我们有需要将物理盘上的mysql迁移到ssd上,先说一下生产环境一直有数据产生,且数据量达到500G。 方案一:使用mysqldump,不管是导入导出都太耗时,没有一天拿不下 方案二:直接物理磁盘上拷贝也是非常耗时,拷贝过程中需要停服务,这就导致停服务时间太长。 方案三:这个方案本来是很有优势的,但是实际情况导出导入也需要锁表或锁库,也是需要停服务,本来我们就不需要增量拷贝,innobackupex优势体现在增量拷贝。 方案四:拷贝速度快 综合停服务时间以及操作难易度,最终选择了方案四。 下面描述下操作步骤
备份是数据安全的最后一道防线,对于任何数据丢失的场景,备份虽然不一定能恢复百分之百的数据(取决于备份周期),但至少能将损失降到最低。衡量备份恢复有两个重要的指标:恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO),前者重点关注能恢复到什么程度,而后者则重点关注恢复需要多长时间。这篇文章主要讨论MySQL的备份方案,重点介绍几种备份方式的原理,包括文件系统快照(LVM),逻辑备份工具Mysqldump,Mydumper,以及物理备份工具Xtrabackup,同时会详细讲解几种方案的优缺点,以及可能遇到的问题。
幻读是 MySQL 中一个非常普遍,且面试中经常被问到的问题,如果你还搞不懂什么是幻读?什么是 MVCC?以及 MySQL 中的锁?那么请好好收藏和阅读本篇文章,因为它非常重要。
定期数据库备份是防止意外数据丢失事件的关键步骤。设计有效的备份和恢复策略通常需要通过恢复速度,数据完整性和备份覆盖来权衡性能影响,实施成本和数据存储成本。最佳解决方案取决于您的恢复点和时间目标以及数据库规模和体系结构。在本教程中,我们将演示如何使用LVM快照对正在运行的MySQL数据库执行实时(或“hot”)物理备份。然后,我们将数据压缩并存储在腾讯云存储中。
作者:小林coding 八股文网站:xiaolincoding.com 之前有位小伙伴美团三面,一直被追问「幻读是否被 MySQL 可重复度隔离级别彻底解决了?」 之前我也提到过,MySQL InnoDB 引擎的默认隔离级别虽然是「可重复读」,但是它很大程度上避免幻读现象(并不是完全解决了),解决的方案有两种: 针对快照读(普通 select 语句),是通过 MVCC 方式解决了幻读,因为可重复读隔离级别下,事务执行过程中看到的数据,一直跟这个事务启动时看到的数据是一致的,即使中途有其他事务插入了一条数据
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。
我们的文章包括了MySQL on Kubernetes在不同平台不同场景下的情况。相关文章的列表如下:
mysql数据库备份有多么重要已不需过多赘述了,废话不多说!以下总结了mysql数据库的几种备份方案: 一、binlog二进制日志通常作为备份的重要资源,所以再说备份方案之前先总结一下binlog日志~~ 1.binlog日志内容 1)引起mysql服务器改变的任何操作。 2)复制功能依赖于此日志。 3)slave服务器通过复制master服务器的二进制日志完成主从复制,在执行之前保存于中继日志(relay log)中。 4)slave服务器通常可以关闭二进制日志以提升性能。 2.binlog日志文件的文
某公司使用的存储,采用RAID5磁盘阵列,由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动,RAID5阵列中的虚拟机全部丢失,其中3台虚拟机为重要数据,需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
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。
表面看,RC已满足事务所需的一切特征:支持中止(原子性),防止读取不完整的事务结果,并防止并发写的混乱。这点很关键!为我们的开发省去一大堆麻烦。
CDC(Change-Data-Capture)正被广泛应用于数据缓存、更新查询索引、创建派生视图、异构数据同步等场景,Debezium (https://debezium.io/) 作为 CDC 的代表项目之一,它收集数据库中的事务日志(变化事件)并以统一的事件流格式输出(支持「Kafka Connect」及「内嵌到程序中」两种应用形式)。
RAID5磁盘阵列,由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动,RAID5阵列中的虚拟机全部丢失,其中3台虚拟机为重要数据,需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
Elasticsearch 的数据备份是通过快照机制实现的。为了完成集群的快照,需要依赖一个共享存储系统,即所有节点需要挂载到共享存储的同一个目录,并且每个节点对此目录需有读写权限,最初我们使用 NAS(即 NFS)来实现备份,这个方案也已经稳定运行多年。
本文探讨innodb如何使用mvcc和各种锁机制,保障mysql的四层隔离等级的。
数据库事务( transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列,这些操作要么全部执行,要么全部不执行,是一个不可分割的工作单位。事务由开始和结束之间执行的全部数据库操作组成。
快照和复制技术的结合可以保证我们得到一个实时的在线MySQL备份解决方案 当主库发生误操作时,只需要恢复备库上的快照,然后再根据binlog执行point-in-time的恢复即可 下面假定一个场景: 主从架构,没有延迟,某DBA误操作:drop database 接下来我们按照以上场景进行备份恢复模拟测试
在MySQL中,有些情况下仅仅查询一条语句,查询的过程也会非常慢,有时候还会出现不返回的情况,今天我们来分析可能造成这个现象的场景。
Mysql数据库在处理并发中下了很多功夫,锁是为了更好的保护数据的正确和可靠,Mvcc是维持一个数据的多个版本,使得读写操作没有冲突的解决并发的数据库方案。
来这里找志同道合的小伙伴! 背景 各业务系统为使用mysql的业务数据,重复开发出多套数据同步工具,一方面难以管理,另外部分工具性能也偏差。需要一个统一为mysql数据提供同步服务的平台。该平台需支持离线同步,实时订阅,实时同步三大基本功能。 架构 一、功能整合 1、各功能如何实现? 离线同步:可理解为将根据一个sql查询出的数据同步到其它目标存储上; 实时订阅:通过实时解析mysql-binlog,将数据的变动封装成事件存于消息队列,供用户订阅消费; 实时同步:提供一些常见的订阅客户端料现,实时消费
Mysql最常用的三种备份工具分别是mysqldump、Xtrabackup(innobackupex工具)、lvm-snapshot快照。 前面分别介绍了: Mysql备份系列(1)--备份方案总结性梳理 Mysql备份系列(2)--mysqldump备份(全量+增量)方案操作记录 Mysql备份系列(3)--innobackupex备份mysql大数据(全量+增量)操作记录 lvm-snapshot:基于LVM快照的备份 1.关于快照: 1)事务日志跟数据文件必须在同一个卷上; 2)刚刚创立的快照卷,里
Portworx近期发布了免费的Essentials版本。(https://portworx.com/announcing-portworx-essentials/)。Essentias)。
前不久在工作过程中用到了kafka中间件,简单来说是个消息队列,除了支持高吞吐量、发布订阅等功能外,它还支持回放,我可以通过修改偏移量重新获取数据,这个功能是一个非常常见的使用场景,也是我选择kafka的一个重要原因。
1. 任何执行时间长于 wait_timeout或interactive_timeout选项值得备份,都会导致会话被关闭,这也会隐含执行UNLOCK TABLES命令。 2. 对于使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK的备份策略来讲,一个共同的缺陷是它们需要两个独立的线程来完成备份过程。运行FLUSH TABLES WITH READ LOCK命令, 然后从当前连接退出将自动执行一条UNLOCK TABLES命令。从FLUSH TABLES WITH READ LOCK成功返回后,任何备份选项都必须在一个不同的并发线程中执行,只 有当适用的备份选项完成时,才可以执行UNLOCK TABLES. 3. 在高并发系统中使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK命令的风险是有可能会需要较长的时间,因为有其他耗时较长的语句需要执行,最好被监控和终结,对于在 线型应用的影响又是是不可忽略的。 4. 对MySQL备份的常用方案: * 文件系统冷备份
本次分享的案例是关于存储的数据恢复,存储上RAID崩溃导致存储无法启动。存储内部共有6台以上虚拟机,其中LINUX虚拟机3台为客户重要数据。 工程师初步分析得出存储结构为所有物理磁盘均在一个存储池内,再由存储池分出几个LUN,LUN1是vmfs卷,三台LINUX虚拟机也是在这个里面。 1、重组RAID 重组过程中发现本RAID5缺失2块盘(第一掉线盘掉线后热备盘顶替,之后又掉线一块盘使得RAID5处于降级状态。最后在掉线第三块盘时盘片划伤RAID崩溃),无法通过校验直接获取丢失盘的数据,所以只能使用磁盘同等大小的全0镜像进行重组(此方法只可用于紧急情况,因为依赖空镜像组成的RAID文件系统结构会被严重破坏,相当于每个条带都会缺失两个块的数据)。 2、提取LUN 分析存储结构,获取存储划分的MAP块。在找到MAP块之后解析得到各个LUN的数据块指针,编写数据提取程序提取LUN碎片。提取完成后进行碎片拼接,组成完整LUN。导出LUN内所有虚拟机,尝试启动。导出虚拟机后尝试启动,同预想相同,操作系统被破坏虚拟机无法启动。 3、提取虚拟机内文件 在虚拟机无法启动的情况下只能退而求其次,提取虚拟机内文件。在取出文件后进行测试,发现大多数文件都被破坏,只有少部分小文件可以打开。在与客户沟通后得知虚拟机内有MYSQL数据库,因为数据库底层存储的特殊性,可以通过扫描数据页进行数据提取。在找到此虚拟机后发现虚拟机启用快照,父盘和快照文件都被损坏的情况下常规合并操作无法完成,使用北亚自主研发VMFS快照合并程序进行快照合并。 4、获取MYSQL数据页并分析 根据MYSQL数据页特征进行数据页扫描并导出(innodb引擎可以使用此方案,myisam因为没有“数据页”概念所以不可用),分析系统表获取各用户表信息,根据各个表的ID进行数据页分割。 5、提取表结构 因为数据库使用时间已久,表结构也曾多次变更,加上系统表在存储损坏后也有部分数据丢失,记录提取过程遇到很大阻力。首先获取最初版本数据库各个表的表结构:合并快照前的父盘因为写入较早,使用第一块掉线盘进行校验获取到这个文件的完整数据,然后提取出其中数据库各个表的表结构,之后客户方提供了最新版的数据库建表脚本。提取记录:分别使用两组不同表结构对数据记录进行提取并导入恢复环境中的MYSQL数据库内,然后剔除各个表中因为表结构变更造成的乱码数据,最后将两组数据分别导出为.sql文件。 6、数据恢复结果 因为两个版本的数据库表结构不同,所以联系了客户方的应用工程师进行调试。调试完成后导入平台,经验证,数据可用本次数据恢复成功。
先来说说幻读的概念吧,在MySQL中,如果一个事务A根据某种特定条件的SQL查询出来一些记录record_a,此时另外一个事务插入了一些符合这种特定条件的记录record_b,原先的事务再次根据同样的SQL,查询到了record_a和record_b,这种现象就称之为幻读。
之前有位小伙伴美团三面,一直被追求「幻读是否被 MySQL 可重复度隔离级别彻底解决了?」
现如今 Redis 变得越来越流行,几乎在很多项目中都要被用到,不知道你在使用 Redis 时,有没有思考过,Redis 到底是如何稳定、高性能地提供服务的?
备份恢复是 DBA 必备的技能,开源数据库 MySQL 在社区中有不少常用的备份恢复方案,xtrabackup,mypump,mydumper,mysqldump,mysql enterprise backup 等等。但是这些方法多数都是从外部利用各类数据库的机制来完成备份与回复,因此多多少少会存在操作步骤多,备份恢复比较慢等问题。于是 Oracle 在 19 年 7 月下旬发布的 MySQL 的 8.0.17 版本中,加入了一个全新的功能性插件:Clone。这个插件只需要几行 client 命令就可以完成数据库的备份恢复,且花费的时间远也低于常规的备份恢复手段。
“嗨,你刚才是不是出现了错误,整个进程都崩溃了!害得一大堆查询请求都给我怼过来了!”,MySQL说到。
简单地将数据文件从一个节点复制到另一个节点通常不够。主要因为客户端仍不断向DB写新数据,数据总在变化,因此常规的文件拷贝方式会导致不同节点上呈现出不同时间点的数据,这显然非我所欲也。
LAMP 环境通常指Linux 环境下,由Apache+MySQL/MariaDB+PHP 以及其它相关组件组成的网站服务器架构。目前以LAMP组成的Web 应用程序平台广泛被应用,70%以上的访问流量由LAMP提供,所以我们也认同LAMP是最强大的网站解决方案。
我们使用mysql的时候经常遇到分页查询的场景,在mysql中使用limit关键字来实现分页。比如下面的示例。
用户通过 Deployment、ReplicationController 可以方便地在 kubernetes 中部署一套高可用、可扩展的分布式无状态服务。这类应用不在本地存储数据,通过简单的负载均衡策略可实现请求分发。随着 k8s 的普及和云原生架构的兴起,越来越多的人希望把数据库这类有状态服务也通过 k8s 进行编排。但因为有状态服务的复杂性,这一过程并不容易。本文将以最流行的开源数据库 MySQL 为例,介绍如何在 k8s 上部署运维有状态服务。本文所作的调研基于k8s 1.13。
导语|近年来,Redis 变得越来越流行。Redis 持久化、主从复制、哨兵、分片集群是开发者常遇到的、看似容易理解的概念。它们存在什么联系?Redis 为什么会演化出几种架构模式?腾讯云后台开发工程师谭帅将带你一步步构建出稳定、高性能的 Redis 集群。了解 Redis 做了哪些方案来实现稳定与高性能之后,你在日常使用 Redis 时,能够更加游刃有余。
作者:于乐,腾讯 CSIG 工程师 一、 方案描述 1.1 概述 在线教育是一种利用大数据、人工智能等新型互联网技术与传统教育行业相结合的新型教育方式。发展在线教育可以更好的构建网络化、数字化、个性化、终生化的教育体系,有利于构建“人人皆学、处处能学、实时可学”的学习型社会。 本文针对某知名在线教育平台在腾讯云流计算 Oceanus 的业务案例,介绍了其中可能存在的一些性能问题,并针对这种问题进行了参数调优相关的介绍。 1.2 方案架构 某知名在线教育平台在流计算 Oceanus 上主要有两个业务应用场景
MVCC 在 MySQL InnoDB 中的实现主要是为了提高数据库并发性能,用更好的方式去处理读-写冲突,做到即使有读写冲突时,也能做到不加锁,非阻塞并发读
上述问题涉及到集群备份、索引数据备份、数据迁移、数据恢复等问题,而数据备份和恢复又分为:
Alex,专注于云计算领域数年,目前主要从事容器云平台的建设,推进各类基础设施服务的云原生化。
Apache Flink 作为流计算引擎,需要持续从上游接收数据流,并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用:Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接,Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。因此,Connector 是 Flink 连接外部生态的桥梁,也是影响作业吞吐量的重要因素之一。
在分析 MVCC 的原理之前,我们先回顾一下 MySQL 的一些内容以及关于 MVCC 的一些简单介绍。(注:下面没有特别说明默认 MySQL 的引擎为 InnoDB )
Redis最常用的场景就是做缓存,把DB数据存储在内存,然后直接从内存读数据,这样系统响应就会很快。 风险是一旦服务器宕机,内存中数据将全部丢失。
2020年11月24日,国际知名行业研究机构Gatner公布2020年全球云数据库魔力象限评估结果,阿里云首次挺进全球云数据库第一阵营--领导者(LEADERS)象限。Gatner分析师评价道:阿里云产品上具备强大的创新能力,其数据库PolarDB已全面应用于零售,电信,物流,金融等多个行业。在云原生关系型数据库领域PolarDB的全球部署能力,分析师认为达到了国际领先水平。
Flink CDC [1] 是基于数据库的日志 CDC 技术,实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态,Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。
RC和快照隔离级别主要都是为解决 只读事务遇到并发写时可以看到什么(虽然中间也涉及脏写),还没触及另一种情况:两个写事务并发,而脏写只是写并发的特例。
快手的传统离线链路和很多公司是一致的,基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点:
所以要是别人再问你乐观锁和悲观锁是什么,你千万别说它是一种具体的锁,它只是一种锁的设计思想,他可以有很多具体的实现类
前面我写了很多Mysql相关的知识点,到这一篇稍微可以串一下了,从SQL执行流程、MVCC到锁,很多时候可能觉得对于间隙锁和Next-Key Lock好像已经理解了,但是好像又觉得理解差那么一点意思,这篇文章从头来梳理一下概念,明确一下这些知识。
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