背景：线上架构为MongoDB副本集，三节点外加一隐藏备份节点，由于备份节点所在机房关停需要迁移备份节点至新机房问题发现：迁移过程需要全量拷贝数据至新机房，数据拷贝至新机房，重新启动备份节点，发现状态一直RECOVERING状态问题分析：排查发现oplogsize设置为50G，而数据量大小为150G左右，新机房机器配置为sas盘，写入性能很差，故网络传输很慢，传输大约2个小时左右，而在这两个小时期
一、Broker处理消息的入口类SendMessageProcessorprocessRequest方法主要三件事情：1.处理consumer发回broker的消息重试2.处理批量发送3.处理单条消息发送@Override
public RemotingCommand processRequest(ChannelHandlerContext ctx, RemotingCommand req
当业务规模达到一定规模之后，像淘宝日订单量在5000万单以上，美团3000万单以上。数据库面对海量的数据压力，分库分表就是必须进行的操作了。而分库分表之后一些常规的查询可能都会产生问题，最常见的就是比如分页查询的问题。一般我们把分表的字段称作shardingkey，比如订单表按照用户ID作为shardingkey，那么如果查询条件中不带用户ID查询怎么做分页？又比如更多的多维度的查询都没有shardingkey又怎么查询？唯一主键一般我们数据库的主键都是自增的，那么分表之后主键冲突的问题就是一个无法避免
原创
2021-05-20 20:56:22
581阅读
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原创
2021-02-03 12:50:32
403阅读
当业务规模达到一定规模之后，像淘宝日订单量在5000万单以上，美团3000万单以上。数据库面对海量的数据压力，分库分表就是必须进行的操作了。而分库分表之后一些常规的查询可能都会产生问题，最常见的就是比如分页查询的问题。一般我们把分表的字段称作shardingkey，比如订单表按照用户ID作为shardingkey，那么如果查询条件中不带用户ID查询怎么做分页？又比如更多的多维度的查询都没有shar
当业务规模达到一定规模之后，像淘宝日订单量在5000万单以上，美团3000万单以上。数据库面对海量的数据压力，分库分表就是必须进行的操作了。而分库分表之后一些常规的查询可能都会产生问题，最常见的就是比如分页查询的问题。一般我们把分表的字段称作shardingkey，比如订单表按照用户ID作为shardingkey，那么如果查询条件中不带用户ID查询怎么做分页？又比如更多的多维度的查询都没有shar
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2021-07-16 11:50:22
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ITPUB当业务规模达到一定规模之后，像淘宝日订单量在5000万单以上，美团3000万单以上。数据库面对海量的数据压力，分库分表就是必须进行的操作了。而分库分表之后一些常规的查询可能都会产生问题，最常见的就是比如分页查询的问题。一般我们把分表的字段称作shardingkey，比如订单表按照用户ID作为shardingkey，那么如果查询条件中不带用户ID查询怎么做分页？又比如更多的多维度的查询都没
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2023-08-16 16:54:25
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现象在同一个库中，将一张表分成多张，在xml中使用如下的语法:<foreach collection="params" item="item" separator=";">
update table_hello set column_hello = #{item.itemHello} where sharding_key = #{item.shardingKey}
</f
文章目录1 分库分表1.1 简介1.2 实操准备1.2.1 Sharding与SpringBoot 公共依赖pom1.3 Sharding-Jdbc与SpringBoot1.3.1 pom.xml1.3.2 配置文件1.3.2.1 application.yml1.3.2.2 application-sharding_4.yml1.3.3 自定义雪花算法1.3.3.1 实现ShardingKey
MySql 大数据查询优化方案 优化shema、sql语句+索引第二加缓存、memcached、Redis主从读复制、读写分离垂直拆分，根据模块耦合度，将一个大的系统分为多个小系统，也就是分布式系统水平切分，针对数据量大的表，这一步是最麻烦的，最能考验技术水平要选择一个合理的shardingkey 为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改动。sql 中尽量带shardingk
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2023-10-03 11:31:23
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因业务需要，需要进行阿里云RocketMQ的性能测试。环境，一台windows系统CPU:I7,内存：8G,64位操作系统。测试两种场景，为了保证订阅关系一致性（可以去阿里云官网了解订阅关系一致性），消费分为两种模式。1、按Tag订阅，订阅所有Tag，测试使用3个消费者，3个生产者，每个生产者发送一万条数据，放到同一个Tag里，对应同一个ShardingKey，保证顺序消费。测试结果：2、按Tag
1.全量更新使用clickhouse的jdbc连接别的数据库时,如果拉取一个大数据量的表时，存在io和内存限制可能会导致mermoy limit 报错，如 1亿数据量，会导致数据拉不到，任务失败小数据量的表可以考虑全量更新。先全量更新到接入层，接入层使用的是带shardingkey的分布式表，从源库拉的数直接插入到分布式表中，避免数据倾斜，这里需注意添加cyhash 采用cityHash64对主键
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2023-09-23 06:58:36
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