编辑手记：对于数据库的闪回功能，可能大家都不陌生，那么如何在多租户环境下使用该功能，如果关闭了表空间的闪回功能，会给数据库带来哪些影响？我们一起来学习。 本文来自周四大讲堂内容整理。...随后，当发出FLASHBACK DATABASE 命令时，系统使用闪回日志还原块的前像，然后使用重做数据前滚到所需的闪回时间。 启用闪回数据库的开销取决于数据库的读/写混合工作量。...因为查询不需要记录任何闪回数据，所以工作量的写操作量越大，启用闪回数据库的开销就越高。可以从v$flashback_database_stat查看在一个时间段内数据库闪回日志记录的信息。 ?...结论：是可以做到表空间关闭了闪回功能,而其他的表空间没有关闭闪回功能，将关闭闪回的表空间offline后，可以将数据库闪回到指定的时间点，而数据库闪回后需要将关闭闪回的表空间数据文件recover，并online...是可以做到表空间关闭了闪回功能,而其他的表空间没有关闭闪回功能，将关闭闪回的表空间offline后，可以将数据库闪回到指定的时间点，而数据库闪回后需要将关闭闪回的表空间数据文件recover，并online
背景 同组的一位负责B端Web项目的同事将版本发布到生产环境之后。收到了用户很多投诉，诸如功能很难用、操作流水很繁琐。...产品经理进行分析检讨，判断是因为新旧版本系统用户使用习惯差异太大，且没有兼容原有功能。经过短暂的商议后决定回退版本。 因为是web应用所有直接将服务端的版本包回退到上次发版即可。...解答 当新版本灰度发布表现不佳时，应回滚至旧版本。对于纯粹的Web应用而言，回滚相对简单。主要难点在于用户数据的无缝切换。对于客户端应用，如果期待用户自行卸载新版本另行安装旧版本，成本和流失率都太高。...可以考虑通过快速另行发布新版本，利用升级来“回滚”，覆盖上次灰度发布的修改。...建议 在进行版本迭代升级时，一般数据库不建议删除列，也不建议变更字段的含义，如果需要则优先考虑添加新字段，或者新建表通过外键关联起来，这样升级、回退，都不太会出现太大的问题。
最近在使用 Vue3，所以想针对 Vue3 做一套 indexedDB 的类库，实现客户端缓存数据的功能。...做一个 help，封装初始化的代码 前端数据库和后端数据库对比一下，就会发现一个很明显的区别，后端数据库是先配置好数据库，建立需要的表，然后添加初始数据，最后才开始运行项目。...在项目里面不用考虑数据库是否已经建立好了，直接用就行。 但是前端数据库就不行了，必须先考虑数据库有没有建立好，初始数据有没有添加进去，然后才可以开始常规的操作。...所以第一步就是要封装一下初始化数据库的部分。 我们先建立一个 help.js 文件，在里面写一个 ES6 的 class。..._add(tranRequest) } }) } 首先使用 Promise 封装默认的回调模式，然后可以传递进来一个事务进来，这样可以实现打开事务连续添加的功能。
2）为了解决一致性问题，可以让线程A给Key加锁，因为写操作特别耗时，这种处理方法会导致大量的读请求卡在锁中。...1）负载均衡：是否可以通过加节点的方式来水平分担读请求压力。 2）分片：是否可以通过划分到不同节点的方式来水平分担写压力。...分布式缓存系统上线后，商品详情页的大部分数据存到了Redis中，并且一些数据的读取改为异步请求，优化效果非常明显：打开详情页基本只需要1秒；而后台监控这个详情页的API（从缓存中取数据的那个API），平均响应时长变为...这个方案主要针对读数据请求量大的情况，或者读数据响应时间很长的情况，而不能应对写数据请求量大的场景。也就是说写请求多时，数据库还是会支撑不住。针对这个问题，下一章会给出对应的解决方案。...本文给大家讲解的内容是缓存层场景实战，读缓存，如何更新缓存+缓存的高可用设计+缓存的监控 下篇文章给大家讲解的内容是缓存层场景实战，写缓存，业务场景：如何以最小代价解决短期高频写请求 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编
◆ 如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？...2）为了解决一致性问题，可以让线程A给Key加锁，因为写操作特别耗时，这种处理方法会导致大量的读请求卡在锁中。...1）负载均衡：是否可以通过加节点的方式来水平分担读请求压力。 2）分片：是否可以通过划分到不同节点的方式来水平分担写压力。...分布式缓存系统上线后，商品详情页的大部分数据存到了Redis中，并且一些数据的读取改为异步请求，优化效果非常明显：打开详情页基本只需要1秒；而后台监控这个详情页的API（从缓存中取数据的那个API），平均响应时长变为...这个方案主要针对读数据请求量大的情况，或者读数据响应时间很长的情况，而不能应对写数据请求量大的场景。也就是说写请求多时，数据库还是会支撑不住。针对这个问题，下一章会给出对应的解决方案。
这张图也是很多缓存系统的一个设计模式。 [redis-desing-1.png] 客户端向服务端发送请求。直接去缓存中查询数据。 如果缓存中存在数据，则直接返回给客户端缓存中的数据。...后面文章也是针对如何去实现数据同步进行分析。 更新策略 先缓存后数据库 [redis-desing-3.png] 策略说明 后端发生更新请求，更新对应的Redis缓存。...更新缓存可以直接使用删除操作，也可以指定更新。 如果Redis更新失败则返回客户端信息。 问题分析 该策略能够很明显的看出，在更新MySQL阶段是没问题的。...此时做回滚，在更细过程中，新请求从缓存中得到的是新数据，回滚之后缓存的数据又是旧数据。...该方式适合数据高度一致性的情况，例如后端在发起请求时，客户端就不能进行读操作，直到写操作成功或者失败后释放锁。 使用该方式，需要客户端读代码判断锁情况处理。存在锁则处于等待情况。
这张图也是很多缓存系统的一个设计模式。 ? 客户端向服务端发送请求。直接去缓存中查询数据。 如果缓存中存在数据，则直接返回给客户端缓存中的数据。 如果缓存中不存在数据，则查询数据库。...更新策略 先缓存后数据库 ? 策略说明 后端发生更新请求，更新对应的Redis缓存。在这个过程中可以直接删除，再新写入；也可以采用更新的方式。使用删除相对更为便捷。...如果缓存更新失败，直接返回客户端错误信息。 如果缓存更新成功，则执行更新MySQL操作。 如果MySQL更新失败，则回滚整个更新，包括缓存中的更新操作。...问题分析 该策略能够很明显的看出，在更新MySQL阶段是没问题的。MySQL失败直接返回客户端更新失败，也不需要去操作缓存。 但是当更新缓存时，如果缓存更新失败，但是MySQL中的数据是更新成功了。...该方式适合数据高度一致性的情况，例如后端在发起请求时，客户端就不能进行读操作，直到写操作成功或者失败后释放锁。 使用该方式，需要客户端读代码判断锁情况处理。存在锁则处于等待情况。
A的线程2上线，开始修改数据库，同样的，删除缓存，需要注意的是，这次删除的其实是一个空缓存，没有意义，因为本来线程3那边还没有回源完成 运行着服务B的线程3将读到的由线程1写的那份数据回写进Cache...只需要将canal监听的数据库设置成从库即可，保证在canal推送过来消息时，所有的从库和主库完全一致，不过这只针对一主一从的情况，如果一主多从，且回源读取的从库有多个，那么上述也是存在一定的风险的（一主多从需要订阅每个从节点的...除非回源全部交由binlog消费者来做，不过这本就不太现实，这样等于说服务B没有回源方法了。 针对这个问题，出现概率最大的就是那种写并发概率很大的情况，这个时候伴随而来的还有命中率问题。 六....这个过程看起来也没什么问题，但是某些情况下，根据带进来的参数，在数据库里并不能找到对应的信息，这个时候每次带有这种参数的请求，都会走到数据库回源，这种现象叫做缓存穿透，比较典型的出现这种问题的情况有：...回源限流：如果缓存服务真的挂掉了，请求全打在DB上，以至于超出了DB所能承受之重，这个时候建议回源时进行整体限流，被限到的请求紫自动走降级逻辑，或者直接报错。 十. 热key问题 1.
方式二：覆写RouteLocator的ListgetRoutes（）方法，通过事件刷新机制，从数据库中读取路由配置规则。...● path ：匹 配 路 径 ， 新 建 路 由 的 路 径 匹 配 Patten （ 例如/foo/**），所有发到/foo/**路径下的请求都会转发到这个路由下面。...○ SERVICEURL策略：针对非Eureka上的应用根据配置的URL映射到匹配的URL后端服务上。...这样做的好处是，可以明显提升维护本地路由信息的效 率 。...注意：在网关获取动态路由信息的过程中，使用REST方式通过Admin代理获取路由信息，没有使用网关节点直接去数据库查询路由信息，主要有两个原因： ● 网关如果直接连接数据库，就会产生网关与数据库的强耦合关系
批次库存预占直接由数据库承载。 当大促仓配单量进入爆发期，热点SKU预占请求快速增长，且库存预占请求直达数据库，系统TP99会出现跳点甚至持续升高，严重情况下造成接单超时。...2.3 调优及复压 存储层改造（见 库存中心-库存预占场景 系统架构简图）：经首轮压测及分析，为解决已知性能瓶颈，从数据架构层面，将批次库存预占由数据库直接承载请求压力，升级为由Redis缓存主要承载请求压力...一致性保障（见 库存中心-库存变化监控机制简图） 为确保缓存层与数据库层数据一致性，在缓存命中的情况下，通过建立调度任务或MQ方式异步回写数据库。...在缓存击穿时，通过先读（数据库）后写（Redis）再反馈（API）预占结果，之后异步回写数据库，确保数据一致性。...接入回传应用，在回传订单信息时，会调用仓明细查询接口。 履约状态回传调用峰值 / 接入回传调用峰值 ≈ 1:9，接入回传调用峰值明显偏大，逐步锁定疑点系统（接入回传应用）。
下面针对改bug的经历，做了个简单的分类。...我本来是希望 when 的，在写第一个when的时候头脑还是很清晰的。但是呢，当写第二个的时候就用四肢写代码了，习惯性的打了个return。...} 这里本来的意思针对请求的类型不同进行处理，但是我们在进行对比的时候，用Request的类型和Response的类型进行比较，显然存在问题。...由于我们通常还需进行反方向的转换，所以这里一不小心在“copy"或者直接写的时候搞反了，埋下了祸根。 像这类的问题还有？ SQLite的字段设置为了unique的，但是insert的时候有重复。...而此时绑定Service的回调onServiceConnected（）也是在主线程回调的。前面已经将主线程阻塞了，那么这里永远也无法回调回来。回调不回来，那getInfo()里面就一直wait。
所以用户层出来之后，就直接到了代理层。 我们的请求终于出了浏览器，不容易，一个请求在浏览器有这么多缓存。...小公司你觉得没那么明显，但是对于像BAT这样的量级，对于他们来说很明显，为什么？量级太大，如果技术组件泛滥，那就没法玩了。...比如MemCached我们做数据库读缓存，能不能做到写缓存呢？ 可以做到，但是很少用MemCached写缓存的。...像我们Redis有两个功能，一个是做数据库读缓存，还有一个最重要功能就是存储，很多数据直接写在Redis里，所以Redis不能挂。不能挂就涉及到集群问题，挂了怎么办，Redis集群有哪些种？...Redis做数据库读缓存 ? 首先客户端分片，这是最简单的集群模式，比如说四个Redis你爱写哪儿写哪儿，它会比较灵活，自己可掌控。
针对这种情况，可以将自己的读请求发送到主节点上，查看其他用户信息的请求依然发送到从节点。 二次读取 优先读取从节点，如果读取失败或者跟踪的更新时间小于某个阀值，则再从主节点读取。...单调读 保证用户的读请求都发到同一个从节点，避免出现回滚的现象。如用户在 M 主节点更新信息后，数据很快同步到了从节点 S1，用户查询时请求发往 S1，看到了更新的信息。...接着用户再一次查询，此时请求发到数据同步没有完成的从节点 S2，用户看到的现象是刚才的更新的信息又消失了，即以为数据回滚了。...2.分库分表 读写分离虽然可以明显的提示查询的效率，但是无法解决更高的并发写入请求的场景，这时候就需要进行分库分表，提高并发写入的能力。...4.冷热分离 冷热分离可以说是每个存储产品和海量业务的必备功能，MySQL、ElasticSearch 等都直接或间接支持冷热分离。
短时间内的下单请求数会很多，如果订单信息持久化 部分，不做优化，而是直接对数据库层进行频繁的读写操作，数据库会承受不了，容易成为第一个垮掉的服务，比如下图的所示的常规写单流程： ?...得益于连接池技术，我们可以在链接数据库的时候，不用每次都重新发起一次完整的HTTP请求，而可以直接从池中获取已打开了的连接句柄，而直接使用，这点和线程池的原理差不多。...即使我们都具备了上述的一些优化手段，但是对于写操作的I/O阻塞耗时，在高并发请求的时候，依然容易导致数据库承受不住，容易出现链接多开异常，操作超时等问题。...优点： 用户无需等待订单持久化处理，而能直接获得响应，实现快速下单 持久化处理，采用排队的先来先处理，不会像上面谈到的高并发请求一起冲击数据库层面的情况。 可变性强，搭配中间件的组合性强。...不同的队列实现方式，能直接导致不同的功能，也有不同的优缺点： 一级缓存优点： 一级缓存，最快。无需链接，直接从内存层获取； 如果不考虑持久化和集群，那么它实现简单。
Read: 存储服务收到读请求时，如果命中 cache 直接返回，否则先从 DB 加载，回写到 cache 后返回响应。...只需要将canal监听的数据库设置成从库即可，保证在canal推送过来消息时，所有的从库和主库完全一致，不过这只针对一主一从的情况，如果一主多从，且回源读取的从库有多个，那么上述也是存在一定的风险的（一主多从需要订阅每个从节点的...除非回源全部交由binlog消费者来做，不过这本就不太现实，这样等于说服务B没有回源方法了。 针对这个问题，出现概率最大的就是那种写并发概率很大的情况，这个时候伴随而来的还有命中率问题。 六....这个过程看起来也没什么问题，但是某些情况下，根据带进来的参数，在数据库里并不能找到对应的信息，这个时候每次带有这种参数的请求，都会走到数据库回源，这种现象叫做缓存穿透，比较典型的出现这种问题的情况有：...回源限流：如果缓存服务真的挂掉了，请求全打在DB上，以至于超出了DB所能承受之重，这个时候建议回源时进行整体限流，被限到的请求紫自动走降级逻辑，或者直接报错。
短时间内的下单请求数会很多，如果订单信息持久化 部分，不做优化，而是直接对数据库层进行频繁的读写操作，数据库会承受不了，容易成为第一个垮掉的服务，比如下图的所示的常规写单流程： ?...得益于连接池技术，我们可以在链接数据库的时候，不用每次都重新发起一次完整的 HTTP 请求，而可以直接从池中获取已打开了的连接句柄，而直接使用，这点和线程池的原理差不多。...即使我们都具备了上述的一些优化手段，但是对于写操作的I/O阻塞耗时，在高并发请求的时候，依然容易导致数据库承受不住，容易出现链接多开异常，操作超时等问题。...不同的队列实现方式，能直接导致不同的功能，也有不同的优缺点： 一级缓存优点： 一级缓存，最快。无需链接，直接从内存层获取； 如果不考虑持久化和集群，那么它实现简单。...上述的情况，明显地，只有 3 是需要恢复订单信息的，应对的方案有： 当服务端支付回调接口被第三方支付平台访问时，无法找到对应的订单信息。
MongoDB是一个开源的，基于分布式的，面向文档存储的非关系型数据库，使用JSON风格来存储数据。其也是非关系型数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。...通过以上测试数据和分析说明，给出如下结论： MongoDB读性能优于写性能（吞吐率、稳定性）； MongoDB在TS90上的针对中小数据量的读写，以128线程为最优，对于大数据量的读写，以64线程为最优...【数据库评测报告】第二期：MongoDB的主要内容就是以上这些了（本测试只是针对小规模大数据进行了压力测试，对于大文件的测试以及在集群环境中的性能测试还在酝酿当中），测试在进行过程中由于网络条件、数据库配置等因素的影响...YCSB的包括以下几大特性： 支持常见的数据库读写操作，如插入，修改，删除及读取； 多线程支持，YCSB用Java实现，有很好的多线程支持； 灵活定义场景文件，可以通过参数灵活的指定测试场景； 数据请求分布方式多样...，支持随机、Zipfian以及其他请求分布方式； 可扩展性强，可通过扩展Workload的方式来修改或者扩展YCSB的功能。
对比程序也没发现新旧两库数据有不一致，这时就可认为，新旧两库数据一直保持同步的。 接下来灰度发布把读请求切到新库。期间若初问题，可再切回旧库。...全部读请求都切换到新库后，读写请求就已经都切换到新库，实际的切换已完成。 再稳定一段时间后，停掉对比程序，把订单服务写状态改为只写新库。旧库就可下线。整个迁移过程中，只有这步不可逆。...双写版本的订单服务也就完成了它的历史使命，可以在下一次升级订单服务版本的时候，下线双写功能。 2 实现对比和补偿程序 难度 要对比的是两都在随时变换的数据库中的数据。...没有类似复制状态机这样理论上严谨实际操作还很简单的方法。但还是可根据业务数据实际情况，针对实现对比和补偿，经过一段时间，把新旧两个数据库的差异，逐渐收敛一致。 订单这类时效性强数据，较好对比和补偿。...； 下线对比补偿程序，关闭双写，读写都切换到新库上； 下线旧库和订单服务的双写功能。
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