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Category: Distributed Middleware

[汇总]分库分表经验 0

Database Partitioning&Scaling

[汇总]分库分表经验

Sharding-jdbc教程：Springboot整合sharding-jdbc实现读写分离 Spring Boot集成Sharding-jdbc + Mybatis-Plus实现分库分表 Spring Boot + MyBatis + Druid + PageHelper 实现多数据源并分页 一种基于 MyBatis 框架的分库分表方案！造轮子     分库分表，可能真的要退出历史舞台了！ 对于关系型数据库来说，走向分布式也终将成为必然。随着 Raft 等协议应用越来越广泛，分布式数据库的可靠性也逐渐得到了保证。如果你以前因为事务问题而拒绝采用某些 NoSQL 产品，那么如今完全兼容 MySQL 的分布式数据库，你没有理由再说 No。 云厂商，直接提供了像Aurora、PolarDB之类的MySQL增强，更有类似 TiDB、OceanBase 这样纯粹的分布式数据库，越来越多的业务走向了这个终途。当你的团队加班加点验证着分库分表中间件的时候，却发现其实换个兼容的存储就能玩得转，你会怎么选，简直不用再多说。 当然，一旦你选用了分布式数据库，以前的 DBA 经验可能就不管用了，比如说索引及其二级索引。你的团队不得不学习新的知识，来应对分布式环境。...

[转]数据库连接池的大小与性能 0

Database Theory & Solution / Performance Diagnosing

[转]数据库连接池的大小与性能

1. 一、前言 基本上来说，大部分项目都需要跟数据库做交互，那么，数据库连接池的大小设置成多大合适呢？ 一些开发老鸟可能还会告诉你：没关系，尽量设置的大些，比如设置成 200，这样数据库性能会高些，吞吐量也会大些！ 你也许会点头称是，真的是这样吗？看完这篇文章，也许会颠覆你的认知哦！

[汇总]RocketMQ经验 0

RocketMQ

[汇总]RocketMQ经验

生产环境下 RocketMQ 为什么不能开启自动创建主题？ 弘康人寿基于 RocketMQ 构建微服务边界总线的实践

[转]分库分表无限扩容 0

Database Partitioning&Scaling

[转]分库分表无限扩容

1. 正常情况下的服务演化之路 让我们从最初开始。 1-1. 1、单体应用 每个创业公司基本都是从类似 SSM 和 SSH 这种架构起来的，没什么好讲的，基本每个程序员都经历过。 1-2. 2、RPC 应用 当业务越来越大，我们需要对服务进行水平扩容，扩容很简单，只要保证服务是无状态的就可以了，如下图： 当业务又越来越大，我们的服务关系错综复杂，同时，有很多服务访问都是不需要连接 DB 的，只需要连接缓存即可，那么就可以做成分离的，减少 DB 宝贵的连接。如下图： 我相信大部分公司都是在这个阶段。Dubbo 就是为了解决这个问题而生的。 1-3. 3、分库分表 如果你的公司产品很受欢迎，业务继续高速发展，数据越来越多，SQL 操作越来越慢，那么数据库就会成为瓶颈，那么你肯定会想到分库分表，不论通过 ID hash 或者 range 的方式都可以。如下图： 这下应该没问题了吧。任凭你用户再多，并发再高，我只要无限扩容数据库，无限扩容应用，就可以了。 这也是本文的标题，分库分表就能解决无限扩容吗？ 实际上，像上面的架构，并不能解决。 其实，这个问题和...

[转]跨库分页的几种常见方案 0

Database Partitioning&Scaling

[转]跨库分页的几种常见方案

为什么需要研究跨库分页？ 互联网很多业务都有分页拉取数据的需求，例如： （1）微信消息过多时，拉取第N页消息； （2）京东下单过多时，拉取第N页订单； （3）浏览58同城，查看第N页帖子；

[转]1万属性，100亿数据，每秒10万吞吐，架构如何设计？ 0

Database Theory & Solution

[转]1万属性，100亿数据，每秒10万吞吐，架构如何设计？

有一类业务场景，没有固定的schema存储，却有着海量的数据行数，架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢？58最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，今天和大家聊一聊。 1. 一、背景描述及业务介绍 什么是58最核心的数据？ 58是一个信息平台，有很多垂直品类：招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等，每个品类又有很多子品类，不管哪个品类，最核心的数据都是“帖子信息”。 画外音：像不像一个大论坛？