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能否利用TStack的计算、网络和存储能力，将Oracle运行在X86服务器，IP网络，云存储的“云化”架构上，去掉IOE架构中的I和E呢？
SSDB是一个高性能的KV存储数据库，个人开发作品，已开源。凭借其兼容redis协议、支持数据硬盘存储、简单易用等特性在业界有一定知名度。SSDB主要解决场景是Redis的存储问题，底层基于LevelDB作存储，可以大幅降低数据存储成本，具体产品介绍可查看其官网介绍。
在使用redis 3时，可以使用redis-migrate-tool工具做redis在线数据迁移（参考https://wxy0327.blog.csdn.net/article/details/84138537）。但是我们现在使用的redis server已经升级到5.0.3版本，再用redis-migrate-tool做迁移会报错：
看来看去，关于启动模式和任务栈的还是觉得这位博主写的好，有例子便于理解。记录下来，以后方便查阅和添加笔记。
将众多小内存的Redis实例整合起来,将分布在多台机器上的众多CPU核心的计算能力聚集到一起,完成海量数据存储和高并发多写操作
当使用MYSQL单实例，因数据量剧增出现性能问题的时候，普通的分库分表又难以满足其需求，一些客户会考虑迁移至分布式数据库。TDSQL 分布式是一款面向金融领域的一款数据库，适合应用在海量数据、高性能，高并发的使用场景。那么我们从MYSQL迁移至TDSQL都有哪些途径呢 ？这里我们对MYSQL离线迁移至分布式TDSQL 介绍一种方法：
MySQL数据库托管的一点感悟 开始之前，聊一点题外话，最近好像股市和基金都大跌，我自己买的股票和基金也都跌了。我本身没有这方面的经验，也是小白一个，但是感觉遇到了这种下跌，很容易让人崩溃。之前也有朋友买了很多，那天开玩笑对我说：中午跌的时候，他差点都跳楼了。😄 虽然是句玩笑话，但是从中能够感受到，大家还是很在意亏损的。 有调查显示，亏钱带来的厌恶是赚钱带来的快乐的2倍。举个例子就是：亏损1w块钱对你的影响需要你赚2w块钱才能抵消。我觉得普通人，如果不靠股市发财，就要做到对短期波动置之不理
Redis Cluster 是官方的 Redis 分布式解决方案，支持 sharding(分片) 和 failover(故障转移)。与使用单实例 redis 相比，连接 Redis Cluster 的客户端需要实现 Redis Cluster Client Protocol。它的基本作用是：
作为一家数据智能公司，个推不仅拥有海量的关系型数据，也积累了丰富的key-value等非关系型数据资源。个推采用Codis保存大规模的key-value数据，随着公司kv类型数据的不断增加，使用原生的Codis搭建的集群所花费的成本越来越高。
如果你想要托管项目，可以考虑 GitLab.com ，在这个网站上我们运行了一个单实例的 GitLab。目前有将近 20000 个用户在使用这个服务。单台机器上有超过 10 万个项目托管之上。
• RAC One Node 根据整合的数据库的SLA要求，还需要决定整合数据库所选用的数据库类型，在数据库的类型上，11GR2版本之前，要不是单实例要不是RAC，单实例不具有HA的功能，只能做冷的HA，通过使用类似HACMP之类的软件进行切换，有不可用时间，而且由于引入了第三方的HA软件，让整个架构、运维变得复杂，如果使用RAC架构，那么对于数据库整合来说，显得有点资源浪费，RAC要求至少是双节点，对于整合的数据库来说，一般都是非核心库，往往压力不大，对于高可用的需求也没有那么高，因此使用RAC显得有点浪
如果您已经有一个独立服务器的部署实例，并且希望在整个迁移过程中保留数据，请在对元数据进行迁移之前先阅读：
Oracle RAC One Node是Oracle Database 11.2引入的Oracle数据库企业版的一个选项。它为单实例Oracle数据库提供了增强的高可用性，可以保护计划内和计划外的停机时间。 本文来自Oracle白皮书翻译 Oracle RAC One Node有以下优点： 增强Oracle数据库的可用性 为Oracle数据库整合提供便利（提供对多租户的支持） 方便进行数据库虚拟化 Oracle RAC One Node还允许客户对其数据库部署和管理进行标准化，整合数据库存储，如果需要，可
6月5日，全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布的《2022年下半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》显示，在Top 5厂商中，腾讯云数据库整体收入同比增速、本地部署模式收入同比增速均位列第一。
针对Oracle迁移上云项目，云提供给用户的物理机上加载有三张网卡供用户使用，一张用于跑业务，另外两张可以用于心跳线网络。另外，存储网络是单独的网口，在建设时已由服务商做好配置，不含在这三张网卡内。基于公有云技术，为了组建资源池内部管理控制专网，因此现市面上公有云提供商的IPMI端口，均不能提供出来用于对外访问。
如果一个master挂了，那么剩余的2个master会发起投票选举，从挂了的master对应的slave中选举出一个新的master，发生故障的master不会参与投票，这个要注意。
「我们已经用起来了」，是我们最喜欢听到的话，简简单单几个字的背后代表着沉甸甸的信任和托付。从今天开始，我们将通过「相信开放的力量」系列深度案例分享，从业务的角度，看看一个数据库为各行业用户带来的业务价值。 本篇文章将介绍 TiDB 助力微众银行金融核心场景的故事。
内容来源：2017 年 10 月24 日，知数堂 MySQL技术专家吴炳锡在“2017 MySQL技术交流大会---上海站”进行《MySQL高扩展架构设计》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2571 | 7分钟阅读 摘要 随着传统企业去IOE的声音越来越大，也有很多朋友来咨询MySQL的架构设计问题，本次分享讨论如何利用MySQL构建一个高扩展的架构，从而在MySQL上构建出来基于百万在线的系统。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：h
在前面，我们提到了 Redis 集群方案 Redis Cluster，今天我们来聊聊 Redis 另外一种比较受欢迎的集群方案：Codis。
部署一个单体式应用意味运行大型应用的多个副本，典型的提供若干个（N）服务器（物理或者虚拟），运行若干个（M）个应用实例。部署单体式应用不会很直接，但是肯定比部署微服务应用简单些。 一个微服务应用由上百个服务构成，服务可以采用不同语言和框架分别写就。每个服务都是一个单一应用，可以有自己的部署、资源、扩展和监控需求。例如，可以根据服务需求运行若干个服务实例，除此之外，每个实例必须有自己的CPU，内存和I/O资源。尽管很复杂，但是更挑战的是服务部署必须快速、可靠和性价比高。 有一些微服务部署的模式，先讨论一下每个主机多服务实例的模式。
Redis 是一种开源（BSD 许可）、数据结构存储在内存中的系统，用作数据库、缓存和消息队列。Redis 提供了诸如字符串、散列、列表、集合、带范围查询的排序集合、位图、超级日志、地理空间索引和流等数据结构。Redis 内置复制、Lua 脚本、LRU 驱逐、事务和不同级别的磁盘持久化，并通过 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 自动分区提供高可用性。
我们早已进入大数据时代，但是大众更多关心的是数据有多大，而不是这些数据存放在哪里，虽然后者关系到存储和访问数据的性能与成本。
某个核心应用，开发反馈业务高峰期的时候，有三张表的INSERT插入操作会出现用时较长的情况，通过日志定位，认为就是数据库操作的问题。
对于kubernetes老玩家而言，StatefulSet这种资源类型并不陌生。对于很多有状态服务而言，都可以使用 StatefulSet 这种资源类型来部署。那么问题来了：挖掘机技术哪家强？额，不对。
在讲Redis集群架构之前，我们先简单讲下Redis单实例的架构，从最开始的一主N从，到读写分离，再到Sentinel哨兵机制，单实例的Redis缓存足以应对大多数的使用场景，也能实现主从故障迁移。
之前写了一篇文章分析了目前存在的一个问题和改进思路。迁移式升级的一点思考 （r10笔记第27天） 当前的硬件环境是Solaris，Oracle 10gR2 单实例,数据量在800G左右。想迁移到另外一台服务器上。大体的需求如下： 1.借助这次维护的时机，能够把数据库升级至11g 2.升级的过程需要尽可能保留一个较短的时间窗口，计划在2个小时以内完成 3.有较好的解决方案去演练整个过程，多次总结，提高迁移的效率，保证质量 4.有完善的回退计划，能够支持回退场景下业务平滑过渡
当下，随着数字化技术不断深入，愈来愈多企业将核心业务搬到线上。业务系统高可用、可扩展、容灾能力决定企业系统的连续性，中间件作为构建企业核心系统的重要组成部分，其高可用容灾能力也将决定应用系统的。本文结合腾讯云中间件各PaaS产品的容灾能力及实践，以一个行业头部客户业务容灾实践举例，来展开说明基于腾讯云中间件PaaS层相关产品的实践。
昨天，小悦在 Redis 交流群（想进群交流的请查看文末进群方式）发起了一个话题讨论：你们觉得好用的第三方Redis工具有哪些？有几位朋友推荐了几款不错的Redis工具，加上之前笔者用过的一些工具，这一节内容就来简单盘点一下这些好用的工具。
1. Redis常见集群技术 长期以来，Redis本身仅支持单实例，内存一般最多10~20GB。这无法支撑大型线上业务系统的需求。而且也造成资源的利用率过低——毕竟现在服务器内存动辄100~200GB。 为解决单机承载能力不足的问题，各大互联网企业纷纷出手，“自助式”地实现了集群机制。在这些非官方集群解决方案中，物理上把数据“分片”（sharding）存储在多个Redis实例，一般情况下，每一“片”是一个Redis实例。 包括官方近期推出的Redis Cluster，Redis集群有三种实现机制，分别介绍如
Online DDL一直是MySQL数据库的一个痛点,好在官方和社区都有不错的解决方案。这些方案大致有以下几个：
业内，常见的redis数据迁移方式有以下三种：aof（日志文件）、rdb（快照文件）、replication（主从复制）。 其中，aof和rdb两种方式适用于跨网络（网络隔离）的redis实例之间的数据迁移，通过：在源实例上执行指令（bgrewriteaof/bgsave）生成aof或者rdb文件 -> 下载数据文件 -> 上传数据文件 -> 启动目标实例 -> 完成数据迁移。aof和rdb的差异，主要体现在数据格式和数据加载速度两个方面，前者是纯文本格式（redis文本协议的流水记录），加载的过程相当于历史重放，而后者是二进制格式，直接进行加载，所以一般情况下rdb数据加载会比aof加载快！这也是网上建议使用rdb做跨网络数据迁移的一个重要的原因。
针对以上的问题，Redis集群提供了较为完善的方案，解决了存储能力受到单机限制，写操作无法负载均衡的问题。
@Configuration告诉SpringBoot这是一个配置类 == 上面创建的beans.xml 配置文件 另外我们可以在括号里设置代理方法如：@Configuration(proxyBeanMethods = false)设置不使用代理，无论每个@Bean方法被调用多少次返回的组件都是新创建的
克隆代码：git clone https://gitee.com/typ1805/springboot-master.git
Redis在豌豆荚的使用历程——单实例==》多实例，业务代码中做sharding==》单个Twemproxy==》多个Twemproxy==》Codis，豌豆荚自己开发的分布式Redis服务。在大规模
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。
数据库上层都有一个微服务，服务层记录“业务库”与“数据库实例配置”的映射关系，通过数据库连接池向数据库路由sql语句。
在MongoDB中，加载各种依赖的lib到内存、管理客户端请求、元数据管理存储等工作都需要占用内存，但其实内存使用的大部分还是在存储引擎和客户端连接请求处理方面。
编辑手记：Real World Performance（RWP）团队是个天才的性能优化团队，不断的寻找和创造新的方法分析诊断当今世界业务系统的性能。在他们眼里，一切性能问题都有解决方案，并且能找到最佳的解决方案。 今天我们要分享的是关于优化索引竞争的案例。 索引竞争可能是我们在数据库中最常见的竞争问题之一，在AWR报告中，enq: TX - index contention 是非常常见的一个等待事件，顾名思义，Index contention是指索引竞争，事实上专指由于索引分裂产生的竞争等待。 原理： 当事
zkCli.sh 是 ZooKeeper 提供的一个命令行客户端工具，用于与 ZooKeeper 服务器进行交互。以下分别以单实例和集群为例，讲解如何使用 zkCli.sh 连接 ZooKeeper。
python的模块就是天然的单例模式,因为模块在第一次导入的时候,会生成.pyc文件,当第二次导入的时候,就会直接加载.pyc文件,而不是再次执行模块代码.如果我们把相关的函数和数据定义在一个模块中,就可以获得一个单例对象了
随着有赞规模的增长, 运维的事务也日益复杂, 如何能更加高效的协调好开发, 运维, 工具与流程之间的关系, 把运维人员从低效率, 高强度, 易犯错的人工操作中彻底解放出来，让他们的能力与精力有更大程度的发挥, 是一个很大的挑战。
火山引擎边缘云是以云计算基础技术和边缘异构算力结合网络为基础，构建在边缘大规模基础设施之上的云计算服务，形成以边缘位置的计算、网络、存储、安全、智能为核心能力的新一代分布式云计算解决方案。
目前有一个很实际的需求，因为硬件老化严重，需要能够借助一次维护时机把数据库迁移到一台较好配置的机器上，避免潜在的硬件故障导致的业务停顿，也算防患于未然吧。 本来这个事情不是很紧急，但是因为硬件故障导致的问题防不胜防，踩过几次坑，就会有些经验教训，在这种情况下维持现状就是一个潜在的炸弹。 当前的硬件环境是Solaris，Oracle 10gR2 单实例,数据量在800G左右。我大体想了下，主要的目标有以下几个。 1.借助这次维护的时机，能够把数据库升级至11g 2.升级的过程需要尽可能保留一个
我们在 SEE Conf 之际发布了 4.0 rc 版本。经过 1 个多月的反馈收集和调整之后，我们终于迎来了 4.0 的正式版！感谢在此期间每一位提供反馈、建议以及贡献的人。我们会结合 rc 版本已经涉及的更新以及一些比较重要的新增内容于此进行列举。完整的更新文档可以点击此处[1]。v4 文档地址：https://ant.design[2]
作者 | 罗广明 编辑 | 蔡芳芳 2022 年，关于微服务发生了几件有趣的事情。其一，正式掌管 Twitter 不久的 Elon Musk 对 Twitter 的开发团队 “批判” 了一番。他表示自己为 Twitter 在许多国家的极慢运行速度感到抱歉。之所以如此慢是因为 App 需要执行 1000 多个 “糟糕” 的批处理 RPC，而这只是为了渲染主页的时间线。Musk 表示 “今天的部分工作将是关闭臃肿的"微服务" 。实际上，只有不到 20% 的微服务是 Twitter 需要的。” 其二，Gi
全球领先的IT研究和咨询公司IDC发布的《IDC MarketScape：中国分布式关系型数据库 2023年厂商评估》报告（以下称“报告”）显示：
ASM 挂载(mount)磁盘组(disk group)以使数据文件可以被数据库使用
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