Advertisement

Spring Boot集成ShardingSphere 5.2.1（最新版本）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程详细介绍如何在Spring Boot项目中整合ShardingSphere 5.2.1，涵盖配置步骤、代码示例及常见问题解答。 SpringBoot整合ShardingSphere 5.2.1的教程旨在帮助开发者实现数据库分表功能而不进行分库操作。作为一款开源分布式数据管理中间件，ShardingSphere提供了分布式事务、分片、读写分离以及数据加密等关键特性，在大型项目中可以有效解决大数据量带来的性能瓶颈问题。 一、ShardingSphere简介 由Apache孵化的ShardingSphere包含两个主要模块：Sharding-JDBC和Sharding-Proxy。前者在Java环境中作为数据库驱动，可在不修改业务代码的情况下实现透明化分片；后者则提供一个代理服务器支持MySQL、PostgreSQL及SQL Server协议，使应用程序能以原生JDBC或客户端形式访问。 二、分表不分库的概念 “分表不分库”策略指仅对单个数据库中的表格进行水平分割，将大表拆分为多个小表但保持所有数据在一个数据库实例中。这适用于数据量庞大而读写压力较小的场景，有助于缓解单一表格查询性能问题。 三、SpringBoot整合ShardingSphere步骤 1. 添加依赖：在项目pom.xml文件中加入ShardingSphere 5.2.1版本。 2. 配置YAML/properties: 设置数据源、规则及分片策略（如表名前缀，分片键和算法）。 3. 创建ShardingRuleBuilder: 定义包括策略与算法在内的分片规则。 4. 注册ShardingSphere Bean：在SpringBoot配置类中使用@Bean注解注册相关设置。 5. 配置数据源：根据ShardingSphere规则建立单一或多个数据源。 6. 管理事务配置：依据业务需求选择适当的分布式事务策略（如XATransactionManager或BaseTransactionManager）。 四、分片策略与算法 - 范围分片: 根据键值范围进行表分割，例如按日期区间划分； - 虚拟节点分片: 通过虚拟节点映射技术使物理分片映射成多个虚拟节点以实现均衡分布； - 哈希分片：基于哈希函数计算结果分配到相应数据片段中；适用于无序键值场景； - 自定义算法：根据业务需求定制特定的逻辑。 五、注意事项 1. 数据迁移: 启用前需确保所有数据按规则分布在各个表内。 2. SQL优化: 分片后须考虑分片规则以避免全表扫描和跨片段操作等问题。 3. 分页查询处理：合理设计分页机制防止出现不完整记录； 4. 事务管理: 在分布式环境下注意一致性和隔离性选择适合的解决方案。 通过以上步骤，开发者能够在SpringBoot项目中成功整合ShardingSphere实现“分表不分库”功能，并提高系统的数据处理能力和性能表现。实际应用时还需根据具体业务需求不断调整优化配置策略以达到最佳效果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Spring Boot集成ShardingSphere 5.2.1（最新版本）
    优质
    本教程详细介绍如何在Spring Boot项目中整合ShardingSphere 5.2.1，涵盖配置步骤、代码示例及常见问题解答。 SpringBoot整合ShardingSphere 5.2.1的教程旨在帮助开发者实现数据库分表功能而不进行分库操作。作为一款开源分布式数据管理中间件，ShardingSphere提供了分布式事务、分片、读写分离以及数据加密等关键特性，在大型项目中可以有效解决大数据量带来的性能瓶颈问题。 一、ShardingSphere简介 由Apache孵化的ShardingSphere包含两个主要模块：Sharding-JDBC和Sharding-Proxy。前者在Java环境中作为数据库驱动，可在不修改业务代码的情况下实现透明化分片；后者则提供一个代理服务器支持MySQL、PostgreSQL及SQL Server协议，使应用程序能以原生JDBC或客户端形式访问。 二、分表不分库的概念 “分表不分库”策略指仅对单个数据库中的表格进行水平分割，将大表拆分为多个小表但保持所有数据在一个数据库实例中。这适用于数据量庞大而读写压力较小的场景，有助于缓解单一表格查询性能问题。 三、SpringBoot整合ShardingSphere步骤 1. 添加依赖：在项目pom.xml文件中加入ShardingSphere 5.2.1版本。 2. 配置YAML/properties: 设置数据源、规则及分片策略（如表名前缀，分片键和算法）。 3. 创建ShardingRuleBuilder: 定义包括策略与算法在内的分片规则。 4. 注册ShardingSphere Bean：在SpringBoot配置类中使用@Bean注解注册相关设置。 5. 配置数据源：根据ShardingSphere规则建立单一或多个数据源。 6. 管理事务配置：依据业务需求选择适当的分布式事务策略（如XATransactionManager或BaseTransactionManager）。 四、分片策略与算法 - 范围分片: 根据键值范围进行表分割，例如按日期区间划分； - 虚拟节点分片: 通过虚拟节点映射技术使物理分片映射成多个虚拟节点以实现均衡分布； - 哈希分片：基于哈希函数计算结果分配到相应数据片段中；适用于无序键值场景； - 自定义算法：根据业务需求定制特定的逻辑。 五、注意事项 1. 数据迁移: 启用前需确保所有数据按规则分布在各个表内。 2. SQL优化: 分片后须考虑分片规则以避免全表扫描和跨片段操作等问题。 3. 分页查询处理：合理设计分页机制防止出现不完整记录； 4. 事务管理: 在分布式环境下注意一致性和隔离性选择适合的解决方案。 通过以上步骤，开发者能够在SpringBoot项目中成功整合ShardingSphere实现“分表不分库”功能，并提高系统的数据处理能力和性能表现。实际应用时还需根据具体业务需求不断调整优化配置策略以达到最佳效果。
     
  • Spring Boot 3.2.3与ShardingSphere 5.4.1集成及动态数据源示例项目
    优质
    本项目展示了如何在Spring Boot 3.2.3应用中集成ShardingSphere 5.4.1，并实现动态数据源切换，适用于需要分布式数据库处理的复杂场景。 使用Spring Boot 3.2.3与ShardingSphere 5.4.1以及Dynamic-DataSource 1.0版本可以解决兼容性问题，并支持在多个动态数据源之间切换，包括一个CK数据库和两个MySQL数据库。
     
  • Spring Boot 2.7.3版本教程（七）：集成Kafka
    优质
    本教程为Spring Boot 2.7.3版本系列之七，详细讲解如何在Spring Boot项目中集成Apache Kafka消息系统，并提供实战案例。 在Spring Boot项目中集成Kafka可以提高系统的消息处理能力。首先需要确保已经安装了相关的软件包，如Java开发工具包（JDK）以及Apache Kafka的二进制发行版。接下来，在项目的pom.xml文件中添加必要的依赖项以支持Kafka客户端功能，并配置应用程序属性来指定连接到Kafka集群的方式。 在代码实现方面，可以通过创建一个生产者类发送消息至特定主题(topic)，同时也可以开发消费者监听这些主题上的新消息并进行相应的处理逻辑。此外，在Spring Boot应用启动时自动装配Kafka组件可以帮助简化集成过程中的复杂度。 为了更全面地掌握如何使用Kafka与Spring Boot结合开发的消息系统，建议查阅官方文档和相关教程以获取更多信息。
     
  • Spring Boot集成Spring Security
    优质
    本教程深入浅出地讲解了如何在Spring Boot项目中整合Spring Security框架，实现安全认证与授权功能。适合初学者快速上手。 Spring Boot与Spring Security的整合可以通过配置类、安全配置以及自定义过滤器等方式实现。首先，在项目中引入Spring Security相关依赖；接着创建一个WebSecurityConfigurerAdapter子类来覆盖默认的安全行为，例如启用HTTP基本认证或表单登录，并可以对不同URL进行权限控制。此外，还可以通过编写切面（AOP）或者使用Spring的事件监听机制在用户访问资源时添加额外的安全检查逻辑。整个过程需要根据项目的具体需求灵活调整配置项和扩展点以达到最佳安全防护效果。
     
  • Spring Boot 2.7.3 版本 - （八）ELK与Kafka的集成
    优质
    本教程详细介绍了如何在Spring Boot 2.7.3版本中实现ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）与Kafka的集成，助力日志管理和分析。 本段落将深入探讨如何在Spring Boot 2.7.3版本的项目中整合ELK（Elasticsearch、Logstash、Kafka）堆栈以实现高效且可扩展的日志管理和分析。该组合提供了实时日志收集、处理和搜索的能力，而Kafka作为一个消息中间件可以作为日志流的桥梁，确保数据传输的可靠性和低延迟。 首先需要了解Spring Boot的日志系统。默认情况下，它使用Logback作为日志框架，允许我们灵活地配置日志级别和输出格式。为了将日志发送到Kafka，我们需要创建一个自定义的Logback配置文件（例如`logback-spring.xml`），并添加一个Appender来处理Kafka的相关设置。 ```xml log-topic localhost:9092 org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer ``` 接下来，Logstash作为数据处理工具会监听Kafka主题，并接收来自Spring Boot应用的日志进行解析、过滤和转换。在Logstash配置文件（例如`logstash.conf`）中，我们需要定义一个input插件来读取Kafka主题以及output插件将处理后的日志写入Elasticsearch。 ```ruby input { kafka { bootstrap_servers => localhost:9092 topics => [log-topic] } } filter { grok { match => { message => %{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} %{DATA:class} - %{GREEDYDATA:message} } } date { match => [ timestamp, ISO8601 ] } } output { elasticsearch { hosts => [localhost:9200] index => %{+YYYY.MM.dd} } } ``` Elasticsearch作为数据存储和搜索平台，Logstash将日志推送到此之后我们可以通过Kibana界面进行可视化查询与分析。确保Elasticsearch正在运行并配置好相应的索引模板以便正确处理及存储日志数据。 整合Spring Boot、ELK和Kafka有助于实现以下目标： 1. **实时日志分析**：借助Logstash和Elasticsearch的实时索引搜索功能，可以即时查看与分析应用的日志。 2. **可扩展性**：利用Kafka作为消息队列，在高负载下也能稳定处理日志流；而Elasticsearch则能够轻松应对大量数据。 3. **集中管理**：ELK堆栈允许在一个中心位置管理多个Spring Boot应用的全部日志，方便监控及问题排查工作。 4. **复杂过滤功能**：通过Logstash提供的过滤器对日志进行复杂的匹配转换从而提取重要信息。 5. **可视化展示工具**：利用Kibana创建自定义仪表板直观地呈现数据帮助团队更好地理解应用程序运行状况。 整合Spring Boot、ELK和Kafka是一项强大的技术实践，能显著提高日志管理效率对于开发运维及故障排查工作具有重要意义。确保所有组件配置正确且良好运作是充分发挥这一解决方案优势的关键所在。
     
  • Spring Boot: Docker + Jenkins + GitLab + Spring Boot & Spring Cloud集成...
    优质
    本项目旨在构建一个自动化的微服务开发环境，通过Docker容器化部署、Jenkins持续集成与GitLab代码管理，结合Spring Boot和Spring Cloud技术栈，实现高效敏捷的软件交付流程。 Docker常用命令使用 1.1 使用`docker rm`命令强制删除容器： ``` docker rm -f 容器ID或名称 ``` 1.2 使用`docker rmi`命令强制删除镜像： ``` docker rmi -f 镜像ID或标签 ``` 1.3 使用`docker build`命令指定Dockerfile文件进行编译： ``` docker build -t 镜像名称:版本号 -f Dockerfile路径 编译目录路径 ``` 1.4 使用`docker tag`和`docker push`结合推送镜像到私有仓库，先打标签再推送到私服中： ``` docker tag 镜像名称:版本号 私服URL/镜像名称:版本号 docker push 私服URL/镜像名称:版本号 ``` 1.5 使用`docker save`命令将编译后的文件保存到指定路径： ``` docker save -o 保存路径 镜像名称 ```
     
  • Spring Boot集成WebSocket
    优质
    本简介探讨了如何在Spring Boot项目中集成WebSocket技术，实现服务器与客户端之间的实时双向通信。通过示例代码讲解配置过程及消息传输机制。 传统的HTTP协议通过向服务器发送请求来拉取数据实现半双工通信，但这种方式使得服务器难以直接向浏览器下发消息。为了克服这一限制，WebSocket协议应运而生，它允许服务器主动向建立连接的浏览器推送任意数据（PUSH）。本项目基于Spring平台整合了WebSocket协议，旨在构建一个简易的Web聊天室功能。 主要特性包括： 1. 提供登录和退出的功能。用户在登录时，浏览器会自动与服务器建立WebSocket连接；而在退出时，则断开此连接。 2. 账号为Jon或TOM且密码是1234的用户可以使用该系统。成功登录后，用户可以看到当前在线的所有其他用户的列表。我们通过一个HashMap来实时记录所有在线用户的名单。 3. 在线用户可以通过点击另一个用户名给对方发送私信。消息首先会被提交到服务器端处理然后转发至指定接收者。 4. 支持群发功能：当有新的信息到达时，服务器会将其分发给当时所有在线的用户。 5. 实现了好友上线和下线提醒的功能。每当某个朋友的状态发生变化（即登录或退出），这一变化会被自动通知到其他所有正在使用该聊天室的人，而无需刷新页面即可查看最新的在线状态列表。
     
  • Spring Boot 集成 QuartzScheduler
    优质
    本项目旨在展示如何在Spring Boot框架中集成Quartz Scheduler进行任务调度。通过详细配置与实例演示，帮助开发者轻松实现定时任务功能。 亲测可用的Spring Boot整合Quartz示例。包含两个核心类：QuartzConfiguration类和JobFactory类。只需修改数据库连接配置application和quartz.properties文件即可直接运行，并访问http://localhost:8080/index进行查看。
     
  • Spring Boot集成Kettle
    优质
    本简介探讨如何在Spring Boot项目中集成使用Kettle（Pentaho Data Integration），旨在简化数据抽取、转换和加载等任务，并提供示例代码与配置说明。 支持并发处理，并且每个任务都有单独的日志记录。如果有问题可以私聊交流。该功能可用于调度任务以及参数化使用。
     
  • Spring Boot集成Swagger2
    优质
    简介：本文档详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成和配置Swagger2文档生成工具，帮助开发者自动生成API接口文档。 简单的SpringBoot整合Swagger2小案例，在启动项目后访问http://localhost:8080/swagger-ui.html即可查看在线文档。