前言 之前,笔者发表的《非开发人员看Devops--从一张图谈起》的文章,在不到24小时内,阅读量已经达到1100,说明大家对DevOps和OpenShift此还是很感兴趣的。 笔者另外一篇文章《同时面向运维和开发的企业级PaaS平台--OpenShift》,介绍了OpenShift的相关概念和架构,并截取了在实验中的操作截图。很多朋友反映图比较小,看不清楚,而且命令行显示相对比较枯燥,因此这次笔者展示红帽公司技术专家陈耿的OpenShift视频,以便理解。如果读者对OpenShift此前不了解的话,在
如果你在寻找一个不会发生单点故障的数据库管理系统,那么水平拓展的MySQL集群分布式多主架构将是您的最佳选择。MySQL集群可以通过MySQL和NoSQL接口访问,并且可以用来服务密集的读/写工作。
前面几篇文章,从两个开源程序chaos-mesh、chaosblade入手,分析混沌工程的原理;然后讲混沌工程实施的完整过程及混沌原则梳理,本文主要是记录之前的知识,用一个例子说明混沌工程是怎么设计的。
云原生技术使组织能够在公共、私有和混合云等现代动态环境中构建和运行可扩展的应用程序。容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API 就是这种方法的例证。
一、MySQL集群简介 1、什么是MySQL集群 MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案,其目的是提供容错性和高性能。 数据更新使用读已提交隔离级别(r
现今几乎每个大型技术峰会,都离不开互联网金融,企业数字化转型话题。国内外大型云计算独角兽企业,例如阿里云、Amazon、微软Azure等云计算供应商更是提供一站式服务,从底层硬件基础服务到顶层应用业务SaaS软件,帮助企业实现互联网架构的数字化转型。
顾名思义,cluster(集群)由一台及以上主机节点组成并提供存储及搜索服务,为方便理解可以将其看作为mysql集群; elasticsearch集群名称在配置文件ES_HOME/config/elasticsearch.yml中定义,集群名称默认为elasticsearch,可通过cluster.name: my-application属性定义; 单台节点在集群中的名字可通过node.name: node-1属性定义,默认为自动生成的一个uuid值;
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在数字化医疗日益普及的今天,健康体检双系统的开发显得尤为重要。该系统旨在通过前后端分离的方式,利用SpringBoot、Vue3和MySQL集群技术,为用户提供高效、便捷、安全的健康体检服务。本文将探讨如何使用这些技术来构建这样一个系统。
生产中由于历史原因web后端,mysql集群,kafka集群(或者其它消息队列)会存在一下三种结构。
一,架构介绍 生产中由于历史原因web后端,mysql集群,kafka集群(或者其它消息队列)会存在一下三种结构。 1,数据先入mysql集群,再入kafka 数据入mysql集群是不可更改的,如何再
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库,随着业务规模的不断增加,MySQL已无法满足海量数据存储需求,业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
时下大受欢迎的数据库 笔者在IBM工作期间,曾进行过大量Oracle RAC的功能性测试,尤其是与双活存储的配合问题。而时下,随着技术的发展,分布式数据库越来越受到关注。MySQL已经排到了第二名:(
本文介绍如何在Java中通过MySQL JDBC连接AnalyticDB for MySQL集群。
在实际开发中MySQL集群搭建利用percona-xtradb-cluster,有了docker后会方便很多,SpringBoot项目部署则只需要JDK环境即可,打包运行jar,就可以启动服务了
2020年11月24日,国际知名行业研究机构Gatner公布2020年全球云数据库魔力象限评估结果,阿里云首次挺进全球云数据库第一阵营--领导者(LEADERS)象限。Gatner分析师评价道:阿里云产品上具备强大的创新能力,其数据库PolarDB已全面应用于零售,电信,物流,金融等多个行业。在云原生关系型数据库领域PolarDB的全球部署能力,分析师认为达到了国际领先水平。
杨亚洲,前滴滴出行专家工程师,现任OPPO文档数据库MongoDB负责人,负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作,一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
工作中需要将原本部署在物理机或虚拟机上的一些基础服务搬到kubernetes中,在搬的过程中遇到了不少坑,这里记录一下。
工作中需要将原本部署在物理机或虚拟机上的一些基础服务搬到kubernetes中,在搬的过程中遇到了不少坑,笔者在此特别分享一下所遇到的问题及相应的解决方法~ 一、异常网络引起的问题 之前使用redis-operator在kubernetes中部署了一套Redis集群,可测试的同事使用redis-benchmark随便一压测,这个集群就会出问题。经过艰苦的问题查找过程,终于发现了问题,原来是两个虚拟机之间的网络存在异常。 经验教训,在测试前可用iperf3先测试下node节点之间,pod节点
看到标题,有的童鞋心中暗想“数据删除有什么可提的呢?不就是执行个delete语句吗?有什么难的呀?”其实呢数据删除没有你想的这么简单,一般情况下公司会明确的要求数据只能逻辑删除,不能物理删除。那什么优势逻辑删除,什么又是物理删除呢?
在web开发中,业务模版,业务逻辑(包括缓存、连接池)和数据库这三个部分,数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果,是影响网站速度最重要的性能瓶颈。本文主要针对Mysql数据库,在淘宝的去IOE(I 代表IBM的缩写,即去IBM的存储设备和小型机;O是代表Oracle的缩写,去Oracle数据库,采用Mysql和Hadoop代替;E是代表EMC2,去EMC2的设备性,用PC server代替EMC2),大量使用Mysql集群!而优化数据的重要一步就是索引的建立,对于Mysql出现的慢查询,可以用索引提升查询速度。索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,不使用索引,Mysql将全表扫描,从第一条记录开始,然后读完整个表直到找出相关的行。
MySQL是世界上最流行的开源关系型数据库管理系统之一。本文将深入探讨MySQL数据库的进阶实战,重点关注性能优化、高可用性和安全性方面的最佳实践。通过详细的代码示例和技术解析,读者将获得有关如何更好地配置、管理和保护MySQL数据库的知识。
MySQL集群搭建在实际项目中还是非常必须的,我们通过PXC【Percona XtraDB Cluster】来实现强一致性数据库集群搭建。
今天有一个开发同事反馈说通过sqoop在大数据和MySQL之间同步数据的时候,报了一个连接失败的错误。
资料:目前假如一个查询SQL跨越30个分片,每个分片上有1000万数据,则总数据规模为3亿,Select × from A orderby field1,field2 Limit 100000,100 即取出排序结果集中从100000到100000+100的这100个记录,所可能采用的一些算法优化策略如下:
例如,在2016年春节,微信红包的业务量巨大:共有142亿个红包,比平时的业务量增加了75%,且每秒76万个红包。同时,产生了2900万张红包张片,5.16亿人参与,每秒的支付峰值达到20.8万。 如果这是一个单节点的MySQL数据库,则将带来性能上巨大的瓶颈。
推荐阅读 微服务:springboot系列教程学习 源码:Javaweb练手项目源码下载 调优:十五篇好文回顾 面试笔试:面试笔试整理系列 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。 在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排
13.创建一innodb GBK表test,字段id int(4)和namevarchar(16)
MySQL Group Replication(简称MGR)是MySQL官方于2016年12月份推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案。MGR提供了高可用、高扩展、高可靠的MySQL集群服务,是MySQL数据库未来发展的一个重要方向。 场景描述 操作系统MySQL版本CentOS Linux release 7.3.1611MySQL5.7.20 二进制 ip地址规划 IP地址hostsport192.168.74.134mgr-node1.up.com3306\23306192.168.74.13
实时即未来,最近在腾讯云Oceanus进行实时计算服务,以下为mysql到flink到ES实践。分享给大家~
MyCat就是一个数据库中间件,数据库的代理,它屏蔽了物理数据库,应用连接MyCat,然后MyCat再连接物理数据库。 Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”,它拦截了用户发送过来的SQL语句,首先对SQL语句做了一些特定的分析:如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等,然后将此SQL发往后端的真实数据库,并将返回的结果做适当的处理,最终再返回给用户。
MySQL 分表3种方法 摘要: 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会卡在那儿了,那么分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。
随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
数据库写入压力增加,读写放于一个库中,数据库压力太大。所以采用主从复制。读写分离的思路,减轻服务器负担
PXC是基于Galera的面向OLTP的多主同步复制插件,mysql自带的主从集群方案(replication)异步复制无法保证主从复制的完整一致。
InnoDB是mysql默认事务型引擎,它被设计处理大量短期事务。可以确保事务的完整提交和回滚。 除了增加和查询外,还需要更新,删除操作等优先选用InnoDB引擎 InnoDB是为处理巨大数据量的最大性能设计。 相对于MyISAM存储引擎来说,InnoDB的处理效率差一些 并且会占用更多的磁盘空间以保存数据和·索引。 MyISAM存储引擎只缓存索引,不缓存真实数据,InnoDB不仅缓存索引,而且还要缓存真实数据,对内存要求较高。而且内存大小对性能有绝对性影响。
很多软件后端使用的存储都是mysql,当这些软件系统在生产环境部署时,都会面临一个严峻问题,需要在生产环境中部署一个高可用的mysql集群服务。刚好在最近一周的工作中,需要在kubernetes环境中搭建mysql高可用集群,这里记录一下。
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。
MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案,其目的是提供容错性和高性能。
前面介绍了主从复制,这一篇我将介绍的是主主复制,其实听名字就可以知道,主主复制其实就是两台服务器互为主节点与从节点。接下来我将详细的给大家介绍,怎么去配置主主复制! 一、主从复制中的问题 1.1、从节点占用了主节点的自增id 环境: 主节点:zyhserver1=1.0.0.3 从节点:udzyh1=1.0.0.5 第一步:我们在主节点中创建一个数据库db_love_1,在创建一个表tb_love(里面有id自增和name属性)。 create database db_love_
MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案,其目的是提供容错性和高性能。它采用了 NDB Cluster 存储引擎,允许在 1 个群集中运行多个 MySQL 服务器。初步掌握MySQL集群原理是我们学习MySQL集群要迈出的第一步。
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搭建MySQL分布式集群,例如:利用MySQL cluster ,MySQL proxy,MySQL replication,drdb等等,有人会问MySQL集群意义是什么呢?为一个数据库减轻负担,说白了就是减少sql排队队列中的sql的数量,举个例子:有10个sql请求,如果放在一个数据库服务器的排队队列中,他要等很长时间,如果把这10个sql请求,分配到5个数据库服务器的排队队列中,一个数据库服务器的队列中只有2个,这样等待时间是不是大大的缩短了呢?这已经很明显了。下面我们来看看如何具体的搭建一个MySQL分布式集群。
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
以上案例需要用到的处理器有:“CaptureChangeMySQL”、“RouteOnAttribute”、“EvaluateJsonPath”、“ReplaceText”、“PutHiveQL”。
随着mysql存储的数据量越来越大,mysql查询单表时的响应速度也会随之变慢,尤其是当单节点承载的数据量超出一定的范围后,比如单表超过2000万之后,查询响应速度会下降的很快,因此,一方面可以考虑mysql集群,另一方面可以考虑读写分离,这两种方案的出发点不同,集群更多是从单节点可容纳的并发连接数考虑,比如单节点的mysql服务器支持的最大连接数是有限的;而读写分离可以提升mysql服务总体的读写性能,避免读请求和写请求都打到同一个节点上,分摊压力
在当今互联网行业,大多数人互联网从业者对"单元化"、"异地多活"这些词汇已经耳熟能详。而数据同步是异地多活的基础,所有具备数据存储能力的组件如:数据库、缓存、MQ等,数据都可以进行同步,形成一个庞大而复杂的数据同步拓扑。
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