大多数人都很清楚,在高并发的时候,如果所有的数据库操作都只通过一台数据库来操作,那数据库很大程度可能出现宕机,而宕机就有可能导致数据丢失,造成不良后果。所以在并发量高的情况下一般会使用主从同步来实现读写分离。本篇文章主要就是围绕主从同步实现读写分离这个主题去讲解。我们其实在Redis专题中也有提到过主从同步的概念,现在我们可以先看下主从同步和读写分离的具体概念。
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:
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
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;
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。
MySQL主从复制是一种常见的高可用性解决方案,它可以实现数据的备份和读写分离,提高系统的可用性和性能。下面是一个简要的MySQL主从复制部署文档,包括几个主要步骤。
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。
选择合适的控制器 k8s 的核心之一控制器(deployment(适合无状态的控制器)、StatefulSet(适合有状态的控制器)) deployment的特性: deployment创建的Pod是无状态的,当挂在Volume之后,如果该Pod挂了,由于是无状态的,Pod挂了的时候与之前的Volume的关系就已经断开了,新起来的Pod无法找到之前的Pod。但是对于用户而言,他们对底层的Pod挂了没有感知,但是当Pod挂了之后就无法再使用之前挂载的磁盘了。 备:如果deployment创建的pod挂载volume时,如果后端使用nfs或者ceph,重启pod数据也不会丢失的 简单理解:deployment的pod是无状态的,Pod挂了之后无法使用之前挂载的磁盘,ip也会丢失。
答: 当我们在 4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时,大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。但是当服务的用户量远超这个量的时候,并且读的量大于写数据的量的时候,那我们解决的办法之一就是将数据库进行主从读写分离。
高可用性的背景是因为数据库系统作为应用的核心基础设施,一旦发生故障将会对整个应用系统造成严重影响甚至导致系统瘫痪,因此保证数据库系统高可用性对于确保应用系统的稳定运行至关重要。
依据一些云厂商的 Benchmark 的结果,在 4 核 8G 的机器上运行 MySQL 5.7 时,大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。这时,运营负责人说正在准备双十一活动,并且公司层面会继续投入资金在全渠道进行推广,这无疑会引发查询量骤然增加的问题。那么当查询请求增加时,应该如何做主从分离来解决问题。
在实际的开发环境中,数据的重要性不言而喻,每一个数据都是有其价值的,提供安全可靠的数据保障是技术与运维部门的职责所在;为了保障数据的安全性,大多数的开发都采用了数据库的主从复制,其中MySQL集群主从复制也是保障MySQL数据库数据安全的一道坚不可摧的防线。
随着数据量的增大,读写并发的增加,系统可用性要求的提升,单机 MySQL 出现危机:
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前几天发了《Galera,MySQL主从之外的另一种选择》之后,很多朋友在评论里留言:
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。
之前写过一篇文章介绍 sandbox 快速部署 不同版本的 MySQL 测试环境的文章,这两天测试8.0 的最新版本,使用sandbox的时候软件做了提示,sandbox已经不再维护而是推荐使用 dbdeployer 来部署。
根据云厂商Benchmark结果,4核8G机器运行 MySQL 5.7 时,可支撑TPS 500,QPS 10000。 但随着数据量的增大,读写并发的增加,系统可用性要求的提升,单机 MySQL 出现危机:
时值双十二之际,MySQL官方献上了大礼,Group Replication(后文简称GR)终于正式宣布GA,组合在MySQL 5.7.17版本内部发布出来。 MySQL 5.7.17有很多修正,但
"ERROR 3021 (HY000): This operation cannot be performed with a running slave io thread; run STOP SLAVE IO_THREAD FOR CHANNEL '' first."
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 高可用是数据库永恒的话题,高可用方案也是最受数据库爱好者关注的重点技术之一。 在MySQL二十多年的发展历程中,针对MySQL的高可用方案百花齐放,各具特色,这也是这款开源数据库最能让人着迷的地方。例如,早些年著名的MMM、MHA等等。 随着MySQL官方的不断发力,在基于MySQL复制的基础上,推出了一系列的高可用方案,例如,主从半同步复制、InnoDB ReplicaSet、组复制(MGR)、InnoDB Cluster,及目前最新的InnoDB
“MySQL主从复制”技术在互联网行业常见高可用架构中应用非常广泛,例如常见的一主一从复制架构、keepalived+MySQL双主(主从)复制架构、MHA+一主两从复制架构等等都应用了MySQL主从复制技术。但因主从复制是基于binlog的逻辑复制,难免出现复制数据不一致的风险,这个风险不但会引起用户数据访问前后不一致的风险,而且会导致后续复制出现1032、1062错误进而引起复制架构停滞的隐患,为了及时发现并解决这个问题,我们需要定期或不定期地开展主从复制数据一致性的校验和修复工作,那么如何实现这项工作呢?又如何实现这项工作的自动化呢?我们来探讨这些问题。
原文:https://segmentfault.com/a/1190000019460946
6月6日晚,林志玲与Akira公布婚讯、徐蔡坤祝福高考同学超常发挥,粉丝们百万的转发和点赞造成微博短暂宕机。
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。
通过GreatADM可视化的方法,屏蔽手动命令操作的复杂度,快速完成单实例的向多主、多副本的架构分钟级的调整升级。
数据是当今Web,移动,社交,企业和云应用程序的流行货币。确保数据始终可用是任何组织的头等大事。几分钟的停机时间可能会导致收入和声誉严重损失。
分布式数据库和分布式存储是分布式系统中难度最大、挑战最大,也是最容易出问题的地方。互联网公司只有解决分布式数据存储的问题,才能支撑更多次亿级用户的涌入。
MySQL调优对于很多程序员而言,都是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 就在昨天我在百忙之中抽出空余时间面试了个腾讯30k出来的,我开口就是:MYSQL性能调优如何入手?他的回答的:基础优化、优化的哲学、优化需求、优化的思路、存储引擎层、数据库优化、等等细节,好吧我承认我败了。 但是我严重怀疑他是做了准备而来的,不然没有什么人可以记得这么清楚有条理,果不其然,在他入职之后说出了实情;
主要目的是实现数据库读写分离,写操作访问主数据库,读操作访问从数据库,从而使数据库具有更强大的访问负载能力,支撑更多的用户访问。
原文链接:http://www.itpub.net/2019/06/28/2306/
默认情况下,MongoDB 更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。
MySQL是现在互联网最常用的开源数据库产品。但是我们平常开发使用,大都是用的单机服务。而在实际生产中,往往数据量会极为庞大,并且数据的安全性要求也更高,这样单机的MySQL,不管是性能还是安全都是达不到要求的。所以在生产环境中,MySQL必须是要搭建一套主从复制的架构,同时可以基于一些工具实现高可用架构。然后,在此基础上,就可以基于一些中间件实现读写分离架构。最后如果数据量非常大,还必须可以实现分库分表的架构。
在高并发的时候,如果所有的数据库操作都只通过一台数据库来操作,那数据库很大程度可能出现宕机,而宕机就有可能导致数据丢失,造成不良后果。所以在并发量高的情况下一般会使用主从同步来实现读写分离。上一篇针对主从同步做了具体的介绍,本篇主要针对读写分离做详细的介绍。
1、Centos下python3环境的部署 2、Python uwsgi 3、Python uwsgi+nginx部署 4、mysql主从备份介绍 5、Linux下的mysql安装 6、基于mysql的Django读写分离
在企业级应用实施和运营过程中,为了解决企业中部分业务场景访问量大、并发量高的问题,就需要对系统架构及应用参数做出优化和调整,如架构优化、数据库优化、应用优化等。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
我们在平时工作中,使用最多的数据库就是 MySQL 了,随着业务的增加,如果单单靠一台服务器的话,负载过重,就容易造成宕机。
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
上次我们项目不是把 MySQL 高可用部署好了么,MySQL 双主模式 + Keepalived,来保证高可用。简单来说就是有两个 MySQL 主节点,分别有两个 Keepalived 安装在宿主机上监控 MySQL 的状态,一旦发现有问题,就重启 MySQL,而客户端也会自动连接到另外一台 MySQL。
随着业务的增长和技术的演进,在应用架构上,我们经历了单一用用架构->垂直应用架构->分布式应用架构的发展。对应的,后台数据库也出现了分布式的解决方案。读写分离,负载均衡读写以及两点双写集群甚至于多点多写集群这些,都离不开数据库的同步。一般的,这些同步都是在同一机房内的。 渐渐的,我们的业务扩展到了全国各地甚至与全世界各地。我们不能也不再满足于将应用和数据库部署在一个机房之中。在多个机房中,我们部署相同的服务。那么一个比较严峻的问题就是数据库跨机房的镜像如何做,也就是我们如何保证不同机房间的数据一致性?
网上有很多类似的文章,也是各种百度出来的,但是对于多数刚开始接触MYSQL主从的小白来说,网上文章的代码里面很多技术点都没有理解,有跌打误撞碰上的,但多数都是这篇文章卡主了,换篇文章接着卡。- -。
你好,上次我们简单地聊了一下Shiro。最近公司在准备项目部署的事情,并使用了Mysql的主从复制,今天就和你聊聊这个过程。 一开始的时候,我也没有想要单独去做主从,当初是打算做集群来着。后来发现集群有点儿困难,为了应对即将的上线,于是就将目标定为了:“先完成主从”。 什么是主从 所谓的主从,简单讲就是有两个数据库,主库提供一般的功能,从库在主库的数据变动的时候,将这些数据的变动同步到自己的身上。举个例子,主库在user表中新添加了一条记录,从库在主库添加完之后就也在自己的user表中添加了相应的记录。 好
Mysql主从同步,要求需要先搭建至少两个mysql实例,一主一从,使用推荐Docker搭建Mysql《Docker部署安装Mysql》
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