分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势,但是总会写操作达到瓶颈的时候,导致性能提不上去。
首先数据库技术发展的基础还是在业务推动的背景下,能够实现相关的技术保障。业务需求的提升必然会在数据量,访问量等方面有更高的要求,而映射到数据库层面就不是简单的扩容和添加资源了,我们有时候更需要弹性,需要快速实现,需要更高的性能。这些都是摆在我们面前的问题,而不仅仅是DBA团队。 所以早期的很多数据库,从一主一从,一主多从的架构,逐步演变到了读写分离,分库分表,然后就是分布式。而同时从很多层面来说,行业内的方案真是百花齐放,记得前几天还和同事聊,说如果对比一下Oracle和MySQL,
作者:[美]威廉·肯尼迪(William Kennedy)布赖恩·克特森(Brian
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MySQL Fabric具有分片功能,在同一个分片内又可以含有多个数据库,并且由Fabric自动挑选一个适合的作为主数据库,部署成本较高,另外需要应用端来适配改造。
卖羊肉串首先就得有羊肉,于是我就联系了很多养殖场,我又是一个比较负责任的人,为了保证羊肉的质量,我就去考察了一家又一家养殖场,同时我也是个“小气”的人,所以我考察过程中,和对方谈判、比价,最终选了一个养殖场作为我的羊肉供应商,为我提供羊肉。
欢迎留言,说出你常用的技术 技术选型 ---- 网关:Nginx、Kong、Zuul 缓存:Redis、MemCached、OsCache、EhCache 搜索:ElasticSearch、Solr 熔断:Hystrix ---- 负载均衡:DNS、F5、LVS、Nginx、OpenResty、HAproxy 注册中心:Eureka、Zookeeper、Redis、Etcd、Consul 认证鉴权:JWT 消费队列:RabbitMQ、ZeroMQ、Redis、ActiveMQ、Kafka ---- 日志收
ORACLE数据库既能跑OLTP业务,也能跑OLAP业务,能力是商业数据库中数一数二的。支持IBM小机和x86 PC服务器,支持多种OS。同时有多种数据库架构方案供选择,成本收益风险也各不相同。
DRDS 在 TDDL 提供的数据切分和 SQL 路由能力上,强化了分布式查询,事务和水平扩容能力。
我们都知道,随着业务量的增长,数据量也会随之增加,这个时候就需要关注业务大表,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长,影响业务的可用性,同时导致从库延迟很大,如果业务做了读写分离,导致用户重复操作产生脏数据,例如重复下单。
以支付宝用户为例,8亿;微信用户更是10亿。订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
我们需要给所有前台业务提供统一的账户系统,用来支撑所有前台产品线的用户资产管理,统一提供支持大并发万级TPS、亿级流水、数据强一致、风控安全、日切对账、财务核算、审计等能力,在万级TPS下保证绝对的数据准确性和数据溯源能力。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,这一节讲述三高架构的另外两个部分切换和扩展,扩展指的是分库分表减轻数据库的压力,同时因为分库分表需要针对节点宕机问题引入了一些优化手段,而切换部分就是讲述节点宕机的切换问题的,最后我们结合复制的主从切换讲述如何搭建一个三高的架构。
网上对这些数据库介绍有些误导,流传各种说法,比如:流传OB基于MySQL、GaussDB 200/300 和openGauss有啥区别,没办法谁让当前国产数据库太多...
首先采用Mysql存储千亿级的数据,确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据,只是这个时候性能非常差,项目中大量的实验证明,Mysql单表容量在500万左右,性能处于最佳状态。
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词:“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜,等我失去的时候才追悔莫及,人间最痛苦的事莫过于此,如果上天能给我一次再来一次的机会,我会对哪个女孩说三个字:我爱你,如果非要在这份爱上加一个期限,我希望是一万年!”在我们开发人员的眼中,这个感情就和我们数据库中的数据一样,我们多希望他一万年都不改变,但是往往事与愿违,随着公司的不断发展,业务的不断变更,我们对数据的要求也在不断的变化,大概有下面的几种情况:
内容来源:2017 年 12 月 21 日,驻云科技资深架构师翟永东在“云时代企业架构的搭建”进行《云上架构如何实现高性能和高可用》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:2851 | 8分钟阅读 摘要 云上架构需要关注多方面的因素,本次主要讲的是高可用和高性能,从这两方面展开深度的解析如何搭建完善的云上架构。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.im/4sKQd8 云上架构概述 云上搭建架构不单单需要考虑到性能和可用性
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0,但Polardb-X 1.0有其自有特色,仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么,当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时,该如何进行数据库选型?怎么样进行数据同步?其中又会涉及到哪些问题呢?
曾几何时,“并发高就分库,数据大就分表”已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经。
第一次重构是重构一个c#版本的彩票算奖系统。当时的算奖系统在开奖后,算奖经常超时,导致用户经常投诉。接到重构的任务,既兴奋又紧张,花了两天时间,除了吃饭睡觉,都在撸代码。重构效果也很明显,算奖耗时从原来的1个小时减少到10分钟。
之前做过一个项目,数据库存储采用的是mysql。当时面临着业务指数级的增长,存储容量不足。当时采用的措施是
DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本,在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
01 高可用 负载均衡(负载均衡算法) 反向代理 服务隔离 服务限流 服务降级(自动优雅降级) 失效转移 超时重试(代理超时、容器超时、前端超时、中间件超时、数据库超时、NoSql超时) 回滚机制(上
随着 DT 时代的来临,数据对于企业经营决策的价值日益凸显,而企业在进行互联网+转型的过程中,如何让数据架构平滑迁移到大数据平台,对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢,请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多,比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等,如果是一个新上线的系统,相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇,一个较老的系统如何平滑迁移到
数据量的增长其实一直是随着互联网的发展呈现爆发式增长的,因为各种各样的数据都在不断的被原样或者是经过少量的更改和增补后拷贝到互联网的各个角落。为了适应互联网数据的海量增长,在后端和架构意义上而言,数据库的发展也大致经历了「单库单表 -> 主从读写分离 -> 分表分库 -> NoSQL -> NewSQL」这样的过程。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
进入sharding-spring-boot-mybatis-example模块,先来通过boot和mybatis整合版本整理下基本功能: 关于springboot autoconfigure部分,看下面的sharding-jdbc-spring-boot-starter的截图:
墨墨导读:本文以一个实际的项目应用为例,层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台,客户数据在5千万加,每分钟处理消息流水1千万,每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据等这样的分析,都需要依靠数据统计和分析,当数据量小时,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大,系统响应会变慢,TPS直线下降,直至服务不可用。
datax内置的enumType数据类型与不同数据库间都有些差异,本文整理出相应的映射关系,在配置自定义json时可以参考做一些类型转换
数据分区是一种物理数据库的设计技术,它的目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。
http://mini.eastday.com/mobile/170809003639242.html
大多数情况下,应用架构设计不好,引入什么新存储,引入什么DDD,治标不治本,都是扯淡。
《MySQL冲冲冲》是由 IMG 社区和爱可生开源社区联合举办的一款专门针对 MySQL 技术话题的节目,以下是第五期的直播内容。
本文主要针对中小型互联网公司,特别适用于手机APP或者pc的后台架构,基本可以支撑5万日活。本文会对可能用到的相关技术进行技术选型的说明,以及技术的架构介绍。
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最近与同行科技交流,经常被问到分库分表与分布式数据库如何选择,网上也有很多关于中间件+传统关系数据库(分库分表)与NewSQL分布式数据库的文章,但有些观点与判断是我觉得是偏激的,脱离环境去评价方案好坏其实有失公允。
工作也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践,相对比较零碎,随时补充(附带架构装逼词汇)。
题记 工作也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践,相对比较零碎,随时补充(附带架构装逼词汇)。 俗话说的好,冰冻三尺非一日之寒,滴水穿石非一日之功,罗马也不是一天就建成的,当然对于我们开发人员来说,一个好的架构也不是一蹴而就的。 初始搭建 开始的开始,就是各种框架一搭,然后扔到Tomcat容器中跑就是了,这时候我们的文件,数据库,应用都在一个服务器上。 📷 服务分离 随着系统的的上线
标题的这个问题是我去年面天猫,在交叉面的时候一个数据库出生的大佬问的:你会怎样去设计一个数据库。
有很多学生及一线的开发人员经常会问我到底是什么技术架构,是不是就是目前在学校的SSH、SSM技术,为了让更多的同行对架构这个词汇有更深刻的理解,我分享一下自己的个人见解。从编程开发到IT教学也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,杨老师并没有接触太多高大上的分布式架构实践,比如淘宝的HSF架构,我个人掌握相对比较零碎,随时补充(附带一些经常会听到的架构高逼格词汇)。
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