主从配置和分库分表Sharding-Sphere组成Sharding-JDBCSharding-ProxySharding-Sidecar（TODO）Sharding-JDBC表的概念逻辑表广播表绑定表Sharding-JDBC中的分片策略自动分片算法标准分片算法复合分片算法自定义分片算法分布式序列算法Sharding-Sphere实战shardingsphere的sql日志无法打印问题配置的雪花算法不生效Field'brand_id'doesn'thaveadefaultvalueInsertstatementdoesnotsupportshardingtableroutingtomulti
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作者：京东物流张广治1背景传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能和可用性方面已经难于满足海量数据的场景，系统最大的瓶颈在于单个节点读写性能，许多的资源受到单机的限制，例如连接数、网络IO、磁盘IO等，从而导致它的并发能力不高，对于高并发的要求不满足。每到月初国际财务系统压力巨大，因为月初有大量补全任务，重算、计算任务、账单生成任务、推送集成等都要赶在月初1号完成，显然我们需要一个支持高性能、高并发的方案来解决我们的问题。2我们的目标支持每月接单量一亿以上。一亿的单量补全，计算，生成账单在24小时内完成（支持前面说的月初大数据量计算的场景）3数据分配规则现实世界中，每一个资源都有其
作者：京东物流张广治1背景传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能和可用性方面已经难于满足海量数据的场景，系统最大的瓶颈在于单个节点读写性能，许多的资源受到单机的限制，例如连接数、网络IO、磁盘IO等，从而导致它的并发能力不高，对于高并发的要求不满足。每到月初国际财务系统压力巨大，因为月初有大量补全任务，重算、计算任务、账单生成任务、推送集成等都要赶在月初1号完成，显然我们需要一个支持高性能、高并发的方案来解决我们的问题。2我们的目标支持每月接单量一亿以上。一亿的单量补全，计算，生成账单在24小时内完成（支持前面说的月初大数据量计算的场景）3数据分配规则现实世界中，每一个资源都有其
ShardingSphere学习笔记前言高性能架构模式读写分离CAP理论BASE理论数据库分片垂直分库垂直分表水平分库水平分表实现方式程序代码封装（ShardingSphere）中间件封装（MyCat、ShardingSphere）MYSQL主从同步主从同步原理docker环境安装一主多从主服务器从服务器启动主从同步停止主从同步常见问题ShardingSphere-JDBC读写分离ShardingSphere-JDBC垂直分片环境搭建测试ShardingSphere-JDBC水平分片服务器准备基本水平分片多表关联绑定表广播表创建广播表ShardingSphere-Proxy读写分离docker
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作者：京东零售梁强1、背景这篇主要描述了B端令牌系统应用数据分表解决业务数据量增大，且存在的数据倾斜问题，主要面向的场景是一对多数据倾斜问题1）B令牌的业务背景先简述一下B令牌的业务背景，B令牌系统是用于营销场景中，将许多用户绑定在一个令牌上，再将令牌绑定在促销上，从而实现差异和精准营销，一般情况下一个令牌的生命周期等同于这个促销。2）B端令牌的结构现状令牌和令牌用户关系是一个一对多的关系，早期的令牌系统使用jed分库，2个分片，中间进行了一次扩容达到了8个分片，存储的数据行数达到了1.2亿3）数据和业务现状1.2亿数据，分布在8个分库中，每个分库平均1500万，但由于分库字段使用的是令牌ID
作者：京东零售梁强1、背景这篇主要描述了B端令牌系统应用数据分表解决业务数据量增大，且存在的数据倾斜问题，主要面向的场景是一对多数据倾斜问题1）B令牌的业务背景先简述一下B令牌的业务背景，B令牌系统是用于营销场景中，将许多用户绑定在一个令牌上，再将令牌绑定在促销上，从而实现差异和精准营销，一般情况下一个令牌的生命周期等同于这个促销。2）B端令牌的结构现状令牌和令牌用户关系是一个一对多的关系，早期的令牌系统使用jed分库，2个分片，中间进行了一次扩容达到了8个分片，存储的数据行数达到了1.2亿3）数据和业务现状1.2亿数据，分布在8个分库中，每个分库平均1500万，但由于分库字段使用的是令牌ID
作者：京东零售梁强1、背景这篇主要描述了B端令牌系统应用数据分表解决业务数据量增大，且存在的数据倾斜问题，主要面向的场景是一对多数据倾斜问题1）B令牌的业务背景先简述一下B令牌的业务背景，B令牌系统是用于营销场景中，将许多用户绑定在一个令牌上，再将令牌绑定在促销上，从而实现差异和精准营销，一般情况下一个令牌的生命周期等同于这个促销。2）B端令牌的结构现状令牌和令牌用户关系是一个一对多的关系，早期的令牌系统使用jed分库，2个分片，中间进行了一次扩容达到了8个分片，存储的数据行数达到了1.2亿3）数据和业务现状1.2亿数据，分布在8个分库中，每个分库平均1500万，但由于分库字段使用的是令牌ID
作者：京东零售梁强1、背景这篇主要描述了B端令牌系统应用数据分表解决业务数据量增大，且存在的数据倾斜问题，主要面向的场景是一对多数据倾斜问题1）B令牌的业务背景先简述一下B令牌的业务背景，B令牌系统是用于营销场景中，将许多用户绑定在一个令牌上，再将令牌绑定在促销上，从而实现差异和精准营销，一般情况下一个令牌的生命周期等同于这个促销。2）B端令牌的结构现状令牌和令牌用户关系是一个一对多的关系，早期的令牌系统使用jed分库，2个分片，中间进行了一次扩容达到了8个分片，存储的数据行数达到了1.2亿3）数据和业务现状1.2亿数据，分布在8个分库中，每个分库平均1500万，但由于分库字段使用的是令牌ID
