在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况,正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素:
某初创企业的主营业务是为用户提供高度个性化的商品订购业务,其业务系统支持PC端、手机App等多种访问方式。系统上线后受到用户普遍欢迎,在线用户数和订单数量迅速增长,原有的关系数据库服务器不能满足高速并发的业务要求。 为了减轻数据库服务器的压力,该企业采用了分布式缓存系统,将应用系统经常使用的数据放置在内存,降低对数据库服务器的查询请求,提高了系统性能。在使用缓存系统的过程中,企业碰到了一系列技术问题。
MyCat 是一个数据库分库分表中间件,使用 MyCat 可以非常方便地实现数据库的分库分表查询,并且减少项目中的业务代码。今天我们将通过数据库架构发展的演变来介绍 MyCat 的诞生背景,以及 MyCat 在其中扮演的角色,从而使得大家对 MyCat 的诞生及其作用有深入的理解。 单数据库架构 一个项目在初期的时候,为了尽可能快地验证市场,其对业务系统的最大要求是快速实现。在这个阶段,代码开发人员为了能快速实现业务系统,一般都是将所有层级(MVC)的业务代码都写在同一个项目中,所有的业务数据都存放在同一个
数据库的弹性伸缩与WebServer相比,复杂了很多倍,对于WebServer的弹性伸缩直接用负载均衡+弹性伸缩组件搞定。但对于数据库的扩容、缩容将面临数据不一致等问题。这些问题在互联网企业上云是必须解决的,为提升我们对大型业务上云的理解,我们今天一起来看一看。
当数据量开始增大,单台数据库服务的IO、IOPS的瓶颈开始出现,业务系统的访问效率开始下降,为此开始出现分布式数据库的概念。以下将逐步讲解从单台数据库向分布式数据库演进的过程。
高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。
前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家。 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务。 一个可以支持高并发的服务少不了好的服
本篇文章是在我看完《从零开始学架构》之后,以架构演变为主线,梳理了一下演变过程中出现的问题以及解决方案,文章中引用了这本书的一些内容和图片
高并发经常会发生在有大活跃用户量和用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动、定时领取红包等。
mysqlslap 是 Mysql 自带的压力测试工具,可以模拟出大量客户端同时操作数据库的情况,通过结果信息来了解数据库的性能状况 mysqlslap 的一个主要工作场景就是对数据库服务器做基准测试 例如我们拿到了一台服务器,准备做为数据库服务器,那么这台服务器的硬件资源能够支持多大的访问压力呢?优化了操作系统的内核参数后,是否提升了性能?调整了Mysql配置参数后,对性能有多少影响?…… 通过一系列的调优工作,配合基准测试,就可以把这台服务器调整到最佳状态,也掌握了健康状态下的性能指标 以后在实际运行过
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
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作为后端的程序开发人员,经常听到高并发,但是高并发到底有多高?其实是没有数值定义的
本文主要内容:基本的Map-Reduce Map-Reduce 基本原理 面向聚合的数据库能够兴起很大一部分原因是由于集群的增长。数据库运行在集群环境中意味着你要在数据存储方面做出权衡,而不能像过去运行在单机上那么简单了。集群不仅仅改变了数据存储的规则,而且还改变了数据计算的规则。如果你把一大堆数据存在集群上,这时候要想有效的处理数据,那么你就必须要用另外一种不同的思路来组织你的处理流程。 如果是使用那种“集中式的数据库”(centralized database),那么通常你可以有两种方式来处理计算
与其直接用些抽象、晦涩的技术名词去给分布式下一个定义,还不如从理解分布式的发展驱动因素开始,我们一起去探寻它的本质,自然而然地也就清楚它的定义了。
Firebird特性介绍:firebird是一个全功能的,强大高效的,轻量级,免维护的数据库。它很容易让您从单用户,单数据库升级到企业级的应用。 一个firebird数据库服务器能够管理多个独立的数据库,每一个数据库同时可支持多个客户端连结。总之:它是一个开源的,强大在,可以自由使用的数据库(即使是商业上的使用) 关键特性:
我承认我有赌的成分,点进去一看,果然是广告。说真的,内容看起来还是很有吸引力的,但是贫穷阻止了我消费的冲动。
概述 最近.NET的世界开始闹腾了,微软官方终于加入到了对.NET跨平台的支持,并且在不久的将来,我们在VS里面写的代码可能就可以通过Mono直接在Linux和Mac上运行。那么大家(开发者和企业)为什么那么的迫切的希望.NET跨平台呢?第一个理由是便宜,淘宝号称4万多台服务器全部运行在Linux,Linux平台下还有免费的MySql,这些都是免费的,这些省下来直接就是利润呀,做企业的成本可以降低又没有任何损失,何乐而不为呢?第二个理由是在Linux系统下还有很多非常优秀的构架(当然同样也是免费的),分
不管是为了满足业务发展的需要,还是为了提升自己的竞争力,关系数据库厂商(Oracle、DB2、MySQL 等)在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。但业务发展速度和数据增长速度,远远超出数据库厂商的优化速度,尤其是互联网业务兴起之后,海量用户加上海量数据的特点,单个数据库服务器已经难以满足业务需要,必须考虑数据库集群的方式来提升性能。
作为一名专业的 Java 开发者,如何在并发场景中写出优良的代码,是一道绕不开的坎,也是考量一个 Java 开发者功底的关键技术。因此,不难发现 Java 并发问题一直是各个大厂面试的重点之一,然而我发现很多候选人在面试时,常常表示对各种并发编程学习笔记一脸懵逼,好像知道一些却又讲不清楚,最终导致面试失败。于是发奋学习,啃大部头书又发现理论太多,头疼。其实 Java 的并发问题虽然内容繁杂,然而整个脉络还是很清晰的。
大型网站都是从小型网站发展而来的,网站架构也是一样,是从小型网站架构逐步演化而来的,小型网站最开始没有太多人访问,只需要一台服务器就绰绰有余了,这时的架构如下:
Memcached作为一款开源、高性能、分布式内存对象缓存系统,在各种需要缓存的场景都适用。因此,各大公司都需要程序员掌握使用Memcached,那么在面试中面试官会怎么考察应聘者对Memcached的掌握程度呢,今天来盘点一下常考Memcached面试题,希望可以帮助到有面试需求的小伙伴们。
最近公司的项目准备优化一下系统的性能,希望在数据库方面看有没有提升的空间,目前压力测试发现数据库服务器压力还不够大,Web服务器压力也不是很大的情况下,前台页面访问却很慢,看有没有办法充分利用数据库服务器的性能,于是做了一个单数据库,多数据库,单实例,多实例不同情况下的数据访问效率测试。 测试环境: CPU:Inter Core2 Quad,Q8300,2.50GHz; 内存:4.00GB 系统:Windows 7 32位系统 数据库系统:SqlServer 2008,有两个实例,一个是默认实例,一个是命名
通过之前的文章我们了解到,引入MQ后主要可以解决三个问题:异步、解耦、削峰,小伙伴们可以回顾一下这篇文章什么是消息中间件?主要作用是什么?
某电子商务公司为了更好地管理用户,提升企业销售业绩,拟开发一套用户管理系统。该系统的基本功能是根据用户的消费级别、消费历史、信用情况等指标将用户划分为不同的等级,并针对不同等级的用户提供相应的折扣方案。在需求分析与架构设计阶段,电子商务公司提出的需求、质量属性描述和架构特性如下: (a)用户目前分为普通用户、银卡用户、金卡用户和白金用户四个等级,后续需要能够根据消费情况进行动态调整; (b)系统应该具备完善的安全防护措施,能够对黑客的攻击行为进行检测与防御; (c)在正常负载情况下,系统应在0.5秒内对用户的商品查询请求进行响应; (d)在各种节假日或公司活动中,针对所有级别用户,系统均能够根据用户实时的消费情况动态调整折扣力度; (e)系统主站点断电后,应在5秒内将请求重定向到备用站点; (f)系统支持中文昵称,但用户名要求必须以字母开头,长度不少于8个字符; (g)当系统发生网络失效后,需要在15秒内发现错误并启用备用网络; (h)系统在展示商品的实时视频时,需要保证视频画面具有1024x768像素的分辨率,40帧/秒的速率; (i)系统要扩容时,应保证在10人●月内完成所有的部署与测试工作; (j)系统应对用户信息数据库的所有操作都进行完整记录; (k)更改系统的Web界面接口必须在4人●周内完成; (l)系统必须提供远程调试接口,并支持远程调试。 在对系统需求、质量属性描述和架构特性进行分析的基础上,该系统架构师给出了两种候选的架构设计方案,公司目前正在组织相关专家对系统架构进行评估。
如图,假设我们申请了4台数据库服务器,每台上面部署了8个数据库,每个数据库对于每张表分了32张表
订单系统作为电商系统的“纽带”贯穿了整个电商系统的关键流程。其他模块都是围绕订单系统进行构建的。订单系统的演变也是随着电商平台的业务变化而逐渐演变进化着,接下来就和大家一起来解析电商平台的“生命纽带”。
单数据库架构 一个项目在初期的时候,为了尽可能快地验证市场,其对业务系统的最大要求是快速实现。在这个阶段,代码开发人员为了能快速实现业务系统,一般都是将所有层级(MVC)的业务代码都写在同一个项目中,
系统在正式上线后必将会面对大量用户访问,面对各种层级的高并发请求,因此我们会采用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、高性能的Web容器等。但是这几个方面,还无法从根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。因此我们必须对此做出相应的策略和技术解决方案。
1. 互联网技术演进之路 1. 初生 无名的网站 -> 访问量低,一台服务器满足需求。 典型的技术 LAMP:Linux + Apache + MySQL + PHP 2. 发展问题 性能越来越差 越
秒杀活动只是网站营销的一个附加活动,特点是:时间短、并发访问量大,如果和网站原有应用部署在一起,必然会对现有业务造成冲击。
性能测试为保证软件质量起到重要作用,对于交易量较大的应用系统,性能测试更是一个必不可少的环节。
这个方案就跟停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一的一点就是那个导数的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿,有点不太靠谱,因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了,可能多达几亿条,甚至几十亿,你这么玩儿,可能会出问题。
来源:http://blog.jobbole.com/96035/ 伯乐在线 - HollisChuang 大型网站的挑战主要来自庞大的用户,高并发的访问和海量数据,任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户,问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。 本文内容大部分来自《大型网站技术架构》,这本书很值得一看,强烈推荐。 大型网站系统的特点 高并发,大流量 需要面对高并发用户,大流量访问。Google 日均 PV 35 亿,日 IP 访问数 3 亿;腾讯 QQ 的最大在线用户数
近年来,中国移动不断加强业务运营IT支撑系统的自主可控建设。亚信科技AntDB数据库已在运营商核心系统深耕15年,在通信行业的多个领域完成上线并保障持续平稳运行,完全具备国外数据库所具备的能力。因其技术领先性与稳定性,湖南移动借力亚信科技AntDB数据库,积极推进核心业务数据库的国产替代工作。
摘要: 大型网站的挑战主要来自庞大的用户,高并发的访问和海量数据,任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户,问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。
突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办?
这个你必须面对的事,就是当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
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。
最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构:照着做,你也能成为架构师》,部分内容比较不错,先做书摘总结,以便加深印象与未来回顾学习。
大型网站架构演化发展历程一、大型网站系统的特点二、大型网站的演变过程1. 初始阶段的网站架构2. 应用服务和数据分离3. 使用缓存改善网站性能4. 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力5. 数据库读写分离6. 使用反向代理和CDN加速网站响应7. 使用分布式文件系统和分布式数据库系统8. 使用NoSQL和搜索引擎9. 业务拆分10. 分布式服务三、大型网站架构演化的价值观1. 大型网站架构技术的核心价值是随网站所需灵活应对2. 驱动大型网站技术发展的主要力量是网站业务的发展四、网站架构设计误区
昨天我们分享了怎么不停机进行分库分表数据迁移(数据库分库分表后,我们生产环境怎么实现不停机数据迁移)后来有好多朋友问我,说他们的系统虽然也到了差不多分表的地步了,但是,不知道具体拆分多少张表,分多了又怕浪费公司资源,分少了又怕后面怎么去扩容,还有另一些朋友说,所在的公司规模还不大,尚在发展中,公司压根就没这么资源给他们这么去拆分。
在我们日常的测试工作中,不可避免的要对mysql的性能进行测试,对于大部分测试人员而言,工具的选择可能就是第一道门槛。
回顾网站架构演化历程,当网站遇到性能瓶颈时,第一个想到的解决方案就是使用缓存。在整个网站应用中,缓存几乎无处不在,既存在于浏览器,也存在于应用服务器和数据库服务器;即可以对数据缓存,也可以对文件缓存,还可以对页面片段缓存,对网站性能优化意义重大。
高并发系统各不相同。比如每秒百万并发的中间件系统、每日百亿请求的网关系统、瞬时每秒几十万请求的秒杀大促系统。
数据库专题(一) ——数据库优化 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 数据库的优化通常分为三个方面:数据库DML、DQL的优化(即增删改查等SQL语句优化);数据库设计优化(如索引设置、索引类型、表引擎、冗余字段、主键外键等);数据库服务器和配置优化(如主从分离、读写分离等)。 根据不同的业务场景,需要进行不同的优化措施。 二、数据库语句优化 程序对数据库的操作,绝大部分来自查询,因此查询的优化至关重要,而大部分情况下,查询的优化在于索引命中率。网络上有很多查询优化的例子,在此主要说几点。
大多数人面试的时候经常会被问到:你简历上有高负载高并发的经验,那到底你的系统是怎样设计的?
有时候要下个定义挺难的,那么就从具体来说吧。博主曾经在京东工作过,大家都知道京东是个大型网站,这点应该没有异议。那它有哪些特点呢?
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