characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false&useJDBCCompliantTimezoneShift=true&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=GMT%2B8&allowMultiQueries=true&allowPublicKeyRetrieval=true username: root password: neIIqlwGsjsfsA6uxNqD #分表配置, 这里使用主键cid 作为分表字段 sharding:...
在工程的配置 文件application.yml做Sharding-JDBC的配置,代码如下: 代码语言:javascript 复制 sharding: jdbc: dataSource: names: db-test0,db-test1,db-test2 db-test0: #org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver url: ...
引入sharding-jdbc后数据源健康配置(我用的2.1.6版本,没这个问题) 解决启动报错问题 :ConnectionCallback; isValid; nested exception is java.sql.SQLFeatureNotSupportedException: isValid 原因: springboot2.4数据源健康检查 @Configuration public class DataSourceHealthConfig extends DataSourceHealthContributorAutoConf...
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds0.* 指明了sharding-jdbc数据源ds0的主从数据源配置。 spring.shardingsphere.sharding.binding-tables 指明了分库分表要处理的表。 spring.shardingsphere.sharding.tables.t_chat_info.actual-data-nodes 指明了t_chat_info表分库分表的具体表所在位置是ds0的t_...
在Spring Boot项目中,使用Sharding-JDBC实现读写分离是一个常见的需求,特别是在处理高并发、读多写少的数据库场景时。Sharding-JDBC是一个轻量级的Java框架,它在JDBC层提供额外的服务,使得开发者可以轻松地实现数据分片、读写分离等功能。下面,我们将详细介绍如何在Spring Boot项目中集成Sharding-JDBC以实现读写分离。
1. bootstrip.yml配置sharding-jdbc spring:# 配置sharding jdbc数据库shardingsphere:sharding:#未配置分片规则的表将通过默认数据源定位-适用于单库单表,该表无需配置分片规则default-data-source-name:ds0 tables:t_shop:database-strategy:inline:# 分库 以 create_by 为分片键,因为分三个库,所以取模 3,虚拟...
注意:这里使用的是4.0的sharding-jdbc,spring-boot的版本是2.x的,在整合过程中遇见了许多问题,后面会有错误的解决步骤。 2、application.yml文件如下 spring:jpa:properties:hibernate:hbm2ddl:auto:createdialect:org.hibernate.dialect.MySQL5Dialectshow_sql:trueshardingsphere:props:sql:show:truedatasource:names:ma...
7、好,说了一大堆进入正题,6的问题出现,作为jar包搬用工的我自然需要找个合适的jar包去解决这些痛点问题,Sharding-jdbc 正好能满足分库分表的需求。 开始使用 8、首先搭建主从复制,使用docker 创建数据卷目录 mkdir db cd db mkdir -p mysql_{master,slave}/{conf,data,logs} ...
jdbc:mysql://localhost:3306/ds1username:rootpassword:123456sharding:tables:user:actual-data-nodes:ds$->{0..1}.user$->{0..1}table-strategy:inline:sharding-column:idalgorithm-expression:user$->{id % 2}key-generator:column:idtype:SNOWFLAKEbinding-tables:userbroadcast-tables:default-database...
前面我们使用sharding-jdbc配置了分库分表。sharding-jdbc还有个用法,就是实现读写分离。 什么时候需要或者可以使用读写分离? 当我们的项目所使用的数据库查询的访问量,访问频率,及访问的并发量远大于修改的时候,我们需要将访问数据库的方式读写分离。比如我们使用的微博,更多人都只是刷一刷,发布微博动态的次数还是远...