参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案,但我个人却认为,这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处,业界也几乎不会用这种方案来进行扩容(分库分表)。为了便于说明这一点,本文先简单回顾下该方案,然后分析该方案为什么没有用,最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
Shopee(https://shopee.com/)是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台,覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea(https://seagroup.com/)为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来,Shopee 业务规模迅速扩张,逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一:
最近几年,随着云计算相关技术的发展,各种不同类型的云层出不穷,服务越来越多不同类型的企业业务,传统企业也渐渐开始探索上云的道路。在云上,作为业务最核心的数据库,相比之前的传统方案会有哪些变化呢?
随着数字化时代的到来,企业数据的价值越来越被重视,很多人将数据比作企业的“血液”。那么,作为存储这些数据的存储设备,可以称为企业的"血库"。存储设备性能的优劣,对于提升IT对业务的支撑能力和通过IT提高业务效率的影响甚大。
作者简介:崔秋,PingCAP 联合创始人,重度开源爱好者,曾任职于搜狗、豌豆荚,长期从事广告系统基础组件相关的研究,现主要从事开源 NewSQL 数据库 TiDB/TiKV 相关的设计和研发工作。
芝麻科技授权转载 微信:Smart_Business 每年的双11都呈愈演愈烈之势,今年双11,天猫成交额更是达到了前所未有的912亿。 线上的购物狂欢对实体商业究竟有什么影响?实体商业在双11的大背景下,还有没有可以挖掘的商机? 双11为实体商业带来了大量的销售机会。 芝麻科技联合阿里巴巴大数据平台、意略明市场营销咨询带来了实体商业(以服装与化妆品为代表)的线下客流分析和消费者大数据画像报告。研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“双11”前一个周末(11月7日、11月8日)的客流
前言 MMM(Master-Master replication managerfor Mysql,Mysql主主复制管理器)是一套灵活的脚本程序,基于perl实现,用来对mysql replication进行监控和故障迁移,并能管理mysql Master-Master复制的配置(同一时间只有一个节点是可写的)。 MMM 优缺点 优点:高可用性,扩展性好,出现故障自动切换,对于主主同步,在同一时间只提供一台数据库写操作,保证的数据的一致性。 缺点:Monitor节点是单点,可以结合Keepalived实现
上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析(上)》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法,在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容。具体将以如下两个常见的场景进行演示:1)、尚未进行分库分表的单库单表系统如何平稳的实施分库分表方案;2)、已经实施过分库分表方案的系统,由于数据量的持续增长导致原有分库分表不够用了,需要二次扩容的情况。
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。
当你在网上选购商品时,同类的商品成千上万,哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高,用户评论好不好,然后再去下单。 过去不久的双11、双12网络购
本文介绍了如何在 TiDB 中使用 TiSpark 进行 ETL 流程的简化和优化,并分享了在易果集团的具体实践。通过使用 TiSpark,可以大大简化 TiDB 的数据流程,提高数据处理的效率,并确保数据的一致性和可靠性。同时,TiDB 的官方支持也在持续增强,未来将能够更好地满足企业的需求。
从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
一直想着有一天能够拥有自己的网站,以前只是知道网站需要服务器和域名,不知道怎么建站,自己瞎折腾这么久,多少也了解一下,现在把这个流程整理如下:
作者简介 荣华,携程高级研发经理,专注于后端技术项目研发管理。 军威,携程软件技术专家,负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永,携程资深软件工程师,专注于实时计算,数据分析工程。 俊强,携程高级后端开发工程师,拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来,已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段,在见证了大量业务奇迹的同时,也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
互联网系统,经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台,从一个云平台迁移到另一个云平台,系统重构后表结构发生了变化,分库分表,更换数据库选型等等,很多场景都需要迁移数据。
有赞是一家商家服务公司,向商家提供强大的基于社交网络的,全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆,有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年,原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要,同时考虑到提升机器扩容的效率(减少等待机器到位的时间)以及支持弹性伸缩容的能力,我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
不同场景下 MySQL 的迁移方案 一 目录 一 目录 二 为什么要迁移 三 MySQL 迁移方案概览 四 MySQL 迁移实战 4.1 场景一 一主一从结构迁移从库 4.2 场景二 一主一从结构迁移指定库 4.3 场景三 一主一从结构双边迁移指定库 4.4 场景四 一主一从结构完整迁移主从 4.5 场景五 双主结构跨机房迁移 4.6 场景六 多实例跨机房迁移 五 注意事项 六 技巧 七 总结 二 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移,究其本义,无非是把实际存在的物体挪走,保
MMM(Master-Master replication manager for MySQL)是一套支持双主故障切换和双主日常管理的脚本程序。MMM使用Perl语言开发,主要用来监控和管理MySQL Master-Master(双主)复制,可以说是mysql主主复制管理器。虽然叫做双主复制,但是业务上同一时刻只允许对一个主进行写入,另一台备选主上提供部分读服务,以加速在主主切换时刻备选主的预热,可以说MMM这套脚本程序一方面实现了故障切换的功能,另一方面其内部附加的工具脚本也可以实现多个slave的read负载均衡。MMMM是关于MySQL主主复制配置的监控、故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件(在任何时候只有一个节点可以被写入)。这个套件也能对居于标准的主从配置的任意数量的从服务器进行读负载均衡,所以可以用它在一组居于复制的服务器启动虚拟IP,除此之外,它还有实现数据备份、节点之间重新同步功能的脚本。
这前段时间有一件事“格力举报奥克斯空调质量",我看了一下京东这两家店铺,感觉很有意思,看着就觉得奥克斯空调选购指数高很多。所以,就尝试爬一下看看,练手小demo。
大家好,我是58沈剑,今天我分享的主题是《58怎么玩数据库架构》,我的PPT页数非常少,讨论的问题非常的聚焦。 一、数据库的基本概念 基本概念就一页PPT,让大家就一些数据库方面的概念达成一致。 首
整个迁移过程,既不能长时间停服,也不能丢数据。如何不停机安全地迁移数据更换数据库。
原文出处: 温国兵(@dbarobin) 一 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移,究其本义,无非是把实际存在的物体挪走,保证该物体的完整性以及延续性。就像柔软的沙滩上,两个天真无邪的小孩,把一堆沙子挪向其他地方,铸就内心神往的城堡。 生产环境中,有以下情况需要做迁移工作,如下: 磁盘空间不够。比如一些老项目,选用的机型并不一定适用于数据库。随着时间的推移,硬盘很有可能出现短缺; 业务出现瓶颈。比如项目中采用单机承担所有的读写业务,业务压力增大,不堪重负。如果 IO 压
在上一篇中我们讲了通用优惠券系统的设计,这篇主要是以优惠券重构后,我们现有系统接入到该通用优惠券系统过程中遇到的数据迁移与一致性问题相关的思考与实践。我们早期的优惠券系统使用的是ckv的存储,后来为了统一,全部改为使用redis储存了,这里首先一个数据迁移点是 ckv----->redis的迁移,另一个数据迁移点是上海redis----->深圳redis。之所以会有redis --->redis的迁移,主要是刚开始我们redis是和别人混部,选择了一个上海的机房,由于整个服务几乎都部署在广深地区,所以需要迁回来,并且单独一个redis集群存储,不在混部。
我国高度重视电子政务发展,提出以信息化推进国家治理体系和治理能力现代化,统筹发展电子政务,构建一体化在线服务平台。《关于加快推进全国一体化在线政务服务平台建设的指导意见》《关于加快推进政务服务“跨省通办”的指导意见》等一系列文件相继印发,不断强化数字政府的顶层设计。
2014年年底,NVIDIA 再为加速运算平台增添最新旗舰级产品,宣布推出全新 Tesla K80 双 GPU 加速器,专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设,提供多 2 倍效能和存储器频宽。 全新 Tesla K80 双 GPU 加速器是 Tesla 加速运算系列的旗舰级产品,特别针对大型科学探索和深入分析的顶尖运算平台,结合最快的 GPU 加速器、 CUDA 平行运算以及完整的软件开发者、软件商和资料中心系统 OEM 的产业体系支援。 效能方面, Tesla K8
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词:“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜,等我失去的时候才追悔莫及,人间最痛苦的事莫过于此,如果上天能给我一次再来一次的机会,我会对哪个女孩说三个字:我爱你,如果非要在这份爱上加一个期限,我希望是一万年!”在我们开发人员的眼中,这个感情就和我们数据库中的数据一样,我们多希望他一万年都不改变,但是往往事与愿违,随着公司的不断发展,业务的不断变更,我们对数据的要求也在不断的变化,大概有下面的几种情况:
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移,停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务,并在最短时间内完成数据迁移,此时需要注意停服时间;非停服迁移,即停止所有写数据服务,查询服务并不停止,同样要注意停服时间,防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后,还需要进行数据核对,通常首先要校验迁移前后数据量是否一致,其次还可对迁移前后数据逐条进行校验,还可进行流量回放,保证迁移前后业务表现完全一致。
今天群里有人问起,刚好做过相关的工作,特此分享一下当时的工作内容和感受。 背景 大概说一下这个事情的背景。在2013年大概4月份,人人网打算做一次大规模的数据迁移——评论服务。所谓评论就是指各种资源下的“评论文字”,比如照片的评论、Blog的评论、分享的评论、音乐的评论…… 早期人人网的各个开发小组各自为政,每个团队几乎都实现了一个评论服务,有各自不同的功能和数据结构,但是大体上还算相似。当时,业务部门希望能够集中这些数据做一些统一的管理,比如权限管理(控制谁能看什么评论)、比如数据内容推荐(基于用户评论人
摘自:毕马威大数据挖掘 微信号:kpmgbigdata 刚刚过去的双11、双12网络购物节中,无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过,当你在网上选购商品时,同类的商品成千上万,哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高,用户评论好不好,然后再去下单。 然而各位一定也有所耳闻,买的不如卖的精,刷单的、刷评论的始终横行网上,没准你看到的评论就是卖家自己刷出来的。事实上,许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”,“干一票就撤”,这
刚刚过去的双11、双12网络购物节中,无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过,当你在网上选购商品时,同类的商品成千上万,哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧
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。
而围绕电商,阿里试图从微信蹭流量也已不是什么新鲜事,比如说,刚刚被封杀的火炬红包。
小红书是一个社区属性为主的产品,它涵盖了各个领域的生活社区,并存储海量的社交网络关系。
截至美东时间周一收盘,苹果股价下跌5.04%,市值蒸发489亿美元,194.17美元每股的股价,已是三个月来最低点。
几年前我曾经服务过的一家电商公司,随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单,订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控,我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔(不包括秒杀,秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案,详见《秒杀系统设计~亿级用户》)。不过,直到此时,订单系统还是单库单表,幸好当时数据库服务器配置不错,我们的系统才能撑住这么大的压力。
转转二手交易网 —— 把家里不用的东西卖了变成钱,一个帮你赚钱的网站。由腾讯与 58 集团共同投资。为海量用户提供一个有担保、便捷的二手交易平台。转转是 2015 年 11 月 12 日正式推出的 APP,遵循“用户第一”的核心价值观,以“让资源重新配置,让人与人更信任”为企业愿景,提倡真实个人交易。
今天让我们来具体分析在显卡、内存、固态硬盘疯狂涨价的时候如何来配一台高性价比的游戏电脑吧。文章根据不同的人群有不同的建议,总有一款适合你!
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。
《58同城数据库架构设计思路》(下) WOT(World Of Tech)2015,互联网运维与开发者大会将在北京举行,会上58同城分享了《大数据量下,58同城mysql实战(上)》的主题 DTCC(Database Tech Conference China)2015,中国数据库技术大会举办在即,会上58同城将分享《数据库架构师做什么?58同城数据库架构设计思路(下)》,大会内容抢先看,一起来看看58同城怎么玩数据库架构设计的。 58同城数据库架构设计思路 (1)可用性设计 解决思路:复制+冗余 副作用
机房UPS是指专门为机房等大型计算机设施设计的不间断电源。它通常由高性能的电池组、充电器、逆变器、静态开关、监控系统和管理软件等组成,能够为计算机设备提供稳定、可靠的电源保障。
“腾讯云 TDSQL-C 产品测评活动”是由腾讯云联合 CSDN 推出的针对数据库产品测评及产品体验活动,本次活动主要面向 TDSQL-C Serverless版本,初步的产品体验或针对TDSQL-C产品的自动弹性能力、自动启停能力、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面的产品测评。
在进行版本升级时,Sql不兼容,数据库升级经常报错,需要重复对比哪里执行过了。这种问题如何解决?
因为我们的数据不是静态的,所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准
注: 此系列内容来自网络,未能查到原作者。感觉不错,在此分享。不排除有错误,可留言指正。
昨天做了一个数据迁移流程的优化,直到发生了一些严重的问题,才明显重视起来这个问题。
tf-slim 是基于 tensorflow 的高层封装库,包含了目前最新的 reset-net,Google-Inception 等网络的实现及图像处理算法,支持多 GPU 并行。使用 tf-slim 库,可以帮助你快速搭建图像处理 (包括分类,分割) 的生产环境,快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门 tf-slim。 近期,在雷锋网 AI 研习社举办的线上分享会上,来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了 tf-slim
tf-slim是基于tensorflow的高层封装库,包含了目前最新的reset-net,Google-Inception等网络的实现及图像处理算法,支持多GPU并行。使用tf-slim库,可以帮助你快速搭建图像处理(包括分类,分割)的生产环境,快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门tf-slim。 在雷锋网AI研习社公开课上,来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了tf-slim库的入门使用知识、注意事项、以及显卡选购和机器
随着近些年来内外部形势的剧烈变化及企业自身发展诉求,国内企业愈发重视基础软件的自主可控。特别是对于某些涉及国计民生的重点行业,监管层面也提出了非常明确的指导意见,在指定时间内完成技术改造。作为核心技术软件之一,数据库在其中无疑扮演着重要的角色,且具有非常高的复杂性。一方面是作为基础软件之一,数据库自身复杂度就比较高;另一方面近些年数据库技术发展迅猛,以分布式、多模、HTAP为代表新型数据库架构不断涌现。这些都会带来较高的复杂度,同时我们也看到国内数据库发展活跃、厂商产品能力参差不齐,用户在选型、研发、迁移、使用上面临诸多痛点。特别是在整体改造的最后阶段,涉及将系统从原有技术栈迁移到新技术栈,这其中蕴含了较多工作及风险。本文尝试从信创改造角度出发,重点谈在改造中往往处于最后改造的数据库部分,即所谓信创改造“最后一公里”所面临的痛点问题及可能解决思路。
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