现在大型的电子商务系统，在数据库层面大都采用读写分离技术，就是一个Master数据库，多个Slave数据库。Master库负责数据更新和实时数据查询，Slave库当然负责非实时数据查询。因为在实际的应用中，数据库都是读多写少（读取数据的频率高，更新数据的频率相对较少），而读取数据通常耗时比较 ...

　　现在大型的电子商务系统，在数据库层面大都采用读写分离技术，就是一个Master数据库，多个Slave数据库。Master库负责数据更新和实时数据查询，Slave库当然负责非实时数据查询。因为在实际的应用中，数据库都是读多写少（读取数据的频率高，更新数据的频率相对较少），而读取数据通常耗时比较 ...

　　为了减轻数据库的压力，一般会使用数据库主从(master/slave)的方式，但是这种方式会给应用程序带来一定的麻烦，比如说，应用程序如何做到把数据写到master库，而读取数据的时候，从slave库读取。如果应用程序判断失误，把数据写入到slave库，会给系统造成致命的打击。 　　解决读写 ...

本文重点介绍两种方案实现读写分离，推荐第二种方案 方案一： 通过Spring AOP在Service业务层实现读写分离，在调用DAO数据层前定义切面，利用Spring的AbstractRoutingDataSource解决多数据源的问题，实现动态选择数据源 优点：通过注解的方法 ...

主要思路：通过实现AbstractRoutingDataSource类来动态管理数据源，利用面向切面思维，每一次进入service方法前，选择数据源。 1、首先pom.xml中添加aspect依赖 2、实现AbstractRoutingDataSource类 作为数据 ...

随着系统用户访问量的不断增加，数据库的频繁访问将成为我们系统的一大瓶颈之一。由于项目前期用户量不大，我们实现单一的数据库就能完成。但是后期单一的数据库根本无法支撑庞大的项目去访问数据库，那么如何解决这个问题呢？ 实际的应用中，数据库都是读多写少（读取数据的频率高，更新数据的频率相对 ...

1.打开mysql数据库配置文件 vim /etc/my.cnf 2.在主服务器master上配置开启Binary log，主要是在[mysqld]下面添加： server-id=1 log-bin=master-bin log-bin-index=master-bin.index ...

引言 1、读写分离：可以通过Spring提供的AbstractRoutingDataSource类，重写determineCurrentLookupKey方法，实现动态切换数据源的功能；读写分离可以有效减轻写库的压力，又可以把查询数据的请求分发到不同读库； 2、写数据库：当调用insert ...