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。
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?
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。
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。
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。
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。
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。
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?
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
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.
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
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。
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:
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。
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。
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。
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。
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。
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。
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说,是必不可少的一个重要功能。
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
为了保证数据库的高可用,为了保证性能的扩展,绝大部分公司又会使用主从同步,读写分离的MySQL集群架构。
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。
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。
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。
背景 如果,初次配置完成了 MySQL 数据库的读写分离操作 那么,后面遇到稍大流量访问时; 首先遭遇到的便是 “主从同步延迟” 造成的后果 环境 Linux系统: CentOS7.2 mySQL版本: mySQL5.7.32 MySQL 数据库主从同步延迟原理 (摘抄经验) 推荐参考—— 【MySQL主从数据库同步延迟问题解决】 📷 DDL : 数据定义语言, DML :数据操纵语言 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 b
之前部署了Mysql主从复制环境(Mysql主从同步(1)-主从/主主环境部署梳理),在mysql同步过程中会出现很多问题,导致数据同步异常。 以下梳理了几种主从同步中可能存在的问题: 1)slave运行过慢不能与master同步,也就是MySQL数据库主从同步延迟 MySQL数据库slave服务器延迟的现象是非常普遍的,MySQL复制允许从机进行SELECT操作,但是在实际线上环境下,由于从机延迟的关系,很难将读取操作转向到从机。这就导致了有了以下一些潜规则:“实时性要求不高的读取操作可以放到slave服
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
异地多活看字面意思 :不通的地方部署服务。前段时间发生的B站挂掉的事情,网上众说纷纭,有的说是有机房着火了,导致服务宕机。那对于这种突发的情况,我们应该如何应对呢?包括说有些地方地震了导致机房宕机等等。
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?
因为mycat本身对于数据库主从同步还是依赖的其本身机制,所以这里我们使用mysql的时候,也需要配好主从同步,另外需要建好从库的只读账号
在实际项目开发中,我们经常将Mysql作为业务数据库,ES作为查询数据库,用来实现读写分离,缓解Mysql数据库的查询压力,应对海量数据的复杂查询。
前段时间遇到一个线上问题,后来排查好久发现是因为主从同步延迟导致的,所以今天写一篇文章总结一下这个问题希望对你有用。如果觉得还不错,记得加个关注点个赞哦
服务和数据的高可用性本质上是靠“复制”来解决的,比如服务通过集群部署多台机器来完成,数据通过冗余的多副本机制来完成。对于服务来说,只需要部署多个实例即可,特别是无状态服务,常见的微服务(dubbo/spring cloud)几乎都是通过集群部署对外提供服务能力,更进一步的还可使用k8s+docker技术自动管理服务的副本容量;对于数据来说,需要通过数据复制来保证数据节点的一致性,由于数据是有状态的,因此实现难度较服务复制成本要高。
原文链接:https://juejin.im/post/5d5c99b66fb9a06ae072060d
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。
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。
业务应用层是整个系统流量枢纽,核心业务存在单点或者自愈能力弱,都会造成严重影响业务稳定性。例如,核心业务模块和非核心业务模块高度耦合,从资源成本上来考虑,实际上并不是所有业务均需要做容灾建设,需要加入人力成本对业务进行改造;如果对于延时敏感业务,无法接受跨区延时,需要投入更多人力来进行架构和业务上改造。综上所述,本文从云平台视角出发阐述应用层业务容灾建设,主要分为方案设计考虑纬度、复杂度以及云上客户案例三个方面。
缓存是软件开发中一个非常有用的概念,数据库缓存更是在项目中必然会遇到的场景。而缓存一致性的保证,更是在面试中被反复问到,这里进行一下总结,针对不同的要求,选择恰到好处的一致性方案。
今天主要介绍一下MySQL 8.0.19 instant add column的新特性,基于亿级数据秒速增加字段,下面一起来看看吧~
在了解主从复制之前必须要了解的就是数据库的二进制日志(binlog),主从复制架构大多基于二进制日志进行。
在了解主从复制之前必须要了解的就是数据库的二进制日志(binlog),主从复制架构大多基于二进制日志进行,二进制日志相关信息参考:http://www.cnblogs.com/clsn/p/8087678.html#_label6
首先是运维成本,包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等;
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
我们做数据库选型的时候首先要问:需求是谁提出的,也就是说谁选型?是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发?
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