大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。任何数据库在长期使用过程中，都会存在安全隐患。对于数据库管理员来说不能仅寄希望于计算机操作系统的安全运行，而是要建立一整套的数据库备份与恢复机制。当任何人为的或是自然的灾难一旦出现，而导致数据库崩溃、物理介质损坏等，就可以及时恢复系统中重要的数据，不影响整个单位业务的运作。然而如果没有可靠的备份数据和恢复机制，就会带来系统瘫痪、工作停滞、经济损失等等不堪设想的后果。本文以ORACLE数据库为例，结合医院的业务应用环境，介绍 ORACLE数据库的备份恢复。 首先，应当制定一个严格的工作制度，规范化数据库维护的工作流程。 总结实际工作中的经验，数据库管理员应当按照以下原则进行数据库系统的维护： 要求：每日值班的数据库管理员应当随时监控主数据库服务器、备份数据库服务器的软件、硬件的正常运行，一旦出现故障，应立即向领导汇报并采取相应恢复措施。 一、管理员应当每日察看数据库的冷备份报告，出现问题及时检查备份文件，保障每日数据库服务器的备份正常运行。 二、当主数据库服务器出现数据库错误时，应检查数据库的工作状态。如果工作不正常应及时将最新的备份数据覆盖当前数据库的损坏数据，并重新启动机器，检验数据库系统是否能够自行恢复运行。如果重新启动后数据库系统不能正常运行，则数据库系统文件被破坏，应重新安装ORACLE数据库并启用紧急恢复方案。 三、当主数据库服务器出现硬件故障时，应在1小时内更新备份数据库为最新数据，并启动备份数据库服务器，将备份数据库服务器升级为主数据库服务器。对于损坏的主数据库服务器应重新安装ORACLE数据库，并启用紧急恢复方案。 四、当备份数据库服务器出现数据库错误时，应检查ORACLE数据库的工作状态，如果工作不正常应及时将最新的备份数据覆盖当前数据库的损坏数据，并重新启动机器，检验数据库系统是否能够自行恢复运行。如果重新启动后数据库系统不能正常运行，则数据库系统文件被破坏，应重新安装ORACLE数据库并启用紧急恢复方案。如果ORACLE工作不正常，应重新安装ORACLE数据库并启用紧急恢复方案。 五、当备份数据库服务器出现硬件故障时，应尽快修复。等待硬件正常工作后，首先重新安装ORACLE数据库，并采用紧急恢复方案恢复ORACLE数据库。 六、每周至少三次将备份数据转移到移动磁盘内，以防止出现自然灾害的事故而导致的备份数据丢失。 1．ORACLE数据库系统的安装 首次安装ORACLE7.3数据库。进入安装光盘的NT_x86目录，运行setup.exe，进行安装。选择安装目录：D：ORANT（在本文中以将ORACLE数据库安装到D盘为例，下不累述。） 选择安装模式：oracle7 server product 选中：oracle7 con text option 2.0.4.0.0oracle7 spatail data option 7.3.3.0.0. 选择标准安装模式。配置数据库：在net easy config中添加本地数据库的别名、ip地址。修改注册表的字符集为us7ascii（根据需要）。用internal帐户启动当前数据库，验证当前数据库已正确安装。Shutdown当前数据库。设置数据库为ARCHIVELOG方式： 1）将系统设置成自动归档写满的联机日志文件，修改参数文件D：ORANTDatabaseINITORACL.ORA文件，设置：
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。
读写 分离（Read/Write Splitting）。 1.原理：让主数据库（master）处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库（slave）处理SELECT查询操作。 2.诞生原因： 2.1 为了确保数据库产品的稳定性，很多数据库拥有双机热备功能。也就是，第一台数据库服务器，是对外提供增删改查业务的生产服务器；第二台数据库服务器，仅仅接收来自第一台服务器的备份数据（注意，不同数据库产品，第一台数据库服务器，向第二台数据库服务器发送备份数据的方式不同）。当第一台
如图，假设我们申请了4台数据库服务器，每台上面部署了8个数据库，每个数据库对于每张表分了32张表
当数据量开始增大，单台数据库服务的IO、IOPS的瓶颈开始出现，业务系统的访问效率开始下降，为此开始出现分布式数据库的概念。以下将逐步讲解从单台数据库向分布式数据库演进的过程。
在vBRAS组网中，由于设备故障、用户潮汐时设备弹性伸缩以及设备升级等原因，需要将PPPoE和IPoE等用户 的数据在vBRAS设备之间进行迁移。RedisDBM（Redis Database Manager，Redis数据库管理）技术借助数据库实现数据的备份和恢复，可以很好地解决用户数据迁移问题。
这个方案就跟停机迁移一样，步骤几乎一致，唯一的一点就是那个导数的工具，是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿，有点不太靠谱，因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了，可能多达几亿条，甚至几十亿，你这么玩儿，可能会出问题。
数据库服务器可以一起工作，这样如果主要的服务器失效则允许一个第二服务器快速接手它的任务（高可用性），或者可以允许多个计算机提供相同的数据（负载均衡）。理想情况下，数据库服务器能够无缝地一起工作。提供静态网页服务的网页服务器可以非常容易地通过把网页请求均衡到多个机器来组合。事实上，只读的数据库服务器也可以相对容易地组合起来。不幸的是，大部分数据库服务器收到的请求是读/写混合的，并且读/写服务器更难于组合。这是因为尽管只读数据只需要在每台服务器上放置一次，但对于任意服务器的一次写动作却必须被传播给所有的服务器，这样才能保证未来对于那些服务器的读请求能返回一致的结果。
随着互联网访问用户的不断增长，单台服务器打遍天下的时间将很快过去，能力再强的服务器也会面临天花板。因此，采用多台廉价X86服务器对外同时提供服务，采用负载均衡进行服务器的业务调度，成为当前应用集群的实现必然之路。如下图。
如果您的系统依赖PostgreSQL数据库并且您正在寻找HA的集群解决方案，我们希望提前告知您这是一项复杂的任务，但并非不可能实现。
昨天我们分享了怎么不停机进行分库分表数据迁移（数据库分库分表后，我们生产环境怎么实现不停机数据迁移）后来有好多朋友问我，说他们的系统虽然也到了差不多分表的地步了，但是，不知道具体拆分多少张表，分多了又怕浪费公司资源，分少了又怕后面怎么去扩容，还有另一些朋友说，所在的公司规模还不大，尚在发展中，公司压根就没这么资源给他们这么去拆分。
虽然近十年来各种存储技术飞速发展，但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询，目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统，很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
6月6日晚，林志玲与Akira公布婚讯、徐蔡坤祝福高考同学超常发挥，粉丝们百万的转发和点赞造成微博短暂宕机。
原文：https://segmentfault.com/a/1190000019460946
不管是为了满足业务发展的需要，还是为了提升自己的竞争力，关系数据库厂商（Oracle、DB2、MySQL 等）在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。但业务发展速度和数据增长速度，远远超出数据库厂商的优化速度，尤其是互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。
本人是一个测试工程师，主要负责接口以及性能方便的压测，目前在一家医疗数据公司任职，既然是做医疗数据，所以主要公司的主要业务就做是医疗软件。
某初创企业的主营业务是为用户提供高度个性化的商品订购业务，其业务系统支持PC端、手机App等多种访问方式。系统上线后受到用户普遍欢迎，在线用户数和订单数量迅速增长，原有的关系数据库服务器不能满足高速并发的业务要求。 为了减轻数据库服务器的压力，该企业采用了分布式缓存系统，将应用系统经常使用的数据放置在内存，降低对数据库服务器的查询请求，提高了系统性能。在使用缓存系统的过程中，企业碰到了一系列技术问题。
分布式数据库和分布式存储是分布式系统中难度最大、挑战最大，也是最容易出问题的地方。互联网公司只有解决分布式数据存储的问题，才能支撑更多次亿级用户的涌入。
原文链接：http://www.itpub.net/2019/06/28/2306/
主要目的是实现数据库读写分离，写操作访问主数据库，读操作访问从数据库，从而使数据库具有更强大的访问负载能力，支撑更多的用户访问。
最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构：照着做，你也能成为架构师》，部分内容比较不错，先做书摘总结，以便加深印象与未来回顾学习。
这篇文章，我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统，他的数据库架构应该如何设计？
看到这个题目，很多人第一反应就是：分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，其不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。 用一个创业公司的发展作为背景引入—— 假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。 天呐！就这种系统，随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期进行快速的业务功能开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。 接着大家就是不停地在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。 如下图所示：
本篇文章是在我看完《从零开始学架构》之后，以架构演变为主线，梳理了一下演变过程中出现的问题以及解决方案，文章中引用了这本书的一些内容和图片
首先需要尽可能的了解优化问题，收集问题期间系统信息并做好存档。根据当前系统问题表现制定优化目标并与客户沟通目标达成一致；通过一系列工具分析系统问题，制定优化方案，方案评审完成后由各负责人员进行实施。若达到优化目标则编写优化报告，否则需要重新制定优化方案。
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。就算有也都是基于某个特定数据库的实例优化，本文涵盖目前市面上所有主流数据库的实例优化（Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦）,按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。
读写分离的基本原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。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（MySQL-Proxy）来提升数据库的并发负载能力这样的方案来进行部署与实施的。
业务分库指的是按照业务模块将数据分散到不同的数据库服务器。例如，一个简单的电商网站，包括用户、商品、订单三个业务模块，我们可以将用户数据、商品数据、订单数据分开放到三台不同的数据库服务器上，而不是将所有数据都放在一台数据库服务器上。这样的就变成了3个数据库同时承担压力，系统的吞吐量自然就提高了。
数据库分片是一种用于提升数据库性能的架构模式，选择正确的分片策略和实施方式对于提高数据库性能和应对大规模数据挑战至关重要。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/756/1.html
今天在和同事聊系统配置的时候，突然联想到一个问题，问题的背景是对于磁盘的使用情况，是希望在独占模式下做到定制化配置还是作为一种统一的配置方式管理，简单来说，就是对于数据库服务器的磁盘配置，是根据磁盘来映射特定的服务器还是把服务器磁盘统一规划起来，用一个统一的分区或者卷来提供服务。
要设计出一套能支撑几十亿人的系统是很困难的。对于软件架构师来说，这一直是一项很大的挑战，但是，从现在开始，看完我的文章，你就会觉得容易很多了。
相信看到这个标题，很多人的第一反应就是：对数据库进行分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，其不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。
本文通过XXX高速公路收费系统（以下简称收费系统），来论述分布式数据库的设计与实现。收费系统是我公司近年来接的较为大型的项目，管理结构为三层结构：公司级、收费中心级、收费站级，各级之间即可独立的完成自身业务，又有自上而下的管理关系。收费中心、收费站均为三层C/S结构，公司级采取B/S结构。该系统的数据库也按照三层来设计，收费站存放本站的所有流水数据，收费中心存放所有数据，公司本部存放查询用汇总数据，收费站与收费中心使用事务复制来同歩数据，而收费中心与公司本部使用快照复制来同歩数据，并且使用分级的方法来测试收费站、收费中心与公司本部之间的数据同歩。 在本项目的开发过程中，我担任了数据库的设计工作。
互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”，第二种方式是“数据库分片”。
1.1 高并发，大流量 1.2 海量数据 存储及管理海量数据，需要大量服务器 1.3 高可用: 7 * 24 小时服务 1.4 用户分布广泛，网络环境复杂 1.5 安全环境恶劣 大型网站几乎每天都被黑客攻击 1.6 需求快速变更，发布频繁 1.7 渐进式发展
开发一个网站的应用程序，当用户规模比较小的时候，使用简单的：一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器，这样的话完全可以解决一部分问题，也可以通过堆硬件的方式来提高网站应用的访问性能，当然，也要考虑成本的问题。
最近经常在自己的测试服务器上部署项目，也开了好几台测试服务器，都是用最简单的LAMP方案来建站的。毕竟是最简单易用的，LAMP即为 Linux、Web 服务器 (Apache)、 数据库服务器 (MySQL / MariaDB) 和 PHP (脚本语言)。由于我使用的都是Ubuntu 16.04的系统，所以我将记录基于Ubuntu16.04的系统中安装LAMP的过程。在这里我将默认你已经安装好Ubuntu 16.04的系统了。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
之前我们讲过架构设计的一些原则，和架构设计的方法论，今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
应用程序自动规模伸缩以适应负载需求确实非常理想，但其中也蕴含着严重的复杂性与潜在风险。 不管大家有没有听说过，最近几年市场上出现了一类极具吸引力的新方案——也就是云服务器。虽然这个名称本身并没有实际意
企业内部自建的Lync Server 2013统一通信平台，在Skype for Business Server 2015发布后，通过就地升级方式已经完成升级，原来后端数据库高可用架构保持不变，仍采用镜像和见证的自动故障转移方式。当要改变后端数据库服务器高可用架构方式，采用AlwaysOn可用性组，如何顺利部署实施呢？且看下文详细的实战部署，阅读后可以顺利改造现有后端高可用架构。
1.请求数量较高，大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据，但是缓存中又没有，此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存，造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题
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