这段时间团队在梳理mysql使用上的一些痛点(分库分表、读写分离、权限控制、监控告警、日志审计等),也调研了业内一些mysql中间件的实现,这里把对问题域的思考,以及常见中间件整理沉淀一下
HIUI是一个面向中后台系统的前端组件库,可以帮助开发人员快速实现交互一致,界面美观的界面。
mysql分布式数据库中间件对比 目前数据库中间件有很多,基本这些中间件在下都有了解和使用,各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列,希望可以对大家有帮助。 什么是中间件 传统的架构模式就是 应用连接数据库直接对数据进行访问,这种架构特点就是简单方便。 但是随着目前数据量不断的增大我们就遇到了问题: 单个表数据量太大 单个库数据量太大 单台数据量服务器压力很大 读写速度遇到瓶颈 当面临以上问题时,我们会想到的第一种解决方式就是 向上扩展(scale up) 简单来说就
目前数据库中间件有很多,基本这些中间件在下都有了解和使用,各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列,希望可以对大家有帮助。
数据分片:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
运维精简工具箱 Bootstrapping: Kickstart、Cobbler、rpmbuild/xen、kvm、lxc、 Openstack、 Cloudstack、Opennebula、Eucalyplus、RHEV 配置类工具: Capistrano、Chef、puppet、func、salstack、Ansible、 rundeck、CFengine、Rudder 自动化构建和测试: Ant、Maven、Selenium、PyUnit、QUnit、JMeter、Gradle、 PHPUni
西山居创建 1995 年初夏,在美丽的海滨小城珠海,西山居工作室孕育而生,一群西山居居士们十年如一日尅勊业业的奋斗。"创造快乐,传递快乐!" 一直是西山居居士们的创作宗旨。西山居以领先的技术作为坚实的基础以独特的本土化产品为玩家提供时尚化服务。在未来,西山居仍以娱乐软件为主导产品,不断进行研发和市场活动,逐步发展成为国内最优秀的集制作、发行于一体的数字化互动娱乐公司。
有时候你需要再 SQL 执行之前对于 SQL 语句进行改写,有可能是修改表名字段名,有可能只是添加注释,这些看起来奇怪的操作其实有时候是为了帮助在数据库之前的 proxy 来实现某些功能,比如最常见的分库分表,读写分离,多租户等等。
「分布式系统之美」知乎圆桌已上线一周, 部分问答引发了网友的热烈讨论,接下来就跟随小编一起来盘点大家最关心的问题吧!
Gaea是小米中国区电商研发部研发的基于MySql协议的数据库中间件,目前在小米商城大陆和海外得到广泛使用,包括订单、社区、活动等多个业务。Gaea支持分库分表、SQL路由、读写分离等基本特性,其中分库分表方案兼容了mycat和kingshard两个项目的路由方式。
使用Java后端技术的目的就是构建业务应用,为用户提供在线或者离线服务。因此,一个业务应用需要哪些技术、依赖哪些基础设施就决定了需要掌握的后端技术有哪些。纵观整个互联网技术体系再结合公司的目前状况,笔者认为必不可少或者非常关键的后端基础技术/设施如下图所示:
这里的后端基础设施主要指的是应用在线上稳定运行需要依赖的关键组件或者服务。开发或者搭建好以上的后端基础设施,一般情况下是能够支撑很长一段时间内的业务的。此外,对于一个完整的架构来说,还有很多应用感知不到的系统基础服务,如负载均衡、自动化部署、系统安全等,并没有包含在本章的描述范围内。
恭喜你,贵公司终于成长到一定规模,需要考虑高可用,甚至分库分表了。但你是否知道分库分表需要哪些要素?拆分过程是复杂的,提前计划,不要等真正开工,各种意外的工作接踵而至,以至失控。
点击关注公众号,Java干货及时送达 来源:https://github.com/superhj1987/pragmatic-java-engineer/blob/master/book/chapter1-servertech/server-basic.md 使用Java后端技术的目的就是构建业务应用,为用户提供在线或者离线服务。因此,一个业务应用需要哪些技术、依赖哪些基础设施就决定了需要掌握的后端技术有哪些。 纵观整个互联网技术体系再结合公司的目前状况,笔者认为必不可少或者非常关键的后端基础技术/设施如
Mysql优化那篇文章有朋友留言说就这么点?,深深刺痛了晓添的心,感觉知识深度被小看了,痛定思痛决定发布读写分离,分表分库优化文章,其实这系列文章也在Mysql优化的计划之内,最近较忙断断续续写的有点难受,到今天才跟大家见面,篇幅有限这篇我们来说说基于Mycat实现读写分离,话不多说我们赶紧看看好好的数据库又闹腾什么呢?
读写分离:读写操作,分发不同的服务器,读分发到对应的服务器 (slave),写分发到对应的服务器(master)
作者:飒然Hang 原文:www.rowkey.me/blog/2016/08/27/server-basic-tech-stack/ (点击文末阅读原文即可前往) 本文更新于2016.12.06,
总第245篇 2018年 第37篇 导读 数据库作为核心的基础组件,是需要重点保护的对象。任何一个线上的不慎操作,都有可能给数据库带来严重的故障,从而给业务造成巨大的损失。为了避免这种损失,一般会在管理上下功夫。比如为研发人员制定数据库开发规范;新上线的SQL,需要DBA进行审核;维护操作需要经过领导审批等等。而且如果希望能够有效地管理这些措施,需要有效的数据库培训,还需要DBA细心的进行SQL审核。很多中小型创业公司,可以通过设定规范、进行培训、完善审核流程来管理数据库。 随着美团点评的业务不断发展和
几年前我曾经服务过的一家电商公司,随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单,订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控,我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔(不包括秒杀,秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案,详见《秒杀系统设计~亿级用户》)。不过,直到此时,订单系统还是单库单表,幸好当时数据库服务器配置不错,我们的系统才能撑住这么大的压力。
备注:本文根据腾讯云赵化冰和知乎唐阳在 IstioCon 2021 中的演讲 “How to Manage Any Layer-7 Traffic in an Istio Service Mesh?”
赵化冰,腾讯云高级工程师,Istio Member,ServiceMesher管理委员,Istio 项目贡献者, Aerika 项目创建者 ,热衷于开源、网络和云计算。目前主要从事服务网格的开源和研发工作。 唐阳,知乎基础架构工程师。Istio 项目贡献者,Argo 项目贡献者,专注于开源,云原生与微服务。目前负责知乎服务网格的研发工作。 本文根据腾讯云高级工程师赵化冰和知乎基础架构工程师唐阳在 IstioCon 2021 中的演讲 “How to Manage Any Layer-7 Traffic
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
收集整理一些常用的PHP类库, 资源以及技巧. 以便在工作中迅速的查找所需… 这个列表中的内容有来自 awesome-php 的翻译, 有来自开发者周刊以及个人的积累等. 一个前端组件的列表 awesome-frontend 推荐 学习资源 PHP相关的有参考价值的社区,博客,网站,文章,书籍,视频等资源 PHP网站(PHP Websites) PHP The Right Way - 一个PHP实践的快速参考指导 PHP Best Practices - 一个PHP最佳实践 - Clea
监控系统 项目 简介 Star数 grafana/grafana Grafana 是一个用于监控指标分析和图表展示的工具, 后端支持 Graphite, InfluxDB & Prometheus & Open-falcon等, 它是一个流行的监控组件, 目前在各大中小型公司中广泛应用 34113 prometheus/prometheus Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时间序列数据库, 提供监控数据存储,展示,告警等功能 29808 bosun-monitor/bosun 专业的跨平台开
如今随着互联网的发展,数据的量级也是成指数的增长,从 GB 到 TB 到 PB。对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候 NoSQL 的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升。
随着时间的推移,数据的产生越来越多,软件系统对庞大数据的各种操作已经显得愈发困难,传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。NoSQL通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,以此来获取性能上的提升,暂时缓解了这一危机。但是,有些数据操作场景是绝对需要有事务和安全性指标的,此时NoSQL是无法满足的,依然需要使用关系型数据库。 为了提高关系型数据库的查询性能,于是将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储,以抵抗高访问量高并发对数据库的压力,相当于对数据进行拆分操作并且做数据库集群。 如何拆分数据,同时让程序和数据库解耦,使数据的分片存储对于开发者来说完全透明,数据库中间件油然而生。
MHA(Master High Availability)目前在MySQL高可用方面是一个相对成熟的解决方案,它由日本DeNA公司youshimaton(现就职于Facebook公司)开发,是一套优秀的作为MySQL高可用性环境下故障切换和主从提升的高可用软件。在MySQL故障切换过程中,MHA能做到在10~30秒之内自动完成数据库的故障切换操作,并且在进行故障切换的过程中,MHA能在最大程度上保证数据的一致性,以达到真正意义上的高可用。
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