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。
目前数据库中间件有很多,基本这些中间件在下都有了解和使用,各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列,希望可以对大家有帮助。
mysql分布式数据库中间件对比 目前数据库中间件有很多,基本这些中间件在下都有了解和使用,各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列,希望可以对大家有帮助。 什么是中间件 传统的架构模式就是 应用连接数据库直接对数据进行访问,这种架构特点就是简单方便。 但是随着目前数据量不断的增大我们就遇到了问题: 单个表数据量太大 单个库数据量太大 单台数据量服务器压力很大 读写速度遇到瓶颈 当面临以上问题时,我们会想到的第一种解决方式就是 向上扩展(scale up) 简单来说就
组建MySQL集群的几种方案 LVS+Keepalived+MySQL(有脑裂问题?但似乎很多人推荐这个) DRBD+Heartbeat+MySQL(有一台机器空余?Heartbeat切换时间较长?有脑裂问题?) MySQL Proxy(不够成熟与稳定?使用了Lua?是不是用了他做分表则可以不用更改客户端逻辑?) MySQL Cluster (社区版不支持INNODB引擎?商用案例不足?) MySQL + MHA (如果配上异步复制,似乎是不错的选择,又和问题?) MySQL + MMM (似乎反映有很多问
什么是NoSQL,什么是Redis,我们在了解这个系列之前,先来看一下Redis是从何而来?Why redis is needed? 1、单机MySQL年代 在最早的单机MySQL年代,存在着访问量小
| 作者 王文安,腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师,主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作,热爱技术,欢迎留言进行交流。 ---- 在日常工作中,有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲,这时候就会看看监控指标,可能会发现:写入 QPS 开始出现毛刺,或者 IO 的指标很高。这时候该怎么办呢? 本文会从 Linux 层面入手,根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题,并给出一些可参考的优化/缓解思路。 一、怎么看懂 IO 指标? 检查 IO 的问题会使用iostat这
在系统初期,整体的并发了相对较小,因此一般都是将所有的数据信息存储在单库中进行读/写操作。但是随着用户规模不断提升,单库逐渐力不从心,TPS/QPS越来越低。因此到了这个时候,dba会将数据库设置为读写分离状态(生产环境一般会采用一主一从或者一主多从),Master负责写操作,Slave作为备库,不开放写操作,但是允许读操作,主从之间保持数据同步即可。 读写分离之后,可以大大提升单库无法支撑的负载压力 需要注意的是:如果Master存在TPS存在较高的情况,Master之前最好将同一份数据落到缓存中,以避免高并发情况下,从Slave中获取不到指定数据的情况发生 [MySQL 主从同步延迟的原因及解决办法(https://blog.csdn.net/soar_away/article/details/72615012)
目前,在很多OLTP场景中,MySQL数据库都有着广泛的应用,也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移,不同的MySQL架构有不同的特点,适应一定的业务场景,或者解决一定的业务问题。
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。
redis是Nosql数据库中使用较为广泛的非关系型内存数据库,redis内部是一个key-value存储系统。它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash(哈希类型,类似于Java中的map)。Redis基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库,是当前最热门的NoSql数据库之一,也被人们称为数据结构服务器。
锁在并发编程中扮演着非常重要的角色,本篇,我将梳理各种锁分类的概念以及各种锁实现类之间的区别与联系。
在日常工作中,有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲,这时候就会看看监控指标,可能会发现:写入 QPS 开始出现毛刺,或者 IO 的指标很高。本文会从 Linux 层面入手,根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题,并给出一些可参考的优化/缓解思路。
MySQL 主从复制的方式有多种,本文主要演示基于基于日志(binlog)的主从复制方式。
Redis基于内存,读写速度快,也可做持久化,但是内存空间有限,当数据量超过内存空间时,需扩充内存,但内存价格贵。
数据库中间件,所谓中间件,是一类连接软件组件和应用的计算机软件,以便软件各部件之间的通信。
我之前呆过一家创业工作,是做商城业务的,商城这种业务,表面上看起来涉及的业务简单,包括:用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是,细分下来,还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如:为用户推荐商品,这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话,那肯定就包含了:用户行为日志埋点、采集、上报,大数据实时统计分析,用户画像,商品推荐等大数据技术。
举例:一个用户表有很多的属性,关联了很多数据,如果放到同一个表里面的话查询是方便了,但是效率不行。
在很多项目,特别是互联网项目,在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。
在数据库中数据极速增长的情况下,数据库的瓶颈不在于存储,而是计算,即查询。数据量越大,查询的效率越低,对于越复杂的查询语句,其消耗服务器的资源越强,有时甚至不输于死循环。
1. 达达系统架构升级经验总结 1.1. 概述 达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。达达业务主要包含两部分:商家发单,配送员接单配送。 达达的业务规模增长极大,在1年左右的时间从零增长到每天近
在实际的生产环境中,如果对MySQL数据库的读和写都在一台数据库服务中操作,无论在安全性、高可用性,还是高并发性等各个方面都是完全不能满足实际需求的,一般来说都是通过主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力这样的方案进行部署与实施
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例,写些啥呢?想来想去,写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。 达达的业务模式与滴滴以及Uber很相似,以众包的方式利用社会闲散人力资源,解决O2O最后三公里即时性配送难题(目前达达已经与京东到家合并)。 达达业务主要包含两部分:商家发单,配送员接单配送,如下图所示。
答: 当我们在 4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时,大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。但是当服务的用户量远超这个量的时候,并且读的量大于写数据的量的时候,那我们解决的办法之一就是将数据库进行主从读写分离。
下载地址:https://github.com/akopytov/sysbench
网站80%的情况都是读数据,每次都要查询数据库的话就十分麻烦,为了减轻数据库服务器的压力,用缓存来保证效率。
最近公司业务系统中的死锁较多,比较担心,并且最近在群里面,经常听到有一些群友,提到为什么MYSQL的死锁监控上比较LOW,但还好的是MYSQL的死锁不是太多。这里触发了我关于死锁的一些看法,延伸到表设计,系统的设计。
1.程序自动完成,数据源方便管理。2.不需要维护,因为没用中间件。3.理论支持任何数据库 (sql标准)。
90年代,一个基本的网站访问量一般不会太大,单个数据库完全足够! 那个时候,更多的去使用静态网页 Html ~ 服务器根本没有太大的压力! 思考一下,这种情况下:整个网站的瓶颈是什么? 1、数据量如果太大、一个机器放不下了! 2、数据的索引 (B+ Tree),一个机器内存也放不下 3、访问量(读写混合),一个服务器承受不了~ 只要你开始出现以上的三种情况之一,那么你就必须要晋级!
主要介绍:复制功能介绍,mysql二进制日志,mysql复制拓扑,高可用框架,单点故障,读写分离和负载均衡
造成第三条语句执行时间如此长的主要原因就是大量的 OR 语句会导致 SQL 解析非常耗时.
技术真的是日新月异,Web 网站已经脱离之前的静态网站的体系,转而使用动态语言搭建的动态网站。这也衍生出一个问题:该如何存储数据了?数据库就应运而生,它的作用是提供存储数据的容器。方便 web 网站进行存储、查询、更新等。
低读低写并发、低数据量方案 方案一:双机高可用方案 1.数据库架构图 2.特点 一台机器A作为读写库,另一台B作为备份库;A库故障后B库作为读写库;A库恢复后A作为备库。 3.开发说明 此种情
近年来,随着互联网行业的高速发展,关系型数据库也面临着前所未有的挑战。云原生数据库成为解决这些挑战的重要方案之一。腾讯云推出的 TDSQL-C Serverless 版正是云原生数据库领域的佼佼者之一。
NoSQL在2010年风生水起,大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面,不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面。今年伊始,InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生,为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会。
在当今数据驱动的时代,MySQL作为流行的开源关系型数据库管理系统,经常需要处理海量的数据。本文将实战讲解MySQL在大数据量下的解决方案,包括索引优化、查询优化、分表分库、读写分离和存储引擎选择等方面,并通过具体的SQL代码示例来展示这些策略的实际应用。写本文的目的主要是,目前业务系统中的数据量越来越多,需要进行优化处理。
MySQL中DDL语句,即数据定义语言,用于创建、删除、修改、库或表结构,对数据库或表的结构操作。常见的有create,alter,drop等。这类语句通常会耗费很大代价,特别是对于大表做表结构变更。本篇文章会揭露各类DDL语句执行的详细情况。
MySQL 结合 MyCAT 实现主从复制读写分离是一个用于提高数据库性能和可用性的常见方案。
这段时间团队在梳理mysql使用上的一些痛点(分库分表、读写分离、权限控制、监控告警、日志审计等),也调研了业内一些mysql中间件的实现,这里把对问题域的思考,以及常见中间件整理沉淀一下
假设一个网站(discuz)从最开始访问量很小做到日pv千万,我们来推测一下它的mysql服务器架构演变过程。 第一阶段 网站访问量日pv量级在1w以下。单台机器跑web和db,不需要做架构层调优(比如,不需要增加memcached缓存)。此时,数据往往都是每日冷备份的,但有时候如果考虑数据安全性,会搭建一个mysql主从。 第二阶段 网站访问量日pv达到几万。此时单台机器已经有点负载,需要我们把web和db分开,需要搭建memcached服务作为缓存。也就是说,在这个阶段,我们还可以使用单台机器跑mysq
1、CPU,如果存在大量的计算,他们会长时间不间断的占用CPU资源,导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题,例如频繁的FullGC,以及多线程造成的上下文频繁的切换,都会导致CPU繁忙,一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存,Java内存一般是通过jvm内存进行分配的,主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快,但是内存空间又是有限的,当内存空间被占满,对象无法回收时,就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O,磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多,但是磁盘的读写速度比内存慢,虽然现在引入SSD固态硬盘,但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络,带宽的大小,会对传输数据有很大影响,当并发量增加时,网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常,Java程序,抛出异常,要对异常进行捕获,这个过程要消耗性能,如果在高并发的情况下,持续进行异常处理,系统的性能会受影响。 6、数据库,数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写,大量的数据库读写操作,会导致磁盘I/O性能瓶颈,进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候,经常会用多线程操作同一个资源,这个时候为了保证数据的原子性,就要使用到锁,锁的使用会带来上下文切换,从而带来性能开销,在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
在做业务架构的过程中,你是否遇到过类似的痛点? (1)数据量太大,容量复杂性上移到业务层; (2)并发量太大,性能复杂性上移到业务层; (3)前台与后台存储异构,满足不同查询需求; (4)线上与线下存储异构,满足大数据需求; (5)存储系统迁移成本高,不敢轻易做重构; (6)... 职业生涯十五年,基本都在使用MySQL做线上业务的存储。最近这几年,遇到的问题慢慢多起来,严重影响了研发效率。TiDB近年甚火,于是最近做了一些调研,与大家分享。 如一贯风格,更多的聊:TiDB究竟解决什么问题,以及为什么这
计费组是为网易互娱产品提供统一登录和支付高效解决方案的公共支持部门,对内是互娱的各个游戏工作室,对外是国内外数百个渠道。由于业务场景的特殊性,我们为各个游戏产品部署了不同的应用服务,其中大产品环境独立,小产品集中部署。
关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题,比如数据的一致性问题,所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户,访问量达到上万QPS时,单台mysql实例很难应付。
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇文章主要谈谈MySQL数据库在发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
MyCat 是什么?从定义和分类来看,它是一个开源的分布式数据库系统,前端的用户可以把它看成一个数据库代理,用 MySql 客户端和命令行工具都可以访问,而其后端则是用MySql 原生的协议与多个 MySql 服务之间进行通信。MyCat 的核心功能是分库分表,即将一个大表水平切分成 N 个小表,然后存放在后端的 MySql 数据当中。
rpm -ivh mysql-community-release-el6-5.noarch.rpm
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
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