情况是这样的,有一套测试数据库所在的主机在最近几个月,每个月都会重启一至两次,由于数据库配置了开机自启动,且每次重启时间都比较短暂,便没有得到重视。最近由于测试人员的反馈,每当主机重启后呢会导致大片的测试应用由于断连导致无法使用,每次都需要重启应用才会好。那么我们就需要介入认真排查一下问题所在了,恰巧最近一次的重启时间为 11 月 10 日 18:29 左右,需要针对此问题分析 os 重启原因。
由于业务的扩展或者其他原因,常常会有迁移系统数据库的场景,对于有大量用户7*24小时不间断使用的系统,如何不宕机实现数据库迁移,这是个很有挑战的话题。
nginx+tomcat集群可以实现10万-百万的并发访问量;目前的架构不能承受如此海量的访问,瓶颈还是在数据库,尤其是查询。要想突破数据库的瓶颈,就需要使用缓存技术。
在 Java 开发的海洋中,我们经常会遇到各种各样的异常,它们像隐形的杀手一样,悄无声息地影响着程序的稳定性和性能。今天,我们要深入探讨的是 com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure 这个异常,它通常发生在与 MySQL 数据库交互时。本文将详细分析这个异常的产生原因、运行原理、作用,并总结相关知识点和应用场景。
Slave Server同样是以非阻塞的方式完成数据同步。在同步期间,如果有客户端提交查询请求,Redis则返回同步之前的数据(注意初次同步则会阻塞)。
上语文课,不小心睡着了,坐在边上的同桌突然叫醒了我,并小声说道:“读课文第三段”。我立马起身大声读了起来。正在黑板写字的老师吓了一跳,老师郁闷的看着我,问道:“同学有什么问题吗?”,我貌似知道了什么,蛋定的说了一句:“这段写的真好!我给大伙念念!”,老师还较真了:“你说说看,好在哪里?”,顿时我就无语了,脸黑着望向了同桌了,心想着:“这是个畜生啊!”
业务系统通过一个数据库连接发给MySQL,经过SQL接口、解析器、优化器、执行器,解析SQL语句,生成执行计划,接着由执行器负责执行该计划,调用InnoDB的接口去实际执行。
数据量巨大时,首先把多表分算到不同的DB中,然后把数据根据关键列,分布到不同的数据库中。库分布以后,系统的查询,io等操作都可以有多个机器组成的群组共同完成了。本文主要就是针对,海量数据库,进行分库、分表、负载均衡原理,进行探讨,并提出解决方案。
说明已经监控到slave宕机了,那么,如果我们将3380端口的redis实例启动后,会自动加入到主从复制吗?
另外,主从模式、薪火相传、主机宕机模式,导致ip地址发生变化,应用程序中配置了需要修改对应的主机地址、端口信息。
天天和数据库打交道,一天能写上几十条 SQL 语句,但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗?MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务?....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白?这篇文章就将带你走进 MySQL 的世界,让你彻底了解系统到底是如何和 MySQL 交互的,MySQL 在接受到我们发送的 SQL 语句时又分别做了哪些事情。
如何确保一个方法,或者一块代码在高并发情况下,同一时间只能被一个线程执行,单体应用可以使用并发处理相关的 API 进行控制,但单体应用架构演变为分布式微服务架构后,跨进程的实例部署,显然就没办法通过应用层锁的机制来控制并发了。
defer是延迟语句,当我们打开某些资源,比如说数据库连接资源、文件资源、IO资源的时候,我们在使用完或者是遇到错误之前需要提前返回,否则互造成资源泄露或者是占用系统内存过高的问题,有点类似Java的try...catch...finally,finally后常见的操作是释放资源。总结来说,defer的特性是:
在今天的互联网里,高并发、大数据量、大流量已经成为了代言词,那么我们的系统也承受着巨大的压力,首当其冲的解决方案就是redis。
分布式事务,尤其是使用两阶段提交实现的分布式事务,毁誉参半。一方面,他们可以提供其他方式难以实现的安全保证;另一方面,由于运维复杂、降低性能、承诺过多,他们广受诟病。为了避免分布式事务带来的运维复杂度,很多云服务选择不支持分布式事务。
来源 | 程序员老鬼 正文 1、什么是哨兵 哨兵是对Redis的系统的运行情况的监控,它是一个独立进程,功能有二个: 监控主数据库和从数据库是否运行正常; 主数据出现故障后自动将从数据库转化为主数据库; 2、原理 单个哨兵的架构: 多个哨兵的架构: 多个哨兵,不仅同时监控主从数据库,而且哨兵之间互为监控。 多个哨兵,防止哨兵单点故障。 如果您正在学习Spring Boot,推荐一个连载多年还在继续更新的免费教程:http://blog.didispace.com/spring-boot-learn
PS:除了高级篇之前的docker几个系列还比较接地气,如何将docker和实际的开发中串联起来。让docker真正的接地气。找个项目就开始干!
MQ全称 Message Queue(消息队列),是在消息的传输过程中保存消息的容器。多用于分布式系统之间进行通信。
缓存穿透缓存穿透指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,这样缓存永远不会生效,这些请求都会打到数据库如果有恶意用户使用无数的线程并发访问不存在数据,这些请求都会到达数据库,很有可能会将数据库击垮解决方案缓存空对象思路:用户请求某一个 id 时,redis 和数据库中都不存在,我们直接将 id 对应空值缓存到 redis,这样下次用户重复请求这一 id 时,redis 中就可以命中(命中 null),就不会去请求数据库优点:实现简单,维护方便缺点:- 额外的内存消耗(可以通过添加 TTL 解决)图片-
前阵子参加业务部门的技术方案评审,故事的背景是这样:业务部门上线一个专为公司高管使用的系统。这个系统技术架构形如下图
TRON 的数据还原点checkpoint指的是数据在某一刻建立的一个快照的备份,给内存快照(snapshot)生成一个临时持久化存储。
高可用真是一丝细节都不得马虎。平时跑的好好的系统,在相应硬件出现故障时就会引发出潜在的Bug。偏偏这些故障在应用层的表现稀奇古怪,很难让人联想到是硬件出了问题,特别是偶发性出现的问题更难排查。今天,笔者就给大家带来一个存储偶发性故障的排查过程。
常用的开源数据库:H2,Derby,HSQLDB,MySQL,PostgreSQL。其中H2,HSQLDB类似,十分适合作为嵌入式数据库使用,其它的数据库大部分都需要安装独立的客户端和服务器端。 H2的优势: 1、h2采用纯Java编写,因此不受平台的限制。 2、h2只有一个jar文件,十分适合作为嵌入式数据库试用。 3、性能和功能的优势 H2比HSQLDB的最大的优势就是h2提供了一个十分方便的web控制台用于操作和管理数据库内容,这点比起HSQLDB的swing和awt控制台实在好用多了。 H2和各数据库特征比较
在服务开发中,单机都会存在单点故障的问题,即服务部署在一台服务器上,一旦服务器宕机服务就不可用,所以为了让服务高可用,分布式服务就出现了,将同一服务部署到多台机器上,即使其中几台服务器宕机,只要有一台服务器可用服务就可用。
在分布式计算领域,共识问题是最重要而基础的问题。从表面上看含义很直接:可以粗略的理解为多个节点就某件事达成共识。乍看起来,你会觉得,这有什么难的?但不幸的是,很多系统都因为低估了共识算法的实现难度而问题百出。
Memcached作为一款开源、高性能、分布式内存对象缓存系统,在各种需要缓存的场景都适用。因此,各大公司都需要程序员掌握使用Memcached,那么在面试中面试官会怎么考察应聘者对Memcached的掌握程度呢,今天来盘点一下常考Memcached面试题,希望可以帮助到有面试需求的小伙伴们。
缓存雪崩指的是在某个时间点,缓存中的大量数据同时失效,导致大量请求直接落到数据库上,造成数据库压力过大,甚至引发系统崩溃。
用户的数据一般都是存储于数据库,数据库的数据是落在磁盘上的,磁盘的读写速度可以说是计算机里最慢的硬件了。
又快到一年一度的金三银四了,大家在面试的时候一定被问到过Redis缓存问题吧。可能有些初学者对“缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩”这几个名词感到陌生,或者了解过但是一时半会没办法理解。没关系,希望通过本文可以让你轻松理解这些概念并掌握其解决方案,然后在即将到来的金三银四面试中对你有所帮助。
关于架构的理解有很多人会有误区,认为架构是一个很大的整体框架,像安全架构就是综合所有安全设备的一个框架,其实并不是这样,架构是为了设计系统的元件如何划分、元件之间如何发生相互作用,以及系统中逻辑的、物理的、系统的重要决定抉择,负责不同层次上的逻辑架构、物理架构、系统架构的设计、配置、维护等工作。
为了检测MyCat性能表现以及架构扩展性,设计测试。首先需要编写压力测试代码,程序基于Jmeter,并且封装了JDBC,模拟涅槃项目实际应用的连接方式。测试程序生成基于当前系统时间的随机数,并且保证这个随机数一秒内重复概率为百万分之一。 程序请求必须保证每个分片的请求量是一样的. 测试脚本举例:
一个女人自朋友圈写道:我家老公昨天和别人家的老婆出去旅游,迄今未归,我则被别人家的老公折腾了一天,好累哦!
1. 缓存是什么 1.1. 存储宕机的致命代价 1.2. 数据库性能为什么会下降 1.3. 缓存的类型
两台主机各安装一套数据库软件(Oracle/SQL/Sysbase/)和应用程序,建立主机系统结构的镜像模式。将数据库的系统库、数据库及日 志建立在磁盘阵列提供的硬盘裸设备上,保证了其中任一台主机出现故障时,令外一台的数据库能继续访问数据库,通过主机切换进程的脚本文件实现应用程序的切 换。保证应用业务的服务不停顿,和资料的安全。
本文从目前业界实现Jenkins的高可用的实现方案,分析各方案的优缺点,引入vivo目前使用的Jenkins高可用方案,以及目前Jenkins资源的调度方案的设计实践和目前的落地运行效果。
通常,我们会使用缓存用于缓冲对 DB 的冲击,如果缓存宕机,所有请求将直接打在 DB,造成 DB 宕机——从而导致整个系统宕机。
本节我们将全面了解一下 LevelDB 的各种特性。LevelDB 的开发语言是 C++,考虑到会使用 C++ 语言的同学不是很多,在本节我们将使用 Java 语言来描述 LevelDB 的特性。其它语言栈的同学也不必担心,因为不同语言操纵 LevelDB 的接口 API 都是一样的,使用起来大同小异。
1.7中存在永久代,1.8中没有永久代,替换它的是元空间,元空间所占的内存不是在虚拟机内部,而是本地内存空间,这么做的原因是,不管是永久代还是元空间,他们都是方法区的具体实现,之所以元空间所占的内存改成本地内存,官方的说法是为了和JRockit统一,不过额外还有一些原因,比如方法区所存储的类信息通常是比较难确定的,所以对于方法区的大小是比较难指定的,太小了容易出现方法区溢出,太大了又会占用了太多虚拟机的内存空间,而转移到本地内存后则不会影响虚拟机所占用的内存
2010 年 9 月 23 日,Facebook 遭遇了迄今为止最严重的宕机事件之一,网站关闭了四个小时,情况非常严重。为进行恢复工作,工程师们不得不先让 Facebook 下线。虽然当时的 Facebook 规模还没有现在这么庞大,但仍然有超过 10 亿用户,宕机事件也没能逃过用户的眼睛。人们在推特上抱怨或取笑这次事件:
来源:https://www.oschina.net/news/114051/redis-io-cannot-connect-redis
DBA干了这么多年,一直以来有一个疑惑,那就是从半夜的电话中吵醒时,几乎清一色都是宕机类问题,每次我就忍不住想喊,大早上宕机,让不让人睡觉了。但是抱怨归抱怨,活得干,坑还是得补。这话对于很多DBA来说是感同身受,谁还没大半夜被电脑吵醒过,如果没有,你这DBA生活还真是滋润啊。 当然随着工作的经历增长,我想明白了几件事情,也感谢这些难忘的日日夜夜。 宕机能够刷到存在感 第一个是数据库宕机从技术角度之外有时候还是有一些作用的,那就是很多时候宕机之后大家会深刻感受到DBA的存在,而平素系统稳定了若干
Raft是分布式环境下的一致性算法,它通过少数服从多数的选举来维持集群内数据的一致性。它与RBFT算法名称有点像,然而Raft算法里不能存在拜占庭节点,而RBFT则能容忍BFT节点的存在。Raft非常类似于paxos协议(参见我的这篇文章《paxos算法如何容错的–讲述五虎将的实践》),然而它比paxos协议好理解许多(因为paxos协议难以具体实现,所以zookeeper参考paxos实现了它自己的Zab算法)。同样,Raft有一个用GO语言实现的etcd服务,它的功能与Zookeeper相同,在容器操作系统CoreOS作为核心组件被使用。
先介绍学心理学的时候记住的两个把妹秘籍: 1>巴甫洛夫把妹法:巴甫洛夫的狗的反射试验上学的时候大家都应该学过,天天给狗喂食的时候摇铃,后来不喂食只摇铃狗还是分泌唾液。应用到把妹这个非常有实际意义的事情上面就是:每天给妹子送早晨,等人家形成了习惯,突然不送了,人家就开始觉得不自在了,开始各种想这个男孩纸~~ 2>吊桥效应:在吊桥上,由于危险的情境,人们会不自觉地心跳加快,错把由这种情境引起的心跳加快理解为对方使自己心动,才产生的生理反应,故而对对方滋生出爱情的情愫。 心理学是门很实用的学问吧[偷笑
欢迎关注专栏:Java架构技术进阶。里面有大量batj面试题集锦,还有各种技术分享,如有好文章也欢迎投稿哦。 照例,我们先来一个场景~
现在分布式搜索基本已经成为大部分互联网行业的 Java 系统的标配,其中尤为流行的就是 ES,前几年 ES 没火的时候,大家一般用 solr。但是这两年基本大部分企业和项目都开始转向 ES 了。
今天翻译一篇关于缓存策略的文章,原文标题是Cacheing Strategies and How to Choose the Right One,同事推荐看的,觉得总结的不错,鉴于很多同学都懒得看英文的,所以皮皮就用蹩脚的水平试着翻译一波,如何觉得还凑合,记得点个“在看”,^-^。
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