴，数据库的任何操作和验证前，一定要记得先备份！！！不会有错；文章目录问题发现一、问题导致的可能原因1、页大小2、行格式2.1compact格式2.2Redundant格式2.3Dynamic格式2.4Compressed格式3、BLOB和TEXT列二、解决办法1、修改页大小（不推荐）2、修改行格式3、修改数据类型为BLOB和TEXT列4、其他优化方式（可以参考使用）4.1合理设置数据 MongoDB知识概括 GeorgeLin98 持久层mongodb MongoDB知识概括MongoDB相关概念单机部署基本常用命令索引-IndexSpirngDataMongoDB集成副本集分片集群安全认证MongoDB相关概念业务应用场景：传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。解释：“三高”需求：①Highperformance-对数据库高并发读写的需求。②HugeStorage-对海量数 入门MySQL——查询语法练习 K_un 前言：前面几篇文章为大家介绍了DML以及DDL语句的使用方法，本篇文章将主要讲述常用的查询语法。其实MySQL官网给出了多个示例数据库供大家实用查询，下面我们以最常用的员工示例数据库为准，详细介绍各自常用的查询语法。1.员工示例数据库导入官方文档员工示例数据库介绍及下载链接：https://dev.mysql.com/doc/employee/en/employees-installation.h 博客网站制作教程 2401_85194651 javamaven 首先就是技术框架：后端：Java+SpringBoot数据库：MySQL前端：Vue.js数据库连接：JPA(JavaPersistenceAPI)1.项目结构blog-app/├──backend/│├──src/main/java/com/example/blogapp/││├──BlogApplication.java││├──config/│││└──DatabaseConfig.java ubuntu安装wordpress lissettecarlr 1安装nginx网上安装方式很多，这就就直接用apt-get了apt-getinstallnginx不用启动啥，然后直接在浏览器里面输入IP:80就能看到nginx的主页了。如果修改了一些配置可以使用下列命令重启一下systemctlrestartnginx.service2安装mysql输入安装前也可以更新一下软件源，在安装过程中将会让你输入数据库的密码。sudoapt-getinstallmy 计算机毕业设计PHP仓储综合管理系统（源码+程序+VUE+lw+部署） java毕设程序源码王哥 php课程设计vue.js 该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程。欢迎交流项目运行环境配置：phpStudy+Vscode+Mysql5.7+HBuilderX+Navicat11+Vue+Express。项目技术：原生PHP++Vue等等组成，B/S模式+Vscode管理+前后端分离等等。环境需要1.运行环境：最好是小皮phpstudy最新版，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。2.开发 You have an error in your SQL syntax； check the manual that corresponds to your MySQL server version 努力的菜鸟~ sql数据库 YouhaveanerrorinyourSQLsyntax;checkthemanualthatcorrespondstoyourMySQLserverversionfortherightsyntaxtousenear‘IDENTIFIEDBY‘123456’WITHGRANTOPTION’atline1在mysql5.7之前GRANTALLPRIVILEGESON*.*TO'root'@'%'I mysql学习教程，从入门到精通，TOP 和MySQL LIMIT 子句（15） 知识分享小能手 大数据数据库MySQLmysql学习oracle数据库开发语言adb大数据 1、TOP和MySQLLIMIT子句内容在SQL中，不同的数据库系统对于限制查询结果的数量有不同的实现方式。TOP关键字主要用于SQLServer和Access数据库中，而LIMIT子句则主要用于MySQL、PostgreSQL（通过LIMIT/OFFSET语法）、SQLite等数据库中。下面将分别详细介绍这两个功能的语法、语句以及案例。1.1、TOP子句（SQLServer和Access）1.1 鲲鹏 ARM 架构 麒麟 Lylin v10 安装 Nginx (离线) 焚木灵 arm开发架构nginx服务器 最近做一个银行的项目，银行的服务器是鲲鹏ARM架构的服务器，并且是麒麟v10的系统，这里记录一下在无法访问外网安装Nginx的方法。其他文章：鲲鹏ARM架构麒麟Lylinv10安装Mysql8.3(离线)-CSDN博客鲲鹏ARM架构麒麟Lylinv10安装Node和NVM(离线)-CSDN博客鲲鹏ARM架构麒麟Lylinv10安装Pm2(离线)-CSDN博客鲲鹏ARM架构麒麟Lylinv10安装P Kubernetes部署MySQL数据持久化 沫殇-MS KubernetesMySQL数据库kubernetesmysql容器 一、安装配置NFS服务端1、安装nfs-kernel-server：sudoapt-yinstallnfs-kernel-server2、服务端创建共享目录#列出所有可用块设备的信息lsblk#格式化磁盘sudomkfs-text4/dev/sdb#创建一个目录：sudomkdir-p/data/nfs/mysql#更改目录权限：sudochown-Rnobody:nogroup/data/nfs MySQL事务隔离级别和MVCC 简书徐小耳 MySQL事务隔离级别和MVCC参考：https://mp.weixin.qq.com/s/Jeg8656gGtkPteYWrG5_Nw1.MVCC只对读已提交和可重复的读有效果，而未提交读和串行则无意义。2.每条记录都会有trx_id(事务修改记录的id）和roll_pointer是一个指针指向旧版本的undo日志链表（row_id不是必必要的，如果有主键存在就不需要了）3.版本链的头结点就是记 CentOS7 安装MySQL5.7.44 不要Null了 javacentosmysql 1.下载mysql安装包，我放在百度网盘里(下方链接)链接：https://pan.baidu.com/s/1_Mn1XW_1mWdTV4mhnLG66A提取码：s31n2.首先看看以前是否安装过mysqlrpm-qa|grep-imysql如果已经安装过mysql会提示卸载mysqlrpm-emysql-…3.使用FinallShell或者Xftp进行上传放到/usr/local/mysql，没 非关系型数据库 天秤-white nosql 一、为什么要用Nosql1.单机MySQL的时代。一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够。那时候更多使用的静态网页html，服务器根本没有太大压力。这时候网站的瓶颈是什么？-数据量如果太大，一个机器放不下。-数据量太大需要建立数据的索引（B+Tree），一个服务器内存放不下。-访问量读写混合，一个服务器承受不了。2.memcached缓存+MySQL+垂直拆分（读写分离）。网站80% 六、全局锁和表锁：给表加个字段怎么有这么多阻碍 nieniemin 数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。根据加锁的范围，MySQL里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。6.1全局锁全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法，命令是Flushtableswithreadlock(FTWRL)。当你需要让整个库处于 Kubernetes 自定义控制器开发 IT回忆录 Kubeneteskubernetes 目录前言一、CRD二、创建数据库表（Mysql）二、控制器开发1.使用kubernetes的examplecontroller模板2.在controller.go中新增数据表监听方法3.修改tools工具生成资源对象结构体定义这里记录开发k8s控制器的一般方式，controller开发主要使用k8s提供的client-go库进行。前言Controller监听集群内部资源对象的变化，编辑资源对象(增 【K8s】专题十一：Kubernetes 集群证书过期处理方法 行者Sun1989 Kuberneteskubernetes云原生容器 本文内容均来自个人笔记并重新梳理，如有错误欢迎指正！如果对您有帮助，烦请点赞、关注、转发、订阅专栏！专栏订阅入口Linux专栏|Docker专栏|Kubernetes专栏往期精彩文章【Docker】（全网首发）KylinV10下MySQL容器内存占用异常的解决方法【Docker】（全网首发）KylinV10下MySQL容器内存占用异常的解决方法（续）【Docker】MySQL源码构建Docker镜 MySQl篇（SQL - 基本介绍）（持续更新迭代） wclass-zhengge mysqlsql数据库 目录一、简介二、SQL方言（分页查询为例）1.简介2.SQL方言大比拼2.1.Oracle2.1.1.使用ROWNUM实现分页查询2.1.2.使用ROW_NUMBER()实现分页查询2.2.MySQL2.3.PostgreSQL三、语法规范四、注释五、MySQL脚本中的标点符号一、简介1、SQL是结构化查询语言（StructureQueryLanguage），专门用来操作/访问关系型数据库的通用语 跟着黑马学mysql（5） 小杜不吃糖 mysql数据库 17.DQL-聚合函数DQL-聚合函数介绍将一列数据作为一个整体，进行纵向计算。常见聚合函数函数功能count统计数量max最大值min最小值avg平均值sum求和语法SELECT聚合函数(字段列表)FROM表名;注意：所有的null值不参与聚合函数的运算18.DQL-分组查询语法SELECT字段列表FROM表名[WHERE条件]GROUPBY分组字段名[HAVING分组后的过滤条件];where 梧桐数据库（WuTongDB）：数据库技术中都有哪些常见的优化器 鲁鲁517 梧桐数据库梧桐数据库 以下是一些常见的数据库优化器：1.CBO（Cost-BasedOptimizer）应用场景：广泛应用于关系型数据库中，如Oracle、PostgreSQL、MySQL等。工作原理：通过计算不同执行计划的代价（如CPU、I/O等资源消耗），选择最低代价的执行计划。代表数据库：Oracle、PostgreSQL、MySQL。特点：CBO使用统计信息（如表大小、索引分布）来评估查询的代价。2.RBO（R MySQL日志 沉着冷静2024 MySQLmysql数据库 MySQL日志文章目录MySQL日志MySQL三大日志binlog的三种格式redolog和binlog的区别和应用场景为什么崩溃恢复不用binlog而用redolog？redolog如何实现持久化redolog还能做什么？redolog的三种刷盘策略两阶段提交什么是？为什么？两阶段提交过程MySQL三大日志1.undologundolog是InnoDB存储引擎层的日志，实现了事务的原子性，主要用 MySQL锁 沉着冷静2024 MySQLmysql数据库 MySQL锁文章目录MySQL锁MySQL中锁的分类创建索引时会锁表吗线上修改表结构会加什么锁Innodb存储引擎的行级锁有哪些Update语句中，不带where条件，加什么锁？MySQL实现乐观锁MySQL死锁MySQL死锁是怎么发生的？检查死锁如何避免死锁MySQL中锁的分类全局锁：主要用于全库逻辑备份表级锁：表锁、元数据锁、意向锁表锁：通过locktables语句对表进行加锁，它不仅限制其他 Python实现mysql命令行 xu-jssy pythonmysqladb 一、源码importosimportpymysqldefsql_shell():password=input("EnterPassword:")#访问密码ifpassword.strip()!="yyds":print("Bye")return#清空控制台输出os.system("cls"ifos.name=="nt"else"clear")try:#连接到MySQL数据库conn=pymysql mysql case 干货 lack倪酱 这是我舍友@某人提供的是为了做酒店时判断每个楼栋有几间空房子的。房间表与数据楼栋表与数据查询楼栋房间总数查询空房间数当时就在想怎么把后一个单列的数据合并到前面那三列的数据里呢？又是百度，又是谷歌，都是什么“unitall”。。表示我要的不是这个。有点难为我小脑瓜，实在是对数据库不了解，只会日常操作。最后是我舍友想出了解决办法直接贴图好了，如果想要了解case是什么，你可以自行查资料。学习查东西也是 计算机毕设Node.js+Vue校园易购二手交易平台（程序+LW+部署） Node程序源码强子 vue.js课程设计node.js 项目运行环境配置：Node.js最新版+Vscode+Mysql5.7+HBuilderX+Navicat11+Vue。项目技术：Express框架+Node.js+Vue等等组成，B/S模式+Vscode管理+前后端分离等等。环境需要1.运行环境：最好是Nodejs最新版，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。2.开发 MySQL 源码｜55 - 语法解析(V2)：基础查询语句（query_specification）｜V20240915 长行 MySQL源码mysql源码语法解析查询 目录文档：MySQL源码｜源码剖析文档目录源码位置（版本=MySQL8.0.37）：sql/sql_yacc.yy前置文档：MySQL源码｜68-语法解析(V2)：LOCKING子句（锁定读取）｜V20240909MySQL源码｜39-语法解析(V2)：ORDERBY子句｜V20240814｜V20240912（第2版）MySQL源码｜40-语法解析(V2)：GROUPBY子句｜V20240814 老生常谈：MySQL高可用架构 我有一头小花驴 mysql架构数据库 引言“高可用”是互联网一个永恒的话题，先避开MySQL不谈，为了保证各种服务的高可用有几种常用的解决方案。服务冗余：把服务部署多份，当某个节点不可用时，切换到其他节点。服务冗余对于无状态的服务是相对容易的。服务备份：有些服务是无法同时存在多个运行时的，比如说：Nginx的反向代理，一些集群的leader节点。这时可以存在一个备份服务，处于随时待命状态。自动切换：服务冗余之后，当某个节点不可用时，要 mysql 隐秘后门_【技术分享】CVE-2016-5483：利用mysqldump备份可生成后门 Toby Dai mysql隐秘后门 预估稿费：100RMB投稿方式：发送邮件至linwei#360.cn，或登陆网页版在线投稿前言mysqldump是用来创建MySQL数据库逻辑备份的一个常用工具。它在默认配置下可以生成一个.sql文件，其中包含创建/删除表和插入数据等。在导入转储文件的时候，攻击者可以通过制造恶意表名来实现任意SQL语句查询和shell命令执行的目的。另一个与之相关的漏洞利用场景可以参考。攻击场景攻击者已经能够访问 处理绿盟科技安全评估的系统漏洞 自我修炼的小石头 数据库运维开发工具 如下图一次扫描,中度风险39个,这个是必须要处理的.其中mysql占了36个,一看这个感觉整个人都不好了.但是最后解决的办法也很简单,就是升级.系统版本Redhat7.31.telnet因为要升级openssh,openssl,为了避免意外,首先要开启telnet服务,并把所有相关的包上传到服务器.1.1确认是否安装了telnet和xinetd（默认是没有安装）rpm-qatelnet*rpm-q 继之前的线程循环加到窗口中运行 3213213333332132 javathreadJFrameJPanel 之前写了有关java线程的循环执行和结束，因为想制作成exe文件，想把执行的效果加到窗口上，所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序，这里直接贴出代码，在窗口上运行的效果下面有附图。 package thread; import java.awt.Graphics; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util linux 常用命令 BlueSkator linux命令 1.grep 相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志，这个命令绝对是必不可少的。 但之前总是习惯于使用 （grep -n 关键字 文件名 ）查出关键字以及该关键字所在的行数，然后再用 （sed -n  '100,200p' 文件名），去查出该关键字之后的日志内容。 但其实还有更简便的办法，就是用（grep  -B n、-A n、-C n 关键 php heredoc原文档和nowdoc语法 dcj3sjt126com PHPheredocnowdoc <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Current To-Do List</title> </head> <body> <? overflow的属性 周华华 JavaScript <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q 《我所了解的Java》——总体目录 g21121 java         准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》，目录及内容会不断完善及调整。         在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等，请大家及时指出，我会第一时间更正。    &n [简单]docx4j常用方法小结 53873039oycg docx         本代码基于docx4j-3.2.0，在office word 2007上测试通过。代码如下:         import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import ja Spring配置学习 云端月影 spring配置 首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&q Java新手入门的30个基本概念三 aijuans java新手java 入门 17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。　　18.object类中的equal和toString方法。　　equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。　　toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法)　　 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。　 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记 antonyup_2006 软件测试敏捷开发项目管理IBM活动 我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵! 其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下. 参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识. PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块 百合不是茶 PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量 PL/SQL;    过程; 符号; 变量; PL/SQL块; 输出; 异常;     PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作 Mockito(三)--完整功能介绍 bijian1013 持续集成mockito单元测试         mockito官网：http://code.google.com/p/mockito/，打开documentation可以看到官方最新的文档资料。 一.使用mockito验证行为 //首先要import Mockito import static org.mockito.Mockito.*; //mo 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型 bijian1013 oracle数据库plsql /* *使用复合数据类型 */ --PL/SQL记录 --定义PL/SQL记录 --自定义PL/SQL记录 DECLARE TYPE emp_record_type IS RECORD( name emp.ename%TYPE, salary emp.sal%TYPE, dno emp.deptno%TYPE ); emp_ 【Linux常用命令一】grep命令 bit1129 Linux常用命令 grep命令格式   grep [option] pattern [file-list]     grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。   pattern可以是普通字符串，也可以是正则表达式，当查找的字符串包含正则表达式字符或者特 mybatis3入门学习笔记 白糖_ sqlibatisqqjdbc配置管理 MyBatis 的前身就是iBatis，是一个数据持久层(ORM)框架。  MyBatis 是支持普通 SQL 查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。   以前也学过iBatis，因为MyBatis是iBatis的升级版本，最初以为改动应该不大，实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动，使整个框架更加方便人性化。 Linux 命令神器：lsof 入门 ronin47 lsof        lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息，但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实，因为它是指“列出打开文件（lists openfiles）”。而有一点要切记，在Unix中一切（包括网络套接口）都是文件。 有趣的是，lsof也是有着最多 java实现两个大数相加，可能存在溢出。 bylijinnan java实现 import java.math.BigInteger; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class BigIntegerAddition { /** * 题目：java实现两个大数相加，可能存在溢出。 * 如123456789 + 987654321 Kettle学习资料分享，附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法 Kai_Ge Kettle Kettle学习资料分享   Kettle 3.2 使用说明书 目录 概述..........................................................................................................................................7 1.Kettle 资源库管 [货币与金融]钢之炼金术士 comsci 金融        自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的        那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......        炼金术这个古老 Toast原来也可以多样化 dai_lm androidtoast Style 1： 默认 Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT); def.show(); Style 2： 顶部显示 Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT); t java数据计算的几种解决方法3 datamachine javahadoopibatisr-languer 4、iBatis     简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同，它鼓励写SQL，所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦，只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。     复杂计算环境是它的弱项，比如：分布式计算、复杂计算、非数据 向网页中插入透明Flash的方法和技巧 dcj3sjt126com htmlWebFlash 将 Flash 作品插入网页的时候，我们有时候会需要将它设为透明，有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片，搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。 　　一、Swf透明、无坐标控制　　首先教大家最简单的插入Flash的代码，透明，无坐标控制： 　　注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明 ios UICollectionView的使用 dcj3sjt126com UICollectionView的使用有两种方法，一种是继承UICollectionViewController，这个Controller会自带一个UICollectionView；另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。 个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。 1.UIViewController实现委托，代码如 Eos平台java公共逻辑 蕃薯耀 Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑  Eos平台java公共逻辑 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4 SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】 hanqunfeng springmvc4 与SpringSecurity的配置类似，spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。   applicationContext-MvcConfig.xml <!-- 启用注解，并定义组件查找规则 ，mvc层只负责扫描@Controller --> < 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码 jackyrong Excel    使用poi,做传统的excel导出，然后想在浏览器中，让用户选择另存为，保存用户下载的xls文件，这个时候，可能的是在ie下出现乱码（ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码， 因此必须综合判断，编写一个工具类：      /** * * @Title: pro 挥洒泪水的青春 lampcy 编程生活程序员 2015年2月28日，我辞职了，离开了相处一年的触控，转过身--挥洒掉泪水，毅然来到了兄弟连，背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人，还敢跨行业，选择Unity3D？“，”真是不自量力••••••“，”真是初生牛犊不怕虎•••••“，••••••我只是淡淡一笑，拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连！ 这就是我青春的分割线，不后悔，只会去用泪水浇灌——已经来到 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空，建立涨跌停版停牌重组机制 nannan408    对于股市，我们国家的监管还是有点拼的，但始终拼不过飞流直下的恐慌，为什么呢？    笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象，笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力，并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好，上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。    我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空，在 动态设置iframe高度(iframe高度自适应) Rainbow702 JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新 如果需要对画面中的部分区域作局部刷新，大家可能都会想到使用ajax。 但有些情况下，须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。 对于使用iframe的情况，发现有一个问题，就是iframe中的页面的高度可能会很高，但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开，如下面的结构： <div id="content"> <div id=&quo 用Rapael做图表 tntxia rap function drawReport(paper,attr,data){          var width = attr.width;     var height = attr.height;          var max = 0;   &nbs HTML5 bootstrap2网页兼容（支持IE10以下） xiaoluode html5bootstrap <!DOCTYPE html> <html> <head lang="zh-CN"> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> 按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他 首页 - 关于我们 - 站内搜索 - Sitemap - 侵权投诉 版权所有 IT知识库 CopyRight © 2000-2050 E-COM-NET.COM , All Rights Reserved.