删库跑路也是个老梗了,可见在运维数据库的过程中误删除数据,或者开发的代码有bug,造成数据的误删除屡见不鲜。不过现在也有许多用于恢复或预防误删除的方案,例如SQL管理系统,将要执行的SQL先交由管理员审核,然后由管理员备份一个镜像数据库,在镜像上执行该SQL,并在执行后还原镜像。这样经过层层把关就可以大大减小出现误操作的几率。
Prometheus+Grafana是监控告警解决方案里的后起之秀,比如大家熟悉的PMM,就是使用了这个方案;前不久罗老师在3306pi公众号上就写过完整的使用教程《构建狂拽炫酷屌的MySQL 监控平台》,所以我们在这里就不再赘述具体如何搭建使用。
双写一致性:只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致,返回正确的数据。
如果主从复制之间出现延时,就会影响主从数据的一致性。 此时发生容灾切换,且在新的主库写入了数据,那么从业务角度上,会产生意想不到的严重后果。 复制延时问题,在只读从库的场景下,若从库产生复制延时,也可能会对业务造成一定影响,比如在业务上表现为读写不一致——新增/修改数据查不到等现象。 由此可见,主从复制的延时问题在数据库运营中需要特别关注。一般来说,DBA在库上执行SHOW SLAVE STATUS,并且观察 Seconds_Behind_Master的值,就能够了解当前某个数据库和它的主库之间的数据复制延时。
至此可以确认消费能力不足导致,那就使用增加资源大法,调大任务并行度,看似一起都非常完美,
Mysql为了解决这个风险并提高复制的性能,将Slave端的复制改为两个进程来完成。提出这个改进方案的人是Yahoo!的一位工程师“Jeremy Zawodny”。这样既解决了性能问题,又缩短了异步的延时时间,同时也减少了可能存在的数据丢失量。当然,即使是换成了现在这样两个线程处理以后,同样也还是存在slave数据延时以及数据丢失的可能性的,毕竟这个复制是异步的。只要数据的更改不是在一个事物中,这些问题都是会存在的。如果要完全避免这些问题,就只能用mysql的cluster来解决了。不过mysql的cluster是内存数据库的解决方案,需要将所有数据都load到内存中,这样就对内存的要求就非常大了,对于一般的应用来说可实施性不是太大。
你们有没有做 MySQL 读写分离?如何实现 MySQL 的读写分离?MySQL 主从复制原理的是啥?如何解决 MySQL 主从同步的延时问题?
DDL 一向是业务的痛点,尤其是对大型表的 DDL 操作,具有操作时间久,对性能影响大,可能影响业务正常使用等问题。
由于mysql主从复制是基于binlog的一种异步复制 通过网络传送binlog文件,理所当然网络延迟是主从不同步的绝大多数的原因,特别是跨机房的数据同步出现这种几率非常的大,所以做读写分离,注意从业务层进行前期设计。
容器技术改变了应用交付、运行的方式,几乎各种Linux环境下的应用程序都可以使用容器来运行。但是否能在容器环境里运行数据库应用,以及数据库应用是否适合在容器里运行,一直都是大家很关注的问题,今天我们就来深入分析一下容器环境运行MySQL数据库的事。
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库(MySQL)实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活,可以参考末尾的文章。
从事DBA的行业也有两年多了,在数据备份上无论是理论和实践上,都积累了一些经验,恰逢这两天又出现一些数据备份方面的问题,这里,我将之前遇到过的数据备份方法简单做个整理。
本文介绍了云数据库在云原生应用中的重要性,并探讨了Aurora在云数据库中的特殊地位。作者通过回顾Aurora的设计、架构、性能和成本优势,以及它在云原生应用和微服务架构中的使用,展示了Aurora在云数据库领域中的领导地位。此外,文章还介绍了Aurora在Google Cloud Platform和Amazon Web Services中的使用情况,以及Aurora未来的发展方向。
其实很简单,就是基于主从复制架构,简单来说,就搞一个主库,挂多个从库,然后我们就单单只是写主库,然后主库会自动把数据给同步到从库上去。
1)主服务器将所有数据和结构更改记录到二进制日志中。 2)从属服务器从主服务器请求该二进制日志并在本地应用其内容。 3)IO:请求主库,获取上一次执行过的新的事件,并存放到relaylog 4)SQL:从relaylog中将sql语句翻译给从库执行
针对现状,写一个主库,挂着多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗?
mysql在对数据的处理中有增删改查四个操作。而在sql注入中,往往常见的是 select查询形式。那么insert、delete、update呢?
一、缘起 mysql主从复制,读写分离是互联网用的非常多的mysql架构,主从复制最令人诟病的地方就是,在数据量较大并发量较大的场景下,主从延时会比较严重。 为什么mysql主从延时这么大? 回答:
用户在做技术选型的过程中,总是会对一些数据指标比较关心,特别是在和竞品相比较的时候,更加需要一些有说服力的数据。基于MySQL开发的项目在迁移到TiDB的时候,使用DM同步数据是必不可少的一个环节,我在最近的一次POC中就碰到了这样一个需求,需要评估一个具体的延时时间参考值,因为用户在迁移前期的过渡阶段是把TiDB作为MySQL的从库,有些场景对这个延时很敏感,如果延时太大会直接影响业务。
dump log的操作是并发的多线程操作,但是从库的I/O和SQL线程是单线程的操作,(5.6.x后I/O可以多线程操作),但是SQL线程的执行一定是串行的执行,这也就导致了主从复制的延时问题的原因.
如上图,两地三中心的架构,是为了提高系统的容错、容灾的能力。当一个数据中心不可用时,能够将关键业务的流量切换到其他数据中心,可以抵御城市级的自然灾害。
SQL注入: 代码中的 HTTP_X_FORWARDED_FOR 地址可以被伪造,而REMOTE_ADDR则相对更安全,有些应用程序会将对方IP地址带入数据库查询是否存在,例如同一个IP每天只能注册一个账号等,如果目标代码中使用的是 HTTP_X_FORWARDED_FOR 获取的IP地址,那么攻击者就可以通过修改HTTP包头实现SQL注入攻击。
基于主从复制,一个主库,挂多个从库,然后我们就单单只是写主库,然后主库会自动把数据给同步到从库上去,数据读取走从库。
斗佛视频号最新的一期讲解了硬件性能数据的基础知识,包括了CPU各级缓存、内存、机械/固态硬盘、网卡、机房等延时和吞吐量数据,我认为是非常有用的内容,虽然只是一些经验值,但是了解这些,就能为我们进行系统设计、技术选型等工作的时候,提供更科学的数据参考,做到有"数"可依,定量评估,更加科学。
作者:任坤,现居珠海,先后担任专职 Oracle 和 MySQL DBA,现在主要负责 MySQL、MongoDB 和 Redis 维护工作
只要使用到缓存,无论是本地缓存还是使用Redis做缓存,那么就会存在数据同步不一致的问题。
TiDB 主要应用在今日头条核心 OLTP 系统 - 对象存储系统中,存储其中一部分元数据,支持头条图片和视频相关业务,比如抖音等。
现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储,而当redis挂了的时候有可能数据丢失,这个时候系统可能不可用,而把流量路由到db肯定是不可行的,因为流量太大,这个时候恢复redis中的数据又比较耗时,而这个时候经常会出现使用多个reids集群,即有一个或者多个备份redis集群。这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢?
上篇文章介绍了RocketMQ整体架构和原理有兴趣的可以阅读一下,在这篇文章中的延时消息部分,我写道开源版的RocketMQ只提供了18个层级的消息队列延时,这个功能在开源版中显得特别鸡肋,但是在阿里云中的RocketMQ却提供了支持40天之内任意秒级延时队列,果然有些功能你只能充钱才能拥有。当然你或许想换一个开源的消息队列,在开源社区中消息队列延时消息很多都没有被支持比如:RabbitMQ,Kafka等,都只能通过一些特殊方法才能完成延时的功能。为什么这么多都没有实现这个功能呢?是因为技术难度比较复杂吗?接下来我们分析一下如何才能实现一个延时消息。
随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。
为更好的帮助DBA运维数据库,腾讯云将在每月12日开展DBbrain诊断日,腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题,结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力,为大家提供问题优化思路和方法,玩转数据库! 工作中遇到棘手故障不知道怎么办?欢迎投稿到诊断日,被选中的案例将由腾讯云资深专家“会诊”,并在DB诊断日在线分析教学,帮您提供解决方案。投稿即有机会获得企鹅公仔,问题被选中即得腾讯云数据库千元代金券~投稿请关注“腾讯云数据库”官方微信后,回复“投稿”即可。 本期诊断日分享的案例是MySQL主
Extractvalue:对xml文档进行查询 语法:extractvalue(文档类型,xpath路径)
在数据库运维过程中,很多问题都需要靠人力来及时发现和处理,我之前也是一名DBA,可以说我做DBA的那段时间基本没有拥有过完整的属于自己的休息时间,全天候Online。现在AI技术已经广泛运用到了各个领域,数据库运维其实也是同样的,AI可以成为DBA的得力助手,有问题第一时间告警,甚至给出成熟的解决方案,DBA可以用更多的时间去完成高阶的任务。我现在主要负责的产品是DBbrian,是腾讯云推出的一款数据库智能运维工具。今天就以咱们MySQL运维过程中典型的主从延时故障来作为案例,告诉大家可以如何借助智能运维服务更好的发现和解决这类问题。
之前部署了mysql主从同步环境(Mysql主从同步(1)-主从/主主环境部署梳理),针对主从同步过程中slave延迟状态的监控梳理如下: 在mysql日常维护工作中,对于主从复制的监控主要体现在: 1)检查数据是否一致;主从数据不同步时,参考下面两篇文档记录进行数据修复: mysql主从同步(3)-percona-toolkit工具(数据一致性监测、延迟监控)使用梳理 利用mk-table-checksum监测Mysql主从数据一致性操作记录 2)监控主从同步延迟,同步延迟的检查工作主要从下面两方面着手:
在最近的一次渗透测试项目中,遇到了一个奇葩的SQL延时注入漏洞,sqlmap无法识别出来。但是客户非让在测试环境跑出数据进行验证,否则不认可这个漏洞的危害性。编写一个多线程的延时注入脚本是很麻烦的,于是ABC_123经过了一系列操作,最终成功让sqlmap识别这个注入点并成功枚举出数据,相信也能给大家很多的启示。
作者简介:程彬,腾讯基础架构部数据库研发负责人。2008年毕业加入腾讯,一直从事数据存储相关研发工作;在云计算浪潮涌来之时参与到腾讯云存储产品的打造。目前在腾讯TEG基础架构部,负责数据库(CDB)和云硬盘(CBS)研发相关工作。
根据上图可以看到QPS:10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候,我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下,最高的性能是7k的QPS。
MySQL的主从复制都是单线程的操作,主库对所有DDL和DML产生的日志写进binlog,由于binlog是顺序写,所以效率很高。 Slave的SQL Thread线程将主库的DDL和DML操作事件在slave中重放。DML和DDL的IO操作是随即的,不是顺序的,成本高很多。 另一方面,由于SQL Thread也是单线程的,当主库的并发较高时,产生的DML数量超过slave的SQL Thread所能处理的速度,或者当slave中有大型query语句产生了锁等待那么延时就产生了。 常见原因:Master负载过高、Slave负载过高、网络延迟、机器性能太低、MySQL配置不合理。
一、双主保证高可用 MySQL数据库集群常使用一主多从,主从同步,读写分离的方式来扩充数据库的读性能,保证读库的高可用,但此时写库仍然是单点。 在一个MySQL数据库集群中可以设置两个主库,并设置双向
对于读多写少的场景,我们通常使用内存型数据库作为缓存,关系型数据库作为主存储,从而形成两层相互依赖的存储体系。
PROBLEM P5 Endpoint:10.xx.xxx.xx Metric:mysql.slave.seconds_behind_master Tags:port=3306,service=club,slave_ip=10.xx.xxx.xxx,slave_port=3306 all(#3): 184>100 Note:[[warning]因大事物或从库忙导致延时] Max:3, Current:2 Timestamp:2018-10-18 13:30:00 http://127.0.0.1:8081/portal/template/view/41
Redis 是一个很强大的内存数据库,而依据我学习 Redis 的经验,网上最缺的资料不是 Redis 的实现原理,Redis 的运维等等。而是对于 Redis 的应用场景,这方面的资料简直少到令人发指。依据我的记忆,一年前,我搜索Redis 的 sorted set 具体可以应用在哪些地方, 得出的结论要么是泛泛而谈,要么就开始讲解 sorted set 的一些命令的用法。而具体的应用场景很少有人提及。
在日常的应用开发中,我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。
我们在业务中很少会用到 sleep,那么调整系统时间会有更大的影响么?我们再来看看:
复制是指将主库的ddl,dml等操作通过binlog日志,传输到复制服务器,副本进行回放这些日志,从而使得从库和主库数据保存同步的工作模式
在有些应用场景中,读写压力差别比较大,读压力特别大,一个Master可能需要上10台甚至更多的Slave才能支撑读的压力 这时候,Master就会比较吃力了,因为仅仅连上来的Slave IO线程就比较多了,这样写的压力稍微大一点时,Master端因为复制就会消耗较多的资源,很容易造成复制的延时 解决方案:级联复制架构 首先通过少数几台MySQL从Master来进行复制,这几台机器称为第一级Slave集群,然后其他的Slave再从第一级Slave集群来进行复制,如果有需要,可以继续往下增加更多层次的复制。这样
零氪科技作为全球领先的人工智能与医疗大数据平台,拥有国内最大规模、体量的医疗大数据资源库和最具优势的技术支撑服务体系。多年来,零氪科技凭借在医疗大数据整合、处理和分析上的核心技术优势,依托先进的人工智能技术,致力于为社会及行业、政府部门、各级医疗机构、国内外医疗器械厂商、药企等提供高质量医疗大数据整体解决方案,以及人工智能辅助决策系统(辅助管理决策、助力临床科研、AI 智能诊疗)、患者全流程管理、医院舆情监控及品牌建设、药械研发、保险控费等一体化服务。
一主多从指的是,当我们客户端发起读写请求的时候,我们会从mysql服务进行读写数据。假设我们目前有三台mysql服务,其中一台作为主master服务,另外两台作为从salve。master拥有读写的权限,主要承担了写的工作,salve只有读的权限,主要承担了读的操作。当客服端发起请求时,他会将请求分流,实现读写分离。
MySQL最常见的集群架构,是一主多从,主从同步,读写分离的架构。通过这种方式,能够扩充数据库的读性能,保证读库的高可用,但此时写库仍然是单点。
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