java讀寫分離

『壹』 java高並發是什麼意思，高並發的解釋

1、在java中，高並發屬於一種編程術語，意思就是有很多用戶在訪問，導致系統數據不正確、糗事數據的現象。並發就是可以使用多個線程或進程，同時處理不同的操作。

『貳』 SpringBoot項目中實現Mysql讀寫分離

但我們仔細觀察我們會發現，當我們的項目都是用的單體資料庫時，那麼就可能會存在如下問題：

為了解決上述提到的兩個問題，我們可以准備兩 (多) 台MySQL，一台主( Master )伺服器，一台從( Slave )伺服器，主庫的 數據變更 (寫、更新、刪除這些操作) ，需要 同步 到從庫中 (主從復制) 。而用戶在訪問我們項目時，如果是 寫操作 (insert、update、delete)，則直接操作 主庫 ；如果是 讀操作 (select) ，則直接操作從庫，這種結構就是 讀寫分離 啦。

在這種讀寫分離的結構中，從庫是可以有多個的

MySQL主從復制是一個 非同步 的復制過程，底層是基於Mysql資料庫自帶的 二進制日誌 功能。就是一台或多台MySQL資料庫（slave，即 從庫 ）從另一台MySQL資料庫（master，即 主庫 ）進行日誌的復制，然後再解析日誌並應用到自身，最終實現 從庫 的數據和 主庫 的數據保持一致。MySQL主從復制是 MySQL資料庫自帶功能，無需藉助第三方工具。

二進制日誌（BINLOG）記錄了所有的 DDL（數據定義語言）語句和 DML（數據操縱語言）語句，但是不包括數據查詢語句。此日誌對於災難時的數據恢復起著極其重要的作用，MySQL的主從復制， 就是通過該binlog實現的。默認MySQL是未開啟該日誌的。

在環境搭建之前，我們需要准備好兩台伺服器，如果生活富裕使用的是兩台雲伺服器的時候記得要開放安全組，即防火牆；如果是比狗子我生活好點但也是用的虛擬機的話，記得別分這么多內存啟動藍屏了（別問怎麼知道的）

這里就不給大家展示資料庫的安裝和防火牆的操作了，這個我感覺網上好多資源都能夠滿足遇到的問題，在搭建主從庫的時候有在網上見到過說MySQL版本要一致的，我也沒太留意直接就在之前的MySQL上操作了，大家可以自己去驗證一下。

伺服器：192.168.150.100（別試了黑不了的，這是虛擬機的ip）

這里有三個方法都能重啟MySQL，最簡單的無疑就是一關一開：

登錄進去MySQL之後才能夠執行下面的命令，因為這是SQL命令，linux不認識這玩意是啥。

這個時候還 不用退出MySQL ，因為下面的命令還是SQL命令，執行下面的SQL，可以拿到我們後面需要的兩個重要參數。

執行完這一句SQL之後，==不要再操作主庫！不要再操作主庫！不要再操作主庫！==重要的事情說三遍，因為再操作主庫之後可能會導致紅框中的 兩個屬性值會發生變化 ，後面如果發生了錯誤可能就和這里有那麼兩毛錢關系了。

伺服器：192.168.150.101（別試了黑不了的，這也是虛擬機的ip）

這里要注意server-id和主庫以及其他從庫都不能相同，否則後面將會配置不成功。

這里有三個方法都能重啟MySQL，最簡單的無疑就是一關一開：

登錄進去MySQL之後才能夠執行下面的命令，因為這是SQL命令

參數說明：

這個時候還 不用退出MySQL ，因為下面的命令還是SQL命令，執行下面的SQL，可以看到從庫的狀態信息。通過狀態信息中的 Slave_IO_running 和 Slave_SQL_running 可以看出主從同步是否就緒，如果這兩個參數全為 Yes ，表示主從同步已經配置完成。

這可能是由於linux 是復制出來的，MySQL中還有一個 server_uuid 是一樣的，我們也需要修改。 vim /var/lib/mysql/auto.cnf

這應該就是各位大牛設置server_id的時候不小心設置相同的id了，修改過來就行，步驟在上面的配置中。

這是狗子在操作過程中搞出來的一個錯誤……

出錯的原因是在主庫中刪除了用戶信息，但是在從庫中同步的時候失敗導致同步停止，下面記錄自己的操作（是在進入MySQL的操作且是從庫）。

在資料庫中操作時，一定要注意當前所在的資料庫是哪個，作為一個良好的實踐：在SQL語句前加 USE dbname 。

Sharding-JDBC定位為 輕量級Java框架 ，在Java的JDBC層提供的額外服務。 它使用客戶端直連資料庫，以 jar包 形式提供服務，無需額外部署和依賴，可理解為增強版的JDBC驅動， 完全兼容JDBC和各種ORM框架 。

使用Sharding-JDBC可以在程序中輕松的實現資料庫 讀寫分離 。

Sharding-JDBC具有以下幾個特點：

下面我們將用ShardingJDBC在項目中實現MySQL的讀寫分離。

在pom.xml文件中導入ShardingJDBC的依賴坐標

在application.yml中增加數據源的配置

這時我們就可以對我們項目中的配置進行一個測試，下面分別調用一個更新介面和一個查詢介面，通過查看日誌中記錄的數據源來判斷是否能夠按照我們預料中的跑。

搞定！！！程序正常按照我們預期的成功跑起來了，成功藉助ShardingJDBC在我們項目中實現了資料庫的讀寫分離。

『叄』 java開發需要掌握哪些技術

第一階段，Java SE基礎：

Java環境搭建、Java流程式控制制語句-for循環、switch選擇判斷、循環嵌套、數組拷貝、多維數組、final關鍵字、構造函數的調用、類的訪問許可權和路徑、面向對象高級特性、Java異常處理、Set，Map，List介面及介面實現類、Java線程、同步阻塞、Java IO流、文件的操作，復制，讀寫，刪除等。

第二階段，JavaWeb：

MySQL安裝、管理、創建資料庫、MySQL UPDATE 查詢、Mysql高級操作、JDBC、JDBC資料庫連接操作，JDBC動態Sql處理、Servlet3.0 網頁重定向、Servlet3.0 新增的註解支持、AJAX、responseText屬性詳解等。

第三階段，Java高級框架-SSH：

Struts2 異常處理、Struts2+Log4j集成、Struts2和JSON實例、Hibernate5、Hibernate集合映射、Hibernate組件映射、Spring4.0、Spring AOP + AspectJ框架、Spring 與其它Web框架集成、Spring Hibernate支持等。

第四階段，Java高級框架-SSM：

SpringMVC、Spring MVC生成JSON數據、MyBatis、MyBatis 環境配置及入門、Mybatis set標簽、Mybatis trim標簽、Shiro、Shiro快速入門教程、Shiro Web應用等。

第五階段，SpringBoot+VUE全棧框架：

SpringBoot、全局異常處理、過濾器監聽器、EHCache緩存、SpringBoot Quartz定時任務、Vue、Vue.js 安裝、模板語法、計算屬性、事件處理器、Vue.js 自定義指令、Vue.js 路由等

第六階段，特色課程：

ActiveM環境搭建、生產者和消費者、消息持久化操作、RSA數字加密演算法、Codebar條形碼生成器、zxing二維碼生成器、HighCharts統計圖、Echarts統計圖、網路播放器ckplayer、嵌入式網路播放器，可以瀏覽器和移動端隨意使用

第七階段，互聯網框架的高級應用1：

分布式服務框架的理解，Dubbo架構設計詳解及其核心要點，框架運行原理分析、SpringData數據訪問、Lucene搜索引擎、Lucene的全文搜索伺服器介紹、索引建立方式、Solr海量數據搜索引擎、Socket網路通信、實現RMI遠程對象通訊、使用JMS消息服務、Kafka分布式消息系統、Web Service與Restful WS等

第八階段，互聯網框架的高級應用2：

Spring Security安全框架、實現Web應用安全控制、緩存應用與EhCache框架、OSCache與JBossCache框架、MyBatis與Hibernate緩存機制、NoSQL應用與SQL調優、MongoDB NoSQL資料庫、Redis內存資料庫、實現Redis Session共享、SQL語句的優化、實現資料庫讀寫分離、WEB應用集群及性能優化、Maven項目管理工具、Web伺服器負載均衡、實現Nginx與Tomcat集群、使用LoadRunner測試工具、性能優化之內存調優、代碼優化與重構的方法等。

對java有興趣的小夥伴們，不妨先從java入門開始！B站上有很多的java教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

『肆』 如何處理大量數據並發操作

處理大量數據並發操作可以採用如下幾種方法:

1.使用緩存：使用程序直接保存到內存中。或者使用緩存框架: 用一個特定的類型值來保存，以區別空數據和未緩存的兩種狀態。

2.資料庫優化：表結構優化;SQL語句優化，語法優化和處理邏輯優化;分區;分表;索引優化;使用存儲過程代替直接操作。

3.分離活躍數據:可以分為活躍用戶和不活躍用戶。

4.批量讀取和延遲修改: 高並發情況可以將多個查詢請求合並到一個。高並發且頻繁修改的可以暫存緩存中。

5.讀寫分離: 資料庫伺服器配置多個，配置主從資料庫。寫用主資料庫，讀用從資料庫。

6.分布式資料庫: 將不同的表存放到不同的資料庫中，然後再放到不同的伺服器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。沒有關系型資料庫那麼多限制，比較靈活高效。Hadoop，將一個表中的數據分層多塊，保存到多個節點（分布式）。每一塊數據都有多個節點保存（集群）。集群可以並行處理相同的數據，還可以保證數據的完整性。

拓展資料:

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。