在当今数字时代,数据是任何应用程序的核心。Python提供了丰富的数据库编程工具和库,使得与各种数据库进行交互变得更加容易。本文将深入探讨Python数据库编程的各个方面,从基础概念到高级技术,为读者提供全方位的指南。
作为即时通讯技术的开发者来说,高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸,什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来,又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如:Java的Netty、Php的workman、Go的gnet等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时,方知自已所掌握的不过是皮毛。
其实个人理解的时候,更希望能够得到代码层面的实现,单纯的理论知识还是不够落地,总结容易,真正实现起来还是需要项目的积累。
例如广告扣费系统,广告主向自己的账号充钱、设置自己的广告,用户浏览或者点击广告后就需要扣费,这个扣费操作的数量是极大的。
程序员小明遇到一个非常诡异的问题,明明在前面已经将数据状态更新成功了,可是有些数据(并非所有)后续按照更新后的状态查询数据没查到,导致防御代码判断为空直接返回,没有执行后续的同步操作。
在开发基于Django的Web应用程序时,数据库是至关重要的组成部分之一。Django的ORM(对象关系映射)为开发者提供了便利,使得与数据库的交互变得简单且直观。然而,在处理大量数据或者对性能要求较高的应用中,数据库优化和ORM性能调优是至关重要的。本文将介绍一些优化数据库和ORM性能的技巧,并提供相应的案例代码。
基本就是数据库里面啥样,我缓存也啥样,数据库里面有商品信息,缓存里面也放商品信息,唯一不同的是,数据库里面是全量的商品信息,缓存里面是最热的商品信息。
async/await 和 Promise 链都是 JavaScript 中处理异步操作的方法,但它们的编写方式和可读性有所不同。让我们分别了解一下它们的区别和作用。
互联网时代,业务系统的主要特点是用户多、请求量大。尤其在中国这样拥有庞大用户基数的环境下,不用说阿里巴巴、京东这类需要满足双十一大促时每秒几万甚至几十万订单的系统,即使是一些垂直领域的业务系统(如三甲医院的挂号系统)每天也有不小的访问量。
在大多数情况下,我们通过浏览器查询到的数据都是缓存数据,如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话,可能会产生比较严重的后果的。所以,我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性,这就是缓存与数据库的同步。
有一个功能,提供两个接口,一个是A服务查询列表某天的数据,一个是B服务查询列表中单个对象某天的数据。
在各种语言平台中,python涌现的web框架恐怕是最多的,是一个百花齐放的世界,各种micro-framework、framework不可胜数;猜想原因应该是在python中构造框架十分简单,使得轮子不断被发明。所以在Python社区总有关于Python框架孰优孰劣的话题。下面就给大家介绍一下python的几大框架: Django Django 应该是最出名的py框架,Google App Engine甚至Erlang都有框架受它影响。 Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需
针对不同的业务场景,实际选用的缓存的读写策略也不同。为方便讨论,这里假定更新数据库、缓存都成功。
在启用缓存后,相同的请求在缓存有效期内不会再去读取数据库。但是,如果在此期间修改了数据库中的数据,接口返回的数据就无法保证与数据库一致。因此,在进行增、删、改操作时,需要刷新缓存。
问题: 两个并发操作,一个更新操作,一个查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把旧的数据读出来放到缓存中,然后更新了数据库,于是缓存中的数据还是老的数据。
当业务对数据库进行了误操作,导致了数据的丢失或其他问题的发生。此时,虽然可以通过备份恢复或数据闪回等方式能够对数据库进行恢复,但是该过程可能会导致业务出现较长时间的中断,最终影响业务系统的稳定性。
在B2B业务领域,系统吞吐量是衡量一个系统性能好坏的重要指标。对于Java项目而言,提升系统吞吐量意味着在有限的硬件资源下,能够处理更多的业务请求,保证系统的稳定性和高效性。以下是一些详细且专业的解决方案,帮助提升Java项目的系统吞吐量。
我们都知道在大多数情况下,通过浏览器查询到的数据都是缓存数据,如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话,可能会产生比较严重的后果的。对此,我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性,也就是就是缓存与数据库的同步。
数据库水平切分是一个很有意思的话题,不同业务类型,数据库水平切分的方法不同。 本篇将以“订单中心”为例,介绍“多key”类业务,随着数据量的逐步增大,数据库性能显著降低,数据库水平切分相关的架构实践。 一、什么是“多key”类业务 所谓的“多key”,是指一条元数据中,有多个属性上存在前台在线查询需求。 订单中心业务分析 订单中心是一个非常常见的“多key”业务,主要提供订单的查询与修改的服务,其核心元数据为: Order(oid, buyer_uid, seller_uid, time,money, de
| 作者 马艺超,腾讯课堂开发工程师,主要负责腾讯课堂的后台相关业务开发。 ---- 导语 缓存由于其高并发和高性能的特性,十分适合现在很多的场景,因此也已经在各种项目中被广泛使用,但随之而来的问题就是,只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,只要是双写,就一定会有数据一致性的问题。 那么问题来了,你如何解决一致性问题? 改造思路一:先数据库再缓存 一、先更新数据库再更新缓存 同时有请求A和请求B进行更新操作,那么会出现: 1. 线程A更新了数据库 2. 线程B更新了数据库 3. 线程B更
作者 l Hollis 来源 l Hollis(ID:hollischuang) 在数据库和缓存的操作过程中,可能存在”先写数据库,后删缓存”、”先写数据库,后更新缓存”、”先删缓存库,后写数据库”以及”先更新缓存库,后写数据库”这四种。 那么,到底是应该删除缓存好呢,还是更新缓存好呢?到底应该先操作数据库呢还是先操作缓存呢?哪种方案更好呢?又该如何选择呢? 本文就来展开分析一下。 删除还是更新 为了保证数据库和缓存里面的数据是一致的,很多人会很多人在做数据更新的时候,会同时更新缓存里面的内容。但是我其实告
常见 API 性能优化的 7 中方法 🔹 缓存 🔹 连接池 🔹 避免N+1问题 🔹 分页 🔹 JSON序列化 🔹 有效载荷压缩 🔹 异步日志记录
我回来啦,前段时间忙得不可开交。这段时间终于能喘口气了,继续把之前挖的坑填起来。写完上一篇秒杀系统(四):数据库与缓存双写一致性深入分析后,感觉文章深度一下子被我抬高了一些,现在构思新文章的时候,反而畏手畏脚,不敢随便写了。对于未来文章内容的想法,我写在了本文的末尾。
因为epoll主要是用来解决网络IO的并发问题,所以Tornado的异步编程也主要体现在网络IO的异步上,即异步Web请求
Redis的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩都是与缓存相关的常见问题,它们有一些共同点,并可以采用类似的解决方法:
一,为什么要冗余数据 互联网数据量很大的业务场景,往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量。 水平切分会有一个patition key,通过patition key的查询能够直接定位到库,但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。 此时常见的架构设计方案,是使用数据冗余这种反范式设计来满足分库后不同维度的查询需求。 例如:订单业务,对用户和商家都有订单查询需求: Order(oid, info_detail); T(buyer_id, seller_id, oid); 如果用buyer
◆ 查询分离实现思路 如图2-2所示,查询分离的实现思路如下。 1)如何触发查询分离? 2)如何实现查询分离? 3)查询数据如何存储? 4)查询数据如何使用? 5)历史数据如何迁移? • 图2-2 查询分离需要考虑的问题 下面针对以上5个问题的解决方案进行展开。 ◆ 如何触发查询分离 这个问题是说应该在什么时候保存一份数据到查询数据库,即什么时候触发查询分离这个动作。 一般来说,查询分离的触发逻辑分为3种。 1)修改业务代码,在写入常规数据后同步更新查询数据。如图2-3所示,每次客服单击更新工单的按钮后,
数据库服务器可以一起工作,这样如果主要的服务器失效则允许一个第二服务器快速接手它的任务(高可用性),或者可以允许多个计算机提供相同的数据(负载均衡)。理想情况下,数据库服务器能够无缝地一起工作。提供静态网页服务的网页服务器可以非常容易地通过把网页请求均衡到多个机器来组合。事实上,只读的数据库服务器也可以相对容易地组合起来。不幸的是,大部分数据库服务器收到的请求是读/写混合的,并且读/写服务器更难于组合。这是因为尽管只读数据只需要在每台服务器上放置一次,但对于任意服务器的一次写动作却必须被传播给所有的服务器,这样才能保证未来对于那些服务器的读请求能返回一致的结果。
订单中心,是互联网业务中,一个典型的“多key”业务,即:用户ID,商家ID,订单ID等多个key上都有业务查询需求。
前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家。 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务。 一个可以支持高并发的服务少不了好的服
高并发经常会发生在有大活跃用户量和用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动、定时领取红包等。
高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。
在前面一篇文章中提到过对于业务主表读写缓慢的解决方案:冷热分离,有不了解的请看:业务主表读写缓慢如何优化?
在之前的文章中,你已经学习了如何使用同步编程模型来读取和更新数据,在本节中你将学习如何实现异步编程模型。异步可以使应用程序执行更有效率,因为它可以更有效的使用服务器资源。 同样在本节中你还将学习如何针
使用云上的MySQL时,会遇到很多人询问CDB的 为了更好的了解云上的MySQL,本文将介绍一些重要的知识点。
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据, 由于缓存不命中, 并且出于容错考虑, 如果从存储层查不到数据则不写入缓存, 这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询, 失去了缓存的意义.
以上是在高并发场景中优化和调整Spring事务配置的一些方法,具体的优化策略需要根据具体场景和需求进行调整。
目前随着缓存架构方案越来越成熟化,通常做法是引入「缓存」来提高读性能,架构模型就变成了这样:
接口性能优化是后端开发人员经常碰到的一道面试题,因为它是一个跟开发语言无关的公共问题。
在构建响应迅速、用户体验良好的应用程序中,API性能的优化至关重要。 在构建高性能的API时,采取综合策略是至关重要的。通过采用一系列策略,我们可以确保API在处理请求时高效运行,提供流畅的服务。
最近对外接口偶现504超时问题,原因是代码执行时间过长,超过nginx配置的15秒,然后真枪实弹搞了一次接口性能优化。在这里结合优化过程,总结了接口优化的八个要点,希望对大家有帮助呀~
无论先操作db还是cache,都会有各自的问题,根本原因是cache和db的更新不是一个原子操作,因此总会有不一致的问题。想要彻底解决这种问题必须将cache和db的更新操作归在一个事务之下(例如使用一些分布式事务,或者强一致性的分布式协议)。或者采用串行化,可以保证强一致性。
在现代应用程序开发中,与数据库进行交互是至关重要的一环。Python提供了强大的库来连接和操作各种类型的数据库,其中包括SQLite和MySQL。本文将介绍如何使用Python连接这两种数据库,并进行基本的操作,包括创建表、插入数据、查询数据等。
MySQL冗余数据的三种方案 | 架构师之路
具有ACID的数据库支持强一致性,强一致性代表数据库本身不会出现不一致的线性,每个事务都是原子性,要么成功,要么失败,事物间具有隔离性,且互不影响,而且最终状态是持久化的。
在C#中,异步流(Async Streams)是指一种允许你以异步方式生成一系列值的技术。异步流使你能够使用异步方法生成序列,并且能够在序列生成的过程中进行异步操作。异步流通常用于处理大量的数据,例如从数据库或网络中异步读取数据。
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