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数据库开发环境的治理方案设计

因为研发侧的数据库连接池满了也找他,数据库连不上了也找他,跑了这些年,数据库还从来没有备份过。...3)很多开发环境数据库是安装在Windows上面的,有的还是32位的,而我们在Windows平台的MySQL数据库运维经验几乎为0 而测试环境的管理是相对会谨慎一些,尽可能只开放测试服务器的权限,部分权限的使用是需要审批机制的...为此,我整理了下当前的情况,整个数据库的情况比想象的还要乱一些,比如数据库只用了一个root账号是对所有业务开通的,数据库连接池配置了150个连接,也难怪很多业务反馈时常连不上数据库,而更多的运维管理操作更是无从说起...为此,做了如下的方案设计:目前有些研发侧同学对于开发环境,测试环境的概念是比较模糊的,那么我们就需要做一些前置的工作,把这个概念解释清楚,然后对一些业务做拆分,有些是开发业务,那么就完全可以通过自助化的开发环境交付来实现...从访问层面,测试服务器是不能访问开发数据库的,这也是我们整体设计的一个边界。

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    一种基于Rsync算法的数据库备份方案设计

    、文件属性、权限、设备以及时间等; 数据库备份思路 一个数据库数据库备份必须是一个数据库的完整的映像,在这个映像的时间点上,没有部分完成的事务存在。...因此,数据库备份设计方案必须要求数据库支持在某时刻数据库的静止状态或不会对数据镜像文件进行刷新,希望对数据库系统完成在线数据库备份操作,实现数据库系统高性能的应用级备份。...方案设计思路采用Rsync工具对备份数据库各节点的数据从生产数据库系统上进行增量同步,由于生产数据库系统和备份数据库系统是拓扑结构完全相同的两个环境,因此生产数据库和备份数据库之间节点存在相对应的关系。...整个备份方案设计流程分为备份初始化、增量同步备份、备份恢复。以此来实现数据库系统的在线备份,并支持应用系统通过网络对备份数据库系统的切换和请求。...备份方案设计 通过以数据库集群的在线备份为例对设计方案和实施流程进行说明。 数据库备份方案一般主要考虑到数据库系统备份、应用系统访问切换、ETL数据业务流程备份等,整体网络拓扑结构可简单如下图所示。

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    想买特价机票?用这个小程序准没错

    「春秋航空特价机票」已进驻 minapp.com,国内最大最全的小程序商店。...特价机票、航班信息,这个小程序都有 一进入「春秋航空特价机票」小程序,便可以直接选择出发城市、到达城市和出发时间,还能选择单程票或往返票。 点击搜索,出发日期的各个航班机票价格一目了然。...看中心仪的航班,你可以直接在「春秋航空特价机票」中预订。 在「春秋航空特价机票」中,填写乘客资料,就能直接预订相应机票。...「春秋航空特价机票」小程序还会记录购买过机票的乘客信息,方便用户下一次预订时使用。 除了预订机票,「春秋航空特价机票」小程序还提供了航班查询功能。...「春秋航空特价机票」小程序,将主打春秋航空特价机票的预订。 相对于春秋航空 app,春航小程序功能进行了简化,保留了最常用的机票预订,航班动态查询,订单管理的几大核心功能。

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    通用缓存存储方案设计

    DiskLruCache:磁盘淘汰缓存,写入数据到file文件SqlLite:移动端轻量级数据库。主要是用来对象持久化存储。...不管用sp,还是store,还是disk,还是数据库,只要在主线程同步写入磁盘,会很卡。...3.7 Sqlite存储分析注意:缓存的数据库是存放在/data/data/databases/目录下,是占用内存空间的,如果缓存累计,容易浪费内存,需要及时清理缓存。...思考一下该问题比如WebView缓存方案是数据库存储,db文件。针对缓存数据,猜想思路可能是Lru策略,或者标记时间清除过期文件。...定期过期:每隔⼀定的时间,会扫描⼀定数量的数据库的 expires 字典中⼀定数量的key(是随机的), 并 清除其中已过期的key 。

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    技术方案设计的方法

    背景 前段时间接手了一个还处于方案设计阶段的工作,我重新做了设计。觉得新方案比旧方案业务清晰明朗、解决了旧方案的缺陷。我就很高兴,跟同事聊这个事情。同事就问我是怎么想到这些的呢。...市面上可以看到的关于技术方案设计的经典的书都没有仔细的去讲这个问题。比如《人月神话》讲的是项目大了怎么办、《架构即未来》讲的是架构扩展性的问题。...这时候数据模型(可以简单理解成数据库的数据表设计)应该设计成三个状态用三个数据字段表示呢,还是用一个数据字段来表示这三种状态呢。...实际方案设计过程中我改造了一下,状态正常从左到右流转,将终态用不同的形状(这里用椭圆)来表示。这样表示秩序感强些,更好理解。 ?

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    应用缓存预热方案设计

    背景 随着业务的发展,微服务越来越多,缓存相关的场景也比较多,通常的做法是基于缓存数据库(如redis),client来进行缓存操作。...这样的问题有两个 如果更换缓存数据库改造成本比较高 对于批量查缓存、缓存穿透等场景没有统一实现,逻辑分散 所以需要一个统一的缓存框架。 另外针对一些活动、大促场景需要对缓存数据进行预热。...缓存框架 目标是实现 去除样板代码 getDataWithCache(Long id) { val data = getFromCache(id); // 缓存没有,从数据库中拿 if (data...能够监控到缓存命中率 实现分析 在这里插入图片描述 API 层 提供一些annotation给开发者使用 解析层 解析annotation,生成对应的缓存操作API 缓存操作SPI 屏蔽掉具体的缓存数据库实现...缓存操作层 具体的缓存数据库实现,如redis,memcache 开源的实现 https://docs.spring.io/spring-framework/docs/3.1.x/spring-framework-reference

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    双机热备方案设计

    切换是指一次故障转移的过程,即将服务从主服务器转移到备用服务的过程,具体切换流程如下: (1)、主服务器停止应用服务,如数据库等。 (2)、主服务器释放镜像数据访问权。...双机热备软件能对计算机的操作系统、网络系统和数据库及时进行检测,当其中任何一个系统出现问题时该双机软件能自动运行到备用服务器上,让备用服务器接管主机的工作,达到让计算机永不停机,数据永不丢失。...3) 应用及网络故障切换过程 l 可以检测到操作系统的故障并及时将服务切到备用服务器 l 可以检测到数据库的故障并及时将服务切到备用服务器 l 当操作系统和数据库系统正常,可以检测服务器网络的故障并及时将服务切到备用服务器...当高可用系统中的某个节点故障,无须人工干预自动切换,保障系统运行 4、 速度快(快速恢复) 贵单位业务平台,是以Windwos 2003 Server系统平台为基础,以SQL Server为核心的数据库的协同办公平台

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    海量数据查询方案设计

    ES对数据组织方式和查询方式的限制,没有其他列式数据库那么死板。即ES的查询能力和灵活性是要强于上述这些列式数据库的。优先考虑ES。...而不是用一种数据结构,一个数据库去解决所有问题。...总结 海量数据的主要用途,就是支撑离线分析类业务的查询,根据数据量规模不同,由小到大可选:关系型数据库,列式数据库和一些大数据存储系统。TB量级下数据,若可接受相对较贵的硬件成本,ES很好。...Q:内存数据库疑问:启动后他会把放到硬盘的数据放到内存里?还是查询过一次之后把结果放到内存里? A:启动之后他会把放到硬盘的数据放到内存。 Q:ES作为分布式内存数据库,咋理解?...综上所述,虽然ES在某些场景下也使用内存来提高性能,但其本质上是一个磁盘存储为主的数据库,与Redis这种完全依赖内存存储的数据库有本质区别。因此,称ES为“分布式内存数据库”是不准确的。

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    迭代技术方案设计文档规范

    1.3 适用范围 所有需求迭代的技术方案设计,都按照本规范执行。...输出格式:xxx (word、wiki、pdf等,推荐使用有版本管理的工具,方便查看变更) 二 技术设计前期准备 开始做方案设计之前,一定确保两个前提条件已经完成:需求评估 和 技术调研。...3)参数准确性校验,如需要下载的备件不属于传入的交易单,可能是人为构造导致,避免越权、SQL注入 (4)涉及外部对接时,必须包含加密或验签环节 4、异常情况捕获处理、报警方式 包括但不限于:非法参数、数据库异常...(1)部署使用的机器数量,cpu负载、内存占用率、磁盘空间、硬盘IO、网络带宽, (2)数据库、redis、HDFS等的数据量和存储空间, (3)云服务的使用空间 6、存储采用主从结构时,考虑各个环节的线上主从延迟问题

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    赋能数据收集:从机票网站提取特价优惠的JavaScript技巧

    在竞争激烈的市场中,实时获取最新的机票特价信息能够为旅行者和旅游企业带来巨大的优势。随着机票价格的频繁波动,以及航空公司和旅行网站不断推出的限时特价优惠,如何快速准确地收集这些信息成为了一个挑战。...同时,我们还可以将数据存储到数据库中,并进行统计分析,以便更好地理解市场动态和用户需求。...const discounts = response.data; // 假设这里是从网页中解析出的特价信息数组 // 将特价信息存储到数据库中 saveToDatabase(discounts...error) { console.error('提取特价信息出错:', error); }}// 将特价信息存储到数据库中function saveToDatabase(data) { //...通过将数据存储到数据库中,并进行统计分析,我们可以更好地理解市场趋势和用户需求,为旅游行业的决策提供更加有力的支持。

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