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。
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
在Redis官网中,是这样介绍Redis的: The open source, in-memory data store used by millions of developers as a database, cache, streaming engine, and message broker. 翻译为: 被数百万开发人员用作数据库、缓存、流媒体引擎和消息代理的开源内存数据存储
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
本文讨论了Redis安全问题的起因以及攻击者利用该问题的一些方式。主要内容包括：1. 恶意扫描6379端口（Redis默认端口）；2. 使用redis客户端连接redis服务器，执行redis命令（如del、flushdb、flushall等）清除所有数据；3. 使用“config dir”命令将redis数据备份路径至 /root/.ssh/；4. 使用“config filename”指定RDB（redis定时备份）备份文件名称为authorized\_keys；5. 设置crackit key，将value设置为恶意访问者的公钥；6. 执行bgsave，save动作触发RDB数据备份，将攻击者公钥存储在authorized\_keys。通过这些操作，攻击者可以入侵redis服务器，实现数据泄露和攻击目的。为防止此类问题发生，应采取相应预防措施，如更改默认端口、增加密码验证、不绑定所有网络接口等，以提高系统的安全性。
1 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查询 能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势 关系型数据库的性能非常高，但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途，具体来说它并不擅长以下处理： 大量数据的写入处理。 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 大量数据
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。
更新文章的速度跟不上大家的热情了......,青岛的一场大雪，取暖基本靠抖了。 好勒，现在写正经的。对于优化，这片文章我只说大致思路，不说细节。基础、进阶知识的WiKi我在制作ing...
描述：热键被大量客户端访问，导致大量网络流量集中在一台Redis服务器上，服务器宕机。
数据库的发展从早期的单机数据库，到现在的分布式数据库。在单机数据库时代，所有的数据都存储在单机中，随着计算机技术的发展，开始出现了多台计算机联合处理数据的需求，从而诞生了分布式数据库。
某电子商务公司为了更好地管理用户，提升企业销售业绩，拟开发一套用户管理系统。该系统的基本功能是根据用户的消费级别、消费历史、信用情况等指标将用户划分为不同的等级，并针对不同等级的用户提供相应的折扣方案。在需求分析与架构设计阶段，电子商务公司提出的需求、质量属性描述和架构特性如下： (a)用户目前分为普通用户、银卡用户、金卡用户和白金用户四个等级，后续需要能够根据消费情况进行动态调整； (b)系统应该具备完善的安全防护措施，能够对黑客的攻击行为进行检测与防御； (c)在正常负载情况下，系统应在0.5秒内对用户的商品查询请求进行响应； (d)在各种节假日或公司活动中，针对所有级别用户，系统均能够根据用户实时的消费情况动态调整折扣力度； (e)系统主站点断电后，应在5秒内将请求重定向到备用站点； (f)系统支持中文昵称，但用户名要求必须以字母开头，长度不少于8个字符； (g)当系统发生网络失效后，需要在15秒内发现错误并启用备用网络； (h)系统在展示商品的实时视频时，需要保证视频画面具有1024x768像素的分辨率，40帧/秒的速率； (i)系统要扩容时，应保证在10人●月内完成所有的部署与测试工作； (j)系统应对用户信息数据库的所有操作都进行完整记录； (k)更改系统的Web界面接口必须在4人●周内完成； (l)系统必须提供远程调试接口，并支持远程调试。 在对系统需求、质量属性描述和架构特性进行分析的基础上，该系统架构师给出了两种候选的架构设计方案，公司目前正在组织相关专家对系统架构进行评估。
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。
Java在游戏服务器开发中的应用 随着游戏市场的兴起，特别是网页游戏、手机游戏的崛起，对游戏开发技术的需求越来越多。网络游戏开发是一个庞大的体系，总体来说是客户端与服务器端。客户端是玩家接触的游戏图像显示端，服务器是处理游戏运行中的各种数据，由于一台服务器要支持众多玩家的请求，所以服务器的性能高低决定了同一个游戏的用户数量。 我们公司选择使用Java做服务器开发语言，主要原因是：1.Java是跨平台的，方便部署；2.Java是安全的高级语言，可以提高开发效率；3.Java是面向对象的，代码可以重用；4.Ja
一个程序员很有必要熟悉或者精通一种数据库，MySQL无疑是首选。为什么使用MySQL呢，因为它是开源的，同时具备轻量、简单、稳定和高性能等特点，尤其是其学习成本相对其他数据库，比如Oracle和Sybase更简单，入门更低。MySQL的应用范围从中小型Web网站到大型的企业级应用随处都可见它的身影。 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查
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。
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
这个牛轰轰的神器是布隆这位大牛在 1970 年发明的，是一个二进制向量数据结构，当时专门解决数据查询问题。可以用来告诉你 某样东西一定不存在或者可能存在。
大家好！我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第10个课程了，前面的课程归属小白篇，今天我们就来讲讲大白篇系列——性能优化
责编：乐乐 | 链接：my.oschina.net/u/3772106/blog/1793561
Oracle ：关系型的数据库 ， 端口号：1521 ，收费（学习是免费的，用于商业要授权）19万左右， 每年交服务费 效率高， 安全
数据库专题（一） ——数据库优化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 数据库的优化通常分为三个方面：数据库DML、DQL的优化（即增删改查等SQL语句优化）；数据库设计优化（如索引设置、索引类型、表引擎、冗余字段、主键外键等）；数据库服务器和配置优化（如主从分离、读写分离等）。 根据不同的业务场景，需要进行不同的优化措施。 二、数据库语句优化 程序对数据库的操作，绝大部分来自查询，因此查询的优化至关重要，而大部分情况下，查询的优化在于索引命中率。网络上有很多查询优化的例子，在此主要说几点。
随着计算机系统规模变得越来越大，将所有的业务单元集中部署在一个或若干个大型机上的体系架构，已经越来越不能满足当今计算机系统。同时，随着微型计算机的出现，越来越多廉价的PC机成为了各大企业IT架构的首选，分布式的处理方式越来越受到业界的青睐。本文将介绍分布式架构的发展历史和分布式架构的一些相关概念。
redis是一个非关系型数据库，相对于其他数据库而言，它的查询速度极快，且能承受的瞬时并发量非常的高。所以常常被用来存放网站的缓存，以减少主要数据库（如mysql）的服务器压力。
这个题目我一直在考虑要不要写，因为有一天也许我们彼此会坐在一方小桌的两端，聊聊系统设计，而我这么做有泄题兜底之嫌。不过，考虑到不是所有的读者都会来 TubiTV 这座小庙面试，而这个方面的确是很多朋友的弱项，我就略说几句。 请听题：一个使用 rail（或者 django，或者 express，...）和 MySQL 做的 API 系统，最近流量从 6,000 RPM 激增至 20,000 RPM，整个系统的压力骤升，现在需要在应用层设计一套缓存方案来降低整个系统的负荷。要求是：缓存方案不能在 web 层（包
《Redis设计与实现》读书笔记（十一） ——Redis数据库与键空间 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、redis数据库 redis服务器将所有数据库都保存在redisServer结构里的db数组，数组里面的每个元素都是一个redisDb结构，每个redisDb代表一个数据库。 typedef structredisServer{ //省略其他内容.... redisDb *db; int dbnum; }; 其中，dbnum表示数据库的数量，初始化服务器的时候，会根据此值创建数据库个数。该属性由配
作为后端的程序开发人员，经常听到高并发，但是高并发到底有多高？其实是没有数值定义的
这是我们分布式爬虫系列文章的第三篇文章了，这是最后一篇打基础的文章，在下一篇文章中，我们就会通过一个实战，来彻彻底底教会大家分布式爬虫！
有时候要下个定义挺难的，那么就从具体来说吧。博主曾经在京东工作过，大家都知道京东是个大型网站，这点应该没有异议。那它有哪些特点呢？
在对于爬取数量数量较少时，我们可以将爬虫数据保存于CSV文件或者其他格式的文件中，既简单又方便，但是如果需要存储的数据量大，又要频繁访问这些数据时，就应该考虑将数据保存到数据库中了。目前主流的数据库有关系性数据库MySQL，以及非关系性数据库MongoDB和Redis等。这里我先来讲讲MySQL。
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。
系统：泛指由一群有关联的个体组成，根据某种规则运作，能完成个别元件不能单独完成的工作的群体。
通过之前的文章我们了解到，引入MQ后主要可以解决三个问题：异步、解耦、削峰，小伙伴们可以回顾一下这篇文章什么是消息中间件？主要作用是什么？
线程锁:大家都不陌生，主要用来给方法、代码块加锁。当某个方法或者代码块使用锁时，那么在同一时刻至多仅有有一个线程在执行该段代码。当有多个线程访问同一对象的加锁方法/代码块时，同一时间只有一个线程在执行，其余线程必须要等待当前线程执行完之后才能执行该代码段。但是，其余线程是可以访问该对象中的非加锁代码块的。
(2) 对于使用like的查询，查询如果是’%xx’不会使用到索引。而’xx%’会使用到索引。
集群 小饭店原来只有一个厨师，切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了，厨房一个厨师忙不过来，又请了个厨师，两个厨师都能炒一样的菜，这两个厨师的关系是集群。
我们的互联网客户经常用“秒杀”营销技巧吸引客户的观注，比如秒杀购房优惠券、秒杀汽车使用权等活动。正是巨大的优惠，让很多平常没有需求的客户也集中在一个时间点关注这个营销活动网页，对后台的IT支撑能力带来巨大的挑战。今天我们用实际案例看一看上云后，如何承接秒杀业务。
在分布式集群系统的开发中，线程锁往往并不能支持全部场景的使用，必须引入新的技术方案分布式锁。
高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11，双12，就会产生高并发,如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求，也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被ADC暴击了一样,那伤害你懂得(如果你看懂了，这个说法说明是正在奔向人生巅峰的屌丝。
在数据驱动的Web开发中，经常要重复从数据库中取出相同的数据，这种重复极大的增加了数据库负载。缓存是解决这个问题的好办法。但是ASP.NET中的HttpRuntime.Cache虽然已经可以实现对页面局部进行缓存，但还是不够灵活，此时Memcached或许是你想要的。
高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11、双12、京东618，就会产生高并发。如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求，也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被ADC暴击了一样。那伤害你懂得，如果你看懂了，这个说法说明是正在奔向人生巅峰的屌丝！
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
造成第三条语句执行时间如此长的主要原因就是大量的 OR 语句会导致 SQL 解析非常耗时.
1.SQL语言中数据定义语言DDL中包括哪个语句（A） A、DROP B、DELETE C、select D、grant
Redis是一种内存级数据库，所广播好久没拿v有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。 Redis 内置了 复制（replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务（transactions） 和不同级别的 磁盘持久化（persistence）， 并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动 分区（Cluster）提供高可用性（high availability）。Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。
翻译：为了切合实践的原因，大概三年前redis被创造出来。背景是我通过数据库去尝试做一些重要的事情往往需要读写重载，因此我想着能不能有一个小的虚拟的实例来做这个事情。我的问题在概念上很简单，我们的服务要接受很多的网页请求，这个请求通过一个js来跟踪。我需要去存储最近的n多个视图为每个服务器。并且要将实时的展示给连接在服务上的用户，通过接口的方式，并且要保持一部分历史数据。单一个每秒一千次的峰值的数据加载出现的时候不管我们的数据库服务器是什么，也不管我采用那种负载方式，没有任何方式让我们可怜的的数据库服务经受如此大的压力。而且对于硬件升级来说我无能为力，通过升级硬件去提升性能是不对的方式。最终我的主义就是在内存中创建一个数据库并存储原始类型的数据，并且能处理原始数据类型。能够定时的在队列的两端上pop和push操作，长话短说，根据这个想法我用C语言写了第一版原型，并fock原型添加持久化的特性。redis就这样诞生了。到现在为止三年了，这个项目已经不断发展并有了一些成果，我们现在有了一个强壮的系统，redis2.6刚刚发布，该版本支持集群和高可用特性。redis进入了一个成熟期。在redis生态系统中最显著的进步在我看来是redis社区的用户和贡献者，通过redis.io网站的google小组，github的推广和问题系统，现在已经有上千的人参与到这个项目，他们写redis客户端类库，贡献修复，还帮助其他使用者。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
