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。
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?
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。
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?
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。
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。
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.
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。
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。
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。
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。
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。
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、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。
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。
在常见的渗透测试中,我们都知道SQL注入攻击中有联合查询,报错注入,盲注还有DNS注入等等,那么如果一个网站存在基于时间的盲注,而恰好sleep这类核心函数被过滤的话,我们如何绕过进行注入呢,这里就分享一个经验——大负荷注入。
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。
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
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?
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。
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。
在高并发的场景下,大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,MySQL和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
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。
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。
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对于Web来说,并发量和访问量增加一定程度上推动项目技术和架构的更迭和进步。可能会有以下的一些状况:
Extractvalue:对xml文档进行查询 语法:extractvalue(文档类型,xpath路径)
—1— 前言 在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数
常见的MySQL主要有两种结构:Hash索引和B+ Tree索引,我们使用的是InnoDB引擎,默认的是B+树
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。
对于web来说,是用户量和访问量支持项目技术的更迭和前进。随着服务用户提升。可能会出现一下的一些状况:
在高并发的业务场景下(如秒杀或者双十一),数据库最容易挂掉环节。所以,就需要使用Redis做一个缓冲操作,让请求先访问到Redis,如果Redis命中就不在访问数据库,从而减轻数据库的压力。
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。
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。
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。
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
原文链接:https://juejin.im/post/5d5c99b66fb9a06ae072060d
2、所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
MySQL主从复制,读写分离是互联网常见的数据库架构,该架构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。
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。
读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
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
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。
由于缓存的高并发和高性能已经在各种项目中被广泛使用,在读取缓存这方面基本都是一致的,大概都是按照下图的流程进行操作:
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。
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