网络上关于 MySQL 主从复制的文章很多都是讲解如何实现,以及部分实现原理,缺乏对 MySQL 主从复制的全面介绍。例如主从复制的模式(半同步模式和异步同步模式)、同步的原理(binary log+position,GTID)、主从复制的常见问题都缺乏一个全面的总结。
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 的 binlog(二进制日志) 是一种记录数据库所有数据更改操作的日志,可以用于数据库备份、恢复、错误排查、数据同步等操作。binlog 是 MySQL 中的一个重要组件,能够记录下所有对数据库的修改操作,包括添加、删除和修改数据,以及更改数据库结构(例如:创建、删除表)等操作。 MySQL 的 binlog 同步原理是主从复制 (Master-Slave Replication),主库 (Master) 将所有数据更改操作记录保存在 binlog 中,并通过网络发送给一个或多个从库 (Slave),从库再将主库的 binlog 应用到自己的数据库中,从而实现数据的同步。
在高并发的场景下,缓存往往成为缓解数据库I/O压力最完美的选择;将并发高峰期请求频繁的数据放入缓存,请求派发时优先操作(读取或者修改)缓存中的数据,然后在异步同步到数据库中。这种处理方式在理想情况下是很完美的,它使得数据库I/O不再试并发瓶颈,指数扩张了整个系统的吞吐量。倒是现实却也存在很多问题:
“高可用”是互联网一个永恒的话题,先避开MySQL不谈,为了保证各种服务的高可用有几种常用的解决方案。
高可用集群是指通过特殊的软件把独立的服务器连接起来,组成一个能够提供故障切换(Fail Over)功能的集群
目前随着微服务化建设的普及,存在越来越多的跨系统数据交互情况,跨系统数据一致性问题越发凸显,那如何有效保证跨系统数据的一致性呢? 本文旨在总结沉淀工作中问题的解决经验,整理解决跨系统数据不一致问题的经验方法。 ◆1、为什么会有跨系统数据一致性问题? 提到数据一致性,我们很容易想到的就是数据库中的事务操作。 事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内,操作多条数据,要么都成功,要么都失败。这样在一个系统内部,我们可以很自然地使用数据库事务来保证数据一致性。但是在微服务的今天,一项操作会涉及到跨多个系统多个数据库
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。
我们在 Mysql 存储集群架构中, 经常采用一主多从模式部署。主节点提供写的能力, 从节点提供读的能力, 有效分担了主单点的压力.
PostgreSQL 本身的复制方式和方法是有一个渐进的历史,这段历史也是证明POSTGRESQL 为何能走到今天越来越热的原因。
对于金融企业来说,尤其是银行、证券、保险这些行业,在一个 IT 系统运行支撑业务的过程当中,考虑到硬件的故障、网络的故障,等一切可能会对业务产生影响的突发故障。那么,在过去漫长的 IT 发展的过程当中,大量的技术被应用在关于如何解决组件级的高可用,整个服务的容灾和灾备,包括如何保证整体业务的连续性。
微软.NET 团队的项目经理在博客上发布了.NET 6 Preview 6, 在候选发布阶段之前的倒数第二个预览版,也就是8月份还会发布一个Preview 7,9月份开始进入RC,两个候选版本将专注于质量修复,直到 11 月的最终版本。 Preview 6 版本本身相对较小,而 Preview 7 功能方面会更多,Preview 6主要集中在网络开发方面,同时Visual Studio 2022 为WPF 应用程序的开发提供了实时预览。
1.从库的IO线程向主库的主进程发送请求,主库验证从库,交给主库IO线程负责数据传输; 2.主库IO线程对比从库发送过来的master.info里的信息,将binlog文件信息,偏移量和binlog文件名等发送给从库 3.从库接收到信息后,将binlog信息保存到relay-bin中,同时更新master.info的偏移量和binlog文件名 4.从库的SQL线程不断的读取relay-bin的信息,同时将读到的偏移量和文件名写道relay-log.info文件,binlog信息写进自己的数据库,一次同步操作完成。 5.完成上次同步后,从库IO线程不断的向主库IO线程要binlog信息 6.从库如果也要做主库,也要打开log_bin 和log-slave-update参数
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品,分布式数据库的设计,以及实际应用案例等相关内容,部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
performSelector: withObject: 底层调用[self msgSend];
我们在平时工作中,使用最多的数据库就是 MySQL 了,随着业务的增加,如果单单靠一台服务器的话,负载过重,就容易造成宕机。
终于用透支生命的方法把这一课学完了。感动。以后不这样了。 实现异步非阻塞是一个大命题,这里只从原理出发。我会慢慢修改这篇文章。 本文将从异步sleep的实现入手,来讲解异步非阻塞程序的原理。
Q:为啥要引入主从同步机制? A:防止业务数据库突然宕掉,不能快速的恢复业务正常运行,有利于数据库架构的健壮性,提升访问速度,方便运维保证的数据物理安全(容灾备份);
2014年:基于分布式的基础架构 微众银行在2014年成立之时,就非常有前瞻性的确立了微众银行的IT基础架构的方向:摒弃传统的基于商业IT产品的集中架构模式,走互联网模式的分布式架构。众所周知,传统银行IT架构体系非常依赖于传统的商业数据库,商业存储以及大中型服务器设备,每年也需要巨大的IT费用去维护和升级,同时这种集中式的架构,也不便于进行高效的实现水平扩展。从过往经验来看,当时除了oracle等少数传统的商业数据库,能满足金融级银行场景的数据库产品并不多。当时腾讯有一款金融级的分布式数据库产品TD
js中的回调函数的理解:回调函数就是传递一个参数化函数,就是将这个函数作为一个参数传到另外一个主函数里面,当那个主函数执行完之后,再执行传递过去的函数,走这个过程的参数化的函数,就叫回调函数,换个说法也就是被作为参数传递到另一个函数(主函数)的那个函数就叫做回调函数。
ug768和ug799文档介绍了7系列芯片中包含的基本逻辑单元,对其中常用的单元,进行下分析。
第一次知道数据库,是在大学时的数据库课程,那个时候的数据库特指关系型数据库。到后面工作后,才知道除了MySQL,Oralce这类关系数据库之外,还有NoSQL。 印象中,当时NoSQL由于优秀的性能和扩展性,发展迅速。但技术并非一成不变,二者可以相互借鉴。 待NoSQL潮水褪去,NewSQL出现,就像是是NoSQL和SQL在易用性和可扩展性上的平衡。
今天我们来详细了解一下主从同步延迟时读写分离发生写后读不到的问题,依次讲解问题出现的原因,解决策略以及 Sharding-jdbc、MyCat 和 MaxScale 等开源数据库中间件具体的实现方案。
在数据库的发展过程中,安全-->稳定-->高效-->低成本四个有序的要点一直如影随形,后者离开前者就是空谈。10月19日晚上MySQL发布了8.0.22版本,其中一个新功能(Automatic connection failover for Async Replication Channels)引起我的注意,也很感兴趣,作为一个DBA老兵,百感交集,在过去的20多年,故障切换功能一直是三方后娘工具在主导,是几代DBA的痛,互联网最流行的数据库,在这块一直为人诟病。此功能还没有测试,不管如何,至少在这块官方终于开始出手解决了。夜深人静,整理了一下思路,对于MySQL产品截至目前的发展情况,做了一下总结,基本走以下几个方向发展:
一个大型分布式系统往往存在多种的存储系统,mysql,tair,redis,memcache,hbase等等。一些重要的或者需要事务支持的数据操作,通常都会放到mysql处理。但是,为了满足高性能的访问需求或者做一些服务定制化的查询,业务上通常又会把mysql的数据再写到tair或者redis等外部存储中一份。
MySQL主从复制包括异步模式、半同步模式、GTID模式以及多源复制模式,默认是异步模式 (如之前详细介绍的mysql主从复制)。所谓异步模式指的是MySQL 主服务器上I/O thread 线程将二进制日志写入binlog文件之后就返回客户端结果,不会考虑二进制日志是否完整传输到从服务器以及是否完整存放到从服务器上的relay日志中,这种模式一旦主服务(器)宕机,数据就可能会发生丢失。
点击▲关注 腾讯云数据库 | 导语 微众银行在2014年成立之时,就非常有前瞻性的确立了分布式架构的基础架构。当时,腾讯有一款金融级的分布式数据库产品TDSQL,其业务场景和对数据库的可靠性要求,和银行场景非常类似。微众银行和腾讯TDSQL团队合作,共同将TDSQL打造为适合银行核心场景使用的金融级分布式数据库产品,并将TDSQL用于微众银行的核心系统数据库。本文是对整个实践历程的总结。 一、背景介绍 微众银行在2014年成立之时,就非常有前瞻性的确立了微众银行的IT基础架构的方向:摒弃传统的基于商业IT
对volitile变量的写入操作之后要保证不能和读之后的读操作重排序。这是内存重排序的一种解决方案happenbeforr中规定的底层通过刚开始讲的内存屏障保证不会重排序。
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
高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。
目前随着微服务化建设的普及,存在越来越多的跨系统数据交互情况,跨系统数据一致性问题越发凸显,那如何有效保证跨系统数据的一致性呢?
一开始各个模块都把需要调用的服务地址放到配置文件里,每次修改或者添加了服务需要修改各自的配置文件。而且NLU和BOT的服务是动态变化的。所以修改配置文件特别不灵活。为了解决这个问题,我们基于ETCD做了服务发现。在ETCD中约定一个目录,当服务有新增或者删除的时候,webServer会调用ETCD的接口,修改目录中的配置 ;“中控”watch某个目录,当内容有变的时候,读取服务配置存储到redis中。当请求到达“中控”的时候,“中控”根据请求中的场景ID,获取服务地址、并调用相关的NLU、FAQ服务。
为什么使用消息队列? •解耦•异步•削峰 (1) 解耦 现有系统A, B, C, 系统B和C需要系统A的数据, 然后我们就修改系统A的代码, 给系统B, C发送数据. 这时系统D也需要系统A的数据,
.............................................................................................. 环境:centos7 Ip: 主节点:192.168.225.128 从节点192.168.225.129 从节点&仲裁节点:192.168.225.130 Mongo版本:3.4. ..............................................................................................
前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家。 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务。 一个可以支持高并发的服务少不了好的服
高并发经常会发生在有大活跃用户量和用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动、定时领取红包等。
实例初始化完毕时,会发送一个状态为UP的事件,触发这个Listener(状态从STARTING变成UP ):
责编:乐乐 | 链接:my.oschina.net/u/3772106/blog/1793561
总述 Node和c#分别作为动态弱类型语言和静态强类型语言中的典型代表,带来了在代码结构,工程组织上的极大区别,两者截然不同的异步模型也可堪一列。面试时也常有人问道,这里总结下这个问题。 类型系统 Node和C#都有相似的基础类型,但是这些类型在编译及运行时行为有很大的差别。 C#在编译过程中会检查类型匹配,类型转换,仅允许安全的隐式转换(int->double),有精度损失的(double->int)转换则必须进行显示的转换,不同类型的转换更是需要api(Convert)支持。 Node 则会按照
Redis安装(单机版) https://lupf.cn/articles/2020/04/06/1586153137483.html 当主从所有机器都按上面的方式安装好Redis,且保证Redis本机下能正常启动之后,就可以按以下当时做主从配置了
MySQL主从复制、分库分表以及读写分离是在数据库领域中常用的一些技术手段,它们可以帮助我们提高数据库的性能、可用性和扩展性。
3.14 一面 40min 1. C的字节对齐,大小端对齐 2. 异步同步的区别 3. java的异常 4. 内存溢出和内存泄露 5. java需要垃圾回收吗 6. OOM需要处理吗 7. TCP的拥塞控制 8. MTU 9. Android的Button是View吗 10. View和Activity之间的关系 11. 智力题 4.1 一面 1.5h 1. 项目介绍 pass 2. java和C里new的区别 3. new 和 malloc的区别 4. http怎么支持分段传输(头部字段) 5. 进程线程
单主模型一个最大问题:所有写入都要经过它,如果由于任何原因,客户端无法连接到主副本,就无法向数据库写入。
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