MySQL 主从集群,分散访问压力,提升整个系统的可用性,降低大访问量引发的故障率。
昨天晚上,成都因为疫情又一次上了热搜,而这一次,热搜上的词条是一家软件公司的名字。
一说海量数据有人就说了直接用大数据,那只能说不太了解这块,为此我们才要好好的去讲解一下海量的处理
在传统的前后端不分的开发中,权限管理主要通过过滤器或者拦截器来进行(权限管理框架本身也是通过过滤器来实现功能),如果用户不具备某一个角色或者某一个权限,则无法访问某一个页面。
读写分离:读写操作,分发不同的服务器,读分发到对应的服务器 (slave),写分发到对应的服务器(master)
在传统的中小公司里面,尤其是以企业内部的办公系统、REP系统,或者体量不是很大的互联网公司里面,搭建一套单库和单表足以应对生产的业务数据量了。而在一些互联网大公司里面,单表每天有上100w的数据业务增量时,就要考虑分库分表的策略了。否则,无论是数据的存储、访问、更新等操作,单库和单表都会影响系统和数据库的性能。
水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按照一定的规则拆到多个表中。前面以及介绍过来,这里不再重复介绍。
通过上面的优化,已经能满足大部分的需求了。只有一种情况需要我们再次进行优化,那就是单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分了。
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。
Atlas 是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上,修改了大量bug,添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用,很多MySQL业务已经接入了Atlas平台,每天承载的读写请求数达几十亿条。
2016年第一次接触分布式微服务项目后,我在简历上写了我使用了微服务、分库分表技术,那么问题来了,面试官说接下来我们就聊聊分库分表,我信心满满,垂直切分,水平切分,事务问题,都准备好了。
MySQL近两年一直稳居第二,随时有可能超过Oracle计晋升为第一名,因为MySQL的性能一直在被优化,同时安全机制也是逐渐成熟,更重要的是开源免费的。
MySQL的主从复制和MySQL的读写分离两者不分家,基于主从复制的架构才可实现数据的读写分离。
如果将应用的所有数据简单地放在一台 MySQL 服务器实例上,就不用谈什么扩展性了。但是业务能稳定持续的增长,那么应用肯定会碰到性能瓶颈。
至于什么是Mycat,可能在不同的角色下有不同的理解。对MySQL架构有过了解的话,都知道MySQL实际上是由Server层和存储引擎层组成的。所以对于DBA来说,Mycat 就是 MySQL 的Server层。而 Mycat 后面连接的 MySQL Server,就好象是 MySQL 的存储引擎。因此,Mycat 本身并不存储数据,数据是在后端的 MySQL 上存储的,因此数据的可靠性 以及事务等依旧是 MySQL 保证的。
前面一篇文章图解分布式系统架构(看推荐阅读)大概讲了一下分库分表,以及读写分离出现的场景,分库分表为了解决高并发和海量数据的问题。
说白了,分库分表是两回事儿,大家可别搞混了,可能是光分库不分表,也可能是光分表不分库,都有可能。
Atlas是由 Qihoo 360, Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。 它是在mysql-proxy 0.8.2版本的基础上,对其进行了优化,增加了一些新的功能特性; 360内部使用Atlas运行的mysql业务,每天承载的读写请求数达几十亿条;
其实很多人对分库分表多少都有点恐惧,其实我也是,总觉得这玩意是运维干的、数据量上来了或者sql过于复杂、一些数据分片的中间件支持的也不是很友好、配置繁琐等多种问题。
为什么要分库分表(设计高并发系统的时候,数据库层面该如何设计)?用过哪些分库分表中间件?不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点?你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的?
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
温卫斌,就职于中国民生银行信息科技部,目前负责分布式技术平台设计与研发,主要关注分布式数据相关领域。
以下是其github代码库:https://github.com/Qihoo360/Atlas
过去十年,图计算无论在学术界还是工业界热度持续升高。相伴而来的是,全世界的数据正以几何级数形式增长。在这种情况下,对于数据的存储和查询的要求越来越高。因此,图数据库也在这个背景下引起了足够的重视。根据世界知名的数据库排名网站 DB-Engines.com 的统计,图数据库至 2013 年以来,一直是“增速最快”的数据库类别。虽然相比关系型数据库,图数据库的占比还是很小。但由于具有更加 graph native 的数据形式,以及针对性的关系查询优化,图数据库已经成为了关系型数据库无法替代的数据库类型。此外,随着数据量的持续爆炸性上涨,人们对于数据之间的关系也越来越重视。人们希望通过挖掘数据之间的关系,来获取商业上的成功,以及获得更多人类社会的知识。因此我们相信,天生为存储数据关系和数据挖掘而优化的图数据库会在数据库中持续保持高速增长。
链接:https://pan.baidu.com/s/1sEJTknmrQ4ldydPu-m4U6g 提取码:8ccf\
我记得大约是18、9岁的时候接触的java,比dotnet更早,毕竟java更早出来的。但是后来有了C#之后,我喜新厌旧了,原因很简单,好比两个姑娘,C#更美,更能体现我心目中编程是一种艺术的理念。当然,总有“高手”跳出来说,那只是语法糖而已,可是高级语言里哪个语法不是语法糖,你为啥不去用汇编或者干脆用打孔纸带。
不管是为了满足业务发展的需要,还是为了提升自己的竞争力,关系数据库厂商(Oracle、DB2、MySQL 等)在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。但业务发展速度和数据增长速度,远远超出数据库厂商的优化速度,尤其是互联网业务兴起之后,海量用户加上海量数据的特点,单个数据库服务器已经难以满足业务需要,必须考虑数据库集群的方式来提升性能。
前提Mysql服务已经搭建好主从复制,Mysql搭建主从复制可参考:Mysql8实现主从复制
松哥认真看了下这个问题,感觉对于初次接触前后端分离的小伙伴来说,可能都会存在这样的疑问,于是决定通过这篇文章和大家聊一聊这个话题。
rpm -ivh MySQL-server-5.5.49-1.linux2.6.i386.rpm
以下对 DBLE 3.20.10.0 版本的 Release Notes 进行详细解读。
数据分区是一种物理数据库的设计技术,它的目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。
随着云时代的到来,数据库也开始拥抱云数据库时代,各类数据库系统(OLTP、OLAP、NoSQL等)在各内外云平台(AWS、Azure、阿里云)百花齐放,有开源的MySQL、PostgreSQL、MongoDB,传统数据库厂商的SQLServer、Oracle,云厂商自研的Aurora、Redshift、PolarDB、AnalyticDB、AzureSQL等。有些数据库还处于Cloud Hosting阶段,仅仅是将原有架构迁移到云主机上,利用了云的资源。有些数据库则已经进入了Cloud Native阶段,基于云平台IAAS层的基础设施,构建弹性、serverless、数据共享等能力。
Golang最近很火,于是产生了利用golang做web的想法.目前比较热门的应该是beego,iris这两个框架,为了快速上手,于是选择了beego
1.下载jdk,地址 https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
在高并发的时候,如果所有的数据库操作都只通过一台数据库来操作,那数据库很大程度可能出现宕机,而宕机就有可能导致数据丢失,造成不良后果。所以在并发量高的情况下一般会使用主从同步来实现读写分离。上一篇针对主从同步做了具体的介绍,本篇主要针对读写分离做详细的介绍。
逻辑库/逻辑文件:给用户看的(即Database和Table就是我们常说的逻辑库的范畴) 物理库/物理文件:存储在计算机中的(即机器和Port就是我们常说的物理库的范畴。)
为了减轻每台MySQL主机的访问压力,还可以对MySQL进行读写分离,实际上,主从复制和读写分离一般就是联合使用的。
➤明确技术与业务的关系 知识和发明来自实践和生产的实际需要,OSI的7层模型再美、再学院化也没有干过TCP/IP。 切莫强求技术驱动,技术职责第一要务是做好深度服务业务。 数据产品不同于一般业务系统。隔行如隔山,跨部门项目往往对双方团队的时间管理、利益妥协、沟通协作和交付提出了很高很难的要求,数据产品要有价值,必须获取足量、高质的数据,建立跨部门、跨业务的统一数据视图前景美妙但步履维艰,保持持久热情、对数据产品的价值心里有数并尽可能地获取资源上的支持,是技术之外的重要话题。 ➤价值导向,数据平台架构的策略、
大型网站为了解决大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够。到了数据业务层、数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,特别是数据丢失的话,后果更是不堪设想。这时候,我们会考虑如何减少数据库的连接,下面就进入我们今天的主题。
MyCAT的目标是:低成本的将现有的单机数据库和应用平滑迁移到“云”端,解决数据存储和业务规模迅速增长情况下的数据瓶颈问题。
先搭建一个mysql集群(一主两从),半同步复制:mysql 半同步复制,三个节点。
相信很多人都有听说过云数据库和云服务器,甚至有的人会把云数据库和云服务器混为一谈,认为云数据库是云服务器的一部分,事实上这种认知是错误的,云数据库和云服务器完全不是事实上这种认知是错误的,云数据库和云服务器完全不是一体的。那么云数据库mysql有什么用?又有哪些优点呢?接下来跟大家一起来了解一下。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说MySQL中间件之ProxySQL(10):读写分离方法论「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统,效果特别的好。因为在这些系统中,每个人看到的内容都是一样的,也就是说,对后端服务来说,每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下,Redis缓存的命中率非常高,近乎于全部的请求都可以命中缓存,相对的,几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
前提得配置好主从参考:http://www.cnblogs.com/super-d2/p/4802990.html
读写分离,作为一种常用的数据库访问优化手段,得到广泛的应用。本文尝试从读写分离的技术实现、适用场景及典型产品等角度,阐述这一技术的整体现状。
1、what 读写分离 读写分离,基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。
最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于读写分离的教程,颇有收获,总结一下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云