我们学习分布式系统,就一定听说过CAP定理,尤其在学习分布式事务时,都是以这个定理作为开场。这个定理起源于柏克莱加州大学的计算机科学家埃里克·布鲁尔在2000年的分布式计算原则研讨会上提出的一个猜想。 在2002年,麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明,使之成为一个定理。
TDSQL分布式实例通过Proxy接口提供和mysql兼容的连接方式,用户通过IP地址、端口号以及用户名、密码进行连接:
MySQL 一直是互联网数据内核的主宰,但是在经历从互联网到企业级的转变中,却是困难重重。然而在 2019年,越来越多的企业级客户开始在业务核心中使用 MySQL 数据库,这是一个标志性的转变,代表 MySQL 打开了更广泛的企业市场,而MySQL的技术变革也正在以更快的步伐去满足更广泛的用户需求。
在 2023 年 10 月 21 日,MySQL 5.7将达到其生命周期的终点(EOL,End of Life)。这意味着Oracle将不再为MySQL 5.7提供官方更新、错误修复或安全补丁。
前几天和一个搞JAVA的朋友聊天,无意中聊到了分布式事务,他们公司的是通过TCC来实现分布式事务的,具体什么是TCC,会在下面的文章中介绍;本文主要介绍MYSQL中基于XA实现的分布式事务;
1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上,以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来,随着数据量的增长,分布式数据库技术也得到了快速的发展,传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储,从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份,并且通过就近访问原则,用户可以就近访问数据库节点,这样就实现
在当今互联网时代,数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据,数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库,但MongoDB比MySQL更为高效,这是为什么呢?
分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上,以上是百度百科的解释,简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败,本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
在开发中,为了降低单点压力,通常会根据业务情况进行分表分库,将表分布在不同的库中(库可能分布在不同的机器上)。在这种场景下,事务的提交会变得相对复杂,因为多个节点(库)的存在,可能存在部分节点提交失败的情况,即事务的ACID特性需要在各个不同的数据库实例中保证。比如更新db1库的A表时,必须同步更新db2库的B表,两个更新形成一个事务,要么都成功,要么都失败。 那么我们如何利用MySQL实现分布式数据库的事务呢?
如今硬件的性价比越来越高,网络传输速度越来越快,数据库分层的趋势逐渐显现,人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题,而是通过分层,让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
随着并发量的不断增加,单机的服务迟早要向多节点或者微服务进化,这时候原来单机模式下使用的synchronized或者ReentrantLock将不再适用,我们迫切地需要一种分布式环境下保证线程安全的解决方案,今天我们一起来学习一下mysql分布式锁如何实现分布式线程安全。
大型国有银行,整体核心的系统都是大机+DB2 这样的传统架构;针对现在的互联网金融业务快速扩张的需求,传统的架构面临着比较大的挑战。
TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP)的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。目标是为用户提供一站式 OLTP (Online Transactional Processing)、OLAP (Online Analytical Processing)、HTAP 解决方案。TiDB 适合高可用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。
众所周知,在 SQL 方面处于顶级的有两个公司,一个是 Oracle,他们已经积累了大量的经验,另一个是谷歌,谷歌 F1 在2012年发布了一篇论文,个人认为它是全球最优秀的 SQL OLTP 数据库。
好雨云帮一周问答集锦 wk11 2017.03.13-2017.03.19 Q:云帮上的mySQL能否用mySQL-front这些软件直接访问?数据如何导入mySQL? A: 可以,需要用户打开外部访问,通过域名、端口,使用mysql客户端链接。 需要注意在打开外部访问后,重启一下mySQL。 数据导入mySQL有两种常用方法: 创建phpmyadmin应用 打开mySQL对外端口,用客户端直接连,首次打开需要重启mySQL Q:如何在云帮上添加PHP组件扩展? A: 扩展可以写到composer.json
0x01.大型网站演化 简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。 集群主要分为:高可用集群(High Availability Cluster),负载均衡集群(Load Balance Cluster,nginx即可实现),科学计算集群(High Performance Computing Cluster)。 分布式是指将不同的业务分布在不同的地方;而集群指的是将几台服务器集中在一起,实现同一业务。分布式中的每一个节点,都可以做集群。 而集群
背景 数据库作为一个非常基础的系统,任何一家互联网公司都会使用,数据库产品也很多,有Oracle、SQL Server 、MySQL、PostgeSQL、MariaDB等,像SQLServer/Oracle 这类数据库在初期可以帮业务搞定很多棘手的事情,我们可以花更多的精力在业务本身的发展上,但众所周知也得交不少钱。 涉及到钱的事情在公司发展壮大以后总是会回来重新审视这个事情的,在京东早期发展的过程中确实有一些业务的数据就是直接存在oracle或者sqlserver中。 后来随着业务的发展以及数据量访问量的
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统,它们各有优劣,适用于不同的场景
MySQL Cluster 是官方推出的基于 NDB(Network DataBase)存储引擎的高可用和可伸缩的分布式数据库系统。
AnalyticDB,是阿里云推出的一款数据库产品,主打海量实时数据分析领域。说其是另类“MySQL”,是因为其兼容MySQL生态,可以像MySQL一样去使用,非常简洁方便。不久前,其还推出单机版规格,颇为惊艳,可以说把大数据的门槛大大降低了。正如上图所表现的,"大数据"这头大象也可以敏捷奔跑起来。假期无事,特针对AnalyticDB新推出的单机版与MySQL,在规模数据下的查询表现做了个对比分析。
分布式数据库,已经进入了全面快速发展阶段,这种发展,是与时俱进的,与人的需求是分不开的,因为现在信息时代的高速发展,导致数据量和交易量越来越大。这种现象首先导致的就是存储瓶颈,因为MySQL数据库,实质上,还是一个单机版本的数据库,而只要是单机,就必然会遇到的一个问题就是存储问题,因为存储是硬需求,而CPU和内存如果不够的话,只是性能不好,并不会直接否定方案或者架构。
MySQL 为我们提供了分布式事务解决方案,在前面的内容中 聊一聊分布式事务的解决方案 提到过 binlog 的同步,其实是 MySQL XA 规范的一个应用,那么 XA 规范是如何定义的,具体又是如何应用的呢?
大型国有银行,整体核心的系统都是大机+DB2这样的传统架构;针对现在的互联网金融业务快速扩张的需求,传统的架构面临着比较大的挑战,主要集中在四个方面:
前两天 GitHub 的博客上发布了一篇题为「Partitioning GitHub’s relational databases to handle scale」[1] 讲述他们如何拆分自己的数据库。相关内容在 Hacker News[2] 上也引起了大家的关注。
Xa主要规定了RM与TM之间的交互,下面来看下XA规范中定义的RM 和 TM交互的接口:
《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。
读写分离与分库分表,分布式事务 MySql存储引擎,建表规范,事务级别,sql优化,读写分离思想等。 了解过读写分离吗? 你说读的时候读从库,现在假设有一张表User做了读写分离,然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理,然后又做了读的处理,这时候数据还没同步到从库,怎么保证读的时候能读到最新的数据呢? 你如何保证系统的稳定性? 答:分布式的链路一般都很长,所以我们首先通过全链路压测,分析整个链路,到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈,那么可以考虑加缓存,读写分离等降低数据库压力,如
MySQL是目前最为流行的开放源码的数据库,随着其性能一直在被优化,安全机制也趋向成熟,更重要的是开源免费这个特点,受到了各大企业的热烈欢迎,近年来在各大榜单稳居第二,随时可能超过Oracle。 来源网络 不仅企业中使用的多,在求职中更是面试重点。 最近后台也经常收到一些正在跳槽的粉丝留言,反馈了一些大厂高频问的面试题,发现数据库优化的知识基本每家公司都会问到。 所以千万不要在求职跳槽中对数据库掉以轻心,很多人拥有大厂梦,却容易在面试中因为MySQL败下阵来,大部分是这两种情况: 很多人平时工作上没机会接
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统,它们各有优劣,适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析:
ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。
今天巡检时突然发现有很多锁等待超时的情况,原以为是一个简单的小事,一查,结果令人深思。
1.掌握HTML,CSS,JavaScript等前端基本技术,并使用JSP,Servlet开发小型网站
为什么采取分区,而不是分表,以及MySQL分区不仅能够提升数据库性能和管理效率,还能有效支持处理大规模数据的需求。
导语:读书是一生的功课,技术人通过读书实现自我提升,学习优秀技术沉淀。TEG读书会本期特邀腾讯金融云专家工程师李海翔、TEG计费平台部专家工程师雷海林、MySQL数据库专家姜承尧,为大家带来数据库方向好书推荐。来看看技术大牛在读什么,国庆遇见好书,愿本期书单助您更专业。 李海翔,腾讯金融云专家工程师,从事分布式数据库TDSQL研发工作。出版著作:《数据库查询优化器的艺术 原理解析与SQL性能优化》、《数据库事务处理的艺术 事务管理与并发控制》,广受好评。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。 理论类
在上一篇文章中,我们知道了,当在集群环境下,synchronized关键字实现的JVM级别锁会失效的。那么怎么解决这个问题呢?我们可以使用分布式锁来解决。本文咱们就来介绍分布式锁基本原理以及不同实现方式对比。
XA,2PC,two-phase commit protocol。 两阶段事务提交采⽤的是 X/OPEN 组织定义的DTP 模型所抽象的
我们经过了一个相对漫长的周期把SQL Server业务迁移到了MySQL分布式架构,整个过程算是跌宕起伏。我来复现一下这个过程。
光大银行也是很有魄力的,拿出了一个重要的业务系统进行一次试点,做了一次这种分布式架构转型的项目。我有过十余年DBA相关的经验,不过之前接触比较多的主要还是传统的商用型数据库,所以能作为这次项目的推进人,也是我个人在这种新的架构下的一次学习的过程。
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。
存储引擎的事务特性能够保证在存储引擎级别实现ACID。而分布式事务则让存储引擎级别的ACID可以扩展到数据库层面,甚至可以扩展到多个数据库之间–这需要两阶段提交实现。MySQL5.0和更新版本的数据库已经开始支持XA事务了。
为了规范分布式事务的管理,X/OPEN 提出了分布式事务处理规范XA协议,XA规范了TM与RM之间的通信接口,在TM与多个RM之间形成一个双向通信桥梁,从而在多个数据库资源下保证ACID四个特性。目前知名的数据库,如Oracle, DB2,mysql等,都是实现了XA接口的,都可以作为RM。
TiDB是 PingCAP公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP)的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,它常被用于存储和管理大量的结构化数据。在面对高并发、大规模数据和高可用性需求时,MySQL的单节点架构可能无法满足要求。为了实现高可用性和扩展性,可以采用MySQL的分布式架构。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
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