随着各行各业电子信息化的不断加深,线上交易数据保持了长时间高速增长的态势,对数据存储的需求越来越大,数据库管理系统(DBMS)面临越来越大的性能、空间和稳定性压力。在此过程中,得利于计算&存储&网络等硬件领域的不断进步,业界流行的数据库管理系统逐步从单机架构向分布式架构演变。笔者希冀从梳理数据库管理系统所面临的一个又一个实际挑战及业界所提出的诸多解决方案的过程中,发现片缕灵感以指引未来的数据库开发工作。
注:本文发表后,收到了很多后台反馈,其中关于大型机的早期成就不容省略。微调重发本文,纯属个人观点,错谬之处,仍然期待指正。
第一代的“存算一体”数据库是80年代的IBM大机,提供计算、数据库、存储、中间件,解决了核心交易场景对性能和可靠性的诉求,但他的缺点同样明显,贵!高昂的采购费用、封闭的硬件生态和高昂的售后维保价格,大机的垄断,即使是银行这类不差钱的企业也感到肉疼。大机有限的存储扩展能力,也限制了数据库的容量。
云原生Clickhouse 优势概述 以Clickhouse为基础,借鉴Snowflake等系统的设计思路,打造一款高性能的云原生OLAP系统,为用户提供多场景下的一站式的数据分析平台。 简单、易维护:集群管理、统一共享分布式调度服务 高可用、可扩展:支持500万以上的Table 低成本:存储成本至少降低了50% 兼容开源,复用超高性能:兼容协议、语法、数据库存储格式 Clickhouse是一款性能十分强悍的OLAP引擎,凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩,但是目前C
QoS对于服务多租户多业务的整体系统来说,不管对网络还是存储,都格外重要,没有QoS,会造成不同租户及业务之间对资源的抢占,用户A用爽了,用户B却遭了殃,频频投诉,这是系统管理员最头疼的事情。我们今天就来讨论一下分布式存储系统中的QoS算法。进入正题之前,我们先来了解背景知识,即什么是QoS,分布式QoS又是什么,有哪些常见的QoS算法。最后我们再来讨论本文正题:mClock算法和dmClock算法。
贾晶晶,Zilliz 数据工程师 & 高昌健,Juicedata 解决方案架构师,十年互联网行业从业经历,曾在知乎、即刻、小红书多个团队担任架构师职位,专注于分布式系统、大数据、AI 领域的技术研究。
这里介绍LVS集群的通用体系结构,设计原则和相应特点;LVS集群应用于建立可伸缩的Web,Media,Cache和Mail等网络服务。
1.引言 在过去的十几年中,Internet从几个研究机构相连为信息共享的网络发展成为拥有大量应用和服务的全球性网络,它正成为人们生活中不可缺少的 一部分。虽然Internet发展速度很快,但建设和维护大型网络服务依然是一项挑战性的任务,因为系统必须是高性能的、高可靠的,尤其当访问负载不断增 长时,系统必须能被扩展来满足不断增长的性能需求。由于缺少建立可伸缩网络服务的框架和设计方法,这意味着只有拥有非常出色工程和管理人才的机构才能建立 和维护大型的网络服务。 针对这种情形,本文先给出LVS集群的通用体系结
Ø 当业务因高可用机制发生数据库切换时,切换前后的数据库内容应当一致,不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。
1.引言 在过去的十几年中,Internet从几个研究机构相连为信息共享的网络发展成为拥有大量应用和服务的全球性网络,它正成为人们生活中不可缺少的 一部分。虽然Internet发展速度很快,但建设和维护大型网络服务依然是一项挑战性的任务,因为系统必须是高性能的、高可靠的,尤其当访问负载不断增 长时,系统必须能被扩展来满足不断增长的性能需求。由于缺少建立可伸缩网络服务的框架和设计方法,这意味着只有拥有非常出色工程和管理人才的机构才能建立 和维护大型的网络服务。
将磁盘使用scsi或sata母线直接与主板相连给系统提供存储的一种方式,如我们的笔记本默认就是这种方式。
随着容器技术在生产环境中越来越多被使用,实际用户应用正在从无状态应用程序扩展到需要持久化存储支持的有状态应用程序。IT技术专业人员需要知道如何选择适合在容器中运行有状态应用程序的存储。我们深度解读Gartner报告,就存储类型及应用类型两个维度来帮技术专业人员分析容器存储的选择。
李飞飞,现任阿里巴巴集团副总裁、高级研究员,阿里云智能数据库事业部总负责人。加入阿里巴巴之前为美国犹他大学计算机系终身教授。研究成果多次获得了IEEE ICDE、ACM SIGMOD最佳论文奖等重要学术奖项。
上面说这么多,总结一下,ZK 能解决分布式应用开发的问题,ZK 能很好的解决问题 。到这一步,疑问就更多了:
上面说这么多,总结一下,ZK 能解决分布式应用开发的问题,ZK 能很好的解决问题。到这一步,疑问就更多了:
日前,第11届PostgreSQL中国技术大会圆满落幕,大会上腾讯云多位顶级技术达人携手亮相,分别对腾讯云PostgreSQL系列产品技术亮点和创新实践案例进行了深入解读,针对TDSQL-C PostreSQL高可用特性、TDSQL-A发展历程、技术架构等做出了详细介绍。 会上腾讯云数据库开源产品TDSQL PostgreSQL版(开源代号Tbase)再次公布升级:分区表能力增强,分区剪枝性能提升30%,分布区表关联查询性能(Join)提升超十倍。此外,异地多活易用性增强、分布式死锁自动检测并解锁功能上线
ActiveMQ是最常用、特性最丰富的消息中间件,通常用于消息异步通信、削峰解耦等多种场景,是JMS规范的实现者之一。功能丰富到什么程度呢?支持大部分消息协议,而且支持XA。
在服务众多的微服务体系中,使用单点登录方案是一个好的解决方式。也意味着每个面向用户的服务都必须和认证服务交互,这会带来琐碎的流量,同时方案实现起来较复杂。 分布式会话: 将用户认证信息存储在共享存储中,通畅由用户会话作为key来实现的简单分布式哈希映射,当用户访问微服务时,用户数据可以从共享存储中获取。 客户端令牌: 令牌在客户端产生,有身份认证服务进行签名,必须包括足够多的信息,以便在微服务中建立用户身份。令牌附加在每个请求上,为微服务提供用户身份认证。 这种方案安全性相对较好,身份验证注销是一个问题
本原创入门教程,涵盖ZooKeeper核心内容,通过实例和大量图表,结合实战,帮助学习者理解和运用,任何问题欢迎留言。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
最新Gartner全球主存储魔力象限报告《Magic Quadrant for Primary Storage, 2022》中,华为存储再次成为唯一入选领导者象限的中国存储厂商,并且在2021年基准上大幅进步,战略(愿景)完整性和执行能力两方面均显著提升。
并行包括指令级并行,数据级并行,线程级并行。指令级并行主要是在一个CPU内利用流水线,乱序执行,指令多发射等技术实现。线程级并行主要利用多核cpu。指令级并行对程序员是透明的,完全靠硬件实现。
RHCS提供的三个核心功能 高可用集群是RHCS的核心功能。当应用程序出现故障,或者系统硬件、网络出现故障时,应用可以通过RHCS提供的高可用性服务管理组件自动、快速从一个节点切换到另一个节点,节点故障转移功能对客户端来说是透明的,从而保证应用持续、不间断的对外提供服务,这就是RHCS高可用集群实现的功能。 RHCS通过LVS(LinuxVirtualServer)来提供负载均衡集群,而LVS是一个开源的、功能强大的基于IP的负载均衡技术,LVS由负载调度器和服务访问节点组成,通过LVS的负载调度功
两个节点可以采用简单的一主一从模式,或者双主模式,并且放置于同一个VLAN中,在master节点发生故障后,利用keepalived/heartbeat的高可用机制实现快速切换到slave节点;
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时,如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障,能尽快恢复数据库的可用性,尽可能的减少停机时间,保证业务不会因为数据库的故障而中断。与此同时,用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。当业务发生数据库切换时,切换前后的数据库内容应当一致,不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。这些都是MySQL高可用方案的基本标准。
在云计算时代,Kubernetes 已经成为容器编排的首选平台。随着越来越多的企业在 Kubernetes 上运行数据库和中间件,与 Kubernetes 兼容的持久化存储解决方案的需求也在上升。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2leaaaaaa3qalyodiobpfawodabmqaaaa.f10002.mp4?dis_k=17550684a324164ea111bfe
历史上,数据分析需求的不断提升(更大的数据规模、更快的处理速度、更低的使用成本)和计算基础设施的不断进化(从专用的高端硬件、到低成本的商用硬件、到云计算服务),这两大因素推动数据仓库的架构大体经历了三个时代:软硬一体的一体机时代、存算一体的分布式时代以及存算分离的云原生时代。
最近几年,我的工作内容始终围绕着客户 Kubernetes 集群的建设。如何为客户的 Kubernetes 集群选择一款稳定可靠、性能表现优异的存储解决方案,这样的问题一直困扰着我。
集群(cluster)就是一组计算机,它们作为一个整体向用户提供一组网络资源,这些单个的计算机系统就是集群的节点(node)。集群提供了以下关键的特性。
对象存储(Cloud Object Storage,COS)是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制,可容纳海量数据且支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务。您可通过新手入门全面的了解COS,学习产品的基础知识,掌握控制台、API、SDK、工具等操作,助力高效便捷地管理您的业务。
ORACLE数据库既能跑OLTP业务,也能跑OLAP业务,能力是商业数据库中数一数二的。支持IBM小机和x86 PC服务器,支持多种OS。同时有多种数据库架构方案供选择,成本收益风险也各不相同。
摘要 VMware vSAN 通过 vSphere 原生的高性能体系结构支持业界领先的超融合基础架构解决方案。 vSAN是 Software-Defined Data Center 的核心构造块。 借助 VMware 支持的超融合基础架构,您能够安全发展、降低 TCO 以及根据未来发展需求扩展规模。 vSAN概述 SDDC概述 在软件定义的数据中心内,整个基础架构都实现了虚拟化,并且数据中心完全由软件自动控制。vSphere是软件定义的数据中心基础。 关于vSAN vSAN是借助软件将服务器本地众多的空白磁
单口 RAM(Single RAM)、双口 RAM(Dual RAM)、简单双口 RAM(Simple-Dual RAM)、真双口 RAM(True-Dual RAM)有什么不同?
文章介绍了分布式数据库在项目中的使用场景,以及基于腾讯云DCDB的具体实现方案,包括分表、分库、负载均衡、高可用等方面的内容。
大量数据是以文件形式保存的,典型代表是行为日志数据(用户搜索日志、购买日志、点击日志以及机器操作日志等)。
读写节点和只读节点共享一份底层存储读写节点和只读节点之间通过TCP或RDMA协议使用DMS组件共享Shared Buffer Pool中的热数据页读写节点和只读节点通过DSS API和DSS Server的协同访问底层共享存储中的持久化的数据
Zookeeper以它的稳定性,高并发并且简单易用,目前在很多分布式系统中作为协调服务的中间件。Zookeeper官方文档很全面,目前,最新稳定版本为3.4.8:
关于数据分片的话题,近期非常火热。一方面是由于用户在海量数据、高并发访问的诉求日益增长;另一方面分布式数据库发展迅速、技术路线各异,难以选择。近期的一篇关于数据分片的文章吸引到我,文中对数据分片从技术角度做了分析归类,提出一种很好的归纳方法。本文尝试延展这一观点,对数据分片进行归类阐述。
随着“云”的热度不断升温,作为最新兴的产业之一,如果连云存储是什么,你都不知道,是不是离Out不远啦~
Kubernetes(简称K8S) 是Google开源的分布式的容器管理平台,方便我们在服务器集群中管理我们容器化应用。
分布式测控系统通常由多个子系统组成,他们之间协调工作,共同完成测控任务,分布式测控系统可缓解单机测控系统的负担。随着测控技术的日益发展和成熟,现代工程试验,尤其是大型军工试验中,需要测试、控制的项目种类越来越多,对各种测控项目的实时性、同步性和测控精度等都提出了更高的要求。
前面介绍了 HeartBeat 及其集群高可用部署、DRBD原理与实践、DRBD配置与管理、高可用集群架构 corosync+pacemaker、LVS+KeepAlived、haproxy+keepalived+nginx 实现 k8s 集群负载均衡、Pacemaker+Corosync 高可用架构实战等相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍高可用集群管理工具 RHCS相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
Milvus 作为一款针对海量特征向量的相似度搜索引擎,在单台服务器上就可以处理十亿级数据规模。而对于百亿或者千亿级数据,则需要具有水平扩展能力的 Milvus 集群来满足对海量向量数据的高性能检索需求。
在数据量持续爆增、数据日益多样化的今天,传统数据库的迭代速度已经追不上数据的增速,且企业对数据库计算和存储能力的要求越来越高。面对当前的挑战和机遇,国产数据库厂商的研发创新速度不断加快,可以说云计算时代的到来,扭转了国外商业数据库一家独大的局面。 目前,国产数据库领域正处于百花齐放的状态,已经有越来越多的行业巨头参与到了数据库的建设中,腾讯云便是其中之一。为了更深入地了解腾讯云数据库的发展历程,从而进一步透视国产数据库的发展方向,InfoQ 和腾讯云数据库专家工程师窦贤明就云数据库的发展、前景与挑战进行
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