当使用了多个数据库来提供服务时，最为关键的点是如何让每一个数据库比较均匀的承担压力，而不至于其中的某些数据库压力过大，某些数据库没什么压力。这其中的关键点之一就是拆分键的设计
1 背景 最近在做需求的时候需要在一张表中增加一个字段。 这张表情况如下： 1、拆分了多个库多张表 2、库表拆分按表中商户编码字段hash之后取模进行拆分 由于库表拆分按照商户编码，有些大商家的单子数量远远要高于其他普通商家，这样就造成了严重的数据倾斜。 在增加字段的时候尝试多种办法，执行多次都添加
10 几年前，互联网产业蓬勃发展，相比传统 IT 企业，互联网应用每天会产生海量的数据。 如何存储和分析这些数据成为了当时技术圈的痛点，彼时，分库分表解决方案应运而生。 当时最流行的 Java 技术论坛是 javaeye ，有位淘宝的技术人员分享了一篇分库分表的文章 ，这篇文章，我反复看了几十遍，想
由于数据库的承载能力是有限的，当业务增长量达到一定规模后，数据库的性能就会达到瓶颈。于是产生了分库分表的解决方案，本文将详细讲解什么是分库分表，以及分库分表的原因和可能产生的问题。
日常开发中，实现数据库的分库分表，在经常使用工具方面，常用的有像 sharding-sphere、TDDL、Mycat等，然后，根据主键key做数据分布
今天想聊一下分库分表，因为对于快速增长的业务来说，这个是无法回避的一环。之前我在做商城相关的SAAS系统，商品池是一个存储瓶颈，商品池数量会基于租户增长和运营变得指数级增长，短短几个月就能涨到几千万的数据，而运营半年后就可能过亿。而对于订单这种数据，也会跟着业务的成长，也会变得愈发巨大。
本文介绍了分库分表的概念及优势,以及sharding-jdbc分库分表中间件,探究了sharding-jdbc的路由规则的执行流程
本文记录 Mysql 分库分表 和 Elasticsearch Join 查询的实现思路，了解分布式场景数据处理的设计方案。文章从常用的关系型数据库 MySQL 的分库分表Join 分析，再到非关系型 ElasticSearch 来分析 Join 实现策略。逐步深入Join 的实现机制。
efcore如何优雅的实现按年分库按月分表 介绍 本文ShardinfCore版本 本期主角: ShardingCore 一款ef-core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案，具有零依赖、零学习成本、零业务代码入侵适配 距离上次发文.net相关的已经有很久了,期间一直在从事java相关的
在这个燥热的夏天，又突然收到告警，分库分表的主键冲突了，这还能忍？不，坚决不能忍，必须解决掉！后面咱们慢慢道来是如何破局的，如何走了一条坎坷路……
前言 今天大姚给大家分享一款EF Core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案，开源（Apache License）的EF Core拓展程序包：ShardingCore。 ShardingCore项目介绍 ShardingCore是一款开源、简单易用、高性能、普适性，针对EF Core生态
2021-02-03 分类：Java / spring 阅读(2930) 评论(2) GitHub 24k Star 的Java工程师成神之路，不来了解一下吗！ 先交代一下背景，在很久之前，我曾经封装过一个分库分表的扫表工具——Full Table Scanner，主要实现方式是通过使用TDDL H
在一些中小型项目开发中，我们通常会使用自增 ID 来作为主键的生成策略，但随着时间的推移，数据库的信息也会越来越多，尤其是使用自增 ID 作为日志表的主键生成策略时，可能很快就会遇到 ID 被用完的情况，那么如果发生了这种情况，MySQL 又会怎样执行呢？ PS：当然，在分库分表的场景中，我们通常会
前言 伴随着系统流量的增大,出现了应用集群。在 Redis 中为了保证 Redis 的高可用也为 Redis 搭建了集群对数据进行分槽存放。在 Mysql数据库要存储的量达到一个很高的地步的时候,我们会对数据库进行分库分表操作。OK，到这儿先假设我们不知道什么是集群、什么是分库分表,我们先来看一个数
本次种子题目主要涵盖了MySQL的存储引擎和索引结构，如B+树索引和哈希索引，以及覆盖索引和回表的概念。此外，还包含了MySQL事务的ACID特性和隔离级别。另外，对MySQL主从集群中的binlog日志的执行顺序和作用进行了讨论。最后，还涉及了分库分表和读写分离的概念。这些内容涵盖了MySQL数据库的核心知识和重要技术，不仅在面试中起到关键作用还对于优化数据库性能和应用开发都具有重要意义。
分享是最有效的学习方式。 博客：https://blog.ktdaddy.com/ 故事 梅雨季，闷热的夜，令人窒息，窗外一道道闪电划破漆黑的夜幕，小猫塞着耳机听着恐怖小说，辗转反侧，终于睡意来了，然而挨千刀的手机早不振晚不振，偏偏这个时候振动了一下，一个激灵，没有按捺住对内容的好奇，点开了短信，卧
分布式系统中，我们经常需要对数据、消息等进行唯一标识，这个唯一标识就是分布式 ID，那么我们如何设计它呢？本文将详细讲述分布式 ID 及其生成方案。
2阶段（2PC）提交方案： 实现原理：基于XA规范搞的一套分布式事务的理论，也可以叫做一套规范，或者是协议。 （1）准备阶段（Prepare phase）：事务管理器给每个参与者发送prepare消息，每个数据库参与者在本地执行事务，并写本地的Undo/Redo，此时事务没有提交。 （2）提交阶段（
分享一个由本人编写的JSON框架。 JSON反序列化使用递归方式来解析JSON字符串，不使用任何第三方JAR包，只使用JAVA的反射来创建对象（必须要有无参构造器），赋值，编写反射缓存来提升性能。支持复杂的泛型类型，数组类型等所有类型。（不支持高版本JDK1.8以上的日期类型，如LocalDate，
分享8个开箱即用的API，方便日常处理集合。 1. 快速过滤空值：Stream.ofNullable 该方法是在 Java 9 中引入的，有助于过滤集合中的所有空值，从而可能使我们避免空指针异常。 在下面的示例中，有一个包含 null 的List。此时，我们可以使用Stream.ofNullable
