文章目录前言一、shardingjdbc简介作用二、如何使用1.我有个表现在体量太大了,我想做分库分表2.开始改造1引入shardingjdbc2更改yml文件3测试看效果3.旧数据迁移4.其他分库类型

报错信息表明，在声明org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.spring.boot包下的SpringBootConfiguration中的dataSource这个bean

文章目录一、ShardingJDBC分布式事务快速上手LOCAL本地事务XA事务快速上手BASE柔性事务快速上手seata部署方式：客户端使用Base事务二、分布式事务原理详解XA事务Base柔性事务ShardingJDBC

MongodbORM工具，支持面向对象操作Mongodb,可以和其它关系型DB同用一套Dao代码，还支持分片.NoSQLORM,支持Mongodb,Cassandra.Hibernate/MyBatis+plus+ShardingJDBC

项目场景：项目中使用的是dynamic-datasource进行数据源管理，最近数据库压力越来越大，想使用shardingjdbc做一个轻量的读写分离，在配置时也遇到了一些问题，因此记录一下问题，我这里主要遇到了两个问题

shardingJDBC的介绍直接引用官网描述：定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。

一、ShardingJDBC简介在3.0以后改名成了ShardingSphere。

1.1分库分表方式回顾分库分表的目的就是将我们的单库的数据控制在合理的范围内，从而提高数据库的性能–垂直拆分：（按照结构分）垂直分表：将一张宽表（字段很多的表）按照字母的访问顺序进行拆分，就是按照表单结构进行拆垂直分库：根据不同的业务，将表进行分类，拆分到不同的数据库，这些库可以部署在不同的服务器，分摊访问压力。水平拆分：（按照数据行分）水平分库：将一张表的数据（按照数据行）分到多个不同的数据库，

ShardingJDBC分库分表详解1、ShardingSphere概述1.1、ShardingSphere概述1.2、ShardingSphere-JDBC概述1.3、ShardingSphere-Proxy

2、shardingjdbc简单使用之分库分表综合使用shardingjdbc作为shardingsphere中的一部分，提供了分库分表、读写分离、数据治理等功能分库分表分库就是按数据库来分：将不同或者相同结构的表分别放在不同的数据库中

1.MYSQL分库分表的原理为什么要分库分表一般的机器（4核16G），单库的MySQL并发（QPS+TPS）超过了2k，系统基本就完蛋了。最好是并发量控制在1k左右。这里就引出一个问题，为什么要分库分表？1、高并发情况下，会造成IO读写频繁，自然就会造成读写缓慢，甚至是宕机。一般单库不要超过2k并发，NB的机器除外。2、数据量大的问题。主要由于底层索引实现导致，MySQL的索引实现为B+TREE，

主从复制原理03、MySQL主从复制作用04、在Linux环境上安装MySQL05、在MySQL集群环境上配置主从复制06、MySQL高可用集群带来的问题07、MySQL读写分离MyCat使用08、分表分库插件ShardingJdbc09

org.apache.shardingspheresharding-jdbc-spring-boot-starter4.1.1由于springboot自动装配可知会自动加载这个类org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.spring.boot.SpringBootConfigurat

一般数据库单表超过1000W性能就会急剧下降，这时候就需要做相应的分库分表处理二、技术选型Shardingjdbc以jar的形式分库分表，只需要引入相关依赖并做相应配置即可完成分库分表性能优于mycat

配置分片算法2.2.4查看分库效果2.3分表策略2.3.1数据库环境2.3.2yml配置分表策略2.3.3查看分表效果2.4分布式序列算法2.4.1UUID2.4.2雪花算法（Snowflake）2.4.3ShardingJDBC

前提条件：MySQL已搭建好主从复制环境，这里采用一主二从形式（尚未搭建）使用Sharding版本：4.0.0-RC1使用SpringBoot版本：2.7.0官网：https://shardingsphere.apache.org/index_zh.html目录一、导入依赖二、编写配置三、建立测试表四、编写测试程序1.目录结构2.entity3.mapper4.controller五、测试一、导入

在公司,同事在使用teata过程中,回滚出现Cannotupdateshardingkey...,之后无限循环报错重试.无头绪,找到了我.字面上看是其整合shardingsphere(shardingJDBC

背景完成一个用户拼团的新手任务，从零开始搭建一个使用微服务架构并提供REST接口的项目，其中使用到了SpringBoot、Dubbo、Mybatis、ShardingJDBC、zebra、lion、cat

服务结构image引入依赖其他依赖查看项目源码获取com.alibaba.cloudspring-cloud-starter-alibaba-seataorg.apache.shardingspheresharding-transaction-base-seata-atclasspath下添加seata.conf配置文件client{#application.id即为spring服务名称appli

本文描述在本地数据库模拟分库分表、读写分离的整合实现，假定会员数据按照ID取模进行分库分表，分为2个主库，每个库分配一个读库，累计100张表。如下表所示：库主/从表user_1主t_user_00~t_user_49user_slave_1从t_user_00~t_user_49user_2主t_user_50~t_user_99user_slave_2从t_user_50~t_user_99本文

ShardingJDBC核心概念与快速实战一、ShardingSphere1、shardingJDBC2、ShardingProxy3、区别二、ShardingJDBC实战1、核心概念2、测试项目介绍3

5.1.0的可以直接升级,此次代码比较完整，可以正常使用！github地址、查看每个版本具体更新内容SpringBoot、Mybaits-Plus、Druid解决druid启动报错的问题中文社区——————————官方网站完整DEMO，自己搭一个项目就可以直接复制使用网盘项目压缩包com.alibabadruid-spring-boot-starter1.2.8//yml需要排除druid的自动配

DataSourceConfig.java4.TUserService.java5.TUserServiceImpl.java6.测试代码7.测试结果8.源码地址实现原理：通过DataSourceConfig.java将ShardingJDBC

目录1.详细报错信息：2.问题原因：3.解决方法：3.1）使用MyBatisPlus自带的分页功能3.2）PageHelper+ShardingJDBC53.3）PageHelper+ShardingJDBC41

文章目录shardingjdbc内核解析和核心源码分析内核解析解析引擎路由引擎改写引擎执行引擎归并引擎核心源码分析shardingjdbc内核解析和核心源码分析内核解析ShardingSphere有3个产品

增大磁盘:会带来运维和数据备份和恢复等问题，无法解决吞吐量下降的问题数据压缩：对性能下降严重，如果数据规模较大效果不明显数据分片：我们可以借助分库分表中间件，比如mycat、shardingjdbc来实现分库分表

应用背景:应用A,springboot2+shardingJdbc5.1架构,使用mysql数据库,其中有些订单表为分区表,按日分区。问题描述今日在生产环境维护分区表分区时，应用报了死锁。

文章目录一、原理介绍二、环境准备2.1数据库环境2.2开发环境2.2.1pom.xml2.2.2建表语句三、主要代码3.1实体3.2Mapper3.3Controller四、配置4.1读写分离的配置4.2多库多表的配置4.3单库多表的配置4.4根据自定义类配置分片规则一、原理介绍下面这篇讲的很完整就不赘述了MySQL数据库的读写分离、分库分表二、环境准备2.1数据库环境读写分离必须依赖数据的主从复

在存在大量读操作的场景，可以采用数据库读写分离的机制来加快查询速度。mysql本身就支持多服务实现读写分离，而springmvc要实现可以自己写读写分离的代码实现，其基本原理就是采用aop原理，拦截特定的自定义注解方法，通过不同的参数调用不同的数据源，这个网上有很多例子。如果是已经存在的系统改造或者自己不想写代码，也可以采用已经成熟的框架，本人使用的是sharding-sphere的shardin

代码地址sharding_sphere_demo:shardingJDBC的入门使用ShardingSphere的介绍ShardingSphere是一款起源于当当网内部的应用框架。

作者：1994_老叶链接：https://www.jianshu.com/p/3b2ab87b0de7一.shardingjdbc简介（这里你可以不看）首先，我要在这里先介绍一下shardingjdbc

一、为什么使用主从复制、读写分离主从复制、读写分离一般是一起使用的。目的很简单，就是为了提高数据库的并发性能。你想，假设是单机，读写都在一台MySQL上面完成，性能肯定不高。如果有三台MySQL，一台mater只负责写操作，两台salve只负责读操作，性能不就能大大提高了吗？所以主从复制、读写分离就是为了数据库能支持更大的并发。随着业务量的扩展、如果是单机部署的MySQL，会导致I/O频率过高。采

目录背景介绍问题复现解决思路具体实现编写autoConfig类自定义数据源aop拦截器：aop切面定义ThreadLocal启动类配置背景介绍公司最近做分库分表业务，接入了ShardingJDBC，接入完成后

今天我们用shardingJDBC做按天分表依赖org.apache.shardingspheresharding-jd

Communicationslinkfailure异常我将这种异常分为二类:1.低于120秒,莫名原因导致mysqlserver端强杀2.超过120秒(公司设定mysqlserver端120秒强杀)项目采用的数据层分库分表的技术组件:当当网的ShardingJdbc

一、ShardingSphere概述1.1、ShardingSphere概述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（规划中）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。Apa

ShardingJDBC功能架构图在进行编码前，我们可以先观察功能架构图，了解shardingJDBC的大致原理。

在完善基础功能实现的过程中，我们后台管理系统及移动端的用户，在进行数据访问时，都是直接操作数据库MySQL的MySQL服务器只有一台，那么就可能会存在如下问题：1).读和写所有压力都由一台数据库承担，压力大2).数据库服务器磁盘损坏则数据丢失，单点故障2.解决方案为了解决上述提到的两个问题，我们可以准备两台MySQL，一台主(Master)服务器，一台从(Slave)服务器，主库的数据变更，需要同

一启动主从mysql数据库二配置文件#shardingjdbc分片策略#配置数据源，给数据源起名称,#水平分库，配置两个数据源spring.shardingsphere.datasource.names

#一.ShardingSphereApacheShardingSphere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（规划中）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。官网：http://shardingsphere

MySQL的读写分离一、MySQL主从复制1.主库配置2.从库配置3.数据库集群主从复制作用二、实现读写分离1.ShardingJDBC2.读写分离配置MySQL服务器只有一台会存在以下问题：读和写所有压力都由一台数据库承担

在使用shardingjdbc生成分布式ID的策略失效官方文档spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order_item.key-generator.column

背景介绍公司最近做分库分表业务，接入了ShardingJDBC，接入完成后，回归测试时发现好几个SQL执行报错，关键这几个表都还不是分片表。报错如下：这下糟了嘛。

目录前言数据库介绍1.常规写完读2.在一个service里面调用另一个service3.新开一个线程去调用service24.service2新开一个事务执行前言最近公司准备接入ShardingJdbc

ShardingJdbc怎么处理写完数据立即读的情况的呢？写在前面我本地使用了两个库来做写库（ds_0_master）和读库(ds_0_salve)，两个库并没有配置主从。

前言1.基础的环境介绍请移步ShardingSphere应用专题–4.1.1版本–shardingjdbc环境搭建（四）你可以同时打开两个页面，避免因查找原始配置上下翻动。

前言1.基础的环境介绍请移步ShardingSphere应用专题–4.1.1版本–shardingjdbc环境搭建（四）你可以同时打开两个页面，避免因查找原始配置上下翻动。

文章目录一、ShardingJDBC分布式事务快速上手LOCAL本地事务XA事务快速上手BASE柔性事务快速上手seata部署方式：客户端使用Base事务二、分布式事务原理详解XA事务Base柔性事务ShardingJDBC

环境MyBatisPlus版本：3.0.6配置项目中使用shardingjdbc管理数据源，这里只贴其中一个配置@Bean("tidbSqlSessionFactory")p

MySQL主从复制1.1、介绍1.2、主从库搭建1.2.1、主库配置1.2.2、从库配置1.3、坑位介绍1.3.1、UUID报错1.3.2、server_id报错1.3.3、同步异常解决2、项目中实现2.1、ShardingJDBC2.2