如果您对阿里云rds数据库迁移实战感兴趣，那么本文将是一篇不错的选择，我们将为您详在本文中，您将会了解到关于阿里云rds数据库迁移实战的详细内容，我们还将为您解答多数据源的相关问题，并且为您提供关于c
如果您对阿里云rds数据库迁移实战感兴趣，那么本文将是一篇不错的选择，我们将为您详在本文中，您将会了解到关于阿里云rds数据库迁移实战的详细内容，我们还将为您解答多数据源的相关问题，并且为您提供关于codis/redis数据数据迁移至阿里云redis服务器、Java与阿里云RDS对接：如何实现高可用、可扩展的数据库服务？、mysql 通过拷贝数据文件的方式进行数据库迁移实例、Room数据库迁移实战的有价值信息。
本文目录一览：- 阿里云rds数据库迁移实战（多数据源）（阿里云rds数据库导出）
- codis/redis数据数据迁移至阿里云redis服务器
- Java与阿里云RDS对接：如何实现高可用、可扩展的数据库服务？
- mysql 通过拷贝数据文件的方式进行数据库迁移实例
- Room数据库迁移实战
阿里云rds数据库迁移实战（多数据源）（阿里云rds数据库导出）
由于某几个业务表数据量太大，数据由业务写，数据部门读。
写压力不大，读却很容易导致长时间等待问题（读由单独系统进行读），导致连接被占用，从而容易并发稍稍增长导致全库卡死！
于是，就拆库呗。
业务系统拆分就不要做了（微服务化），没那工夫。
直接原系统拆两个数据源出来，对某几个高压力表的写就单独用这个数据源，从而减轻压力。
所以，分库工作就变为了两个步骤：
1. 两个数据源读写业务；
2. 将新数据库写动作同步回读库；
再由于方便性，数据库也是使用阿里的rds数据库，一个变为两个！
代码上做两个数据源很简单，尤其是在原有代码就写得比较清晰的情况下；
如下是使用springboot和mybatis做的多数据源配置：
1. 配置多个数据源类；
2. 启用mybatis多数据源，加载不同配置bean；
3. 根据扫描路径区别使用的数据源；
4. 根据扫描路径将需要拆分的表与原表区别；
5. 测试时可使用同同机器上多库形式运行，上线后为多实例同库运行；
6. 验证功能可用性；如有问题，及时修改；
具体配置如下：
// 原数据源配置
@Configuration
@MapperScan(basePackages = MainDataSourceConfig.SCAN_BASE_PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "sqlSessionFactory")
public class MainDataSourceConfig {
public static final String SCAN_BASE_PACKAGE = "com.xxx.dao.mapper.main";
/**
* xml 配置文件扫描路径
*/
public static final String SCAN_XML_MAPPER_LOCATION = "classpath:mybatis/mappers/mysql/main/**/*Mapper.xml";
//jdbcConfig
@Value("${jdbc.main.url}")
private String jdbcUrl;
@Value("${jdbc.main.driver}")
private String driverName;
@Value("${pool.main.maxPoolSize}")
private int maxPoolSize;
@Value("${jdbc.main.username}")
private String jdbcUserName;
@Value("${jdbc.main.password}")
private String jdbcPwd;
@Value("${pool.main.maxWait}")
private int jdbcMaxWait;
@Value("${pool.main.validationQuery}")
private String validationQuery;
@Bean(name = "druidDataSource")
@Primary
public DruidDataSource druidDataSource(){
DruidDataSource ds = new DruidDataSource();
ds.setUrl(jdbcUrl);
ds.setDriverClassName(driverName);
ds.setMaxActive(maxPoolSize);
ds.setUsername(jdbcUserName);
ds.setPassword(jdbcPwd);
ds.setRemoveAbandoned(true);
ds.setMaxWait(jdbcMaxWait);
ds.setValidationQuery(validationQuery);
return ds;
}
@Bean(name = "dataSourceTransactionManager")
@Primary
public DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager(){
DataSourceTransactionManager dm = new DataSourceTransactionManager();
dm.setDataSource(druidDataSource());
return dm;
}
@Bean(name="sqlSessionFactory")
@Primary
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory() throws Exception {
SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
ResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
Resource[] mapperXmlResource = resolver.getResources(SCAN_XML_MAPPER_LOCATION);
sqlSessionFactory.setDataSource(druidDataSource());
sqlSessionFactory.setMapperLocations(mapperXmlResource);
return sqlSessionFactory.getObject();
}
}
// 新数据源配置，仅仅改了下配置名，但是还不得不另一个配置类
@Configuration
@MapperScan(basePackages = ExtraDataSourceConfig.SCAN_BASE_PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "sqlSessionFactoryExt")
public class ExtraDataSourceConfig {
public static final String SCAN_BASE_PACKAGE = "com.xxx.dao.mapper.ext";
/**
* xml 配置文件扫描路径
*/
public static final String SCAN_XML_MAPPER_LOCATION = "classpath:mybatis/mappers/mysql/ext/**/*Mapper.xml";
//jdbcConfig
@Value("${jdbc.ext.url}")
private String jdbcUrl;
@Value("${jdbc.ext.driver}")
private String driverName;
@Value("${pool.ext.maxPoolSize}")
private int maxPoolSize;
@Value("${jdbc.ext.username}")
private String jdbcUserName;
@Value("${jdbc.ext.password}")
private String jdbcPwd;
@Value("${pool.ext.maxWait}")
private int jdbcMaxWait;
@Value("${pool.ext.validationQuery}")
private String validationQuery;
@Bean(name = "druidDataSourceExt")
public DruidDataSource druidDataSource(){
DruidDataSource ds = new DruidDataSource();
ds.setUrl(jdbcUrl);
ds.setDriverClassName(driverName);
ds.setMaxActive(maxPoolSize);
ds.setUsername(jdbcUserName);
ds.setPassword(jdbcPwd);
ds.setRemoveAbandoned(true);
ds.setMaxWait(jdbcMaxWait);
ds.setValidationQuery(validationQuery);
return ds;
}
@Bean(name = "dataSourceTransactionManagerExt")
public DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager(){
DataSourceTransactionManager dm = new DataSourceTransactionManager();
dm.setDataSource(druidDataSource());
return dm;
}
@Bean(name="sqlSessionFactoryExt")
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory() throws Exception {
SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
ResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
Resource[] mapperXmlResource = resolver.getResources(SCAN_XML_MAPPER_LOCATION);
sqlSessionFactory.setDataSource(druidDataSource());
sqlSessionFactory.setMapperLocations(mapperXmlResource);
return sqlSessionFactory.getObject();
}
}然后，将需要分离的表操作转移到相应的包路径下，即可实现多数据源操作了！
而多数据源配置对于基于xml配置spring来说，可能更加直观更加简单，甚至xml文件都不用分离！
<!-- 原数据源配置 -->
<bean name="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close">
<property name="url" value="${jdbc.main.url}" />
<property name="username" value="${jdbc.main.username}" />
<property name="password" value="${jdbc.main.password}" />
<property name="maxActive" value="${jdbc.main.maxActive}" />
<property name="maxWait" value="${jdbc.main.maxWait}" />
</bean>
<bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
<property name="dataSource" ref="dataSource" />
<property name="configLocation" value="classpath:mybatis-config.xml" />
<property name="mapperLocations">
<list>
<value>classpath:mybatis/mappers/mysql/main/**/*Mapper.xml</value>
</list>
</property>
</bean>
<bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
<property name="dataSource" ref="dataSource" />
</bean>
<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" />
<bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">
<property name="basePackage" value="com.xxx.dao.automapper.main" />
<property name="sqlSessionFactoryBeanName" value="sqlSessionFactory"/>
</bean>
<!-- 第二个数据源的配置 -->
<bean name="dataSourceExt" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close">
<property name="url" value="${jdbc.ext.url}" />
<property name="username" value="${jdbc.ext.username}" />
<property name="password" value="${jdbc.ext.password}" />
<property name="maxActive" value="${jdbc.ext.maxActive}" />
<property name="maxWait" value="${jdbc.ext.maxWait}" />
</bean>
<bean id="sqlSessionFactoryExt" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
<property name="dataSource" ref="dataSourceExt" />
<property name="configLocation" value="classpath:config/mybatis-config.xml" />
<property name="mapperLocations">
<list>
<value>classpath:mybatis/mappers/mysql/ext/**/*Mapper.xml</value>
</list>
</property>
</bean>
<bean id="transactionManagerExt" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
<property name="dataSource" ref="dataSourceExt" />
</bean>
<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManagerExt" />
<bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">
<property name="sqlSessionFactoryBeanName" value="sqlSessionFactoryExt"/>
<property name="basePackage" value="com.xxx.dao.automapper.ext"/>
</bean>
所以，还是那句话：不是所有听起来好的东西就一定是好，在这里转换为不是所有听起来方便的东西用起来就一定方便！
代码ok后，还剩下一个问题：独立后的写动作同步问题！
如果是自行搭建的mysql服务，我们很自然地考虑使用binlog同步（主从）来做！具体配置方法也不复杂，自行查找资料即可！
如果使用阿里云服务，则不是binlog那样的配置了（但其实质仍然是对binlog的订阅写）。不过倒也都是页面操作！（网上不一定好找资料，但是官网上一定是最全的）
要进行数据库迁移，大体步骤分为：
1. 先要将现有数据迁移到新实例上；
2. 将部分新数据写入新实例（部分数据仍直接写现有实例，做到业务剥离的同时还可以减少数据同步的开销）；
3. 将新实例数据同步回原实例库；
DTS服务（数据传输服务），专门用于做数据迁移和数据同步！
其打开方式为：
1. 自然是花钱买服务了，买好后才能进入操作页面；这里服务要分两个：一是新实例rds数据库，二是新实例同步回原实例的同步服务；
2. 设置ip白名单，以使mysql可访问；
3. 创建高权限用户，如root，以使后续可高权限操作mysql，同步时可使用该账号或者另用一个普通读写账号；
4. 将全量数据刷入新实例，这里可以选择阿里云免费的数据库迁移服务，也可以自己将数据dump下来，然后自行导致新库；（不过服务既然是免费的，那为啥不用呢！）
5. 设置单向同步，从新实例到原实例，此时是不会有数据同步的，因为没有新写入；
6. 数据刷入，同步设置完成后，就可以发布新代码了，此时最好将前端入口停止，否则可能出现数据错乱问题；
7. 发布代码后，需要自行验证。此时，先选择一台机器进行验证，可以选择两种方式验证：一是自行调用关键接口进行验证；二是将该机器绑定eip外网，使用该外网进行页面访问验证（更完整的验证）；验证的方向主要有两个：1. 接口正常响应，没有错误发生（此处应该要有监控设施，否则只能凭感觉）；2. 数据有没有正常同步（一般同步都是秒级的）；
8. 将代码发布到集群中，观察各机器运行情况！此处主要查看数据库连接情况，是否存在连接失败情况，应用监控是主要手段，也可以通过mysql的show full processlist; 进行查看应用连接db情况；
9. 观察正常后，此时可以将前端应用入口打开，此时如有条件，应限制ip访问，使变更进行充分测试无误；
10. 一切无误后，完全开放访问服务；监控用户数据，迁移完成；
至此，整个迁移就完成了，其实思路是很简单的，关键是要小心操作。一个不小心的操作，就可能带来很大的隐患，毕竟，数据无小事！请保持对数据和代码的敬畏！
临了临了，附几个操作的贴心小技巧，避免入坑！
1. 买rds数据库时，尽量买与原实例相同的区域（大区和可用区都相同），否则后期在做同步的时候会花更多的钱，因为跨区的网络通信会让你支付更多；
2. 新实例数据库容量可以稍微降配以节省钱，因为毕竟你是将原来的部分功能拆分出来的，没必要一开始就为全部将来买单；
3. 买同步服务时，注意几点：1. 按量计算（按小时）比预付费（包月）更贵，但是也更容易订制化，如果仅仅操作两个rds间同步，且短时间内不会下线服务，则建议选择预付费包月形式；2. 将区域选择正确，比如同区域同步将更便宜；3. 能单向同步就不要双向同步了，便宜的同时，也减小了误操作带来的影响；4. 同步性能一般小流量选择small即可，高配的同步用不上关键是贵；
4. 同步服务尽早开启，但是后期对于账号密码的变更，一定要及时更改同步配置，否则将带来数据一致性问题；（人工发现往往较晚，尽量设置监控报警）
5. 数据库白名单中，需要加入阿里云数据传输服务的白名单，否则无法检查数据库响应性及同步作业；
6. 选择同步对象时，尽量以库作为单位！如果选择以表为同步单位，将存在后续新增表时，不会同步回原实例情况。如果实在不能以库作为单位，在后续迭代时，一定记得添加此处同步表；（关注点太多，麻烦）
7. 后期做数据变更时，注意操作对象所属实例，别一顿操作猛如虎，然后没什么卵用，因为我们只是选择了单向同步；
8. 自己可以不定期地做checksum检查，以确认同步功能正常工作；（checksum table test）
9. 代码上分库一定要做准确了，因为这里可能是一定时间内的唯一可信参考资料；（简单但是关键）
最后，我还想说下使用别人服务和自己动手的一些个人感觉：
1. 使用自己搭建的服务，最大的好处在于可以做任意的改变不受限，而且不需要付出额外的可见费用；
2. 使用自己的服务的可能坏处是：如果你不是这方面的专家，往往会被自己埋下的各种坑难住；遇到问题没能力处理；考虑方面不周全，容易引发安全问题；对未来的因素没办法考虑，使后期运作困难；如果你是专家，那多半这些都不是事儿；
3. 使用别人的服务，最大的好处就是简单易用，且有人维护；这些服务往往都是一路填坑过来的，时间越久往往越可靠（百年老字号最佳，哈哈）；安全性、扩展性、性能调优、高可用等等；
4. 使用别人的服务，其坏处主要是钱的问题，这个自不必说。还有个不是钱的问题的坏处，那就是你不能随意订制你想要的功能了，你的能力被别人限制住了，这个可能促使你转场到自己提供服务；另外，各家提供的服务都不一样，不像自己搭建的服务，网上会有各种资料可查，所以有一定的学习成本，具体取决于官方设计与官方文档的完整性（当然一般都会很简单）；其实还有一个，就不说了，懂的都懂；
好了，借着数据库迁移的小事，扯了这些淡。只当是抛砖引玉了！欢迎指教！
codis/redis数据数据迁移至阿里云redis服务器
本次迁移采用了唯品会的开源工具RMT
1.阿里云redis服务器的购买
注：要和生产上数据的内存大小一致 不然有些key会迁移失败
很明显的OOM报错
2.迁移机器的cpu要足够 迁移会有一段时间的负载上升 对迁移机器的IOPS有要求
rmt_redis.c:1474 Error: I/O error reading bulk count from MASTER
这种报错你就需要查看一下 迁移codis服务器的性能了
3.RMT（redis-migrate-tool）工具的安装
git clone https://github.com/vipshop/redis-migrate-tool.git
cd redis-migrate-tool
autoreconf -fvi （没有的话yum一下）
./configure
make
4.RMT的配置
[source]
type: single
servers:
- codis:端口
[target]
type: single
servers:
- ali.redis.rds.aliyuncs.com:端口
redis_auth:密码
[common]
listen: 0.0.0.0:8888
mbuf_size: 1024
5.RMT启动
redis-migrate-tool -c rmt.conf -o rmt.log -d
6.RMT日志
出现如下说明 开始备份了
540350520268102-16856.rdb write complete
7.检查
通知状态页和 dbsize 确定 Key 数量是否一致 (初始同步完成) 执行 redis-cli -p 8888 info 确认
# 为 1
all_rdb_received:1
all_rdb_parsed:1
# Codis group 数量 rdb_received_count:2 rdb_parsed_count:2 配置服务连接 Redis 实例，检查 Codis 连接，知道所有连接断开，执行 redis-cli -p 8888 info 确认
# 为1
all_rdb_received:1
all_rdb_parsed:1
# Codis group 数量 rdb_received_count:2 rdb_parsed_count:2 # 一致 total_msgs_recv:27005 total_msgs_sent:27005 # 为0 total_mbufs_inqueue:0 total_msgs_outqueue:0
具体配置文件可以参考：https://blog.csdn.net/ahzxj2012/article/details/74347984
Java与阿里云RDS对接：如何实现高可用、可扩展的数据库服务？
java与阿里云rds对接：如何实现高可用、可扩展的数据库服务？
引言：
现如今，随着互联网行业的快速发展，对于数据库服务的需求也越来越高。阿里云的RDS（Relational Database Service）作为云计算领域的重要产品，提供了一种高性能、高可用、可扩展的数据库解决方案。而Java作为互联网开发的常用语言，与RDS的对接也成为了众多开发人员关注的话题。本文将介绍如何使用Java与阿里云RDS对接，并实现高可用和可扩展的数据库服务。
一、RDS概述
阿里云RDS是一种托管式云数据库服务，它提供了许多数据库引擎的选择，包括MySQL、SQL Server、PostgreSQL、Redis等。RDS具备高可用、安全、易管理等特点，使得开发者无需关心底层数据库服务器的搭建、维护等问题，从而能够更好地专注于应用开发。
二、Java与RDS的对接
Java与RDS的对接主要通过数据库驱动来实现。对于MySQL数据库，我们可以使用JDBC驱动来连接RDS。以下是一个使用JDBC连接RDS的示例代码：
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class RDSConnectionExample {
public static void main(String[] args) {
// RDS连接参数
String url = "jdbc:mysql://rdsxxx.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/testdb";
String username = "root";
String password = "yourpassword";
// 加载数据库驱动
try {
Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
// 建立数据库连接
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, username, password)) {
Statement stmt = conn.createStatement();
String sql = "SELECT * FROM user";
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
// 处理数据结果集
while(rs.next()){
int id = rs.getInt("id");
String name = rs.getString("name");
int age = rs.getInt("age");
System.out.println("id: " + id + ", name: " + name + ", age: " + age);
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}以上代码中，我们使用了JDBC的DriverManager来加载MySQL的驱动，并创建了一个数据库连接。然后，创建了一个Statement对象来执行SQL查询语句，并最终通过ResultSet来获取查询结果。
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
三、实现高可用的数据库服务
高可用是一个数据库服务必不可少的特性，它能够确保数据库在出现故障的情况下仍能够持续提供服务。阿里云RDS通过提供主备模式来实现高可用性。在主备模式下，主数据库负责处理读写操作，而备数据库则负责实时复制主数据库的数据。在主数据库发生故障时，备数据库会自动接管服务而成为新的主数据库。
对于Java应用程序来说，要实现高可用的数据库服务，可以使用RDS提供的读写分离功能。读写分离可以将读请求分发到备库，从而减轻主库的负载压力。以下是一个使用读写分离的示例代码：
import com.mysql.cj.jdbc.MysqlDataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class RDSReadWriteSplitExample {
public static void main(String[] args) {
// RDS连接参数
String url = "jdbc:mysql:loadbalance://rdsxxx.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/testdb";
String username = "root";
String password = "yourpassword";
// 创建读写分离数据源
MysqlDataSource ds = new MysqlDataSource();
ds.setURL(url);
ds.setUser(username);
ds.setPassword(password);
ds.setReadOnlyPropagatesToServer(true);
try (Connection conn = ds.getConnection()) {
Statement stmt = conn.createStatement();
String sql = "SELECT * FROM user";
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
// 处理数据结果集
while (rs.next()) {
int id = rs.getInt("id");
String name = rs.getString("name");
int age = rs.getInt("age");
System.out.println("id: " + id + ", name: " + name + ", age: " + age);
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}在以上代码中，我们引入了MysqlDataSource类，它是RDS提供的用于支持读写分离的数据源。通过设置URL参数中的loadbalance关键字，可以使连接在读操作时自动进行读写分离。这样，即使主库发生故障，读请求也能够被自动分发到备库上进行处理。
四、实现可扩展的数据库服务
当应用的访问量不断增加时，数据库的扩展性也变得非常重要。阿里云RDS通过提供扩容和分库分表来实现可扩展的数据库服务。
扩容是指增加数据库的计算和存储资源，以满足大规模访问的需求。在阿里云RDS中，我们可以通过控制台或API来进行扩容操作。只需简单设置CPU、内存、磁盘等参数，即可完成数据库的扩容。
分库分表是指将一个大型数据库拆分成多个小型数据库，每个数据库只负责处理部分数据。这样可以减轻单个数据节点的负载压力，提高数据库的性能和可扩展性。对于Java应用程序来说，可以使用Sharding-JDBC来实现分库分表的功能。
Sharding-JDBC是一个开源的Java数据库中间件，它可以将数据分片并存储在多个数据库中，同时提供透明的数据读写操作。以下是一个使用Sharding-JDBC的示例代码：
import org.apache.shardingsphere.driver.api.ShardingSphereDataSourceFactory;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
public class RDSDataShardingExample {
public static void main(String[] args) {
// RDS连接参数
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/shardingsphere_db";
String username = "root";
String password = "root";
// 创建数据源配置
Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
dataSourceMap.put("ds0", createDataSource("ds0", url));
dataSourceMap.put("ds1", createDataSource("ds1", url));
// 创建ShardingSphere数据源
DataSource dataSource;
try {
dataSource = ShardingSphereDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, getProperties());
} catch (SQLException e) {
throw new RuntimeException("Create data source error", e);
}
try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
Statement stmt = conn.createStatement();
String sql = "SELECT * FROM user";
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
// 处理数据结果集
while (rs.next()) {
int id = rs.getInt("id");
String name = rs.getString("name");
int age = rs.getInt("age");
System.out.println("id: " + id + ", name: " + name + ", age: " + age);
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 创建数据源
private static DataSource createDataSource(String dataSourceName, String url) {
MysqlDataSource ds = new MysqlDataSource();
ds.setURL(url);
ds.setUser(username);
ds.setPassword(password);
return ds;
}
// 获取ShardingSphere属性配置
private static Properties getProperties(){
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("sql.show", Boolean.TRUE.toString());
return properties;
}
}在以上代码中，我们使用了Sharding-JDBC提供的ShardingSphereDataSourceFactory来创建数据源，通过配置不同的数据源名称和URL，我们可以指定不同的数据库进行数据分片。这样，即使面对大规模的数据集，我们也可以通过分库分表的方式实现数据库的可扩展。
总结：
本文介绍了如何使用Java与阿里云RDS对接，并实现了高可用和可扩展的数据库服务。通过使用JDBC驱动，我们可以轻松实现与RDS的连接，并进行数据的读写操作。同时，通过读写分离和分库分表技术，我们可以增加数据库的可用性和扩展性。希望本文能够对开发人员在Java与RDS对接方面提供一些帮助和指导。
以上就是Java与阿里云RDS对接：如何实现高可用、可扩展的数据库服务？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
mysql 通过拷贝数据文件的方式进行数据库迁移实例
MysqL通过拷贝数据文件的方式进行数据库迁移
--环境windows
将源机器A数据库拷贝到目标机器B:
我先在目标机器B上安装MysqL，停止MysqL服务，然后将源机器A的data下关于数据库的文件和ibdata1拷贝过去,其余不用拷贝。如图：
源机器A:
启动目标数据库服务net start MysqL，即可查看到导过来的所有数据库了。
注意：ibdata1一定不要忘记拷贝，且要拷贝到准确的位置（如我目标机器的ibdata1在E:\MysqL Datafiles，不在data路径下，我就先备份下它的ibdata1,再拷贝到E:\MysqL Datafiles）否则查询拷贝过去的表会报错：
MysqL> use platform; Database changed MysqL> show tables; +-----------------------+ | Tables_in_platform | +-----------------------+ | mobile_scanner | | sharer | | sharer_mobile_scanner | | statistics | | test | +-----------------------+ 5 rows in set (0.02 sec) MysqL> desc test; ERROR 1146 (42S02): Table 'platform.test'doesn't exist
在Linux下也是类似的方式，但要注意拷贝完文件后，记得改下data文件夹owner为MysqL。
感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！
Room数据库迁移实战
一，修改Entity类，升级database的version，添加Migration对象用于升级
static final Migration MIGRATION_1_2 = new Migration(1, 2) {
@Override
public void migrate(@NonNull SupportSQLiteDatabase database) {
database.execSQL("alter table MptModel add column isInternal INTEGER not null default 0");
database.execSQL("alter table MptModel add column internalScopes TEXT");
database.execSQL("delete from MptModel");
}
};
ScopeAuthorizeDatabase database = Room
.databaseBuilder(ContextUtils.getApplicationContext(),
ScopeAuthorizeDatabase.class, dbPath)
.addMigrations(MIGRATION_1_2)
.build();二，为确保迁移成功，必须要做单元测试
根据本人亲身体验，强烈建议编写单元测试
单元测试可以尽可能多地测试各种场景，而且及时反馈，不仅降低出bug的可能，还提升了开发效率。
1，导出架构，添加以下配置，在编译时room会导出数据库架构信息到json文件；
将架构信息位置添加为资源文件夹
// module的build.gradle
android {
...
defaultConfig {
...
javaCompileOptions {
annotationProcessorOptions {
arguments = ["room.schemaLocation": "$projectDir/schemas".toString()]
}
}
}
sourceSets {
androidTest.assets.srcDirs += files("$projectDir/schemas".toString())
}
}
dependencies {
androidTestImplementation "androidx.room:room-testing:2.2.1"
}2，编写单元测试
首先创建一个helper类
测试时先创建低版本的数据库，插入数据，关闭数据库。然后执行迁移命令，检查数据库数据是否正常
public class ScopeAuthorizeDatabaseTest {
private static final String TEST_DB = "migration-scope-authorize-db-test";
@Rule
public MigrationTestHelper helper;
public ScopeAuthorizeDatabaseTest() {
helper = new MigrationTestHelper(InstrumentationRegistry.getInstrumentation(),
ScopeAuthorizeDatabase.class.getCanonicalName(),
new FrameworkSQLiteOpenHelperFactory());
}
@Test
public void migrate1To2() throws IOException {
SupportSQLiteDatabase db = helper.createDatabase(TEST_DB, 1);
// db has schema version 1. insert some data using SQL queries.
// You cannot use DAO classes because they expect the latest schema.
db.execSQL(
"insert into MptModel (miniAppId,miniAppMpt,openId) values (''ks001'',''hello'',''world'')");
Cursor query1 = db.query("select * from MptModel");
query1.moveToFirst();
assertEquals(1, query1.getCount());
assertEquals(3, query1.getColumnCount());
// Prepare for the next version.
db.close();
// Re-open the database with version 2 and provide
// MIGRATION_1_2 as the migration process.
db = helper.runMigrationsAndValidate(TEST_DB, 2, true, MIGRATION_1_2);
// MigrationTestHelper automatically verifies the schema changes,
// but you need to validate that the data was migrated properly.
Cursor query2 = db.query("select * from MptModel");
query2.moveToFirst();
assertEquals(0, query2.getCount());// 升级策略是丢弃旧数据
assertEquals(5, query2.getColumnCount());
// 插入新数据
db.execSQL(
"insert into MptModel (miniAppId,miniAppMpt,openId) values (''ks001'',''hello'',''world'')");
Cursor query3 = db.query("select * from MptModel");
assertEquals(1, query3.getCount());
query3.moveToFirst();
// 验证column
String miniAppId = query3.getString(query3.getColumnIndex("miniAppId"));
String miniAppMpt = query3.getString(query3.getColumnIndex("miniAppMpt"));
String openId = query3.getString(query3.getColumnIndex("openId"));
int isInternal = query3.getInt(query3.getColumnIndex("isInternal"));
String internalScopes = query3.getString(query3.getColumnIndex("internalScopes"));
assertEquals("ks001", miniAppId);
assertEquals("hello", miniAppMpt);
assertEquals("world", openId);
assertEquals(0, isInternal);// 默认为false
assertNull(internalScopes);// 默认为null
}
}三，兜底策略
有时候可能缺失了部分升级路径，这时会发生IllegalStateException，为防止这种情况，需要使用兜底策略。
ScopeAuthorizeDatabase database = Room
.databaseBuilder(ContextUtils.getApplicationContext(),
ScopeAuthorizeDatabase.class, dbPath)
.addMigrations(MIGRATION_1_2)
.fallbackToDestructiveMigration()
.build();今天关于阿里云rds数据库迁移实战和多数据源的讲解已经结束，谢谢您的阅读，如果想了解更多关于codis/redis数据数据迁移至阿里云redis服务器、Java与阿里云RDS对接：如何实现高可用、可扩展的数据库服务？、mysql 通过拷贝数据文件的方式进行数据库迁移实例、Room数据库迁移实战的相关知识，请在本站搜索。
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