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。
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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,
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。
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。
作者:[美]威廉·肯尼迪(William Kennedy)布赖恩·克特森(Brian
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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
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。
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。
数据量的增长其实一直是随着互联网的发展呈现爆发式增长的,因为各种各样的数据都在不断的被原样或者是经过少量的更改和增补后拷贝到互联网的各个角落。为了适应互联网数据的海量增长,在后端和架构意义上而言,数据库的发展也大致经历了「单库单表 -> 主从读写分离 -> 分表分库 -> NoSQL -> NewSQL」这样的过程。
读写分离,作为一种常用的数据库访问优化手段,得到广泛的应用。本文尝试从读写分离的技术实现、适用场景及典型产品等角度,阐述这一技术的整体现状。
先搭建一个mysql集群(一主两从),半同步复制:mysql 半同步复制,三个节点。
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)。
大型网站为了解决大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够。到了数据业务层、数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,特别是数据丢失的话,后果更是不堪设想。这时候,我们会考虑如何减少数据库的连接,下面就进入我们今天的主题。
为了减轻每台MySQL主机的访问压力,还可以对MySQL进行读写分离,实际上,主从复制和读写分离一般就是联合使用的。
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
读写分离是什么?读写分离的作用就不讲了,如果有不了解的同学可以自己去搜索资料进行了解。或者查看我之前的文章读写分离。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说MySQL中间件之ProxySQL(10):读写分离方法论「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
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,是对外提供增删改业务的生产服务器;第二台数据库服务器,主要进行读的操作。
最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于读写分离的教程,颇有收获,总结一下。
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。
配置好了之后,我们可以通过MyCat执行一系列的增删改查的测试,然后过一段时间之后,打开mycat-eye的管理界面,查看mycat-eye监控到的数据信息。
MySQL Router 8.2.0于2023年10月25日正式发行。该版本带来了大家期待已久的读写分离功能。
dble 从 3.20.10 版本开始⽀持单纯的读写分离功能,可以和分库分表功能分开使⽤。
爱可生 dble 团队测试成员,主要负责 dble 需求测试,自动化编写和社区问题解答。人狠话不多。
PS:Alatas: 1.程序不需要管主从配置的具体细节 2.实现原理是 proxy,所以性能上会下降 3.而且需要维护其高可用 4.减少了程序员技能要求 5.只支持 mysql Sharding-jdbc: 1.主从配置在程序中,所以增加了程序员的技术要求 2.实现原理是 jdbc 增强,所以支持任何数据库类型 性能比上面那个强 3.而且不需要维护。 4.Mysql、 Oracle、 sql server
很多开发者可能都没有接触过 MySQL 的架构部署,但是大多数应该都听过集群架构吧。其实 MySQL 集群架构,总结来说一共有好多种,今天我主要总结一下其中常用的 8 种集群架构。
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)。
1、what 读写分离 读写分离,基本的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。
在以前,数据库的集群配置一直很难,难点在于MySQL主从结构的高可用和读写分离。万幸的是,Galera/GR的出现,让整个集群的配置都极大程度地简化了。
一个可以抵抗高并发流量系统的背后必定有一个高性能的数据库集群,就像每一个成功的男人背后总有一个强势的女人一样。数据库集群在部署模式上属于分布式,但是CAP原则却不适用于分布式数据库,具体原因可见之前文章:、
读写分离解决的是,数据库的写操作,影响了查询的效率,适用于读远大于写的场景。读写分离的实现基础是主从复制,主数据库利用主从复制将自身数据的改变同步到从数据库集群中,然后主数据库负责处理写操作(当然也可以执行读操作),从数据库负责处理读操作,不能执行写操作。并可以根据压力情况,部署多个从数据库提高读操作的速度,减少主数据库的压力,提高系统总体的性能。
在互联网项目中,当业务规模越来越大,数据也越来越多,随之而来的就是数据库压力会越来越大。
导读:本文详细介绍了中间件,主要从数据库拆分过程及挑战、主流数据库中间件设计方案、读写分离核心要点、分库分表核心要点展开说明。
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
在应用系统发展的初期,我们并不知道以后会发展成什么样的规模,所以一开始不会考虑复杂的系统架构,复杂的系统架构费时费力,开发周期长,与系统发展初期这样的一个定位是不吻合的。所以,我们都会采用简单的架构,随着业务不断的发展,访问量不断升高,我们再对系统进行架构方面的优化。
首先声明这篇文章不是标题党,这个类库是 FreeSql.Repository,它作为扩展库现实了通用仓储层功能,接口规范参考 abp vnext 定义,实现了基础的仓储层(CURD)。
MySQL复制是一个非常简单而有方便进行架构扩展的功能,可以说是运维必备,我们通过对主从进行不同的组合,可以满足我们相应的需求。 分享目录: 一主一从,高可用 一主一从,读写分离 一主多从,读写分离
在数据库中数据极速增长的情况下,数据库的瓶颈不在于存储,而是计算,即查询。数据量越大,查询的效率越低,对于越复杂的查询语句,其消耗服务器的资源越强,有时甚至不输于死循环。
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统,效果特别的好。因为在这些系统中,每个人看到的内容都是一样的,也就是说,对后端服务来说,每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下,Redis缓存的命中率非常高,近乎于全部的请求都可以命中缓存,相对的,几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
我们可能会采取各种方式去优化,比如之前文章提到的缓存方案,SQL优化等等,除了这些方式以外,这里再分享几个针对数据库优化的常规手段:「数据读写分离」与「数据库Sharding」。这两点基本上是大中型互联网项目中应用的非常普遍的方案了。
我们的项目采用了读写分离的方案:查询和更新的业务走主库,统计相关的功能走从库,从而减少主库的压力。原理如下图所示:
互联网当下的数据库拆分过程基本遵循的顺序是:垂直拆分、读写分离、分库分表(水平拆分)。每个拆分过程都能解决业务上的一些问题,但同时也面临了一些挑战。
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