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:
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
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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。
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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。
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
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。
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。
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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.
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。
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。
(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
中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。
今天来聊聊,中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对 数据进行拆分 了。有垂直和水平两种。
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
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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。
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。
本文起源于有同学留言说,想了解下MySQL DBA面试时可能涉及到的知识要点,那我们今天就来大概谈谈吧。
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。
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?
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) 应用间耦合严重 。系统内各个应用之间不通,同样一个功能在各个应用中都有实现,后果就是改一处功能,需要同时改系统中的所有应用。这种情况多存在于历史较长的系统,因各种原因,系统内的各个应用都形成了自己的业务小闭环;
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。
推荐序二 在IT领域里,解决方案架构师的培养成本也是极高的,架构的优劣决定着企业IT的建设和运营成本,架构设计上的漏洞可能会给企业带来巨大的损失。一名优秀的解决方案架构师在成长的道路上,要学习各类IT知识,在项目中摸爬滚打,总结经验教训,从实践中提炼方法论 ---- 推荐序四 我们介入后,围绕发布目标,反向梳理了三大模块工作细节及其配合关系,包括功能性开发与测试、非功能性开发与验证、产品运营与推广等,帮助产品相关的几十人的业务与技术团队就目标形成共识,包括帮助团队明确和调整优先级,舍弃一些不太重要的功能,提
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。
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
2022年12月,腾讯SaaS加速器三期同学企业-装配式建筑一站式交付平台“大乐装”宣布获得近亿元B轮融资,本轮融资由神骐资本(58产业基金)领投、钟鼎资本和数家产业资本跟投,华兴资本担任独家财务顾问。大乐装创立于2020年7月,此前曾分别于2020年8、9月和2021年8月完成天使轮,天使+轮和Pre-A轮融资。 大乐装首创装配式行业“成品电商”交易模式,以设计驱动标准化为切入点,打造产业PaaS系统串联“设计-报价-生产-交付”全过程,实现装配式建筑一站式交付体验。 装配式建筑产业亟待变革 中国信通院
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
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
近日,由TWT社区主办的2021容器云职业技能大赛团队赛的冠军作品:《适用于大中型银行的云原生技术体系建设方案》中,Kube-OVN成为银行技术团队推荐的金融级云原生网络最佳实践。本文部分节选自获奖作品中的网络方案叙述,从打造金融级容器云基建的出发点,为广大金融技术团队提供网络部分改造的路径参考。
遇到这个情况,我们小伙伴想到的方案就是做数据迁移,把之前的4000万数据,重新做一个hash方案,放到新的规划分表中。也就是我们要做数据迁移。这个是很痛苦的事情。有些小公司可以接受晚上停机迁移,但大公司是不允许停机做数据迁移的。
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