分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
内容来源:2017 年 12 月 21 日,驻云科技资深架构师翟永东在“云时代企业架构的搭建”进行《云上架构如何实现高性能和高可用》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:2851 | 8分钟阅读 摘要 云上架构需要关注多方面的因素,本次主要讲的是高可用和高性能,从这两方面展开深度的解析如何搭建完善的云上架构。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.im/4sKQd8 云上架构概述 云上搭建架构不单单需要考虑到性能和可用性
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势,但是总会写操作达到瓶颈的时候,导致性能提不上去。
我们都知道,随着业务量的增长,数据量也会随之增加,这个时候就需要关注业务大表,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长,影响业务的可用性,同时导致从库延迟很大,如果业务做了读写分离,导致用户重复操作产生脏数据,例如重复下单。
首先数据库技术发展的基础还是在业务推动的背景下,能够实现相关的技术保障。业务需求的提升必然会在数据量,访问量等方面有更高的要求,而映射到数据库层面就不是简单的扩容和添加资源了,我们有时候更需要弹性,需要快速实现,需要更高的性能。这些都是摆在我们面前的问题,而不仅仅是DBA团队。 所以早期的很多数据库,从一主一从,一主多从的架构,逐步演变到了读写分离,分库分表,然后就是分布式。而同时从很多层面来说,行业内的方案真是百花齐放,记得前几天还和同事聊,说如果对比一下Oracle和MySQL,
作者:[美]威廉·肯尼迪(William Kennedy)布赖恩·克特森(Brian
DRDS 在 TDDL 提供的数据切分和 SQL 路由能力上,强化了分布式查询,事务和水平扩容能力。
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欢迎留言,说出你常用的技术 技术选型 ---- 网关:Nginx、Kong、Zuul 缓存:Redis、MemCached、OsCache、EhCache 搜索:ElasticSearch、Solr 熔断:Hystrix ---- 负载均衡:DNS、F5、LVS、Nginx、OpenResty、HAproxy 注册中心:Eureka、Zookeeper、Redis、Etcd、Consul 认证鉴权:JWT 消费队列:RabbitMQ、ZeroMQ、Redis、ActiveMQ、Kafka ---- 日志收
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0,但Polardb-X 1.0有其自有特色,仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么,当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时,该如何进行数据库选型?怎么样进行数据同步?其中又会涉及到哪些问题呢?
网上对这些数据库介绍有些误导,流传各种说法,比如:流传OB基于MySQL、GaussDB 200/300 和openGauss有啥区别,没办法谁让当前国产数据库太多...
ORACLE数据库既能跑OLTP业务,也能跑OLAP业务,能力是商业数据库中数一数二的。支持IBM小机和x86 PC服务器,支持多种OS。同时有多种数据库架构方案供选择,成本收益风险也各不相同。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,这一节讲述三高架构的另外两个部分切换和扩展,扩展指的是分库分表减轻数据库的压力,同时因为分库分表需要针对节点宕机问题引入了一些优化手段,而切换部分就是讲述节点宕机的切换问题的,最后我们结合复制的主从切换讲述如何搭建一个三高的架构。
不知道大家打开本文,有没有留意文章所在的分类节点:云计算。其实我的本意,是要将微服务跟云架构归类在一起。因为他们都有着一个相同的存在目的:方便扩容!
大家好,我是一哥,Doris成为MPP数据库新贵。Doris起源于百度,致力于满足企业用户的多种数据分析场景,支持多种数据模型(明细表, 聚合表), 多种导入方式(批量), 可整合和接入多种现有系统(Spark, Flink, Hive, ElasticSearch)。
之前做过一个项目,数据库存储采用的是mysql。当时面临着业务指数级的增长,存储容量不足。当时采用的措施是
工作也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践,相对比较零碎,随时补充(附带架构装逼词汇)。
题记 工作也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践,相对比较零碎,随时补充(附带架构装逼词汇)。 俗话说的好,冰冻三尺非一日之寒,滴水穿石非一日之功,罗马也不是一天就建成的,当然对于我们开发人员来说,一个好的架构也不是一蹴而就的。 初始搭建 开始的开始,就是各种框架一搭,然后扔到Tomcat容器中跑就是了,这时候我们的文件,数据库,应用都在一个服务器上。 📷 服务分离 随着系统的的上线
MySQL Fabric具有分片功能,在同一个分片内又可以含有多个数据库,并且由Fabric自动挑选一个适合的作为主数据库,部署成本较高,另外需要应用端来适配改造。
有很多学生及一线的开发人员经常会问我到底是什么技术架构,是不是就是目前在学校的SSH、SSM技术,为了让更多的同行对架构这个词汇有更深刻的理解,我分享一下自己的个人见解。从编程开发到IT教学也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,杨老师并没有接触太多高大上的分布式架构实践,比如淘宝的HSF架构,我个人掌握相对比较零碎,随时补充(附带一些经常会听到的架构高逼格词汇)。
datax内置的enumType数据类型与不同数据库间都有些差异,本文整理出相应的映射关系,在配置自定义json时可以参考做一些类型转换
本文主要针对中小型互联网公司,特别适用于手机APP或者pc的后台架构,基本可以支撑5万日活。本文会对可能用到的相关技术进行技术选型的说明,以及技术的架构介绍。
我们需要给所有前台业务提供统一的账户系统,用来支撑所有前台产品线的用户资产管理,统一提供支持大并发万级TPS、亿级流水、数据强一致、风控安全、日切对账、财务核算、审计等能力,在万级TPS下保证绝对的数据准确性和数据溯源能力。
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大数据技术当中,在海量数据的存储环节,涉及到两个重要的概念,就是分布式数据存储与数据库,稳定高效安全的数据存储,才能为后续的计算分析环节,提供稳固的支持。今天的大数据概念解析,我们来讲讲分布式存储与数据库。
加入中科软已经有了一个年头,从去年实习到今年转正,陆陆续续接触了大概四个项目。有电商类,互联网保险类,也经历过管理系统。幸运的是,这些项目都是从零开始,避免了让我去维护不堪入目的老旧系统。而这么多项目中令我印象最深刻的,就要属上一个电商项目了。这也是我接触到的真正意义的第一个微服务项目,到今天回首去看曾经的这个项目,有很多突破性地尝试,同时不可避免地也踩入了一些坑点,毕竟摸着石头过河。今天想聊聊我对上一个电商项目的反思。 项目简介 准确的说是一个第三方的电商项目,商品来源是由主流电商的http接口提供(目
最近与同行科技交流,经常被问到分库分表与分布式数据库如何选择,网上也有很多关于中间件+传统关系数据库(分库分表)与NewSQL分布式数据库的文章,但有些观点与判断是我觉得是偏激的,脱离环境去评价方案好坏其实有失公允。
ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少。换言之,就是用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。
1.分层开发:解决单体架构容错性差的问题,同时提高了代码的维护性。 2.MVC架构(Web应用程序的设计模式) 3.服务器的部署分离。 特点: 1.MVC分层开发:解决容错性问题。 2.数据库和项目部署分离。 问题: 1.高并发:随着用户访问量的持续增加,单台服务器无法满足用户访问需求。 解决方案: 1.集群
http://mini.eastday.com/mobile/170809003639242.html
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本,在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
随着 DT 时代的来临,数据对于企业经营决策的价值日益凸显,而企业在进行互联网+转型的过程中,如何让数据架构平滑迁移到大数据平台,对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢,请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多,比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等,如果是一个新上线的系统,相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇,一个较老的系统如何平滑迁移到
《MySQL冲冲冲》是由 IMG 社区和爱可生开源社区联合举办的一款专门针对 MySQL 技术话题的节目,以下是第五期的直播内容。
曾几何时,“并发高就分库,数据大就分表”已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经。
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DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
在处理大规模数据库时,为了提高性能和可扩展性,常常需要将一个庞大的数据库拆分成多个小库或小表,这个过程被称为分库分表。拆分键的设计是这一过程中的关键决策,它影响数据的分布、查询效率以及系统的维护成本。本文将探讨如何根据业务需求和数据访问模式选择合适的拆分键,以实现数据库架构的优化,保证系统的高性能和高可用性。
Ping++ 是国内领先的支付解决方案 SaaS 服务商。自 2014 年正式推出聚合支付产品,Ping++ 便凭借“7行代码接入支付”的极致产品体验获得了广大企业客户的认可。
01 高可用 负载均衡(负载均衡算法) 反向代理 服务隔离 服务限流 服务降级(自动优雅降级) 失效转移 超时重试(代理超时、容器超时、前端超时、中间件超时、数据库超时、NoSql超时) 回滚机制(上
Vim允许你在活动工作区中进行多个水平或垂直拆分。下面展示如何拆分Vim。 创建拆分窗口 假设你在 Vim 中打开了一个文件。现在,你希望将工作区拆分为多个窗口,以提高工作效率。让我们来看看如何在Vim中创建拆分窗口。 有两种方法可以拆分 Vim 工作区 - 水平和/或垂直拆分。 垂直拆分窗口 假设你已经在 Vim 中打开了一个文件,并且想要垂直拆分屏幕。 要进行垂直分割,请进入正常模式,然后运行以下命令: :vsplit [file_path] 如果指定文件路径,它将在新拆分的窗口中打开该文件,否则,新拆
第一次重构是重构一个c#版本的彩票算奖系统。当时的算奖系统在开奖后,算奖经常超时,导致用户经常投诉。接到重构的任务,既兴奋又紧张,花了两天时间,除了吃饭睡觉,都在撸代码。重构效果也很明显,算奖耗时从原来的1个小时减少到10分钟。
首先采用Mysql存储千亿级的数据,确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据,只是这个时候性能非常差,项目中大量的实验证明,Mysql单表容量在500万左右,性能处于最佳状态。
2022年5月9日,贵州省大数据发展管理局发布《2022年省级政务云服务统筹保障项目单一来源采购公示》,预算 132576000 元。 货物或服务的说明:依托云上政务云平台向省大数据局指定的贵州省政务部门、企事业单位(提供ECS(弹性云服务器)、RDS(关系型数据库服务)、云磁盘、OSS(对象存储服务)、SLB(负载均衡服务)、DRDS(分布式关系型数据库)、IPv6网关、EIP(弹性IP地址)、裸金属服务器等云资源服务,并不断更新服务内容。 单一来源原因 1、根据《贵州省大数据发展应用促进条例》第二十六条
1、使用datax工具将mysql数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系,主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入,目前支持数据如下图:
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