MySQL主从复制(Master-Slave)也叫AB复制，Mysql作为目前世界上使用最广泛的免费数据库，相信所有从事系统运维的工程师都一定接触过。但在实际的生产环境中，由单台Mysql作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的，无论是在安全性，高可用性以及高并发等各个方面。因此，一般来说都是通过主从复制（Master-Slave）的方式来同步数据，再通过读写分离（MySQL-Proxy）来提升数据库的并发负载能力这样的方案来进行部署与实施的。
****简介**** ---- ****安装MySQL**** 安装mysql就不必多说了 #server $sudo apt-get install mysql-server #client $sudo apt-get isntall mysql-client 但是得注意的就是主从mysql的版本最好一致。【推荐版本相同】 ---- ****MySQL主服务器开启远程连接**** 不必浪费时间，直接参考下篇此文章的详细说明 MySQL开启远程连接 ---- ****服务器信息sameple****
我们用的在这篇文章《在CentOS上使用Nginx和Tomcat搭建高可用高并发网站》使用的只有一个MySQL数据库。
最近在梳理数据库集群的相关操作，现在花点时间整理一下关于mysql数据库集群的操作总结，恰好你又在看这一块，供一份参考。本次系列终结大概包括以下内容：多数据库安装、mycat部署安装、数据库之读写分离主从复制、数据库之双主多重、数据库分库分表。每一个点，有可能会对应一篇或者多篇文章，由于还要继续上班工作，所以本系列分享预计持续时间需要10天左右，有兴趣的您可以持续关注。我是一个菜鸟，如果写的不好的地方，望多多指点和包涵。
关于MySQL数据库的主从复制，网上相关文章多数是基于Linux环境，笔者曾有 实施过Windows环境下MySQL数据库的主从复制。以下文章为笔者实施过程的原始记录，给需要的朋友参考，原创不易，你的点赞是我写作的动力，十分感谢！
最近系统（基于SpringCloud+K8s）上线，运维团队早上8点左右在群里反馈，系统登录无反应！我的第一反应是Mysql数据库扛不住了。
笔者在《MySQL数据库实现主从复制》这一篇文章中有提到读写分离这个技术，这个技术时基于主从复制之后的一种技术。在数据库主从复制中，一个主数据库有一个或者多个从数据库，我们可以对主数据库进行写入操作（insert，delete，update），对一个或者多个从数据库进行读取操作（select）。这个的操作方式，就是大量的查询请求也会分布到各个从数据库上，达到负载均衡，比如3个从数据库，有9条查询请求，那么每一个从数据库只要处理3条查询请求就可以了，大大减少了数据库的查询压力。
这段时间单位安排了一个项目，需求方要求不能用Oracle，必须用开源的MySQL。这可真出了个难题，主要是我不用MySQL好多年。单位dba又是Oracle方向的而且在歇产假，所以只能自己上阵了。
之前部署了Mysql主从复制环境（Mysql主从同步(1)-主从/主主环境部署梳理），在mysql同步过程中会出现很多问题，导致数据同步异常。 以下梳理了几种主从同步中可能存在的问题: 1）slave运行过慢不能与master同步，也就是MySQL数据库主从同步延迟 MySQL数据库slave服务器延迟的现象是非常普遍的，MySQL复制允许从机进行SELECT操作，但是在实际线上环境下，由于从机延迟的关系，很难将读取操作转向到从机。这就导致了有了以下一些潜规则：“实时性要求不高的读取操作可以放到slave服
一、简介 在实际生产中，数据的重要性不言而喻，因此考虑到数据的重要性比如单点故障导致后端数据库奔溃，或者后端数据库访问压力过大等，mysql数据库做主从非常有必要，减轻后端数据库压力，主服务器负责读写
不停库不锁表在线主从配置 http://seanlook.com/2015/12/14/mysql-replicas/ MySQL之间数据复制的基础是二进制日志文件。一台MySQL数据库一旦启用二进制日志后，其作为master，它的数据库中所有操作都会以“事件”的方式记录在二进制日志中，其他数据库作为slave通过一个I/O线程与主服务器保持通信，并监控master的二进制日志文件的变化，如果发现master二进制日志文件发生变化，则会把变化复制到自己的中继日志中，然后slave的一个SQL线程会把相关的
云原生数据库TDSQL-C作为腾讯云架构平台部核心数据库产品之一，致力于为云上ToB用户和公司自研业务提供集高性能、低成本、大存储、低延迟、秒级扩缩容、极速回档、Serverless化七大特性于一体的企业级数据库服务。本文将给大家分享《TDSQL-C （原CynosDB）容灾的实践和探索》，主要内容有以下三个方面：
MySQL主从复制是一个异步的复制过程，底层是基于Mysql数据库自带的 二进制日志 功能。
云数据库CDB本身已经是主从架构，不过很多用户还是希望通过自建mysql实现和云数据库cdb实现主从同步，这时候用户就可以自己在云服务器CVM上部署从库，下面是部署步骤 ：
有使用过腾讯云数据库CDB for MYSQL的用户都知道，腾讯云数据库MYSQL高可用版本身已经是主从架构，不过很多用户还是希望通过自建mysql服务用于和云数据库CDB实现主从同步，这时候用户就可以自己在云服务器CVM上部署从库，为数据安全提供一层保障；
以下文章来源于鹅厂架构师 ，作者TDSQL-C 云原生数据库TDSQL-C作为腾讯云架构平台部核心数据库产品之一，致力于为云上ToB用户和公司自研业务提供集高性能、低成本、大存储、低延迟、秒级扩缩容、极速回档、Serverless化七大特性于一体的企业级数据库服务。本文将给大家分享《TDSQL-C （原CynosDB）容灾的实践和探索》，主要内容有以下三个方面： 1 云原生数据库和传统数据库的架构对比 2 MySQL数据库的容灾部署模型 3 TDSQL-C 异地容灾系统的实践 云原生数据库和传统数据
MySQL主从复制是MySQL数据库中的一种高可用性和扩展性解决方案，可以将数据从一个MySQL服务器实例复制到另一个MySQL服务器实例，实现数据的自动同步。在本文中，我们将讨论MySQL主从复制的原理、配置方法和注意事项。
在前面基础功能实现的过程中，我们后台管理系统及移动端的用户，在进行数据访问时，都是直接操作数据库MySQL的。结构如下图：
关于数据同步的方式有很多种，现在有一个场景需要将mysql数据库的数据主动同步到我们的工程中，并且能再mysql数据库客户端更改某一行的数据也能将数据同步到另一个数据库或者工程中，对于这种场景的使用我们应该怎么去实现呢？
MySQL集群具备高可用、可扩展、以管理、低成本的特点。生产环境中MySQL部署会使用Mysql 主从架构或Mysql双主互备架构。同时采用keepalived来实现mysql的自动故障切换。两台Mysql服务器互为主从，但同一时刻只有一个Mysql服务器可读写，另一个Mysql服务器只能进行读操作，保证数据的一致性。MySQl主主同步就是两台机器互为主的关系，在任何一台机器上写入都会同步至备端。
Hi,各位热爱技术的小伙伴您们好，好久没有写点东西了，今天写点关于mysql主从同步配置的操作日志同大家一起分享。最近自己在全新搭建一个mysql主从同步读写分离数据库简单集群，我讲实际操作步骤整理分享处理，希望对在学习路上的你有所以帮助，当然如果是你是老鸟，写的不好的地方，多多包涵。废话不多说，言归正传，直入主题。
Mysql为了解决这个风险并提高复制的性能，将Slave端的复制改为两个进程来完成。提出这个改进方案的人是Yahoo!的一位工程师“Jeremy Zawodny”。这样既解决了性能问题，又缩短了异步的延时时间，同时也减少了可能存在的数据丢失量。当然，即使是换成了现在这样两个线程处理以后，同样也还是存在slave数据延时以及数据丢失的可能性的，毕竟这个复制是异步的。只要数据的更改不是在一个事物中，这些问题都是会存在的。如果要完全避免这些问题，就只能用mysql的cluster来解决了。不过mysql的cluster是内存数据库的解决方案，需要将所有数据都load到内存中，这样就对内存的要求就非常大了，对于一般的应用来说可实施性不是太大。
在MySQL数据库中，在进行数据迁移和从库只读状态设置时，都会涉及到只读状态和Master-Slave主从关系设置, 以下针对real_only只读属性做些笔记记录:
洪嘉铭，就职于世纪证券信息技术部，目前负责运维、监控系统的相关架构设计、开发工作。对操作系统、网络编程、服务器后台架构有丰富实践经验。
备注： 这一我在去年国庆节期间，整理的整个19年，学员的面试遇到的问题，整理出来之后发给后期的学员，让他们做参考和学习，看看公司会面试哪些问题。
昨天12月2日，MySQL团队放了一个大招——MySQL Database Service with Analytics Engine。这是个什么东西？先看看官网的宣传图片。
在企业网站中，后端MySQL数据库只有一台时，会有以下问题： 遇到单点故障，服务不可用 无法处理大量的并发数据请求 数据丢失将会造成很大损失
定时任务是我们开发、运维人员经常用到的，比如cron,job,schedule,events scheduler等都是为了方便我们重复执行某项工作而无需人工参与而设计，这里我要说的是MySQL数据库本身的定时任务，即events scheduler的风险案例。
这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。
作为《手撕MySQL》系列的第三篇文章，今天讲解使用 bin log实现主从复制的功能。主从复制也是MySQL集群实现高可用、数据库读写分离的基石。因为是系列文章，上一篇文章中（传送门）我们已经介绍了在MySQL中查看 bin log的相关状态以及文件信息，并且借助 bin log（二进制日志）实现数据恢复的案例。因此在这篇文章中如有涉及相关知识，将不再赘述。
上周五面试了字节的第三面，深感数据库知识的重要，我也意识到在平时的学习中，自己对于数据库的学习较为薄弱。甚至在有过一定实习经验之后，依旧因为开发分工的原因，对数据库方面的知识掌握依旧不多。我也相信，很多人对MySQL的 索引、 日志、 多版本并发控制、 ACID等等都只停留在八股文的阶段。
最近免费试用了一下云服务器，然后在两台服务器上安装了Mysql并搭建了主从同步数据库。mysql数据库的安装，大家可以去查看我的另一篇博客文章，下面为大家介绍搭建步骤及原理。原理 my
前言 最近免费试用了一下云服务器，然后在两台服务器上安装了Mysql并搭建了主从同步数据库。mysql数据库的安装，大家可以去查看我的另一篇博客文章，下面为大家介绍搭建步骤及原理。 原理 mysql主节点即master节点在每次对数据库执行操作后会将操作写入到本地的二进制日志(binary log)中，从节点slave会使用I/O Thread线程去监听和读取主节点的binary log数据，如果有修改，则更新自己的Relay log日志，然后使用SQL thread线程将Relay log
主从复制，是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，称为从数据库；主数据库一般是准实时的业务数据库。
grant select on wg_dp.* to ‘wgdp’@’%’ IDENTIFIED BY ‘weigou123’;
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
SQL是Structured Query Language的缩写，它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
本MySQL模板采集数据使用mysqladmin/mysql命令连接数据库，并将获取的数据写入本地文件，然后通过Zabbix agent(active)方式获取各监控项的数据。在Zabbix自带的基础模板上进行升级，指标更完善，性能更好
大型应用服务器在写数据的时候，访问主数据库，主数据库通过主从复制机制将数据更新同步 到从数据库，这样当应用服务器读数据的时候，就可以通过从数据库获得数据。
最近成功中标一个国内重大酒业集团的公有云项目，因客户自身的IT人员紧张，客户提出要求将应用、数据库的迁移上云作为中标方的服务内容之一。以前，经常接触的政企云项目，一般由服务商配合客户完成迁移方案的拟定，服务商将云资源分配好，由客户自身的厂商完成应用、数据库的迁移。厂商一般进行应用、数据库的重新部署，虽然这种方法较繁杂，但也是最稳妥的一种迁移方式。
然后set global sql_slave_skip_counter = 1;跳过一步错误
MySQL 主从复制是指数据可以从一个MySQL数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。
MySQL是一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它在许多应用程序中扮演着关键角色。然而，随着数据量和访问量的增加，需要采取进一步的措施来优化性能、提高安全性以及实现高可用性。本文将深入探讨如何在MySQL数据库中进行进阶实战，以满足这些需求。
声明： 如果您有更好的技术与作者分享，或者商业合作； 请访问作者个人网站 http://www.esqabc.com/view/message.html 留言给作者。 如果该案例触犯您的专利，请在这里：http://www.esqabc.com/view/message.html 留言给作者说明原由， 作者一经查实，马上删除。
今天我们是用二进制安装包进行布署MySQL数据库服务，其它方式的安装布署方法请参考前面的文章
开源数据库中有一堆冤家，我想大家都知道，那就是MySQL与Postgre SQL。两个派系的恩怨情仇从何而来，今天我们将从非技术的角度来进行分析。 本文仅代表个人观点，如有不同意见欢迎交流。 说明：本文主要的关注点，是MySQL与PostgreSQL的非技术比较。 简单评价 MySQL流行较多，PostgreSQL功能更全面。其主要原因是，MySQL很早的时候，就支持主从复制，在互联网起步（2000年后第一次互联网大潮）的时候，被广泛使用。PostgreSQL到2010年左右才首次支持主从复制，无法作为互
大型网站为了软解大量的并发访问，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。
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