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基于Java语言编写的轻量级分库分表(Sharding)中间件,丰富的Sharding算法支持(2类4种分片算法),能够方便DBA实现库的水平扩容和降低数据迁移成本. Kratos站在巨人的肩膀上(SpringJdbc),采用与应用集成架构,放弃通用性,只为换取更好的执行性能与降低分布式环境下外围系统的宕机风险.
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kingshard是一个由Go开发高性能MySQL Proxy项目,kingshard在满足基本的读写分离的功能上,致力于简化MySQL分库分表操作;能够让DBA通过kingshard轻松平滑地实现MySQL数据库扩容. 4.平滑上线DB或下线DB,前端应用无感知. kingshard sharding介绍.
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当团队决定自行实现sharding的时候,DAO层可能是嵌入sharding逻辑的首选位置,因为在这个层面上,每一个DAO的方法都明确地知道需要访问的数据表以及查询参数,借助这些信息可以直接定位到目标shard上,而不必像框架那样需要对SQL进行解析然后再依据配置的规则进行路由. 另一个优势是不会受ORM框架的制约.
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一、 分片簇综述. 分片是mongoDB扩展的一种方式. 分片分割一个collection并将不同的部分存储在不同的机器上. 当一个数据库的collections相对于当前空间过大时,你需要增加一个新的机器. 分片会自动的将collection数据分发到新的服务器上. 分片自动的均衡数据并在机器间进行负载.
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数据库 Sharding 目前已经是数据层架构的家常便饭了,随着越来越多的人不断的通过 Sharding 技术来提升数据层的扩展能力,Sharding 本身所带来的各种弊端也开始不断的显露出来了. 最近和朋友聊天的时候针对 Sharding 带来的问题做了一些交流,记录之:. 急于 Sharding,分区键考虑不充分,影响业务发展.
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(一) 拆分实施策略和示例演示. (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量. (四) 多数据源的事务处理. (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案. (一) 拆分实施策略和示例演示. 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解.
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本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略,关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文:. 数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示. Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(. server)上,从而缓解单一数据库的性能问题.
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本文主要介绍一种通过Jedis&Sentinel实现Redis集群高可用方案,该方案需要使用Jedis2.2.2及以上版本(强制),Redis2.8及以上版本(可选,Sentinel最早出现在Redis2.4中,Redis2.8中Sentinel更加稳定),Redis集群是以分片(Sharding)加主从的方式搭建,满足可扩展性的要求;.
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本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略,关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文: 数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 . Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题.
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最近项目上需要对Redis(目前redis用的是2.8版本)做高可用、集群等优化,就扩展了jedis客户端(MasterSlaveJedis、MasterSlaveJedisPool、ShardedMasterSlaveJedis、ShardedMasterSlaveJedisPool),以满足以下几个需求:.