数据库作为信息系统重要的基础设施，一直承担着压舱石的角色。互联网应用的高并发、海量数据使得数据库的负载越来越重，这在数据大集中的情况下愈发明显。而数据库作为信息系统唯一的“单点”，稳定性、可用性是首先要保证的目标。这里的单点并不是指数据库没有高可用方案，而是因为数据库只要涉及到数据的复制就一定是有状态的，有状态的应用更加难以运维，并且在遭遇异常时并不能做到真正意义上的无缝切换。
在上一篇文章中，我和你介绍了一主多从的结构以及切换流程。今天我们就继续聊聊一主多从架构的应用场景：读写分离，以及怎么处理主备延迟导致的读写分离问题。
GitHub - tencent-wechat/phxsql: A high availability MySQL cluster that guarantees data consistency between a master and slaves.
在云网融合大数据时代，数据已经成为重要的生产要素。特别是棱镜门、永恒之蓝、汶川大地震这类造成大规模数据丢失和泄漏的人为或自然灾害事件发生后，中国相继出台了一系列的法律法规，对各组织机构的数据安全保护条件进行限定，如 2016 年颁布的《中华人民共和国网络安全法》、 2021 年全国人民代表大会通过的《数据安全法》等。
架构设计中最重要的两个文档的模板和关键说明。这个案例文档仅给出一些关键内容供你参考，部分细节无法全面覆盖或者完全保证正确。(斜体字是示例)
MySQL 本身通过 show slave status 提供了 Seconds_Behind_Master ，用于衡量主备之间的复制延迟，但是今天碰到了一个场景，发现 Seconds_Behind_Master 为 0 ， 备库的 show slave status 显示 IO/SQL 线程都是正常的 ， MySQL 的主库上的变更却长时间无法同步到备库上。如果没有人为干预，直到一个小时以后， MySQL 才会自动重连主库，继续复制主库的变更。 影响范围： MySQL ， Percona ， MariaD
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
很多开发者可能都没有接触过 MySQL 的架构部署，但是大多数应该都听过集群架构吧。其实 MySQL 集群架构，总结来说一共有好多种，今天我主要总结一下其中常用的 8 种集群架构。
昨天聊了一篇关于高可用方案中Oracle的RAC和MySQL的MHA的对比。 今天来说下Oracle的DG和MySQL的方案对比，相比来说，可能这方面MySQL会单薄一些，所以文末会说下InnoDB Cluster。 在灾备的概念中，Oracle DBA喜欢叫做主备，即为Primary,Standby,而MySQL喜欢叫做主从，即为Master,Slave 首先在Oracle中，数据是基于物理复制（此处说的都是physical standby），所以对于数据库的状态和角色就很好定位，从库正常状况下是
随着客户上云的加快，客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展，作为服务商来讲，了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。否则，将出现与客户交流困难，影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库，这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。
MySQL 高可用方案之 MMM（Multi-Master Replication Manager）是一种常用的解决方案，用于实现 MySQL 数据库的高可用性和负载均衡。
大家好，我是捡田螺的小男孩。金三银四面试的时候，面试官经常会问MySQL主从。今天就跟大家聊聊MySQL的主从。
上部分状态：客户端的读写都直接访问A，B是A的备库，只是将A的更新都同步过来，到本地执行。这样可以保持B和A的数据相同。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
注：图中圈出的是数据同步的地方，数据同步（从库从主库拉取binlog日志，再执行一遍）是需要时间的，这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求，那么读到的就是从库中的老数据。如下图。
1.高可用分析： 高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
在前面的文章中，我不止一次地和你提到了 binlog，大家知道 binlog 可以用来归档，也可以用来做主备同步，但它的内容是什么样的呢？为什么备库执行了 binlog 就可以跟主库保持一致了呢？今天我就正式地和你介绍一下它。
TDSQL是腾讯提供的一套完整的MySQL数据库集群化管理解决方案，作为私有云TStack平台重要的数据库产品能力，旨在解决高可用、高性能、分布式、配套设施等方面问题。 TDSQL除了在腾讯内部有大量的使用场景，在外部市场中也有诸多应用场景；2014年被WeBank选中，作为其核心交易系统的数据库解决方案，以私有云方式交付；2015年，在腾讯云上正式推出。目前已经为500+机构提供数据库的公有云及专有云服务，客户覆盖计费、第三方支付、银行、保险、互联网金融、物联网、互联网+、政务等领域。 TDSQL私有云版
本文包含数据库架构原则、常见的四种架构方案、两种一致性解决方案、以及作者个人的一些见解。
数据库容灾的基础是副本。副本间同步的关键是日志，所以只要日志已持久化到备用副本，数据就不会丢。
mysql 为了保证crash-safe, 是通过引入binlog(server 层的逻辑日志), redo log(innodb 存储引擎层日志), undo log(innodb 存储引擎层日志)来保证的。
在 第25 和 第27 篇文章中，和你介绍了主备切换流程。通过这些内容的讲解，你应该已经很清楚了：在一主一备的双 M 架构里，主备切换只需要把客户端流量切到备库；而在一主多从架构里，主备切换除了要把客户端流量切到备库外，还需要把从库接到新主库上。
作为一名开发同学，大家对 MySQL 一定不陌生，像常见的 事务特性、隔离级别 、索引等也都是老生常谈。
在日常开发中,难免会遇到业务高峰期，到时mysql不可用，但是这个时候领导肯定要求的最低限度，就是让业务跑起来，今天我们就说说有哪些方案可以临时解决这种问题
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。
主备复制过程中有很大可能会出现各种问题，接下来我们就讨论一些比较普遍的问题，以及当遇到这些问题时，如何解决或者预防问题发生。
场景描述：京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。
题记： 文章内容输出来源：拉勾教育Java高薪训练营。 本篇文章是 MySQL 学习课程中的一部分笔记。
一款基于InnoDB的在线热备工具，具有开源免费，支持在线热备，占用磁盘空间小，能够非常快速地备份与恢复mysql数据库
读写分离的主要目标就是分摊主库的压力。图 1 中的结构是客户端（client）主动做负载均衡，这种模式下一般会把数据库的连接信息放在客户端的连接层。也就是说，由客户端来选择后端数据库进行查询。
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。京东到家的订单数据存储在Mysql中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的，同时对于一些复杂的查询，Mysql支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。
传统的web站点，经常使用Nginx做反向代理。反向代理作为整个网站的入口，通常会承担流量转发、安全防护等工作，保证其高可用至关重要。为了保证反向代理的高可用，Nginx+Keepalived是一种常用的解决方案。
随着互联网访问用户的不断增长，单台服务器打遍天下的时间将很快过去，能力再强的服务器也会面临天花板。因此，采用多台廉价X86服务器对外同时提供服务，采用负载均衡进行服务器的业务调度，成为当前应用集群的实现必然之路。如下图。
如今是数据驱动时代，数据库作为企业的核心资产之一，其安全性和稳定性显得尤为重要。然而，面对复杂多变的业务场景和不断演变的技术挑战，如何把握现有数据库架构可承受故障的故障级别、发生故障后的高可用性方案是否有效，成为了许多数据库用户关注的焦点，也是腾讯云MySQL在服务众多重保用户时思考的问题。
MySQL 主从复制的问题及解决方案
正常情况下，只要主库执行更新生成的所有binlog，都可以传到备库并被正确执行，备库就能达到跟主库一致的状态，这就是最终一致性。
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