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  • mysql读写分离实现方式
    千次阅读
    2022-01-20 22:34:23

    MySQL读写分离的三种实现方案

    一、搭建一个“一主两从”的MySQL集群

    先搭建一个mysql集群(一主两从),半同步复制:mysql 半同步复制,三个节点

    二、读写分离实现:方案一

    2.1 配置多个数据源

    (1)、基于 Spring/Spring Boot,配置多个数据源(例如2个,master 和 slave)

    (2)、根据具体的 Service 方法是否会操作数据,注入不同的数据源,1.0版本

    通过配置多个数据源,在service层实现读写分离

    2.2 使用AbstractRoutingDataSource

    (3)、改进一下1.1:基于操作 AbstractRoutingDataSource 和自定义注解 readOnly 之 类的,简化自动切换数据源

    (4)、改进二下1.2:支持配置多个从库;

    使用AbstractRoutingDataSource和自定义注解

    (5)、改进三下1.3:支持多个从库的负载均衡

    思路:在myreadwritesep-abstract-rounting-v1基础之上,多一个read类型的数据源,然后判断注解的name为read时候,在read01和read02 中随机选择。

    -- 创建用户, 在主节点上执行
    create schema performance;
    CREATE USER 'performance'@'%' IDENTIFIED BY 'performance^pw';
    GRANT ALL ON performance.* TO 'performance'@'%';
    flush privileges;
    
    -- 在主节点上执行
    create table performance.t_model_info(
      m_id    int(11)  not null primary key auto_increment comment '主键,自增',
      model_type varchar(128) not null unique comment '模块类型',
      model_name varchar(128) not null unique comment '模块名称',
      model_status tinyint(1)  not null default 0 comment '0 启用, 1 不启用'
    )Engine=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 default CHARSET=utf8mb4;
    

    2.3 这个版本的缺点:

    • 侵入性强;
    • “写完读”不一致问题,server方法,先向主库insert语句,然后立刻select,却查不出数据;

    三、读写分离实现:方案二

    3.1 通过ShardingSphere-jdbc 实现读写分离

    改进v1.0,ShardingSphere-jdbc 的 Master-Slave 功能

    1)SQL 解析和事务管理,自动实现读写分离

    • 第一,将事务都管理起来;
    • 第二,做SQL解析,自动实现读写分离;

    2)解决”写完读”不一致的问题

    • 如果在一个事务中,先写后读,该框架有个优化;在一个事务里,前几个都是毒,正常读就行,只要碰到一个写,后面不管有多少条读,都走主库。这样就完美解决了“写完读”不一致的问题。

    通过Shardingsphere-jdbc框架实现读写分离

    3.2 这个版本的缺点:

    • 对业务还是有侵入性(这一套东西,需要配置到业务代码中);
    • 对已存在的旧系统改造不友好;

    四、读写分离实现:方案三

    4.1 通过ShardingSphere-Proxy 实现读写分离

    改进v2.0, MyCat/ShardingSphere-Proxy 的 Master-Slave 功能

    1)需要部署一个中间件,规则配置在中间件

    2)模拟一个 MySQL 服务器,对业务系统无侵入

    shardingsphere-proxy实现读写分离

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  • 内容详细,亲测可用,包含图文介绍
  • 简单的介绍了MySQL数据库读写分离的概念和实现方式

    简单的介绍了MySQL数据库读写分离的概念和实现方式。

    1 读写分离的概念

    读写分离是指将数据库的读和写操作分不到不同的数据库节点上。主服务器负责处理写操作和实时性要求较高的读操作,从服务器负责处理读操作。

    读写分离减缓了数据库锁的争用,可以大幅提高读性能,小幅提高写的性能,非常适合读请求非常多的场景。读写分离会依赖到Mysql的主从复制的功能,因此也能够顺带着解决了数据库单点故障的问题,基于主从切换可以实现数据库的高可用性。

    读写分离的方案中,一主一从、一主多从、多主多从都是可以的,比较灵活。

    2 读写分离的实现

    项目中读写分离常见的实现方式有两种,一种是直接在客户端的实现,另一种是第三方数据库中间件代理的实现。

    基于客户端的实现,也就是在应用程序/代码层面的实现。我们可以自己写一个AOP拦截器,然后对配置多个读、写数据源,利用AOP拦截技术对到达的读/写请求进行解析(可以通过方法名之类的进行拦截),针对性地选择不同的数据源,将请求分发到不同的数据库中,从而实现读写分离,,不引入任何jar包,也不需要引入任何中间组件,节省了很多运维的成本,但是需要自己编程。

    基于客户端的实现推荐引入的中间件jar的方式而不是手动编程的方式,也称为组件式,推荐使用sharding-jdbc的jar包,这些jar包中已经包含了读写分离的各种逻辑,只需要开发人员少量的配置即可非常方便的实现读写分离,相比于手动实现,节省了很多编程的成本,sharding-jdbc还提供了多种不同的从库负载均衡策略,以及强制路由策略。

    第二种就是基于外部数据库中间件来帮助我们实现读写分离,比如MySQL Router(官方)、Atlas(基于 MySQL Proxy)、Maxscale、MyCat。这种方式类似于在应用层和数据库层之间添加了一个独立的代理层,应用程序所有的数据请求都交给代理层处理,代理层负责分离读写请求,将它们路由到对应的数据库中。这种方式不会侵入客户端代码,但是需要额外的部署第三方组件,会增加运维成本,让系统架构变得更加复杂。

    推荐使用sharding-jdbc的jar包来实现读写分离。sharding-jdbc官网的介绍:Sharding-JDBC是ShardingSphere的第一个产品,也是ShardingSphere的前身。 它定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务。它虽然也是一个数据库中间件,但是使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架。
    在这里插入图片描述

    sharding-jdbc官网也提供了非常详细且简单的实现读写分离的方案:https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/3.x/document/cn/manual/sharding-jdbc/usage/read-write-splitting/。

    注意,读写分离依赖于Mysql的主从复制,而sharding-jdbc等数据库中间件是不提供主从复制的功能的,这是Mysql的原生实现。

    3 读写分离的问题

    因为读写分离依赖主从复制,因此读写分离的问题实际上就是主从复制的问题,那就是主备延迟的问题。

    没有特别好的解决办法,主要思路有下面这些:

    1. 可以在数据同步一定时间之后再从备库读取。
    2. 将那些必须获取最新数据的读请求都交给主库处理。
    3. 一个主库分为多个主库,分担主库的写请求,减少单个库的binlog日志产生速度。
    4. 打开 MySQL 从库的并行复制,sql_thread从一个变成多个,这需要Mysql5.6及其以上的版本支持。

    参考资料:

    1. 《MySQL实战45讲 | 极客时间 | 丁奇》

    如有需要交流,或者文章有误,请直接留言。另外希望点赞、收藏、关注,我将不间断更新各种Java学习博客!

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  • 8_2、mysql读写分离实现

    千次阅读 2022-03-19 00:18:55
    二、读写分离实现方式 2.1 方式一:mybatis-plus+dynamic-datasource多数据源 1、使用没有@DS("dsName")注解指明使用哪个库,注解可以使用在service实现或mapper接口方法上; 2、没有使用@DS则使用默认数据源 3、...

    一、读写分离

    读写分离基于主从复制

    二、读写分离实现方式

    2.1 方式一:mybatis-plus+dynamic-datasource多数据源

    1、使用没有@DS("dsName")注解指明使用哪个库,注解可以使用在service实现或mapper接口方法上;
    2、没有使用@DS则使用默认数据源
    3、dsName可以为组名也可以为具体某个库的名称
    4、写后立即读的问题,使用@DS强制走主库即可解决
    5、参考网址:https://www.lhsz.xyz/read/mybatis-plus-2.x/52b311eedb2a914a.md
    

    2.2 方式二:mybatis-plus+sharding-jdbc多数据源

    写后立即读的问题,使用Hint强制走主库解决,示例如下:

    HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
    hintManager.setMasterRouteOnly();
    

    2.3 方式三:使用mycat

    写后立即读的问题,mycat可以通过注解的方式指定某些 sql 语句强制走主库,示例如下:

    <select id="listBy" parameterType="java.util.Map" resultMap="BaseResultMap">
        /**mycat:db_type=master*/select * from rp_notify_record
        <where>
          <include refid="condition_sql" />
        </where>
        <![CDATA[ order by create_time desc]]>
      </select>
    

    注意到 /** */里面的注解,通过指定 db_type=master 保证后面的 sql 语句走主库。

    三、解决写后立即读问题的其他方法

    数据库主从复制延时时长一般在几十毫秒到几百毫秒,主库写后立即从slave读往往读不到数据,解决办法常见的有如下3种:

    3.1 强制走主库

    如本文第二章讲的3种方式,都是强制走主库

    3.2 采用同步方式复制

    主从之间,同步复制是指:数据复制到从库成功了,主库再提交事务返回响应

    在这里插入图片描述

    参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/1798670

    3.3 全局事务ID(GTID)

    GTID思路是:

    1、主库生成一个全局唯一事务ID,主库提交事务后,将TID返回给客户端;

    2、客户端拿着TID去从库查数据,没查到该TID则等待,直到从库同步数据完成能查到数据

    1、从开发者视角学习MYSQl系列文章:https://blog.csdn.net/maoxuemin/article/details/123523457;
    2、快速问答:https://gitee.com/wendakuai/introducton/wikis/question

    展开全文
  • 相对于其他方法实现MySQL读写分离来说,采用Thinkphp框架实现MySQL读写分离简单易用,其配置文件示例代码如下: 'DB_TYPE'=> 'mysql', 'DB_DEPLOY_TYPE' => 1, //开打支持多服务器 'DB_RW_SEPARATE'=>true,//...
  • SpringBoot实现MySQL读写分离

    千次阅读 热门讨论 2021-11-26 22:43:26
    实现读写分离有多种方式,如使用中间件MyCat、Sharding-JDBC等,这里我们使用Aop的方式在代码层面实现读写分离实现原理 实现读写分离,首先要对Mysql做主从复制,即搭建一个主数据库,以及一个或多个从数据库。 ...

    在高并发下,需要对应用进行读写分离,配置多数据源,即写操作走主库,读操作则走从库,主从数据库负责各自的读和写,缓解了锁的争用,提高了读取性能。

    实现读写分离有多种方式,如使用中间件MyCat、Sharding-JDBC等,这里我们使用Aop的方式在代码层面实现读写分离。


    实现原理

    实现读写分离,首先要对Mysql做主从复制,即搭建一个主数据库,以及一个或多个从数据库。

    具体实现主从复制,可参照前一篇博客《基于docker配置MySQL主从复制》

    使用Aop的方式,当调用业务层方法前,判断请求是否是只读操作,动态切换数据源,如果是只读操作,则切换从数据库的数据源,否则使用主数据库的数据源。


    系统架构

    这是我之前写的一个项目,项目就是使用了本文章介绍的读写分离方式,架构图大概如下:


    代码实现

    在application.yml配置MySQL

    spring:
      datasource:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        #主机
        master:
          username: root
          password: 123456
          url: jdbc:mysql://服务器ip:3306/letfit?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT
          driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        #从机
        slave:
          username: root
          password: 123456
          url: jdbc:mysql://服务器ip:3307/letfit?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT
          driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        #连接池
        druid:
          initialSize: 5
          minIdle: 5
          maxActive: 20
          maxWait: 60000
          timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
          minEvictableIdleTimeMillis: 300000
          validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
          testWhileIdle: true
          testOnBorrow: false
          testOnReturn: false
          poolPreparedStatements: true
          filters: stat,wall
          maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
          useGlobalDataSourceStat: true
          connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500
    

    创建 ReadOnly 注解

    在业务层的方法上使用该注解,使用 ReadOnly 注解的方法只处理读操作,会切换到从机的数据源

    package com.letfit.aop.annotation;
    
    /**
     * 只读注解
     */
    @Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
    @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
    public @interface ReadOnly {
    }
    

    创建枚举类

    定义两个枚举类型 MASTERslave分别代表数据库类型

    package com.letfit.common;
    
    /**
     * 数据库类型
     */
    public enum DBTypeEnum {
        /**
         * 主数据库
         */
        MASTER,
    
        /**
         * 从数据库
         */
        SLAVE;
    }
    

    编写动态切换数据源的工具类

    package com.letfit.util;
    
    /**
     * 动态切换数据源工具类
     */
    @Slf4j
    public class DynamicDbUtil {
    
        /**
         * 用来存储代表数据源的对象
         */
        private static final ThreadLocal<DBTypeEnum> CONTEXT_HAND = new ThreadLocal<>();
    
        /**
         * 切换当前线程要使用的数据源
         * @param dbTypeEnum
         */
        public static void set(DBTypeEnum dbTypeEnum){
            CONTEXT_HAND.set(dbTypeEnum);
            log.info("切换数据源:{}", dbTypeEnum);
        }
    
        /**
         * 切换到主数据库
         */
        public static void master(){
            set(DBTypeEnum.MASTER);
        }
    
        /**
         * 切换到从数据库
         */
        public static void slave(){
            set(DBTypeEnum.SLAVE);
        }
    
        /**
         * 移除当前线程使用的数据源
         */
        public static void remove(){
            CONTEXT_HAND.remove();
        }
    
        /**
         * 获取当前线程使用的枚举类
         * @return
         */
        public static DBTypeEnum get(){
            return CONTEXT_HAND.get();
        }
    
    }
    

    编写 AbstractRoutingDataSource的实现类

    Spring boot提供了AbstractRoutingDataSource 根据用户定义的规则选择当前的数据源,这样我们可以在执行查询之前,设置使用的数据源。实现可动态路由的数据源,在每次数据库查询操作前执行。它的抽象方法 determineCurrentLookupKey() 决定使用哪个数据源。

    AbstractRoutingDataSource 的部分源码如下

    public abstract class AbstractRoutingDataSource extends AbstractDataSource implements InitializingBean {
        /*
         * 用来存储多个数据源
         */
        @Nullable
        private Map<Object, Object> targetDataSources;
        
        /*
         * 默认数据源
         */
        @Nullable
        private Object defaultTargetDataSource;
        
        @Nullable
        private Map<Object, DataSource> resolvedDataSources;
        
        @Nullable
        private DataSource resolvedDefaultDataSource;
    
        public AbstractRoutingDataSource() {
        }
    
        /*
         * 设置多数据源,最终使用哪个数据源由determineTargetDataSource()返回决定
         */
        public void setTargetDataSources(Map<Object, Object> targetDataSources) {
            this.targetDataSources = targetDataSources;
        }
    
        /*
         * 设置默认数据源
         */
        public void setDefaultTargetDataSource(Object defaultTargetDataSource) {
            this.defaultTargetDataSource = defaultTargetDataSource;
        }
    
        /*
         * 决定使用的数据源,选择的策略需要我们自己去定义
         */
        protected DataSource determineTargetDataSource() {
            Assert.notNull(this.resolvedDataSources, "DataSource router not initialized");
            //调用determineCurrentLookupKey()获取数据源的key
            Object lookupKey = this.determineCurrentLookupKey();
            //根据key获取对应数据源
            DataSource dataSource = (DataSource)this.resolvedDataSources.get(lookupKey);
            if (dataSource == null && (this.lenientFallback || lookupKey == null)) {
                dataSource = this.resolvedDefaultDataSource;
            }
    
            if (dataSource == null) {
                throw new IllegalStateException("Cannot determine target DataSource for lookup key [" + lookupKey + "]");
            } else {
                return dataSource;
            }
        }
    
        /*
         * 抽象方法,需要我们自己去实现
         */
        @Nullable
        protected abstract Object determineCurrentLookupKey();
    }
    

    编写 DynamicDataSource继承 AbstractRoutingDataSource

    package com.letfit.common;
    
    public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
    
        /**
         * 返回当前线程正在使用代表数据库的枚举对象
         * @return
         */
        @Override
        protected Object determineCurrentLookupKey() {
            return DynamicDbUtil.get();
        }
    
    }
    

    流程步骤:

    1、重写数据源选择策略determineCurrentLookupKey()。

    2、数据源配置类将数据源存放在AbstractRoutingDataSource的 targetDataSources和defaultTargetDataSource中,然后通过afterPropertiesSet()方法将数据源分别进行复制到resolvedDataSources和resolvedDefaultDataSource中。

    3、进行数据库连接时,调用AbstractRoutingDataSource的getConnection()的方法,此时会先调用determineTargetDataSource()方法返回DataSource再进行getConnection()。


    编写多数据源配置类

    package com.letfit.config;
    
    import com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceBuilder;
    import com.letfit.common.DBTypeEnum;
    import com.letfit.common.DynamicDataSource;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
    import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import org.springframework.context.annotation.Primary;
    
    import javax.sql.DataSource;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    @Configuration
    public class DataSourceConfig {
    
        /**
         * 主数据库数据源,存入Spring容器
         * 注解@Primary表示主数据源
         * @return
         */
        @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
        @Primary
        @Bean
        public DataSource masterDataSource(){
            return DruidDataSourceBuilder.create().build();
        }
    
        /**
         * 从数据库数据源,存入Spring容器
         * @return
         */
        @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
        @Bean
        public DataSource slaveDataSource(){
            return DruidDataSourceBuilder.create().build();
        }
    
        /**
         * 决定最终数据源
         * @param masterDataSource
         * @param slaveDataSource
         * @return
         */
        @Bean
        public DataSource targetDataSource(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource, @Qualifier("slaveDataSource") DataSource slaveDataSource){
            //存放主从数据源
            Map<Object,Object> targetDataSource = new HashMap<>(2);
            //主数据源
            targetDataSource.put(DBTypeEnum.MASTER, masterDataSource);
            //从数据源
            targetDataSource.put(DBTypeEnum.SLAVE, slaveDataSource);
            //实现动态切换
            DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
            //绑定所有数据源
            dynamicDataSource.setTargetDataSources(targetDataSource);
            //设置默认数据源
            dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource);
            return dynamicDataSource;
        }
    
    }
    

    配置Mybatis

    当我们只有一个数据源时,SpringBoot会默认配置Mybatis,现在我们有多个数据源,就需要手动配置Mybatis的SqlSessionFactory

    package com.letfit.config;
    
    import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
    import org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean;
    import org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import org.springframework.core.io.support.PathMatchingResourcePatternResolver;
    import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;
    import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;
    import org.springframework.transaction.annotation.EnableTransactionManagement;
    
    import javax.annotation.Resource;
    import javax.sql.DataSource;
    import java.util.Objects;
    
    /**
     * 多数据源需要手动配置SqlSessionFactory
     */
    @Configuration
    @EnableTransactionManagement
    public class MybatisConfig {
    
        @Resource(name = "targetDataSource")
        private DataSource dataSource;
    
        /**
         * 配置SqlSessionFactory
         * @return
         * @throws Exception
         */
        public SqlSessionFactory sqlSessionFactory() throws Exception {
            SqlSessionFactoryBean factoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
            factoryBean.setDataSource(dataSource);
            //配置映射文件路径
            factoryBean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mapper/*.xml"));
            //配置别名
            factoryBean.setTypeAliasesPackage("com.letfit.pojo");
            //设置驼峰命名
            Objects.requireNonNull(factoryBean.getObject()).getConfiguration().setMapUnderscoreToCamelCase(true);
            return factoryBean.getObject();
        }
    
        /**
         * 配置事务管理
         * @return
         */
        @Bean
        public PlatformTransactionManager transactionManager(){
            return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
        }
    
        @Bean
        public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate(@Qualifier("sqlSessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory){
            return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
        }
    
    }
    

    配置Aop

    package com.letfit.aop;
    
    @Component
    @Aspect
    @Slf4j
    public class DataSourceAop {
    
        @Pointcut("@annotation(com.letfit.aop.annotation.ReadOnly)")
        public void readPointcut(){}
    
        /**
         * 配置前置通知,切换数据源为从数据库
         */
        @Before("readPointcut()")
        public void readAdvise(){
            log.info("切换数据源为从数据库");
            DynamicDbUtil.slave();
        }
    
    }
    

    业务层方法上使用 ReadOnly 注解

    /**
     * 根据标题关键字模糊查询资源
     * @param title
     * @return
     */
    @ReadOnly
    @Override
    public ResultInfo<List<Source>> searchSource(String title) {
        if(!ValiDateUtil.isLegalString(title)){
            return ResultInfo.error(CodeEnum.PARAM_NOT_IDEAL, null);
        }
        List<Source> sourceList = sourceMapper.searchSource(title);
        return ResultInfo.success(CodeEnum.SUCCESS, sourceList);
    }
    

    从数据源

    • 至此,读写分离的工作就完成了!
    展开全文
  • MySQL实现读写分离的两种经典方案

    千次阅读 2021-01-18 19:16:37
    前言如果主库只负责所有的读写操作,而从库只实现备份功能,这样的主从架构看起来性价比似乎不是很高。...实现读写分离,实际上有两种经典方式第一种方式即我们在代码层实现逻辑,对到达的读/写请求进行解析,...
  • MySQL读写分离

    千次阅读 2022-06-29 17:19:46
    但是并不是所有的应用都适合在程序代码中实现读写分离,像一些大型复杂的Java应用,如果在程序代码中实现读写分离对代码改动就较大。代理一般位于客户端和服务器之间,代理服务器接到客户端请求后通过判断后转发到...
  • 关于mysql读写分离架构有很多,百度的话几乎都是用mysql_proxy实现的。由于proxy是基于lua脚本语言实现的,所以网上不少网友表示proxy效率不高,也不稳定,不建议在生产环境使用; amoeba是阿里开发的一款数据库...
  • 要求配置2台MySQL服务器+1台代理服务器,实现MySQL代理的读写分离
  • MySQL读写分离技术

    2021-01-27 16:18:23
    阅读目录1、简介2、基本环境3、配置主从复制4、MySQL读写分离配置4.1、安装lua4.2、安装mysql-proxy5、MySQL读写分离测试1)、修改rw-splitting.lua文件2)、修改完成后,启动mysql-proxy3)、创建用于读写分离的...
  • 今天继续给大家介绍MySQL相关知识,本文主要内容是MySQL读写分离。 一、读写分离工作原理 二、读写分离优缺点 三、读写分离实现方式 四、读写分离常用中间件
  • Mysql数据库读写分离实现

    千次阅读 2020-05-16 16:45:08
    1.读写分离实现方式 Mysql中可以实现读写分离的插件有mysql-proxy / Mycat / Amoeba ,mysql-proxy是系统自带的一个插件,此次实验主要用它来实现读写分离 mysql-proxy是实现"读写分离(Read/Write Splitting)"的一...
  • Mysql读写分离的四种方案

    千次阅读 2021-05-10 18:07:48
    2、MySQL读写分离的基础 实现方式主要基于mysql的主从复制,通过路由的方式使应用对数据库的写请求只在master上进行,读请求在slave上进行。   二、实现读写分离的原理与方案 1、基于MySQL proxy代理的方式...
  • 本文实例讲述了PHP实现mysql读写分离操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 首先mysql主从需配置好,基本原理就是判断sql语句是否是select,是的话走master库,否则从slave查 <?php /** * mysql读写分离 */ ...
  • Mysql读写分离实现的三种方式

    千次阅读 2018-03-22 14:39:08
    可以参考PHP实现Mysql读写分离,阿权开始的本项目,以php程序解决此需求。 优点:直接和数据库通信,简单快捷的读写分离和随机的方式实现的负载均衡,权限独立分配 缺点:自己维护更新,增减服务器在代码处理 2...
  • 1、原理和目的 在server集群中,选择其中一台作为master,其它都是slave,其中master能处理客户端的读/...该功能的实现需借助中间件完成,推荐官方中间件mysql-router,也可以使用mycat,本实例使用mysql-router完成 2、
  • 主要介绍了MySQL 读写分离实例详解的相关资料,这里对读写MySQL分离进行了简单介绍,并附实例代码,需要的朋友可以参考下
  • 1 程序修改mysql操作类可以参考PHP实现Mysql读写分离,阿权开始的本项目,以php程序解决此需求。优点:直接和数据库通信,简单快捷的读写分离和随机的方式实现的负载均衡,权限独立分配缺点:自己维护更新,增减...
  • mysql读写分离的坑 读写分离的主要目标是分摊主库的压力,由客户端选择后端数据库进行查询。还有种架构就是在MYSQL和客户端之间有一个中间代理层proxy,客户端之连接proxy,由proxy根据请求类型和上下文决定请求的...
  • SpringBoot+Mybatis-plus实现读写分离方案1. 引入mybatis-plus相关包,pom.xml文件2. 配置文件application.property增加多库配置mysql 数据源配置3. 配置数据源及注解数据源配置 MultiDataSourceConfig.Java数据库...
  • mysql实现读写分离

    2022-08-09 11:45:04
    mysql读写分离
  • MYSQL读写分离最佳实战,面对越来越大的访问压力,单台的服务器的性能成为瓶颈,需要分担负载
  • Atlas中间件实现Mysql读写分离

    千次阅读 2022-03-11 10:57:56
    二、实现Mysql读写分离 1、实验环境 2、搭建一主一从配置 3、安装Atlas 一、Atlas介绍 [ˈætləs] Atlas 是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL...
  • MySQL读写分离原理

    千次阅读 2022-07-07 20:38:43
    一、读写分离的概念 二、引入中间件MyCat 三、MyCat服务端口和管理端口
  • mysql读写分离

    2021-01-19 12:57:09
    MySQL读写分离原理MySQL的主从复制和MySQL的读写分离两者有着紧密联系,首先部署主从复制,只有复制完了,才能在此基础上进行数据的读写分离。读写分离就是只在主服务器上写,只在从服务器上读,基本的原理是让主...

空空如也

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