突然! 扩容了，扩容成6个库，每个库需要12个表，你怎么来增加更多库和表？ 当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容，咋办？
这个你必须面对的事，就是当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。
大型网站架构是一个系列文档，欢迎大家关注。本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。 根据实际需要，进行改造，扩展，支持千万PV，是没问题的。 本次分享大纲 电商案例的原因 电商网站需求 网站初级架构 系统容量估算 网站架构分析 网站架构优化 架构总结 电商网站案例，一共有三篇本篇主要说明网站的需求，网站初始架构，系统容量估算方法。 一、电商案例的原
近年来，中国移动不断加强业务运营IT支撑系统的自主可控建设。亚信科技AntDB数据库已在运营商核心系统深耕15年，在通信行业的多个领域完成上线并保障持续平稳运行，完全具备国外数据库所具备的能力。因其技术领先性与稳定性，湖南移动借力亚信科技AntDB数据库，积极推进核心业务数据库的国产替代工作。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
Nextcloud是一个功能强大的自托管云存储和协作平台，可帮助个人和组织重新控制其数据。在本详细指南中，我们将引导你逐步完成在 Debian 12 Bookworm 的新实例上安装 Nextcloud 的过程。
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。
伴随着互联网行业的发展，金蝶和用友分别都有可部署在云端的产品，如K3cloud与U8等。企业本身也变得越来越轻，原先动辄几万甚至几十万的机房部署与人工管理，是现代化企业所不能接受的，在残酷的生存环境下，他们需要更轻的模式和更经济的方案。随着公有云市场的逐渐繁荣，越来越多的企业开始进行云上的实践，ERP系统在云端的部署，也逐渐形成一种新的业务模式，节省了企业建设机房与昂贵的固定人工成本。将机器托管在云端，由专业的云厂商来管理、运维基础设施，无需太多的考虑扩展和冗余的问题，大幅度降低系统部署的支出，而转为按需付费，是企业所乐意接受的。
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。
作者：尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
（1）可用性设计 解决思路：复制+冗余 副作用：复制+冗余一定会引发一致性问题 保证“读”高可用的方法：复制从库，冗余数据，如下图 带来的问题：主从不一致 解决方案：见下文 保证“写”高可用的一般方法
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
零氪科技作为全球领先的人工智能与医疗大数据平台，拥有国内最大规模、体量的医疗大数据资源库和最具优势的技术支撑服务体系。多年来，零氪科技凭借在医疗大数据整合、处理和分析上的核心技术优势，依托先进的人工智能技术，致力于为社会及行业、政府部门、各级医疗机构、国内外医疗器械厂商、药企等提供高质量医疗大数据整体解决方案，以及人工智能辅助决策系统（辅助管理决策、助力临床科研、AI 智能诊疗）、患者全流程管理、医院舆情监控及品牌建设、药械研发、保险控费等一体化服务。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 以前读书的时候，很多经典图书都是国外引进版。 如今，随着我们的科技实力越来越强，优质原创书籍越来越多，我们的图书也越来越多地被输出到国外。 这不，近期我们就有4本优质原创图书被全球知名学术出版机构施普林格·自然集团引进到德国啦 ~~ 国外的伙伴都感兴趣的技术书，你还不赶紧来学习一下咩？ ▊《数智驱动新增长》 肖利华，田野，洪东盈，杨文雅，陈赋明 等 著 新商业学院 编 企业数智化转型实战之书 阿里副总裁肖利华领衔写作 中科院黄维院士、清华大学经济
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
墨墨导读：MySQL如何实现高性能？以下内容是结合其他技术同仁的总结和自我实践整理的20个开源数据库设计原则，分享至此，希望对大家有帮助。
由于业务的扩展或者其他原因，常常会有迁移系统数据库的场景，对于有大量用户7*24小时不间断使用的系统，如何不宕机实现数据库迁移，这是个很有挑战的话题。
对于分库分表来说，主要是面对以下问题： 选择一个数据库中间件，调研、学习、测试； 设计你的分库分表的一个方案，你要分成多少个库，每个库分成多少个表，比如 3 个库，每个库 4 个表； 基于选择好的数据库中间件，以及在测试环境建立好的分库分表的环境，然后测试一下能否正常进行分库分表的读写； 完成单库单表到分库分表的迁移，双写方案； 线上系统开始基于分库分表对外提供服务； 扩容了，扩容成 6 个库，每个库需要 12 个表，你怎么来增加更多库和表呢？ 这个是你必须面对的一个事儿，就是你已经弄好分库分表方案了，然后一堆库和表都建好了，基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了，测试都 ok 了，数据能均匀分布到各个库和各个表里去，而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 那么现在问题来了，你现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容咋办？这个可能就是说你的每个库的容量又快满了，或者是你的表数据量又太大了，也可能是你每个库的写并发太高了，你得继续扩容。这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿。
导读：近几年来，图数据在计算机领域得到了广泛的应用。互联网数据量指数级增长，大数据技术、图数据方面的应用增长很快，各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面大量投入人力和物力。为了让我们的搜索更加智能化，腾讯音乐也借助了知识图谱。今天和大家分享下腾讯音乐在图谱检索与业务实践方面的探索，主要包括以下几大部分：
编译｜Ailleurs 作者｜陈彩娴 李飞飞，阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人，也是达摩院的数据库首席科学家，任达摩院数据库和存储研究实验室的主任。他在加入阿里巴巴之前是犹他大学计算学院的教授。他的研究兴趣包括数据库系统、大规模数据管理、数据安全、数据分析以及用于系统性能和监控的机器学习方法。同时，他还是ACM Transactions on Database Systems（ACM TODS）期刊的副主编，曾多次担任ACM SIGMOD和ACM SIGKDD的高级区域主席，并担任过各种领导
在互联网行业很多业务场景都需要基于业务的id生成器,来生成各个业务数据的业务主键,很多传统企业或者小众业务会直接拿数据库的自增主键当做业务主键,当然这样能够解决大部分问题,但是在流量比较大的业务场景中,一般会考虑分库分表,那么自增主键的优势就荡然无存了,因为每张表的自增主键对于上层业务来说无法做到唯一性(或者说扩展性不好)。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 后台服务可以划分为两类，有状态和无状态。高可用对于无状态的应用来说是比较简单的，无状态的应用，只需要通过F5或者任何代理的方式就可以很好的解决。后文描述的主要是针对有状态的服务进行分析。服务端进行状态维护主要是通过磁盘或内存进行保存，比如MySQL数据库，redis等内存数据库。除了这两种类型的维护方式，还有jvm的内存的状态维持，但jvm的状态生命周期通常很短。 高可用的一些解决方案 高可用，从发展来看，大致经过了这几个
大型网站架构是一个系列文档，欢迎大家关注。本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。网上电子商城系统除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。
这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。
两个节点可以采用简单的一主一从模式，或者双主模式，并且放置于同一个VLAN中，在master节点发生故障后，利用keepalived/heartbeat的高可用机制实现快速切换到slave节点；
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天是双12，错过双11的小伙伴们可不要连双12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书，可以看看大家都在买哪些。博文菌整理了本月中大家购买最多的10本书，希望可以给到你一些参考！ 双12福利 京东满100减50，部分图书满减叠券300减200 当当科技好书五折封顶 还等什么？速抢吧！ ---- 01 ▊《高性能MySQL（第4版）》 [美] 杰里米·廷利 著 宁海元，周振兴，张新铭 译 领域经典十年后全版更新 全面拥抱8.0 重磅剖析现代云数
简要介绍 在我们进行数据库设计的时候，大家都会考虑到数据表主键的设计，而可能没有人去关注记录唯一性字段设计，或者说，很多开发人员把这两种混合在一起处理，即就是表记录的唯一性与主键相结合的技术，因为从本质上讲，表主键的值是必须唯一的，他即能确保表记录的唯一性。 我在本文提出的思路是分离表记录的唯一性与主表键的设计，也可以理解为是双主键的设计思路，即唯一性设计可以与表业务无关，而表主键的设计必须与业务相关联，一个主键记录一定能具有一定的业务意义。 主键设计的争议
简介 当今世界是一个信息化的世界，我们的生活中无论是生活、工作、学习都离不开信息系统的支撑。而信息系统的背后用于保存和处理最终结果的地方就是数据库。因此数据库系统就变得尤为重要，这意味着如果数据库如果面临问题，则意味着整个应用系统也会面临挑战，从而带来严重的损失和后果。 如今“大数据”这个词已经变得非常流行，虽然这个概念如何落地不得而知。但可以确定的是，随着物联网、移动应用的兴起，数据量相比过去会有几何级的提升，因此数据库所需要解决的问题不再仅仅是记录程序正确的处理结果，还需要解决如下挑战：
缘起：受@萧田国 萧总邀请，上周五晚上在“高效运维1号群”内分享了《58同城数据库软件架构设计与实践》（这个topic今年在数据库大会上分享过），应组织方要求，发出纪要。 ---- 一、基本概念 二
背景 原大众点评的订单单表早就已经突破两百G，由于查询维度较多，即使加了两个从库，优化索引，仍然存在很多查询不理想的情况。去年大量抢购活动的开展，使数据库达到瓶颈，应用只能通过限速、异步队列等对其进行保护；业务需求层出不穷，原有的订单模型很难满足业务需求，但是基于原订单表的DDL又非常吃力，无法达到业务要求。随着这些问题越来越突出，订单数据库的切分就愈发急迫了。 这次切分，我们的目标是未来十年内不需要担心订单容量的问题。 垂直切分 先对订单库进行垂直切分，将原有的订单库分为基础订单库、订单流程库等，本文就不
1、大型网站技术架构：核心原理与案例分析 本书通过梳理大型网站技术发展历程，剖析大型网站技术架构模式，深入讲述大型互联网架构设计的核心原理，并通过一组典型网站技术架构设计案例，为读者呈现一幅包括技术选型、架构设计、性能优化、Web安全、系统发布、运维监控等在内的大型网站开发全景视图。 本书作者李智慧，曾在阿里巴巴担任技术专家，参与阿里巴巴基础技术平台开发和架构设计。 2、分布式服务框架原理与实践 微服务是当前非常热的技术关键词之一，那么微服务如何落地呢？首先要实现服务化，微服务架构是一种服务化架构风
大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中，互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域：实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构，更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模，并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高，比如说在转账的时候，我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险，要求响应速度非常的高，才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者，“但在
喵喵~ 🐱 猫头虎博主来啦！为了满足你们对“高可用PostgreSQL”的好奇心，今天我要和大家分享如何打造一个真正的高可用PostgreSQL环境！你是否在搜索“PostgreSQL高可用配置”和“PostgreSQL高可用工具”时感到迷茫？不要担心，我来为你指路！🚀
关于Redis的其他的一些面试问题已经写过了，比如常见的缓存穿透、雪崩、击穿、热点的问题，但是还有一个比较麻烦的问题就是如何保证缓存一致性。
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
休眠一段时间再删的目的是，假如请求 A 进来先删了 Redis 中的数据，然后再还没来得及更新数据库的时候，请求 B 进来了，读取到的是数据库的旧数据；接着请求 A 更新完了 DB，再删 Redis；然后请求 B 再把读取到的旧数据写到 Redis 中，这样还是会导致数据库和 Redis 数据不一致。休眠一段时间就可以保证请求 B 能把读取数据库和写 Redis 的步骤执行完，执行完后请求 A 再去删 Redis，就可以把 Redis 中的旧数据删除。 所以休眠的时间应该大于请求 B 读数据库和写 Redis 的总时间。如果不是要求强一致性，不推荐这种做法，休眠一段时间体验不太好。
5月11日，第七次全国人口普查结果公布。 国家统计局总统计师曾玉平在发布会直播中表示：“普查数据质量是普查统计工作的生命线……利用信息化，对普查方式进行创新：首次全面采用电子化，实时及时上报数据；首次实现普查对象通过互联网自主填报；首次利用行政大数据进行比对核查；首次实现利用互联网云计算云服务实时处理工作；首次用信息化系统对700多万普查员进行线上管理。” 腾讯云在背后为第七次全国人口普查保驾护航。据统计，在该项目中，腾讯云数据库支持了十亿级用户数据、七百万个终端和百万级峰值TPS（每秒事务处理量）。 一
预编译语句可以重复使用这些计划，减少 SQL 编译所需要的时间，还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题；只传参数，比传递 SQL 语句更高效；相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。
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：
大数据就像十几岁少年眼中的性行为。每个人都在谈论它，但没人真正知道怎么做。每个人都以为除了自己之外的每个人都在使用它，所以每个人都装作自己很了解它。
订单单表早已突破两百G，因查询维度较多，即使加了两个从库，各种索引优化，依然存在很多查询不理想的情况；加之去年大量的抢购活动的开展，数据库达到瓶颈，应用只能通过限速、异步队列等对其进行保护；同时业务需求层出不穷，原有的订单模型很难满足业务需求，但是基于原订单表的DDL又非常吃力，无法达到业务要求；随着这些问题越来越突出，订单数据库的切分就愈发急迫了。
上篇文章《真正的双活产品，不仅仅是实现7×24小时》中，我们介绍了沃趣的同城双活性能，从性能指标来看，已经能够满足企业中对性能要求较高的核心业务。
最近，人脸图像合成技术越来越受到社会各界的关注。人脸图像合成技术不仅可以实现“换脸”、“人脸编辑”等娱乐效果，而且能够有效提高人脸识别等技术的性能。今天，两位主讲嘉宾为大家精选了人脸图像合成中的几篇代表性的工作，和大家一起学习分享最新的研究进展。
我帮我朋友搭建了一个Wiki.js，过程中也遇到了不少问题，这边写一篇文章总结一下吧
肖鹏老师对于开源数据库尤其是MySQL的研究特别深入，今天我们来一起听他分享自己对MySQL数据库的优化经验！ 作者简介 肖鹏 微博研发中心数据库技术负责人，主要负责微博数据库（MySQL/Reids
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