集群 小饭店原来只有一个厨师，切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了，厨房一个厨师忙不过来，又请了个厨师，两个厨师都能炒一样的菜，这两个厨师的关系是集群。
在上一个文档“为什么选择CouchDB？”中，我们看到CouchDB的灵活性使我们能够随着应用程序的增长和变化而发展数据。在本主题中，我们将探讨CouchDB的“细化”工作如何提高应用程序的简单性，并帮助我们自然地构建可扩展的分布式系统。
就像在“传统关系数据库高可用的缺失”一文中所看到的，高可用在传统关系数据库的理论和实践上都是缺失的，这使得传统数据库无法做到主库备库完全一致，为了减少主库故障对业务的影响不得不使用昂贵的高可靠硬件，缺乏高可用还导致了分布式OLTP数据库缺失、无法水平伸缩从而使得高并发业务不得不采用更加昂贵的大型服务器等。作为分布式关系数据库，OceanBase必须解决这个问题。那么，采用普通PC服务器的OceanBase是如何做到高可用的呢？
本文参考自ORACLE 数据库名、实例名、ORACLE_SID的区别,纯属读书笔记,加深记忆 在ORACLE7、8数据库中只有数据库名(db_name)和数据库实例名(instance_name)。在ORACLE8i、9i中出现了新的参数，即数据库域名(db_domain)、服务名(service_name)、以及操作系统环境变量(ORACLE_SID)。这些都存在于同一个数据库中的标识，用于区分不同数据库的参数。 1、数据库名 数据库名是用于区分数据的标识,是以二进制形式存储于数据库控制文件中的参数,在数
在当今世界，在开始设计数据库之前,除了关系数据库之外，我们还需要考虑非关系(nosql)数据库。40多年来，SQL(结构化查询语言)数据库一直是主要的数据存储机制。 尽管NoSQL自20世纪60年代以
这是关于分布式架构新手入门的第五篇文章。这一篇文章主要介绍通过计算分布式系统中的单次请求成功率，以及重复请求的稳定率获得系统的稳定性估值。依据软件结构评估性能及其冗余。通过对系统的分析判断出潜在的性能瓶颈。为设计分布式系统提供数据支持。
互联网系统架构中，承受着最大出力压力，最难以被伸缩的，就是数据存储部分，原因主要有两方面，一方面，数据存储需要使用硬盘，而硬盘的处理速度要比其他几种计算资源都要慢，比如说CPU、内存等；数据是一个公司最重要的资产，公司需要保证数据的高可用以及一致性，非功能性约束也要更高一些。
1946年,世界上第一台电子计算机在美国的宾夕法尼亚大学诞生,它的名字是：ENICAC ,这台计算机的体重比较大,计算速度也不快,但是而代表了计算机时代的到来,再以后的互联网的发展中也有基础性的意义。
作者：代码屠夫18 出处：my.oschina.net/u/3854434 一.分布式架构的发展历史 1946年,世界上第一台电子计算机在美国的宾夕法尼亚大学诞生,它的名字是：ENICAC ,这台计算机的体重比较大,计算速度也不快,但是而代表了计算机时代的到来,再以后的互联网的发展中也有基础性的意义。 计算机的组成是有五部分完成的,分别是:输入设备,输出设备,存储器,存储器里面由运算器和控制器,有一个冯诺依曼的模型非常形象的对象计算机的组成进行了描述,不过计算机也是有数据流,指令流,控制流来进
PG_REWIND 是PG 9.6 开始提供的功能，主要的作用在于通过PG_REWIND 让PG 复制中的数据库快速的与预定的“主库”进行数据同步，而复制的方式是是文件块的方式，并且可以避过重复的数据块。所以复制的速度是快的，在不少的高可用方式中都被作为主库失败后的快速的将主库加入原有集群并作为从库继续工作的方案。
从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) ，非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行处理结构 (MPP ： Massive Parallel Processing) 。它们的特征分别描述如下：
简单来说，是使用两个或两个以上相同的数据库，将一个数据库当做主数据库，而另一个数据库当做从数据库。在主数据库中进行相应操作时，从数据库记录下所有主数据库的操作，使其二者一模一样。
在我的文章《Web Services的分布式方法》中介绍了分布式设计的方法。但读者反映太过学术化而无法理解。促使我开始这个系列文章的创作，以方便新手能够在实践中使用分布式技术。虽然分布式是一个历史悠久的概念，最早的分布式系统出现在20世纪60年代末推出的ARPANET。但时到今日分布式系统设计都对新手非常的不友好。也可能你学习过大量的分布式的理论，但面对复杂的软件系统仍然也感到束手无策。那么希望这个系列的文章能帮助你重新梳理分布式的知识，建立正确设计分布式系统的方法论。首先分布式的入门要求并不高，需要你是个有一定开发经验的软件工程师，了解基本的并发编程知识。并发编程是分布式设计的基础。你会发现并发编程的知识在分布式系统设计中被经常的使用。但请不要混淆并发编程和分布式系统设计，这是两个完全不同的概念。这里的并发编程特指使用多线程开发软件系统的方法。分布式系统设计是比并发编程更高级的软件系统设计开发行为。在本文中我们先快速的描述一个典型的服务，以及如何一步一步的拆分这个服务为微服务。通过对这个典型的案例，介绍拆分服务的基本方法。然后我们再逐步讨论为什么使用这个方法论，以及这个方法论的使用条件和原理。
接口测试是测试系统之间接口的一种测试，只要用于检测外部系统和内部系统之间的或者内部的各个子系统之间的交互点。
一、服务器中的数据库 Redis服务器将所有数据库都保存在服务器状态redis.h/redisServer结构的db数组中，db数组的每个项都是一个redis.h/redisDb结构，每个redisDb结构代表一个数据库： struct redisServer { // ... redisDb *db; // 一个数组，保存着服务器中的所有数据库 // ... }; 数据库数量（dbnum属性、database选项） 数据库的数量：在初始化服务器时，程序会根据服务器状态的dbnum属性来决定应该
HBase是一个基于HDFS之上的分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“BigTable大表”，即：把所有的数据存入一张表中。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
Spring Boot 的嵌入式服务器功能是一项方便而强大的功能，它允许你在应用程序中直接运行 Web 服务器，无需将其部署到单独的独立 Web 服务器中。这使得开发、测试和部署 Web 应用程序变得容易，而且它还是轻量级的、易于启动和停止的，易于配置。
MySQL的复制功能是其高可用性和可扩展性的基石，它允许数据从一个数据库服务器（主服务器）复制到一个或多个数据库服务器（从服务器）。然而，在实际操作中，复制系统可能会遭遇外键约束带来的挑战。本文旨在深入探讨外键对MySQL复制系统的影响，并提供一些应对策略，以确保数据库的稳定运行和数据的完整性。
热卖云产品3折起，云服务器、云数据库特惠，服务更稳，速度更快，价格更优 https://cloud.tencent.com/redirect.php?redirect=1014&cps_key=6f5
最近在好好了解http，发现对介绍http的第一句话【http协议是无状态的，无连接的】就无法理解了：无状态的【状态】到底指的是什么？！
存在问题： 手游越来越火了，听听业内人士的分析，他山之石，多多借鉴，那么手游的服务器到底如何搭建的？ 解决方案： 从事游戏服务器开发差不多两年时间，两年间参与了不少项目，学到了很多游戏服务器开发技术，参与过几个不同架构的服务器开发，就随便聊聊游戏服务器开发需要的技术。（以下所指游戏服务器更偏向于手游，因为我对端游和页游开发接触并不多） 一.聊聊服务器开发有哪些东西要考虑。 1.开发语言的选择： 工欲善其事,必先利其器，选择一门适合的开发语法对后期开发有着事半功倍的作用。 业界主要的是c/c++ + Pyt
在这个由两部分组成的系列文章的第一部分中，我介绍了物联网中需要收集数据的位置：公共云或私有云中的边缘设备，网关和服务器。我还讨论了这些系统的特点以及选择合适的数据库管理系统技术的含义。
过去几年，使用NoSQL数据库的网站和应用数量激增。 MongoDB无处不在。 现代网络如何偏离传统的基于SQL的数据库确实令人着迷。 MongoDB和其他NoSQL数据库在存储和检索数据方面有一种新方法。 那么让我们来看看MongoDB与MySQL不同的一些关键因素。
大家好，我是Golang语言社区（www.golang.ltd）主编彬哥，本篇给大家带来一篇关注手机游戏开发相关的文章。
之前的一篇已经介绍了如何配置复制，介绍了发布者、分发者和订阅者以及事务日志运行的简单关系。其中提到了复制代理，我们这篇将详细介绍复制代理，它是什么？在事务复制的步骤中起到了什么作用？ 代理和工作 首先我们要知道事务复制不是被SQLServer数据库引擎执行的，而是被其他外部的服务。这些服务中就包括了SQLServer 复制代理。 复制代理主要包括了快照代理、日志读代理和分发代理。双向复制也使用了队列-读代理。 这些代理可以理解为在复制场景链接服务器并且促使数据移动的Windows 程序。在标准的复制安装过程
1946 年情人节(2.14) , 世界上第一台电子数字计算机诞生在美 国宾夕法尼亚大学大学，它的名字是:ENIAC; 这台计算机占地 170 平米、重达 30 吨，每秒可进行 5000 次加法运算。 第一台电子计算机诞生以后，意味着一个日新月异的 IT 时代 的到来。一方面单台计算机的性能每年都在提升:从最早的 8 位 CPU 到现在的 64 位 CPU;从早期的 MB 级内存到现在的 GB 级别内存;从慢速的机械存储到现在的固态 SSD 硬盘存储。
墨墨导读：在集中式数据库系统不能完全符合实际需要的形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展。分布计算主要体现在客户机/服务器模式的分布式数据库体系结构两个方面。
设计一个支持百万用户的系统是具有挑战性的，这是一段需要不断改进和不断提升的旅程。在本章中，我们将构建一个支持单个用户的系统，并逐渐扩展以服务于数百万用户。阅读本章后，您将掌握一些技巧，帮助您解决系统设计面试问题。
1、大型网站的自强之路 当年马云筹办阿里巴巴的时候并没有说我要做个大型网站，搞个双11，成交额做到千亿级别；马化腾也没有说以后我要做个通讯工具，让13亿乃至更多用户都成为我们的用户……我们现如今看到的各个大型网站或产品都是一步步踏踏实实走过来的，在各种坑和故障中成长起来的。 1.1、一台电脑就是服务器 做过课程设计或者毕业设计的计算机相关的同学都应该有过搭建项目的经验。画一堆界面，结合js和后台实现数据的展现，当然还要有数据来源——数据库，启动一个容器比如tomcat，那么我们就可以在本机上访问我们的网站了
一，工作组概念 在一个大的单位内，可能有成百上千台计算机互相连接组成局域网，它们都会列在“网络”（网上邻居）内。如果这些计算机不分组，情况会有多么混乱是可想而知的——很难找一台计算机。为了解决这一问题，就有了工作组（Work Group）这个概念。将不同的计算机按功能（或部门）分别列入不同的工作组中，如技术部的计算机都列入“技术部”工作组中，行政部的计算机都列入“行政部”工作组中。要想访问某个部门的资源，只要在“网络”里找到那个部门的工作组名并双击，就可以看到那个部门的所有计算机了。 二，域 域（Domain）是一个有安全边界的计算机集合（安全边界的意思是：在两个域中，一个域中的用户无法访问另一个域中的资源），可以简单地把域理解成升级版的工作组。相比工作组而言， 域有更加严格的安全管理控制机制。要想访问域内的资源，用户必须通过合法的身份登录域，而用户对该域内的资源拥有什么样的权限，还取决于他在该域内的身份。 域控制器（Domain Controller，DC）是一个域中的一台类似管理服务器的计算机，我们可以形象地将它理解为一个单位的门卫。域控制器负责每一台联入的计算机和用户的验证工作。域内第 1 章 内网渗透测试基础 3计算机如果想互相访问，首先都要经过域控制器的审核。 1．单域 在一般的具有固定地理位置的小公司里，建立一个域就可以满足所需。一般在一个域内要建立至少两个域服务器，一个作为 DC，另一个作为备份 DC。如果没有备份 DC，那么一旦 DC 瘫 痪了，域内的其他用户就不能登录该域了，因为活动目录的数据库（包括用户的账号信息）是存储在 DC 中的。如果有一台备份域控制器（BDC），则至少该域还能正常使用（把瘫痪的 DC 恢复即可）。 2．父域和子域 出于管理及其他需求，需要在网络中划分多个域。第一个域称为父域，各分部的域称为该域的子域。例如，一个大公司的不同分公司位于不同的地理位置，就需要父域及子域这样的结构。如果把不同地理位置的分公司放在同一个域内，那么它们之间信息交互（包括同步、复制等）所花费的时间就会比较长，占用的带宽也会比较大（因为在同一个域内，信息交互的条目是很多的，而且不压缩；而在域和域之间，信息交互的条目相对较少，而且可以压缩）。这样处理还有一个好处，就是子公司可以通过自己的域来管理自己的资源。还有一种情况，就是出于安全策略的考虑（每个域都有自己独有的安全策略）。例如，一个公司的财务部门希望能使用特定的安全策略（包括账号密码策略等），那么可以将财务部门作为一个子域来单独管理。 3．域树 域树（Tree）指若干个域通过建立信任关系而组成的集合。一个域管理员只能管理本域的内部，不能访问或者管理其他域，两个域之间相互访问则需要建立信任关系（Trust Relation）。信任关系是连接不同域的桥梁。域树内的父域与子域之间不但可以按照需要相互进行管理，还可以跨网分配文件和打印机等设备资源，从而在不同的域之间实现网络资源的共享与管理、通信和数据传输。 在一个域树中，父域可以包含很多个子域。子域是相对父域来说的，是指域名中的每一个段。各子域之间用点号隔开，一个“.”代表一个层次。放在域名最后的子域称为最高级子域或一级域，在它前面的子域称为二级域。例如，域 asia.abc.com 就比域 abc.com 的级别低，因为域 asia.abc.com有两个层次，而域 abc.com 只有一个层次。再如，域 cn.asia.abc.com 比域 asia.abc.com 的级别低。可以看出，子域只能使用父域作为域名的后缀，也就是说，在一个域树中，域的名字是连续的，如图
作者 | Anthony_tester ，300w+访问量博主，Oracle测试开发工程师。
架构解决的问题：结构拆分，就是把大的问题拆解成小的系统，然后把小的系统拆分成若干个层去实现。
数据库镜像维护一个数据库的两个副本，这两个副本必须驻留在不同的 SQL Server 数据库引擎服务器实例上。 通常，这些服务器实例驻留在不同位置的计算机上。 启动数据库上的数据库镜像操作时，在这些服务器实例之间形成一种关系，称为“数据库镜像会话”。
之前我们讲过架构设计的一些原则，和架构设计的方法论，今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
在某些情况下，作为DBA，您需要将模式和特定表的内容从数据库复制到同一实例中或在不同的SQL实例中，例如从生产数据库中复制特定表到开发人员以进行测试或排除故障。 SQL Server提供了许多方法，可以用来执行表的数据和模式复制过程。为了研究这些方法中的每一个，我们将考虑下面的场景: 托管SQL服务器:localhost。这两个数据库都驻留在同一个SQL Server 2014实例中。 源数据库:AdventureWorks2012。 目标数据库:SQLShackDemo。 将从源数据库复制到目标数据库的表
本节介绍数据库的基本概念，包括数据库存储方式、数据库技术的发展历史、数据库的存储结构以及数据库在开发中的作用。
最近，亚马逊云科技向正在运行 Amazon Aurora 的现有客户发出通知，将停止对无服务器 v1 的支持，并计划在一年内关闭该服务。新的 Aurora Serverless v2 没有零伸缩特性，这引发了社区对潜在的使用成本上升以及 AWS 平台上缺失“真正”无服务器关系型数据库的担忧。
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：
分布式数据库系统把应用所需的数据存放在多个数据库服务器上，完成某个数据操作要涉及到访问多个服务器，这适用于某种特定需要的应用。我在主持设计开发的一个MIS系统中，为了达到了在低速网络通道下有效提高应用程序性能的目的，使用了 Sybase的分布式数据库技术。我设计的这个系统是采用典型的C/S结构，但许多客户端连接服务器的网络采用电话线拨号，速度有限，传统Windows界面的客户端应用程序相应速度比较慢。考虑到B/S 结构也避免不了大量数据从服务器端传输到客户端，我认为WEB界面并不能有效解决这个问题，所以采用了优化数据库结构的方法，把数据分两部分存放，基础数据放客户机，会员资料主要采用键码放服务器，应用程序再现数据时从服务器取键码，到客户机取対应的解释，由于键码的数据重少，网络传输便快。在构建这个分布式数据库系统的过程中，我着重研究并解决了数据同歩和事务协调的问题，取得了良好的应用效果。我认为，分布式数据库系统的技术在Intenet时代正当其道，大有发展前景。
微服务的理念主张将软件设计的各方各面进行去中心化。这种对去中心化的关注不仅指导业务逻辑的组织，它还会指导人们如何对数据进行存储。
对于多核cpu，优化操作系统任务调度算法是保证效率的关键。一般任务调度算法有全局队列调度和局部队列调度。
数据库就是数据存放的地方，是需要长期存放在计算机内的有组织并且可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小冗余度，较高的数据独立性和易扩展性，可以为不同的用户共享使用。
正是数据库管理的需要催生了数据库管理系统DBMS，而关系型数据库管理系统为RDBMS
较小的数据冗余
你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
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：
前言 你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
在选择数据库时，最大的决策之一是选择关系（SQL）或非关系（NoSQL）数据结构。虽然两者都是可行的选择，但在做出决定时必须牢记两者之间存在某些关键差异。
为了解决上述问题，专家们设计出更加利于管理数据的东西——数据库，它能更有效的管理数据。数据库的水平是衡量一个程序员水平的重要指标。
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