系统开发中,数据库是非常重要的一个点。除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化、代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的。主从、热备、分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题。Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了。下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理,这些内容有的是从网上收集的,有的是自己做的测试验证信息,如有错误,烦请谅解和指出!
MySQL Group Replication(简称MGR)是MySQL官方于2016年12月推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案。MGR是MySQL官方在5.7.17版本引进的一个数据库高可用与高扩展的解决方案,以插件形式提供,实现了分布式下数据的最终一致性, 它是MySQL5.7版本出现的新特性,它提供了高可用、高扩展、高可靠的MySQL集群服务。MySQL组复制分单主模式和多主模式,mysql 的复制技术仅解决了数据同步的问题,如果 master 宕机,意味着数据库管理员需要介入,应用系统可能需要修改数据库连接地址或者重启才能实现。(这里也可以使用数据库中间件产品来避免应用系统数据库连接的问题,例如 mycat 和 atlas 等产品)。组复制在数据库层面上做到了,只要集群中大多数主机可用,则服务可用,也就是说3台服务器的集群,允许其中1台宕机。
MySQL高可用的方案有很多,MGR算是比较热门的一种了,最近在研究基于MGR的高可用,关于MGR相关的文章,之前的文章中也有些过,这里可以给大家一个方法:
刚开始多数项目用单机数据库就够了,随着服务器流量越来越大,面对的请求也越来越多,我们做了数据库读写分离, 使用多个从库副本(Slave)负责读,使用主库(Master)负责写,master和slave通过主从复制实现数据同步更新,保持数据一致。slave 从库可以水平扩展,所以更多的读请求不成问题
在做实时数仓时,数据量往往比较大的,如果使用Canal来监听MySQL的状态当Canal 是单节服务时,服务器挂掉是就会造成数据丢失,这时Canal恰好可以配置HA这样就能解决单点问题,但是依赖于zookeeper,那我们就来配置一下Canal的HA。
一. MySQL InnoDB Cluster 介绍 MySQL的高可用架构无论是社区还是官方,一直在技术上进行探索,这么多年提出了多种解决方案,比如MMM, MHA, NDB Cluster, Galera Cluster, InnoDB Cluster, 腾讯的PhxSQL, MySQL Fabric., aliSQL。MySQL官方在2017年4月推出了一套完整的、高可用的Mysql解决方案 - MySQL InnoDB Cluster, 即一组MySQL服务器可以配置为一个MySQL集群。在默认的单主节点模式下,集群服务器具有一个读写主节点和多个只读辅节点。辅助服务器是主服务器的副本。客户端应用程序通过MySQL Router连接到主服务程序。如果主服务连接失败,则次要的节点自动提升为主节点,MySQL Router请求到新的主节点。InnoDB Cluster不提供NDB Cluster支持。
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:
步骤取出所有数据耗费的io次数太多,步骤2耗费的内存空间太⼤,还有新增数据的时候,为了保证数组有序,插⼊数据会涉及到数组内部数据的移动,也是⽐较耗时的,显然⽤这种⽅式存储数据是不可取的。
Memory Manager(译为内存管理器)是 kubelet 内部的一个组件,旨在为 Guaranteed QoS 类型 pod 提供保证内存(和大页内存)分配功能,该特性提供了几种分配策略:
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。
作为一个在互联网公司面一次拿一次 Offer 的面霸,打败了无数竞争对手,每次都只能看到无数落寞的身影失望地离开,略感愧疚。
逻辑库/逻辑文件:给用户看的(即Database和Table就是我们常说的逻辑库的范畴) 物理库/物理文件:存储在计算机中的(即机器和Port就是我们常说的物理库的范畴。)
数据量上来后,单库单表承受不住的时候,我们就需要引入分库分表。 但是分库分表后,主键id就不能依赖于MySQL,需要从外部去获取id。
井显生,2019年加入去哪儿,现负责国内机票出票、退款、改签核心业务。在领域驱动设计(DDD)、高并发有大量实践经验。
在2005、2006年期间,谷歌内部大规模使用了 MySQL 数据库。其中Google Adwords (谷歌广告部门)使用了 90 多个 MySQL Shards(分片)集群方案存储数据,是谷歌内部使用 MySQL 数据库的最大的部门之一。由于系统维护的原因,谷歌广告部门重新规划了 MySQL 集群,整个过程花了 2 年时间。因为谷歌知道它们的数据增长的非常快,再使用 MySQL 这类数据库到未来的某个时刻会非常痛苦。这就是 Spanner 的诞生原因。
redis系列之——分布式锁 redis系列之——缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩 redis系列之——Redis为什么这么快? redis系列之——数据持久化(RDB和AOF) redis系列之——一致性hash算法 redis系列之——高可用(主从、哨兵、集群) redis系列之——事物及乐观锁 redis系列之——数据类型geospatial:你隔壁有没有老王? redis系列之——数据类型bitmaps:今天你签到了吗? 布隆过滤器是个啥!
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;
导历史表还需要程序代码实现吗? 还在用mysql的主从复制吗? Otter都能为你解决。
MySQL近两年一直稳居第二,随时有可能超过Oracle计晋升为第一名,因为MySQL的性能一直在被优化,同时安全机制也是逐渐成熟,更重要的是开源免费的。
MHA 集群是一套优秀的作为 MySQL 高可用性环境下故障切换和主从提升的高可用软件。目前在 MySQL 高可用方面是一个相对成熟的解决方案 ,在 MySQL 故障切换过程中,MHA 能做到在 0~30 秒之内自动完成数据库的故障切换操作并且在进行故障切换的过程中,MHA能在最大程度上保证数据的一致性,以达到真正意义上的高可用。
作者:[美]威廉·肯尼迪(William Kennedy)布赖恩·克特森(Brian
https://www.cnblogs.com/grefr/p/6087942.html#top
今天老板让我写一篇腾讯云云原生的微服务项目部署实践,还要实现同城双活。听说ChatGPT已经“出圈”了,无所不能,还可以帮人写文章,刚好最近比较懒,看看他能否帮我写完这篇实践,并教会我实现同城双活部署。
作者 | 张甦, 数据库领域的专家和知名人士、图书《MySQL王者晋级之路》作者,51CTO 专家博主。近10年互联网线上处理及培训经验,专注于 MySQL 数据库,对 MongoDB、Redis 等 NoSQL 数据库以及 Hadoop 生态圈相关技术有深入研究,具备非常丰富的理论与实战经验。
定义:Docker是一个开源的应用容器引擎,使用GO语言开发,基于Linux内核的cgroup,namespace,Union FS等技术,对应用程序进行封装隔离,并且独立于宿主机与其他进程,这种运行时封装的状态称为容器。
PS:如果通过docker的方式直接拉取haproxy和keepalived镜像,比直接在镜像里面安装应用方便很多,建议各位老铁尽量避免在容器内安装应用,这样真心麻烦不爽,别人封装的镜像根据pull的量好好看看api就可以使用了。像h1如果容器stop后,重新start,还需要进入容器把keeplived给起起来。而h2直接start里面的haproxy和keeplived,同时都起起来了。 两个容器的采用的热备的方案,让用户毫无感知,切换ip的形式真是美滋滋。mysql集群的高性能,高负载,高可用基本完成了,可用按照这个思路搭建不同的主机下。
port = 3306 # 端口号 socket = /var/lib/mysql/mysql.sock # 套接字文件(localhost登陆会自动生成)
业务不断地在增长,集群分片中的数据也会随着时间的推移而增加,其中有相当一部分的数据是很少被使用的,例如几年前的订单记录、交易记录、商品评论等数据。这部分数据就称之为冷数据,与之相反经常被使用的数据则称之为热数据。
本节介绍如何对组复制进行升级的设置。升级组成员的基本步骤与升级独单实例的步骤相同,关于升级方式,具体选择就地升级(基于原来的数据文件直接使用mysql_upgrade命令升级数据字典)或逻辑升级(事先搭建一个新版本的Server,将旧版本中的数据通过逻辑导出、然后再导入新版本),取决于组中存储的数据量而定。通常情况下,就地升级更快,因此建议使用就地升级的方式进行升级。
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整合了商品名称、价格、图片、简介的商品详情页就是典型的场景,可以把通过复杂操作耗时查询出来的结果,确定短时间内不会频繁更新变化,但是对这个数据会有大量读请求,这个时候就可以直接把结果存放在缓存中,后面的请求就直接读取缓存即可。
我经常使用的数据库是 MySQL,它是一个开源的关系型数据库管理系统,现在隶属于 Oracle 旗下。
在 AVL 树中,增加和删除元素的操作则可能需要借由一次或多次 树旋转,以实现树的重新平衡。
前言 MMM(Master-Master replication managerfor Mysql,Mysql主主复制管理器)是一套灵活的脚本程序,基于perl实现,用来对mysql replication进行监控和故障迁移,并能管理mysql Master-Master复制的配置(同一时间只有一个节点是可写的)。 MMM 优缺点 优点:高可用性,扩展性好,出现故障自动切换,对于主主同步,在同一时间只提供一台数据库写操作,保证的数据的一致性。 缺点:Monitor节点是单点,可以结合Keepalived实现
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。
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。
Docker自诞生以来,其容器特性以及镜像特性给DevOps爱好者带来了诸多方便。然而在很长的一段时间内,Docker只能在单host上运行,其跨host的部署、运行与管理能力颇受外界诟病。跨host能力的薄弱,直接导致Docker容器与host的紧耦合,这种情况下,Docker容器的灵活性很难令人满意,容器的迁移、分组等都成为很难实现的功能点。
官网地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
读写分离时,需要注意,对于实时性要求比较高的数据,不适合在从库上查询(因为主从复制存在一定延迟(毫秒级)),比如库存就应该在主库上查询,如果放在从库上查询,可能会存在超卖的情况
4、创建五个数据卷(pxc无法直接存取宿组机的数据,所以创建五个docker数据卷)
本节我们来讲述关于MYSQL的系统启动命令相关内容,也是比较基础但是可能有些人会很模糊的内容,本节的核心也是讲述配置有关的内容
上一篇《大小堆解决【数据流中位数】问题,nice 图解~》讲到了 AVL 树,即:自平衡二叉查找树;
只要问到缓存,上来第一个问题,肯定能是先问问你项目哪里用了缓存?为啥要用?不用行不行?如果用了以后可能会有什么不良的后果?
客户端负载均衡器的实现原理是通过注册中心,如 Nacos,将可用的服务列表拉取到本地(客户端),再通过客户端负载均衡器(设置的负载均衡策略)获取到某个服务器的具体 ip 和端口,然后再通过 Http 框架请求服务并得到结果
卡牌跑酷类因为交互弱,玩家和玩家之间不需要实时面对面PK,打一下对方的离线数据,计算下排行榜,买卖下道具即可,所以实现往往使用简单的 HTTP服务器:
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在某个工作日,突然收到线上的服务告警,有大量的请求延时产生,查看线上服务发现基本上都是获取数据库连接超时,而且影响时间只有34秒钟,服务又恢复了正常。隔了几分钟之后,又出现了大量的告警,还是影响34秒后又恢复正常。 由于我们是底层服务,被重多的上层服务所依赖,这么频繁的异常波动已经严重影响到了业务使用。开始排查问题
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