为EACH客户端使用单个数据库有以下好处:
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选择合适的进程间通信机制是一个重要的架构决策,它会影响应用的可用性,甚至与事务管理相互影响。
超规模计算是一种计算体系结构,可以快速扩展或缩小,以满足对系统日益增长的需求。这种架构创新最初是由运行分布式站点的互联网巨头推动的,并已被大型云提供商采用。
这是本书第一章的内容,浅显易懂,把常见的套路组合了一下,没有具体的技术细节,过一遍也没什么负担。
微服务的架构出现已经很久很久了,微服务架构就是一种将单个应用程序转换为一组小服务的方法,每个小服务都在自己的进程中运行,并使用轻量级的交互方式(如HTTP)进行通信。
即使与 REST API 打交道这么多年,当我第一次了解到 GraphQL 和它试图解决的问题时,我还是禁不住把本文的标题发在了 Twitter 上。
让我们设计一个文件托管服务,比如Dropbox或Google Drive。云文件存储允许用户在远程服务器上存储数据。通常,这些服务器由云存储提供商维护,并通过网络(通常通过互联网)提供给用户。用户每月支付云数据存储费用。类似服务:OneDrive、Google Drive
次级索引(secondary index),即主键以外的列的索引;由于分区都是基于主键的,在针对有分区的数据建立次级索引时,就会遇到一些困难。
在本文中,我们将学习如何使用设计模式、原则和最佳实践来设计微服务架构。我们将使用正确的架构设计模式和技术。 在本文结束时,您将了解如何在微服务分布式架构上设计系统以实现高可用性、高可扩展性、低延迟和对网络故障的弹性,从而处理数百万个请求。 Event-Driven Architecture 本课程将是软件架构设计的旅程,逐步将架构单片演变为事件驱动的微服务。 我们将从设计处理少量请求的电子商务整体架构开始软件架构的基础知识。 Journey of Design Architectures 之后逐步演
多活成本比较高的,双活是两倍,三活可能成本会低一些,但三活的难度更大。因此没有办法对所有业务进行多活,只能对主线做多活。
接上篇,上篇主要是从字段类型,索引,SQL语句,参数配置,缓存等介绍了关于MySQL的优化,下面从表的设计,分库,分片,中间件,NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
最近在开发一个比较大型的项目,主要采用Activex控件做底层操作,采用Javascript做逻辑控制和处理,采用Ajax实现服务端与客户端之间的交互,而在实际应用中发现,采用Ajax方式,对数据库的访问效率远远无法满足系统的需求,所以就设计开发出了客户端数据集/服务端数据集。
今天看到微软研究院开源了一个新的C#项目,叫Garnet,它实现了Redis协议,可以直接将Redis替换为Garnet,客户端不需要任何修改。根据其官网的信息,简单的介绍一下它。
我曾遇到过这么一个需求:要用 Redis 保存 5000 万个键值对,每个键值对大约是 512B,为了能快速部署并对外提供服务,我们采用云主机来运行 Redis 实例,那么,该如何选择云主机的内存容量呢?
实际问题: 使用工厂模式写一个程序,既能使用SqlServer访问User表,又能使用Access访问User表。 1.创建对User表进行访问的接口UserDao,该接口中包含了所有对User类处理
我相信,每一位开发同学,多多少少都想参与或负责一个高并发的系统。一来,可以增加自己实际的项目经验,拥有应对高并发场景的解决方案。二来,有一个高并发的项目经验,无疑是自己简历的一个大大的加分项。
MongoDB允许多个客户端读取和写入相同的数据。为了确保一致性,它使用锁定和其他并发控制措施来防止多个客户端同时修改同一条数据。总之,这些机制保证对单个文档的所有写入完全或根本不发生,并且客户端永远不会看到数据的不一致视图。
数据库要将数据进行管理的前提就是将数据进行存储。但是存储数据使用文件就可以了,为什么还要弄个数据库呢?
数据库通常有着完善的事务支持,但是局限于单机的存储和性能,于是就出现了各种分布式解决方案。最近读了《Designing Data-Intensive Applications》这本书,所以做一个总结,供大家做个参考,有什么不对的请大家指正,一起讨论。
所以能看到主从同步的内容就是二进制日志(Binlog),它虽然叫二进制日志,实际上存储的是一个又一个事件(Event),这些事件分别对应着数据库的更新操作,比如 INSERT、UPDATE、DELETE 等。另外我们还需要注意的是,不是所有版本的 MySQL 都默认开启服务器的二进制日志,在进行主从同步的时候,我们需要先检查服务器是否已经开启了二进制日志。
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
本文既有理论知识,又有实用信息:我们将学习每一种具体的模式,为什么以及应该在什么地方使用;然后,我们将看下应用了这些模式的参考架构;接下来,我们将综合运用新学到的模式设计我们的架构;最后,我们将确定选用什么技术实现架构。
小编说:Meteor作为开源的全栈JavaScript开发平台,在工作方式上进行了较大创新,和传统Web 应用区别较大,对于任何一项技术,都有其擅长的领域,也有其不擅长的地方,Meteor也不例外。
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
欢迎回到我们的系列。在第一部分中,我们谈到了微服务和容器的最近兴起。我们介绍了这种类型的体系结构引起的日志记录问题以及可能的解决方案 - 聚合。既然之前我们已经介绍了这些,现在让我们来看看服务架构中的
本文主要讲述Redis的基础知识和常识性内容,帮助大家了解和熟悉Redis;后续通过阅读源码、实践Redis后会总结相关的知识点,再继续分享给大家。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀,与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师刘波。 本文主要讲述Redis的基础知识和常识性内容,帮助大家了解和熟悉Redis;后续通过阅读源码、实践Redis后会总结相关的知识点,再继续分享给大家。 什么是Redis Redis是一个开源、基于内存、使用C语言编写的key-value数据库,并提供了多种语言的AP
当数据库服务器和客户端位于不同的主机时,就需要建立网络连接来进行通信。客户端必须使用数据库连接来发送命令和接收应答、数据。通过提供给客户端数据库的驱动指定连接字符串后,客户端就可以和数据库建立连接了。可以查阅程序语言手册来获知通过何种方式使用短连接、长连接。
本文将介绍微服务架构设计中的设计模式、原则及最佳实践。我们将使用适当的架构设计模式和技术。
在去年的时候就提到了,在接下来的一年,测试必然会接触到微服务的测试,而在微服务测试的层次,首先需要了解的是微服务到底是什么,它的通信机制又是什么,对测试的挑战又是什么,面对微服务,我们应该以什么样的思路和态度来面对这些了?在本篇文章对微服务做一个简单的介绍。在后面的文章中会逐步的介绍里面的细节知识。
欢迎回到我们的系列。在第一部分中,我们谈到了微服务和容器的最近兴起。我们介绍了这种类型的体系结构引起的日志记录问题以及可能的解决方案 - 聚合。现在我们已经完成了需求,让我们来看看服务架构中的一些不同
其中,'localhost'是MongoDB服务器的主机名,27017是服务器的端口号。
MySQL 连接状态是数据库中比较重要的一个指标,比如说目前总共有多少个连接、各连接处于什么状态等等,这些连接状态也能从侧面反映出数据库当前运行状况。本篇文章我们一起来学习下 MySQL 连接相关内容。
软件架构是定义软件系统的高级结构和组织的过程。它涉及识别和选择正确的组件,决定它们之间如何交互,以及确定它们应该如何组织以实现特定的目标。软件架构的目标是创建一个可维护、可扩展和安全的系统,能够满足用户和组织的需求。
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。
更好地理解微服务架构,并举例这种架构好处,以及Uber如何将它们的单体应用变成微型服务。
Elasticsearch (ES)是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎,它不但稳定、可靠、快速,而且也具有良好的水平扩展能力,是专门为分布式环境设计的,Elasticsearch是面向文档型数据库,这意味着它存储的
作者 | Khalil Stemmler 策划 | 田晓旭 在服务器上使用 GraphQL 代替 REST 是有很多好处的,使用 Apollo Client 取代自己编写的数据获取逻辑也有很多优势。在这篇文章中,我们主要讨论 GraphQL 最突出的架构优势。 本文最初发布于 khalilstemmler.com 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 在过去的几年中,我们已经看到各种规模和形态的公司都开始在整个组织中逐渐采用 GraphQL,例如 Expedia、Nerdwallet 和 A
在面向对象编程中,接口是一个非常重要的武器。接口所表达的是客户端代码需求和需求具体实现之间的边界。接口分离原则主张接口应该足够小,大而全的契约(接口)是毫无意义的。
Tech 导读 本文以降低sharding-jdbc数据库连接数实践为主线,探究了sharding-jdbc的路由规则,对比分析了四种改造方案,给出了一种自定义分表算法的优化方案。
先聊聊业务。我们媒资这边目前的核心数据是乐视视频的乐视meta和专门存储电视剧,综艺节目,体育赛事这种长视频的作品库。乐视视频的数据都是多方审核的,需要很多运营。但是作品库部分却是弱运营的,运营都不超过10个人。结果做了两个app,日活都有四五百万的样子。我们其实都有各样的技术储备,很容易可以抓取人家数据,自己套上一个壳子在线解码。但是我们逼格很高,都不这么做的。乐视是个非常注重版权的公司。我名下都有近百个专利了。 撇开这个项目,先看这边一般web项目的常用JVM配置。
不知道什么时候,出现了一个叫做Serverless架构的模式,看这个英语单词Serverless,也就是没有服务的意思。没有服务怎么搭建应用程序呢?
编辑手记:Oracle 12c新加入的GDS特性是针对复制数据库(使用复制技术,例如ADG,Ogg等)的完整自动化工作负载管理解决方案。 本文来自Oracle白皮书翻译。 为满足企业各种业务需求,如高可用性、灾难恢复、内容本地化和缓存、可扩展性等,许多组织在本地或远程的数据中心维护一个或多个生产数据库的复制。Oracle数据库一般通过Oracle ADG和Oracle GoldenGate技术策略用于完成数据库的复制。 1 业务需求与技术的局限性 在GDS之前,复制环境中的每个数据库都从应用程序和数据库管理
对于读多写少的场景,想象中,可以通过使劲增加读副本来均摊流量。但有个隐含的条件是,多副本建的同步得做成异步的,否则,读副本一多,某些副本就很容易出故障,进而阻塞写入。
在微服务架构中,需要调用很多服务才能完成一项功能。服务之间如何互相调用就变成微服务架构中的一个关键问题。
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