目录1.什么是分库分表？1.1分库1.2分表1.3分库分表2.如何切分库和表？2.1水平切分2.2垂直切分2.3混合切分3.为什么要分库分表？

前几天购买了一台阿里云服务器，安装了Centos，准备搭建MyCat的集群环境，然而在重设密码的时候遇到了一些问题，在此分享一下。

目录一.前言二.一致性哈希算法三.RedisCluster的一致性哈希算法四.Java实现的一致性哈希五.分库分表中一致性哈希实践5.1.基于hash环一致性哈希算法的分库分表5.2.美团一致性哈希算法

1首先拥有三台机器一台是主服务器，一台是从服务器，还有一台是部署mycat。

在实际开发中，数据库的扩容和不同的分库分表规则直接相关，今天我们从系统设计的角度，抽象了一个项目开发中出现的业务场景，从数据库设计、路由规则，以及数据迁移方案的角度进行讨论。

前面的内容介绍了数据库读写分离和分库分表相关知识，都是针对关系型数据库的，即通常说的RDBMS。

数据存储进行分库分表。订单系统业务分析对于一个合格的订单系统，最基本的要求是什么？数据不能出错。

概述官网：https://seata.io/zh-cn/Seata需要注册中心支持；将DataSource封装成基于Seata的DataSource可以解决分库分表逻辑表问题；Seata有三个角色：TC

分库分表的过程：数据库水平拆分：将原本的一个数据库拆分为多个数据库，每个数据库负责一部分数据。数据库垂直拆分：将原本的一个数据库按照业务功能拆分为多个数据库，每个数据库负责一部分功能。

原理关于bit与byte雪花算法的位数Snowflake必须注意的地方全局唯⼀、不能重复保证各个系统时间一致Snowflake雪花算法实现雪花算法测试结果问题及需求单库下⼀般使用Mysql自增ID，但是分库分表后

一、schema.xml1.1简介schema.xml作为Mycat中最重要的配置文件之一，涵盖了Mycat的逻辑库、逻辑表、分片规则、分片节点即数据源的配置。

文章目录前言一、实现的原理二、程序结构1.mycat函数主体2.读入数据前言C语言可以调用string.h的头文件来实现对于字符串的处理。

老顾聊技术[架构之路](javascript:void(0);)4天前image一、前言中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。垂直拆分比较简单，也就是本来一个数据库，数据量大之后，从业务角度进行拆分多个库。如下图，独立的拆分出订单库和用户库。image水平拆分的概念，是同一个业务数据量大之后，进行水平拆分。image上图中订单数据达到了400

Mybatis懒加载分布式事务@transactiongradle和maven区别抽象类、多态Springboot启动ConcurrentHashMap乐观锁、悲观锁dockerk8s常用命令电商业务从什么维度分库分表

他向我诉苦道：“我们公司有套‘古老’的系统，分库分表是自己代码实现的，做得不怎么样，现在系统要升级，我实在是不想维护了！”

1mycat实现分表操作2isinstance的使用3sqlalchemy的使用4mysql数据库连接池1mycat实现分表操作在MySQL数据库中，Mycat通常用于实现分片（Sharding）操作。

背景随着公司业务增长，如果每天1000多万笔订单的话，3个月将有约10亿的订单量，之前数据库采用单库单表的形式已经不满足于业务需求，数据库改造迫在眉睫。订单数据如何划分？我们可以将订单数据划分成两大类型：分别是热数据和冷数据。热数据：3个月内的订单数据，查询实时性较高。冷数据A：3个月~12个月前的订单数据，查询频率不高。冷数据B：1年前的订单数据，几乎不会查询，只有偶尔的查询需求。可能这里有个疑

本文我们主要讲解“为什么需要分库分表，如何实现”。

前言ShardingSphere可以支撑分库分表，刚果商城采用了垂直分库（根据不同业务拆分数据库），因此此文章只演示水平分表。

背景分布式场景下需要一个全局ID来标识唯一性，比如在单数据库时通过表唯一主键即可实现唯一ID，分库分表时就需要全局唯一ID。

分布式事务没有标准答案，只有结合业务场景的解决方案TCC,XA,JTA,LCN,2PC1、分布式事务是什么数据库分库分表之后，保证多个数据库之间的提交和回滚数据的一致性，如图，假设一个订单系统，订单数据库和调度数据库是分开的

本文节选自《可伸缩服务架构：框架与中间件》一书，作者：李艳鹏、杨彪、李海亮、贾博岩、刘淏这里介绍设计分库分表框架时应该考虑的设计要点，

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单机存不下来，又得搞分布式，分库分表；不仅仅是OLTP，还需要OLAP，HTAP……公司被迫采用各种各样的文档数据库、列式数据库、键值数据库来应对，变成了大杂烩。

（SnowFlake）大家应该也很熟悉了，今天来分享一个分布式id生成器的设计思路，代码因为公司原因，就不贴出来了先来分析一下分布式id生成器的应用场景1.数据库分表分库后的主键业务数据库由于量级问题分库分表后

1、springboot原生实现数据源动态切换、读写分离官方文档：79.DataAccess2、springboot集成ShardingSphere-JDBC实现实现分库分表读写分离官方文档：ShardingSphere-JDBC

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ApacheShardingSphere是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，它由JDBC、Proxy和Sidecar这3款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据水平扩展、分布式事务和分布式治理等功能，可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。sharding-sphere.pngShardingSphere是一个很活跃的项目，当前稳

在现有的架构中做大数据分析，第一步面临的问题就是数据如何从关系型数据库到非关系数据库，网上有很多的解决方案，我们也经过了很多的摸索，经历了三套方案的实践，最终使用了canal。这是我们大数据部门的一个同事张同睿写的文章，分享给大家，如果感兴趣后面可以进一步的介绍。需求背景近年来，微服务概念持续火热，网络上针对微服务和单体架构的讨论也是越来越多，面对日益增长的业务需求是，很多公司做技术架构升级时优先

文章目录版权声明业务架构单体模式中台战略去中台化数据架构单数据库架构主从读写分库分表高速缓存数据多样化分布式文件nosql搜索引擎架构特点应用架构单机调优动静分离SOA微服务部署架构单机部署⻆⾊划分应⽤

上位机序列4:动画效果（模拟PLC设备运行）C#上位机序列5:三菱通信（FX-3USerialOverTcp）C#上位机序列6:modbus通信（NModbus4modbustcp）C#上位机序列7:分库分表

SpringBoot整合Sharding-JdbcSharding-Jdbcsharding-jdbc是客户端代理的数据库中间件；它和MyCat最大的不同是sharding-jdbc支持库内分表。

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Mycat是一个开源的分布式数据库中间件，它可以对数据库进行分库分表的操作，以下是Mycat分库分表的操作步骤：配置数据源：将要操作的数据库和表通过Mycat的配置文件配置到数据源中。

目录1：ShardingSphere实现Spring的读写分离分库分表2：什么是ShardingSphere3：ShardingJDBC实现代码案例3.1：pom准备3.2：读写分离3.3：垂直分库分表

前言Mycat是业内知名mysql数据库中间件,其功能在各种mysql中间件中是比较丰富的.而mycat相关组件由java语言编写,部署方便.他的功能有:不透明代理,读写分离,负载均衡,数据分片等.而且因为其底层连接方式是用

1.背景项目中业务数据量比较大，每类业务表都达到千万级别，虽然做了分库分表，每张表数据控制在300W以下，但是效率还是达不到要求，为了提高查询效率，打算使用ES进行数据查询。

文章目录概述一、分布式事务产生得原因:1.1、数据库分库分表1.2应用SOA化二、分布式事务解决方案XA模式三、SeataAT(TXC)模式3.1基本概念3.2AT模式工作流程3.2.1第一阶段：3.2.2

快捷查看指令ctrl+f进行搜索会直接定位到需要的知识点和命令讲解（如有不正确的地方欢迎各位小伙伴在评论区提意见，博主会及时修改mycat快速搭建在主从数据库集群架构中，让主库负责处理写入操作，而从库只负责处理

首先创建一个一般的Springboot项目，项目采用三层架构，结构图如下：POM.xml文件如下：4.0.0org.springframework.bootspring-boot-starter-parent2.1.6.RELEASEcom.mackyspring-boot-shardingjdbc0.0.1-SNAPSHOTspring-boot-shardingjdbcDemoprojectf

一、概述当业务数据越来越大时，就需要进行分库分表，而Sharding-JDBC框架就是能完整的实现分库分表、读写分离和分布式主键等功能。此处实现读写分离功能。

【04期】分库分表之后，id主键如何处理？【05期】消息队列中，如何保证消息的顺序性？【06期】单例模式有几种写法？【07期】Redis中是如何实现分布式锁的？【08期

一、数据库瓶颈不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。1、IO瓶颈第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度->分库和垂直分表。第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多

一、单Mysql节点假如一主一从为什么不能无限读？瓶颈分析：资源限制：如CPU、内存、磁盘I/O、网络带宽等。随着读请求的增加，服务器的负载将会增加，甚至可能导致系统崩溃。连接数限制：MySQL有最大连接数的限制。超出限制抛异常。锁和并发控制：大量读请求可能导致锁的争用。SELECT...FORSHARE或者SELECT...LOCKINSHAREMODE缓存频繁失效：数据库有查询缓存功能，高并发

一些项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。垂直拆分比较简单，也就是本来一个数据库，数据量大之后，从业务角度进行拆分多个库。如下图，独立的拆分出订单库和用户库。水平拆分的概念，是同一个业务数据量大之后，进行水平拆分。上图中订单数据达到了4000万，我们也知道mysql单表存储量推荐是百万级，如果不进行处理，mysql单表数据太大，会导致性能变慢。使用

此时就不得不分库分表。分库把以前存在一个数据库实例的数据拆分成多个数据库实例，部署在不同的服务器中。分表把以前存在一张表里

生产环境数据量极为庞大，对性能和安全要求很高，单机的MySQL是远远达不到的，所以必须搭建一个主从复制架构，同时可以基于一些工具实现高可用架构，在此基础上，基于一些中间件实现读写分离架构，如果数据量非常庞大，还要考虑分库分表

目录前言基本的负载算法平滑加权轮询算法一致性哈希算法最小活跃数算法最优响应算法总结前言负载均衡这个概念，几乎在所有支持高可用的技术栈中都存在，例如微服务、分库分表、各大中间件（MQ、Redis、MyCat

一、概述mysql分库分表一般有如下场景垂直分表(将表分为主表和扩展表)垂直分库(将表按业务归属到不同的库,如订单相关的放到订单库,用户相关的表放到用户库等,这也是我们常说的权限回收其中的一部分)水平拆表

1.分库在我们的常见中，正常的都是说在一个库里面有多个表，例如，在某个学校数据库中，有学生表，成绩表，学分表等等，这个数据存储方式就是单库多表。当数据量变的很多的时候，例如银行系统，或者淘宝这种的，交易量每天都会很多，有的时候甚至会暴增，例如双十一，这个时候如果是一个库的话压力就可能变得很大，一个库就会影响我们的效率，这里就会使用到分库来缓解服务器的压力，实现负载均衡。分库，主要是为了海量数据的存