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sharding新上映_shardingjdbc官网(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

sharding

探秘 Apache ShardingSphere：分布式数据库的强大利器

一旦Unichain 推出后，以太坊上的手续费收入将减少，从而导致以太坊销毁量减少，这将使以ETH作为「通货紧缩」货币的叙事不复存在。自从Proto-danksharding（EIP-4844）在今年四月成功实施后，ETH的供应量就逐步增加、通货紧缩的幅度逐渐缩窄! UNI 的L2 将拥有自己的验证者，因此他们将来完全有可能独立成为一个L1，或者最终将UNI 应用原生部署在其他条链上。留在ETH 上部署的唯一理由是安全性，但从长远来看，安全性依赖于收入。这也是为什么ETH 在目前的发展路径上逐渐走向僵局，因为所有的生命力都被第二层吸走了。

中间件：你真的了解吗？𐟤” 中间件，听起来有点高大上，但其实它是一种位于客户机/服务器操作系统之上的系统软件服务程序。它的主要作用是在分布式应用软件中，帮助不同技术之间共享资源，管理计算资源和网络通信。简单来说，中间件=平台+通信。这也意味着，只有用在分布式系统中的软件才能被称为中间件。为什么需要中间件？𐟤” 随着计算机技术的快速发展，应用软件需要在不同的网络协议、硬件生产厂商以及网络平台和环境上运行。这导致软件开发者面临数据离散、操作困难、系统匹配程度低等问题。中间件技术的出现，极大程度上减轻了开发者的负担，提高了网络运行效率。分布式中间件：RabbitMQ 和 Kafka 𐟐𐰟Ÿ RabbitMQ：这是当下非常流行的中间件，国内大厂都在用。它支持分发模式、持久化以及对容错性的处理非常完善。而且，它是和spring框架同一家公司开发的，所以在Java领域特别受欢迎。 Kafka：基于TCP/IP协议开发，性能最好，最接近底层。虽然不支持事务，但支持持久化和分发机制，在大数据领域用得很多。负载均衡中间件：Nginx、LVS、KeepAlive 和 CDN 𐟌 Nginx：常见的负载均衡中间件之一，用于加速网页加载和渲染速度。 LVS：用于Nginx发生故障时做集群架构处理。 KeepAlive：以保持心跳维持高可用为目的。 CDN：用于加速网页加载和渲染速度。缓存中间件：MemCache 和 Redis 𐟔犍emCache：代码级别的缓存中间件，占用JVM内存，适合小项目和非特别领域。 Redis：分布式架构下推荐使用Redis，遵循TCP/IP协议。数据库中间件：MySQL 和 Mycat 𐟓Š MySQL：本身具有持久化功能但不具备高可用性。要实现MySQL的集群或分库分表，需要使用第三方中间件如Mycat、ShardingJDBC等。总结中间件在分布式系统中扮演着至关重要的角色，它不仅简化了开发者的负担，还提高了系统的运行效率。无论是RabbitMQ、Kafka、Nginx、LVS、KeepAlive、CDN、MemCache还是Redis，它们都在不同的场景下发挥着重要作用。希望这篇文章能让你对中间件有一个更清晰的认识！𐟓š

一旦Unichain 推出后，eth上的手续费收入将减少，从而导致以太坊销毁量减少，这将使以以太坊作为「通货紧缩」货币的叙事不复存在。自从Proto-danksharding（EIP-4844）在今年四月成功实施后，以太的供应量就逐步增加、通货紧缩的幅度逐渐缩窄! UNI 的L2 将拥有自己的验证者，因此他们将来完全有可能独立成为一个L1，或者最终将UNI 应用原生部署在其他条链上。留在以太上部署的唯一理由是安全性，但从长远来看，安全性依赖于收入。这也是为什么ETH 在目前的发展路径上逐渐走向僵局，因为所有的生命力都被第二层吸走了。

以太坊的未来：从“紧缩王者”到“空巢老人”？ Unichain一出，以太坊手续费缩水，通货紧缩梦碎！Proto-danksharding后，ETH供应膨胀，紧缩光环渐暗。 UNI L2野心勃勃，自立门户or跨链游走？ETH仅剩安全牌可打，但收入缩水，安全何以为继？昔日王者，今成空巢，生命力被二层吸干，僵局何解？

如何优化数据库性能？跳槽跑路记分享在上一篇文章中，我们谈到了数据库作为系统瓶颈的常见问题。随着用户数量的增长，单台服务器上的数据库资源（如CPU、内存、存储空间和IO）往往会达到极限。解决这个问题的方法有很多，其中一种是增加服务器数量，让每台机器处理的流量在可接受范围内。以下是几种常见的优化技术： Sharding 𐟗‚️ Sharding（分片）是一种将数据分散到多个表或节点上的技术。它分为垂直分片（Vertical Partitioning）和水平分片（Horizontal Partitioning）。垂直分片是将一个表按列划分，将不常用的列分出去。而水平分片则是按照某种策略将数据记录分配到不同的表中。例如，如果一个表的大小为100T，单台服务器无法存储，即使能存储，性能也会很差。如果将这个表分成100个分片，每个分片大小为1T，那么处理范围就会大大增加。最简单的分片策略是按ID进行分片，但这种方法并不总是有效。例如，在处理“A关注的所有用户”时，如果按ID分片，A关注的不同用户可能分布在不同的分片上，这样就需要查询多个数据节点。因此，对于关注关系表，按user_id进行分片会更有效。此外，还可以按时间戳范围等其他值进行分片。 Replication 𐟓报䍥ˆ𖯼ˆReplication）是将数据复制到多个节点上的一种方法。它的主要目的是防止灾难性故障，如在磁盘、机器甚至整个数据中心损坏时仍能保存备份。此外，通过减少延迟，复制还能支持全国范围内的服务。例如，如果同一份数据在全国东西南北中的数据中心都有副本，用户就近读取的延迟可以大大降低。 Combining Sharding and Replication 𐟔„ 可以将Sharding和Replication结合起来使用。例如，总数据量为100T，拆分成100个1T的分片，并设置5个副本。每个分片如果能支持1K QPS（每秒查询次数），那么整个系统就能支持500K QPS。具体实现和更多技术细节可以参考各种数据库的文档，如PostgreSQL或Elasticsearch。通过这些技术，可以有效优化数据库性能，提高系统的可扩展性和可靠性。

MySQL分区分表，性能大提升！在大型业务系统中，随着数据量的急剧增加，优化数据库性能变得至关重要。MySQL提供了两种有效的数据管理技术来应对这些挑战：表分区（Partitioning）和分表（Sharding）。本文将深入探讨这两种技术的概念、优缺点、具体规则以及适用场景，并通过电商交易系统的具体示例来说明它们的应用。表分区（Partitioning）𐟓Š 概念表分区是将一个大表按一定规则分成多个较小的逻辑子表（分区），每个分区存储表中的一部分数据。分区有助于提高查询性能、简化数据管理和优化存储。优点提高查询性能：查询只涉及相关分区，减少扫描的数据量。简化管理：可以独立管理每个分区，如备份、恢复、维护等。数据归档：历史数据可以放在单独的分区中，减少对活跃数据的影响。缺点管理复杂性：分区设计不当可能导致性能问题，增加了数据库设计的复杂性。限制性：并非所有查询都能利用分区优势，需要包含分区键。操作限制：某些操作在分区表上可能表现不如普通表。具体规则范围分区（RANGE Partitioning）：根据某个列的值范围来划分分区。适合按时间或连续范围存储数据。示例：对电商系统中的订单表按月份分区。如：ORDER_ID INT, ORDER_DATE DATE CREATE TABLE orders (PARTITION BY RANGE (YEAR(ORDER_DATE)) (PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024), PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025))) 分表（Sharding）𐟌 概念分表是将一个大表水平拆分成多个较小的表（分表），通常根据某些规则如ID范围或哈希值进行分割。分表主要用于水平扩展数据库，支持更高的并发和更大的数据量。优点提高并发处理能力：多个分表可以分布在不同的数据库实例上，提高了系统的扩展性和并发处理能力。减少单表数据量：单个表的数据量减少，查询和更新效率提升。缺点跨表查询复杂：跨表查询需要额外的逻辑，可能需要应用层支持。事务处理复杂：分布式事务管理难度增加。解决方法：使用分布式事务管理器，如XA协议。具体规则 ID范围分表：根据ID范围对数据进行分表，适合数据量逐渐增加的场景。示例：对电商系统中的订单表按用户ID范围分表。如：CREATE TABLE orders_1 LIKE orders CREATE TABLE orders_2 LIKE orders 哈希分表：使用哈希函数对分表键进行哈希运算，将数据均匀分布到各个表中。示例：对电商系统中的订单表按用户ID进行哈希分表。如：CREATE TABLE orders3 LIKE orders 常见问题及解决方案跨表查询复杂：需要额外的应用层逻辑来处理。解决方法：尽量减少跨表操作或使用中间件简化处理。数据迁移复杂：数据量增加时需要进一步分表或迁移。解决方法：设计灵活的分表策略，支持动态扩展和迁移。分区与分表的区别𐟔 应用场景表分区主要用于优化单个表的大数据查询性能，适合处理大规模数据的表。分表用于系统的水平扩展，适合处理海量数据并提高并发能力。管理复杂性表分区由数据库引擎管理，相对简单；分表需要应用层的支持，管理复杂度较高。查询方式表分区通过分区键优化查询，分表则需要应用层根据分表规则进行查询。结论𐟓 表分区和分表是优化MySQL数据库性能的重要技术，各有优缺点，适合不同的应用场景。通过合理的分区和分表策略，可以提高电商交易系统的数据处理能力和查询性能。在实际应用中，根据数据特征和业务需求选择合适的技术，并合理设计和管理分区和分表策略，是确保系统高效运行的关键。希望本文的介绍和示例能够帮助您更好地理解和应用这些技术。

大二计算机学生月总结：方向与动力总结一下过去一个月的学习成果吧。最重要的不是学了多少，而是我终于确认了自己的学习方向和职业规划，这真是让人振奋！加油！𐟒ꊥ�𙠧国庆期间： mybatisPlus：国庆前后，我终于把mybatisPlus学了一遍，现在会用它来对mysql进行CRUD操作了。 RabbitMQ和RocketMQ：之前学了RabbitMQ，所以RocketMQ上手很快。不过，部署RocketMQ真是麻烦，搞得我有点头疼。分库分表中间件ShardingSphere：这个也学完了，感觉收获不少。 JDBC和数据结构：复习了链表、栈和队列，对应力扣做了10、20道题，还做了力扣刷题生涯的第二个hard题，是用优先队列求第K大的值。项目业务和开发流程：国庆期间，我开始熟悉项目的业务和开发流程，虽然一开始啥也看不懂，但随着学习的深入，慢慢也有点头绪了。笔记软件悲剧：这期间还看了java基础的面经和复习了mysql各种语句，做了相关笔记。但不幸的是，笔记软件莫名其妙把我之前做的笔记全删了，真是天塌了。试了各种办法都找不回来，还好最近做的没删，算是个好消息吧。所以又把最近做的面经笔记放到语雀上了，感觉挺好用的。总之，要保护好自己的笔记啊！学习动力因为之前找到了方向，所以这个星期学得很有动力。Redis学完了缓存穿透、击穿、雪崩（之前看黑马点评都是半懂不懂的，现在再看一遍真是豁然开朗），双写一致、大Key、热Key，mysql看完了索引、事务、MVCC、各种锁，Spring看完了IOC、AOP和bean。总之学了很多，但还有很多没学到的。虽然理解了，但以后还需要背下来才能和面试官侃侃而谈。职业规划也不是说我就想去大厂，然后学前端什么的。反正go是不会学了，除非咳咳。学前端主要是为了方便就业，反正我的目标还是中厂。众所周知，中小厂很多前端的活都要丢给后端做，而且我在某直聘网站上看到许多，明明招的是java后端，可是要求会前端三件套，vue什么的。而且前端中小厂的就业市场很不友好。综上可知，我可以走全栈嘛，前端、后端、全栈三个岗位都可以投，就业几率大地提高！完美解决了我的焦虑（毕竟我真得很害怕找不到工作）。反正就职中小厂后端也会干前端的活，所以干嘛不走全栈呢？再说我对软件开发的兴趣还是由于前端hh。毕竟还有两年时间，无非就是多学一点知识，多做一点项目，多背一点面经。为了秋招能顺利上岸，我甘之如饴。未来规划所以有了上面就业方向的指导，对未来的学习路线也有大致的规划了。反正这两个月还是要先准备寒假实习面试吧，因为怕时间不够，所以先把最重要的java基础、mysql、redis、spring框架相关面经背完，然后完成两个项目，再学习背诵相关面经。这样对面试就有一战之力了。但其实因为各种原因，比如自身能力有所欠缺（重要的计网、操作系统还没学），学校时间安排（期末周嘛），周边实习机会很少，所以对寒假实习也不抱有太大希望。但我依然会去面试，挑战自我，积累经验的哈哈，想想为了在明年暑假实习面试时不露怯，也要把握好这次积累面试经验的机会。然后明年上半年就是，学前端，做项目，放在github、gitee上，然后背前端面经。同时也要学jvm、计网什么的，后端面经也要常常看，把java后端面经牢牢掌握。数据结构还要照常刷。然后暑假找一份后端或全栈的实习。整个大三估计就是在实习中度过吧。然后秋招顺利上岸。

Redis集群进化：主从到新模式 Redis集群方案主要有三种：主从模式、哨兵模式和Redis Cluster模式。以下是详细介绍：主从模式 𐟓Š 主从模式是最简单的集群方案，主要由一个主机（Master）和多个备机（Slave）组成。主机负责写操作，备机负责读操作。这种模式下，读写分离可以提高性能，同时实现容灾快速恢复。一主二仆：一个Redis服务作为Master，主要负责写操作，多个Redis服务作为Slave，主要负责读操作。薪火相传：上一个Slave可以是下一个Slave的Master，Slave同样可以接收其他Slave的连接和同步请求。反客为主：当一个Master宕机后，后面的Slave可以立刻升为Master，其后面的Slave不需要做任何修改。用SLAVEOF NO ONE将从机变为主机。哨兵模式 𐟔 哨兵（Sentinel）是Redis集群中非常重要的一个组件，主要负责监控Redis Master和Slave进程是否正常工作。如果某个Redis实例有故障，哨兵会发送消息通知管理员。集群监控：哨兵负责监控Redis Master和Slave进程是否正常工作。消息通知：如果某个Redis实例有故障，哨兵会发送消息通知管理员。故障转移：如果Master节点挂掉，哨兵会自动转移到Slave节点上。配置中心：如果故障转移发生，哨兵会通知客户端新的Master地址。哨兵本身也是分布式的，作为一个哨兵集群运行，互相协同工作。故障转移时，需要大部分哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举。即使部分哨兵节点挂掉，哨兵集群还是能正常工作。通常需要3个实例来保证健壮性。哨兵+Redis主从的部署架构，不保证数据零丢失，只能保证Redis集群的高可用性。建议尽量在测试环境和生产环境都进行充足的测试和演练。 Redis Cluster模式 𐟌 Redis Cluster是一种服务端Sharding技术，从3.0版本开始提供。采用slot（槽）的概念，一共分成16384个槽。通过哈希的方式将数据分片，每个节点均分存储一定哈希槽（哈希值）区间的数据，默认分配了16384个槽位。数据写入先写主节点，再同步到从节点（支持配置为阻塞同步）。同一分片多个节点间的数据不保持强一致性。读取数据时，当客户端操作的key没有分配在该节点上时，Redis会返回转向指令，指向正确的节点。扩容时需要把旧节点的数据迁移一部分到新节点。在Redis Cluster架构下，每个Redis要放开两个端口号，比如一个是6379，另外一个就是加1w的端口号，比如16379。通过这些模式的选择和配置，可以有效提升Redis集群的可用性和性能。

𐟒ኡva学习攻略大揭秘𐟔 𐟤”你是否觉得Java学习之路充满挑战？别担心，这里有一份超实用的学习指南！ 𐟓ŒJava开发必备技能： 1️⃣ 掌握Dubbo、SpringCloud等分布式微服务框架，让你的应用更强大。 2️⃣ 熟悉Linux操作系统和git命令，提升开发效率。 3️⃣ 掌握Mysql等主流数据库，轻松应对数据存储需求。 4️⃣ 了解分库分表原理和Sharding-jdbc，优化数据管理。 5️⃣ 精通多线程及高性能设计，提升应用性能。 6️⃣ 熟悉redis、MongoDB、RabbitMQ等分布式组件，增强应用功能。 𐟎va应用领域广泛： 𐟒𜠩‡‘融行业：开发银行服务软件、交易平台等。 𐟛️ 电子商务：京东商城、淘宝等知名平台都是基于Java哦！ 𐟓𑠧绥Š襺”用：安卓系统和手机应用开发的主力军。 𐟌 大数据与云计算：Hadoop等大数据处理框架，助力云计算发展。 𐟔젧瑥�𚔧”诼š空间科学、生物信息学等领域也离不开Java。 𐟓š Java学习资源推荐： 𐟌Ÿ GitHub：找开源项目、分享代码的好去处。 𐟒젓tack Overflow：提问、回答技术问题，解决难题就靠它！ 𐟧 LeetCode：刷题、学习算法和数据结构的必备平台。 𐟏† Kaggle：参加数据科学竞赛，提升编程能力。 𐟓– Medium：阅读编程技术、软件开发等文章和教程的好地方。现在就开始你的Java学习之旅吧！𐟚€

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