在一个数据为王时代,数据安全视为一家企业命根子,因此如何保障企业数据安全尤为重要。本文主要从数据库容灾方案视角,基于当前客户业务并结合技术&产品,制定最佳容灾方案。主要从以下三个方面来介绍:
「腾讯云大学」在疫情期间为开发者特推出了免费的「腾讯云认证辅导直播课」!让您足不出户,即可享受优质的学习资源,就能完成开发技能升级。
随着互联网业务快速发展,多IDC的业务支撑能力和要求也逐步提升,行业内的“两地三中心”方案较为流行。
在我看来这整个步骤很完整了,很多相关的技术我仍未接触过,只有部分了解过,说明还有很多需要学习的内容需要自己掌握
在之前的文章,有多次提到转账系统这个案例,由于这个案例太典型了,很多大学教授数据库事务的时候就是用的这个案例。
第一章:周介绍 1-1 介绍 需求指导设计,设计指导开发。无设计不开发。 服务端技术方案设计的方法 B端和编辑器基本功能API 技术方案设计文档 第二章:技术方案设计 2-1 技术方案设计-章介绍 领导技术方案设计、评审技术方案设计。 主要产出:server端技术方案设计 主要内容: 接口设计 选择Restful,而不是GraphQL 数据库设计 sever端整体设计 注意:正视技术方案设计,设计会节约时间。 2-2 接口设计-整理所有接口 接口设计应该是在需求后的第一设计,接口设
近日,天阳信用卡新一代核心产品CreditX完成了与腾讯云分布式数据库TDSQL的适配性测试,并基于双深度融合,推出“金融零售核心CreditX+分布式数据库TDSQL”的新一代分布式信用卡核心产品联合解决方案。 这标志着信用卡核心系统应用将迎来安全可控的分布式、数字化转型升级加速期。 技术上,CreditX采用“分布式+微服务+云部署”技术架构。在关系型数据库部分,使用标准SQL语法与标准数据建模方法,经过本次与腾讯云分布式数据库TDSQL全面适配性测试,证实在数据库功能性、连通性,应用适配性等各方面完
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数据迁移时, 为了保证数据的一致性, 往往伴随着停服, 此期间无法给用户提供服务或只能提供部分服务. 同时, 为了确保迁移后业务及数据的正确性, 迁移后测试工作也要占用不少时间. 如此造成的损失是比较大的.
本文原题“阿里数据库十年变迁,那些你不知道的二三事”,来自阿里巴巴官方技术公号的分享。
(1)读的时候,先读缓存,缓存没有的话,那么就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应 (2)更新的时候,先删除缓存,然后再更新数据库
原作者:Bane Radulovic 译者: 庄培培 审核: 魏兴华 DBGeeK社群联合出品 Offline or drop? 当一个ASM磁盘不可用时,ASM会把它从磁盘组里移除,对吗
标题中的DBA其实包含两层含义:Database Architect 与 Database Administrator,我在这里都简称DBA了。
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。
摘 要:随着工业4.0时代的发展,物流装备领域的技术也在不断地迭代更新,各种新奇复杂庞大的物流方案设计频繁出现,而仅仅依靠二维视图已经很难对这些方案进行详细直观的理解。为便于深入讨论、充分交流、直观了解物流各个环节,山西迎才引入了高级影视三维制作软件Maya。本文介绍了Maya在物流装备领域中的应用,同时介绍了Maya和FlexSim仿真软件的搭配使用。
你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?
UbiSQL 这个词对大家来说可能比较陌生,UbiSQL 是平安集团内部打造的分布式数据库产品,代码基于 TiDB,完全兼容 TiBD 4.0 版本。在 TiDB 的特性之上,UbiSQL 在稳定性、安全性和应用性上面都做了提升,打造出一个金融级且内核源码自主可控的分布式数据库,提供一栈式 HTAP 解决方案。
开发环境: jdk:Jdk1.8 Scala:2.11.8 CDH6.2.1: zookeeper-3.4.5-cdh6.2.1、hadoop-3.0.0-cdh6.2.1,hive-2.1.1-cdh6.2.1、hue-4.3.0-cdh6.2.1 Sqoop:sqoop-1.4.7-cdh6.2.1 Mysql:5.7 Zeppelin:0.8.0
软件架构的出现是为了解决系统规模增加后出现了系统耦合严重,开发效率低,逻辑复杂,扩展困难等问题。所以架构设计是为了解决软件复杂度而存在的,所以架构设计的目地是识别出需求的复杂点然后针对性的解决。系统设计时需要考虑:性能,系统的可扩展性,安全性,高可用,成本。 架构师的工作并不神秘,成熟的架构师需要对已经存在的技术非常熟悉,对已经经过验证的架构模式烂熟于心,然后根据自己对业务的理解,挑选合适的架构模式进行组合,再对组合后的方案进行修改和调整。
高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。
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前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家。 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务。 一个可以支持高并发的服务少不了好的服
高并发经常会发生在有大活跃用户量和用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动、定时领取红包等。
不管我们是做业务开发,还是做基础建设,虽然产品诉求千差万别,但是我们必然需要做好方案设计,然后还需要进行方案设计评审。
大数据实战项目的知识点 1、大数据集群环境的搭建 CentOS 6.8、 hadoop-2.7.3、 hive-0.13.1 zookeeper-3.4.10 kafka_2.10-0.10.2.0、 flume-ng-1.7.0 日志采集流程、 Spark 1.6.3 2、企业级大数据项目的架构搭建 Java、配置管理组件、JDBC辅助组件(内置数据库连接池)、Domain与DAO模型 scala:只适合用于编写一些比较纯粹的一些数据处理程序(比如说一些复杂的数据etl) 真正的讲师本人做
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架构设计流程:识别系统复杂度->设计备选方案->评估和选择备选方案->详细方案设计
在日常开发中,老大经常要求我们给出一个完善并合理的技术方案之后才能进行开发。并且要求技术方案一定要细,要重点覆盖监控、异常处理、灰度、降级方案。同时要注重边界处理。最初,我的技术方案写的很粗,也没有理解老大说的边界处理到底是怎么一回事。于是乎,辛辛苦苦写了一周的方案,就会在技术方案评审的时候直接打回重做,甚至多次打回。 不过还好,在经历过几次大项目的方案设计后,我的方案设计越来越完善,直到最后老大非常认可并在组内进行参考。随着我的方案设计逐渐完善,也逐渐发现,不但编码效率越来越高,编码时思维更加清晰,而且方案中的每一个模块都贯穿了整个软件生命周期。
2017年,我们引入Airflow搭建了有赞大数据平台(DP)的调度系统,并完成了全量离线任务的接入。随着公司业务的飞速发展,DP的日均调度任务数也从7000+来到了60000+:
今晚,我在知识星球:测试人员生存指南的线上会议里,与星球伙伴们进行了大数据测试主题的分享,此篇为《大数据测试实践之全量改增量》上半部分的文字版~
五年前,香河大厂村,开张大吉。我和弟兄们雄心壮志,坐公交车去面试,谁知道求职不到半个月,每天平均1.3个人挂在八股文造火箭,一年内6个兄弟去了外包。
最近在看《从零开始学架构》,深入浅出通俗易懂,值得一看。作者将架构设计分为4个步骤,第一步:有的放矢-识别复杂度,解决复杂度带来的问题,是架构设计的本质。第二步:按图索骥-设计备选方案,利用备份冗余思维,多设计几套方案,不只是一种选择。第三步:深思熟虑-评估和选择备选方案,多维多角度的去比较方案的优劣,根据实际情况选择最合适的方案。第四步:精雕细琢-详细方案设计,落实方案的细节。
身处移动时代,移动产品竞争激烈、功能体验日新月异,不论软件产品还是硬件产品,产品迭代速度日益加快,从硬件产品而言,即便是卓越如iPhone,也从最开始从从容容两年打磨一个产品被逼着敏捷至一年(甚至半年)推出一个新品;而软件行业,产品迭代更新速度更快,从古老的年度版本,到现在月度版本甚至双周周版本,大家都在追求速度致胜、产品快速试错。而所有这一切,都绕不开一个词——敏捷。
(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
近期知行软件成功上线一个新的客户项目,客户作为村田的供应商需要与村田建立EDI连接。本文从供应商的角度出发,主要介绍对接村田EDI项目的前期准备、方案设计、功能实现等,全方位的介绍EDI项目的实施过程。
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表。因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?》
2021 Gdevops全球敏捷运维峰会 - 广州站,将在5月28日盛大举办。Gdevops经过创办6年成功举行近20场大会的经验积淀,于本次峰会打磨精选出最贴合当下运维痛难点及运维转型趋势热点的议题,本文带大家先睹为快。 腾讯大讲堂·限时专属优惠 报名 福利一: 扫描下方二维码,关注腾讯大讲堂,回复“Gdevops全球敏捷运维峰会·广州站”,就有机会抽取免费门票 福利二: 限时特价优惠门票有限,码上报名 运维主题看点 讲师介绍:现任职新炬网络副总裁,多年跨国大型IT企业的团队管理、销售和市
近日,在2020中国系统架构师大会上,腾讯云数据库技术负责人雷海林围绕腾讯云数据库异构多源同步迁移技术方案进行了分享。“数据库未来一定是向分布式方向发展,数据库核动力升级的时代即将到来。”雷海林表示。 Part1 国产化巨浪加速 从计算机出现开始,在各行各业的电子化发展过程中,传统关系型数据库都发挥着至关重要的作用,成为银行、保险、证券、政务、医疗等各行业电子系统的核心基础软件系统。 而随着云计算、数字互联网等新一代技术变迁,近年来关系型数据库也随之发生变革,形成了从以国外商业数据库为代表的传统集中式数据
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表。因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题,永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性:
上篇文章,挺婷介绍了那些提高协作效率的软件和方式,今天就来介绍下,提高开发编程效率的一些软件和方式。
并且记录实现的初衷,后续方便进行迭代。 我们经常会说之前的人没留下文档,导致很多时候都是通过代码来猜测功能的意图,导致最后很多代码我们不敢删,一直堆积在那里。
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