两个服务器共用一个数据库是指两个服务器通过共享同一个数据库实例来存储和访问数据。这种架构可以提高系统的可靠性、扩展性和性能。
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Oracle的多租户和MySQL,MSSQL的类似,把之前的一个实例对一个数据库的情形(RAC是多个实例对一个数据库)整合成了一个实例下可以挂多个数据库,并且定义为可插拔的,听起来很炫。就像在没有多租户特性之前,Oracle与MSSQL以及MySQL还是有很大的差异,因此对于Oracle的多租户也有一些不同的地方。本文主要描述Oracle 12c多租户架构。
独立数据库 这是第一种方案,即一个租户一个数据库,这种方案的用户数据隔离级别最高,安全性最好,但成本也高。 优点: 为不同的租户提供独立的数据库,有助于简化数据模型的扩展设计,满足不同租户的独特需求; 如果出现故障,恢复数据比较简单。 缺点: 增大了数据库的安装数量,随之带来维护成本和购置成本的增加。 这种方案与传统的一个客户、一套数据、一套部署类似,差别只在于软件统一部署在运营商那里。如果面对的是银行、医院等需要非常高数据隔离级别的租户,可以选择这种模式,提高租用的定价。如果定价较低,产品走低价路线,这种方案一般对运营商来说是无法承受的。 共享数据库,隔离数据架构 这是第二种方案,即多个或所有租户共享 Database,但是每个租户一个 Schema。 优点: 为安全性要求较高的租户提供了一定程度的逻辑数据隔离,并不是完全隔离;每个数据库可以支持更多的租户数量。 缺点: 如果出现故障,数据恢复比较困难,因为恢复数据库将牵扯到其他租户的数据; 如果需要跨租户统计数据,存在一定困难。 共享数据库,共享数据架构 这是第三种方案,即租户共享同一个 Database、同一个 Schema,但在表中通过 TenantID 区分租户的数 据。这是共享程度最高、隔离级别最低的模式。 优点: 三种方案比较,第三种方案的维护和购置成本最低,允许每个数据库支持的租户数量最多。 缺点: 隔离级别最低,安全性最低,需要在设计开发时加大对安全的开发量; 数据备份和恢复最困难,需要逐表逐条备份和还原。 如果希望以最少的服务器为最多的租户提供服务,并且租户接受以牺牲隔离级别换取降低成本,这种方案最适合。
多租户技术(Multi-TenancyTechnology) 又称多重租赁技术:是一种软件架构技术,是实现如何在多用户环境下(此处的多用户一般是面向企业用户)共用相同的系统或程序组件,并且可确保各用户间数据的隔离性。简单讲:在一台服务器上运行单个应用实例,它为多个租户(客户)提供服务。从定义中我们可以理解:多租户是一种架构,目的是为了让多用户环境下使用同一套程序,且保证用户间数据隔离。那么重点就很浅显易懂了,多租户的重点就是同一套程序下实现多用户数据的隔离
作为技术人员,我们都知道:几乎所有的项目,都是由简单到复杂,从单一服务器到集群服务器进行开发。但又有多少人知道这其中的技术原理呢?其实,这并不是那么深奥难懂。那么,就由码先生给您一一道来~ 第一阶段:初始阶段的网站架构 一般来讲,大型网站都是从小型网站发展而来,一开始的架构都比较简单,随着业务复杂和用户量的激增,才开始做很多架构上的改进。当它还是小型网站的时候,没有太多访客,一般来讲只需要一台服务器就够了,这时应用程序、数据库、文件等所有资源都在一台服务器上,网站架构如下图所示: 第二阶段: 应用服务和
本文整理自《大型网站技术架构 核心原理与案例分析》一书,这本书应该算一本很强的内功秘籍,虽然没有实战教学,但是基础理论扎实了是很重要的,书中观点明确,设计的问题域有针对性和全面性,对知识点的广度和深度都进行了拓展,包含了架构设计的方方面面。
一个租户就是一个客户,例如我们开发的产品是给到某个企业使用,那么该企业就是我们的一个租户。
如果有云服务器的话,使用虚拟主机技术可以轻松实现多个域名与文件路径的绑定,但是如果使用的是云虚拟主机呢?
在MySQL的高可用架构中,MHA、MGR等方法现在比较流行,mm+keepalive的方法目前来看是比较老旧的办法,今天对这种办法做一个简单的介绍,题目中写的"纸上谈兵",是因为这个实验我没有做,也不打算做,旨在说明清除原理即可。
开发过SaaS系统平台的小伙伴一定对多租户这个概念不陌生,简单来说一个租户就是一个公司客户,多个租户共用同一个SaaS系统,一旦SaaS系统不可用,那么所有的租户都不可用。你可以这么理解SaaS系统就像一栋大楼,而租户就是大楼里面租办公楼层的公司,平时每家公司做着自己的业务,互不干扰,但是一旦大楼的电梯坏了,那么影响到的就是所有的公司。
Mycat中的概念 数据库中间件 前面讲了Mycat是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而Mycat并没有存储引擎,所以并不是 完全意义的分布式数据库系统。 那么Mycat是什么?Mycat是数据库中间件,就是介于数据库与应用之间,进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数 据进行分片处理之后,从原有的一个库,被切分为多个分片数据库,所有的分片数据库集群构成了整个完整的数据库存储。 如上图所表示,数据被分到多个分片数据库后,应用如果需要读取数据,就要需要处理多个数据源的数据。如果没有数据库中间 件,那么应用将直接面对分片集群,数据源切换、事务处理、数据聚合都需要应用直接处理,原本该是专注于业务的应用,将会 花大量的工作来处理分片后的问题,最重要的是每个应用处理将是完全的重复造轮子。 所以有了数据库中间件,应用只需要集中与业务处理,大量的通用的数据聚合,事务,数据源切换都由中间件来处理,中间件的 性能与处理能力将直接决定应用的读写性能,所以一款好的数据库中间件至关重要。 逻辑库(schema) 逻辑库(schema) 前面一节讲了数据库中间件,通常对实际应用来说,并不需要知道中间件的存在,业务开发人员只需要知道数据库的概念,所以 数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。 在云计算时代,数据库中间件可以以多租户的形式给一个或多个应用提供服务,每个应用访问的可能是一个独立或者是共享的物 理库,常见的如阿里云数据库服务器RDS。 逻辑表(table) 逻辑表 既然有逻辑库,那么就会有逻辑表,分布式数据库中,对应用来说,读写数据的表就是逻辑表。逻辑表,可以是数据切分后,分 布在一个或多个分片库中,也可以不做数据切分,不分片,只有一个表构成。 分片表 分片表,是指那些原有的很大数据的表,需要切分到多个数据库的表,这样,每个分片都有一部分数据,所有分片构成了完整的 数据。 例如在mycat配置中的t_node就属于分片表,数据按照规则被分到dn1,dn2两个分片节点(dataNode)上。
流媒体服务器系统可以通过网络为用户提供视频直播、点播服务,在用户量较小的情况下,可以通过单台流媒体服务器为用户提供直播或点播等服务。随着用户量的迅速上升和用户区域的扩大,单台流媒体服务器的服务能力已经无法满足大并发的需求。因此,我们迫切需要有其他流媒体服务器来分担单台流媒体服务器的服务压力。在此环境的影响下,TSINGSEE青犀视频提供了基于旗下各个视频平台的集群技术方案。
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而 Mycat 并没有存储引擎,所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
很多小伙伴工作很长时间了,对于MySQL的掌握程度却仅仅停留在表面的CRUD,对于MySQL深层次的原理和技术知识了解的少之又少,随着工作年限的不断增长,职场竞争力却是不断降低的。很多时候,出去面试时,被面试官吊打的现象成了家常便饭。
数据库(DATABASE)是一个数据集合,Oracle数据库都将其数据存放在数据文件中。在物理结构上,Oracle数据库必须的3类文件分别是数据文件、控制文件和联机Redo日志文件。在逻辑结构上,Oracle数据库由表空间、段、区和块组成。数据库名称由DB_NAME来标识。
来源:http://blog.jobbole.com/96035/ 伯乐在线 - HollisChuang 大型网站的挑战主要来自庞大的用户,高并发的访问和海量数据,任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户,问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。 本文内容大部分来自《大型网站技术架构》,这本书很值得一看,强烈推荐。 大型网站系统的特点 高并发,大流量 需要面对高并发用户,大流量访问。Google 日均 PV 35 亿,日 IP 访问数 3 亿;腾讯 QQ 的最大在线用户数
摘要: 大型网站的挑战主要来自庞大的用户,高并发的访问和海量数据,任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户,问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。
上篇文章讲了一些高并发相关的知识,相信大家对高并发有些简单的认识。说到高并发,往往离不开分布式系统。人们经常将两者拿来一起讨论,因为高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。可以这么说,目前应用商城上很多社交应用,网络游戏的后台服务都是分布式服务。那具体什么催生出今天的分布式系统呢?文章的主要内容是讲讲大型网站的服务架构演变。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
作者:王克锋 出处:https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时,单库单表即可支撑。当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时,就要考虑分库分表。 1.1 分库分表相关术语 读写分离: 不同的数据库,同步相同
如何打造一个高可用、高性能、易扩展、可伸缩且安全的应用系统?相信这是困扰着无数开发者的难题,在这里我们以一个网站为例,来讨论一下如何做好大型应用系统的架构设计。
每个女孩都是天使,每个女孩都美丽芬芳。在这个特别的日子里,温馨的女人节骄傲的向我们走来,祝女神节日快乐!
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而 Mycat 并没有 存储引擎,所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
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SaaS交付模式正越来越受到人们的认可。软件企业通过应用SaaS化将会变得更加敏捷、更快速地响应市场需求并且可以通过共享基础设施降低运营成本。然而,现实情况是目前很多企业在传统应用方面已经进行了大量的投资,完全抛弃传统应用,重新开发标准意义上的SaaS化应用,则意味着既有投资的大量浪费。那么,我们是否可以找到一种方法,在尽量少的改变现有应用,保护既有投资的前提下进行应用的快速地SaaS化呢?
1)旅游景点;很多人去过故宫,每逢节假日都会迎来人流高峰,为了维护秩序和安全,每天限定售票数量
Android开发中常用的数据存储 Android之数据存储 Android——SharedPreferences存储数据方式 Android Android数据库存储 1,Android数据库Realm实践 2,SQLite android中的数据库操作 - Winiex's Blog - 博客频道 - CSDN.NET 数据类型 sqlite3中的数据类型 - 柯大侠 - 博客园 查询: sqlite3查询表中最后一条记录 - xc889078的专栏 - 博客频
SQLite 数据库,是一个非常轻量级自包含(lightweight and self-contained)的DBMS,它可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
多租户技术(Multi-TenancyTechnology)又称多重租赁技术,用于实现如何在多用户的环境下共用相同的系统或程序组件,并且仍可确保各用户间数据的隔离性。 具体的多租户隔离技术有多种,数据库通常有如下三种。 1. 独立数据库 这是第一种方案,即一个租户一个数据库。这种方案的用户数据隔离级别最高,安全性最好,但成本也高。 优点:为不同的租户提供独立的数据库,有助于简化数据模型的扩展设计,满足不同租户的独特需求;如果出现故障,则恢复数据比较简单。 缺点:增大了数据库的安装数量,随之带来维护成本和购置
随着时间和业务的发展,数据库中的数据量增长是不可控的,库和表中的数据会越来越大,随之带来的是更高的磁盘、IO、系统开销,甚至性能上的瓶颈,而一台服务的资源终究是有限的,因此需要对数据库和表进行拆分,从而更好的提供数据服务。
本期的用户故事,有幸邀请到云开发的资深用户分享使用云开发过程中的使用秘诀,以及背后的故事。(文末有彩蛋)
保险行业升级测试工作较多,此为行业背景。从客户甲了解到,他所在的DBA团队一方面要承担数据库日常维护工作,另一方面也要为业务部门提供测试数据库。除去生产环境的日常维护,以下几项工作耗费较多精力:
ASM是Automatic Storage Management(自动存储管理)的缩写。ASM是一个集成的高性能的文件系统和卷管理器。Oracle将所有的存储分为disk groups,我们只需要管理这些disk groups,而不用去管具体的数据文件,也就是所谓的Oracle自动存储管理ASM。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者:飘扬的红领巾 摘自:http://www.cnblogs.com/leefreeman/p/3993449.html 前言 一个成熟的大型网站(如淘宝、天猫、腾讯等)的系统架构并不是一开始设计时就具备完整的高性能、高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,业务功能的扩展逐渐演变完善的,在这个过程中,开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化,就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。所以成熟的系统架构是随着业务的扩展而逐步完善的,并不是一蹴而就;不
本文实例讲述了php实现多站点共用session实现单点登录的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
提到状态,我们总是伴随着可变的、并发、隔离和作用域等词语,精确定义如下:状态是有关存储信息的技术名词,任何一个时间程序能够立即访问到。简单地说,状态是一种可能被行为操作改变的数据,是一种可变的纯数据。
在多年的摸鱼工作中,从前台导出大文件的需求遇到过不少,但是将大文件从前台导入后台数据库的需求还真没遇到过,毕竟MySQL服务器权限在手,source执行导入所有,区区十万行、几秒斩于马下。也不用考虑网络延迟、程序效率的问题。
这些设置是用于调整操作系统的资源限制,特别是用于管理用户进程的文件描述符和堆栈大小。具体解释如下:
mvc简介 m:model 模型层service层和dao层和实体类层 v:view 视图层jsp页面 c:controller 控制层servlet
时至今日,“虚拟化”,“云”等名词早已耳熟能详,其提供的特性:将服务器物理资源抽象成逻辑资源,可以将一台服务器变成几台甚至上百台虚拟服务器;将CPU、内存、磁盘、I/O硬件抽象化,变成可以动态管理的“资源池”,可以提高硬件资源整合密度, 减低成本,简化系统管理,提升工作效率。
一个成熟的大型网站(如淘宝、天猫、腾讯等)的系统架构并不是一开始设计时就具备完整的高性能、高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,业务功能的扩展逐渐演变完善的,在这个过程中,开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化,就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。所以成熟的系统架构是随着业务的扩展而逐步完善的,并不是一蹴而就;不同业务特征的系统,会有各自的侧重点,例如:淘宝,要解决海量的商品信息的搜索、下单、支付,例如腾讯,要解决数亿用户的实时消息传输,百度它要处理海量的搜索请求,他们都有各自的业务特性,系统架构也有所不同。尽管如此我们也可以从这些不同的网站背景下,找出其中共用优化的技术,这些优化技术和手段广泛运用在大型网站系统的架构中,下面让我们来认识这些优化性能的技术和手段。
分布式事务之前先简单介绍下介于本地事务和分布式事务之间的两个事务:全局事务(Global Transactions)和共享事务(Share Transactions)的原理与实现。
最近几年,随着云计算相关技术的发展,各种不同类型的云层出不穷,服务越来越多不同类型的企业业务,传统企业也渐渐开始探索上云的道路。在云上,作为业务最核心的数据库,相比之前的传统方案会有哪些变化呢?
稍大一些的网站,通常都会有好几个服务器,每个服务器运行着不同功能的模块,使用不同的二级域名,而一个整体性强的网站,用户系统是统一的,即一套用户名、密码在整个网站的各个模块中都是可以登录使用的。各个服务器共享用户数据是比较容易实现的,只需要在后端放个数据库服务器,各个服务器通过统一接口对用户数据进行访问即可。但还存在一个问题,就是用户在这个服务器登录之后,进入另一个服务器的别的模块时,仍然需要重新登录,这就是一次登录,全部通行的问题,映射到技术上,其实就是各个服务器之间如何实现共享 SESSION 数据的问题。
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