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。
对于分库分表来说，主要是面对以下问题： 选择一个数据库中间件，调研、学习、测试； 设计你的分库分表的一个方案，你要分成多少个库，每个库分成多少个表，比如 3 个库，每个库 4 个表； 基于选择好的数据库中间件，以及在测试环境建立好的分库分表的环境，然后测试一下能否正常进行分库分表的读写； 完成单库单表到分库分表的迁移，双写方案； 线上系统开始基于分库分表对外提供服务； 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呢？ 这个是你必须面对的一个事儿，就是你已经弄好分库分表方案了，然后一堆库和表都建好了，基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了，测试都 ok 了，数据能均匀分布到各个库和各个表里去，而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 那么现在问题来了，你现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容咋办？这个可能就是说你的每个库的容量又快满了，或者是你的表数据量又太大了，也可能是你每个库的写并发太高了，你得继续扩容。这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿。
参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案，但我个人却认为，这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处，业界也几乎不会用这种方案来进行扩容（分库分表）。为了便于说明这一点，本文先简单回顾下该方案，然后分析该方案为什么没有用，最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
肖鹏老师对于开源数据库尤其是MySQL的研究特别深入，今天我们来一起听他分享自己对MySQL数据库的优化经验！ 作者简介 肖鹏 微博研发中心数据库技术负责人，主要负责微博数据库（MySQL/Reids
作者 | 褚杏娟 当地时间 12 月 22 日，在线密码管理器 LastPass 称，有黑客获得了其客户的大量个人信息，包括加密和加密散列密码以及存储在客户保险库中的其他数据。 根据调查，黑客利用在 LastPass 今年 8 月的漏洞事件中获得的信息访问了一个基于 云的存储环境。黑客通过一个受感染的开发者账户对 LastPass 开发环境部分的未经授权访问，并“获取了部分源代码和一些专有的 LastPass 技术信息”。通过攻击另一名员工账户，黑客又获得了用于访问和解密基于云存储服务中某些存储卷的凭证和
大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中，互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域：实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构，更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模，并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高，比如说在转账的时候，我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险，要求响应速度非常的高，才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者，“但在
2021年7月30~31日（本周六），GIAC 全球互联网架构大会将于深圳华侨城洲际酒店盛大开启！ GIAC全球互联网架构大会是由 msup 和高可用架构技术社区联合举办的面向架构师、技术负责人及高端技术从业人员的技术架构大会。 作为业内技术领先的云服务商，腾讯云高级解决方案架构师邱浩受邀参会，为数千名技术负责人、架构师和高级研发人员带来关于基础架构方面的最新技术实践。 ■ 满满干货，开启架构新思路 国内多数电商平台，在业务发展初期，其平台均部署在单个数据中心，平台发展到一定规模后，一旦单个数据中心故
OGG有传统的经典架构，也有最新的微服务，2个都可以远程捕获和应用数据，对数据库服务器是0侵入，而传统的经典架构是纯命令行模式，最新的微服务架构是图形化界面操作，几乎所有操作都可以在界面进行。相关文章可以参考：
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。
分布式锁是为了保证分布式各系统对于资源的强占，独占。分布式锁的设计与多线程锁设计一样，都是通过一个信号量，对它进行CAS（compare and set）原子操作来实现乐观锁，或通过一个独占锁实现悲观锁，悲观锁不推荐。
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
在今天双 11 这个万众狂欢的节日，对于阿里员工来说，每个环节都将面临前所未有的考验，特别是技术环节，今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
今年的618气氛有点冷，各大互联网公司也没有像以往一样大肆宣传，到目前为止还不清楚今年618的各种数据，我们作为程序员比较关心的肯定是618各大电商后端的技术，比如每年峰值成交订单，印象中电商大促并发峰值还停留在前年天猫双十一峰值处理订单58.3万笔每秒。 不知道今年最终公布的数据如何，可以想到的是，在大促之前各大公司对自己内部系统一定是做了大规模优化的，这里说的优化不是说单纯的增加云服务器，而是对系统的各个维度，比如： Java应用层，底层JVM，缓存层(Redis)、数据库层(Mysql)，中间件层，网
伴随着互联网行业的发展，金蝶和用友分别都有可部署在云端的产品，如K3cloud与U8等。企业本身也变得越来越轻，原先动辄几万甚至几十万的机房部署与人工管理，是现代化企业所不能接受的，在残酷的生存环境下，他们需要更轻的模式和更经济的方案。随着公有云市场的逐渐繁荣，越来越多的企业开始进行云上的实践，ERP系统在云端的部署，也逐渐形成一种新的业务模式，节省了企业建设机房与昂贵的固定人工成本。将机器托管在云端，由专业的云厂商来管理、运维基础设施，无需太多的考虑扩展和冗余的问题，大幅度降低系统部署的支出，而转为按需付费，是企业所乐意接受的。
我们接着上一个文档继续做！由于还要用到上面装的mysql数据库，在这个进行一些配置
今天抽空整理，发现近期问我数据恢复，灾备的问题还比较多，我简单整理了一下。 问题1： 能请教一个问题么？我们用was链接的oracle数据库，是不是不建议在was上设置statementcachesize的参数？我们目前设置的是200，发现数据库中那个session都会持有200个游标，有工程师建议把这个参数设置为0 这个问题着实还问到我了，不过我问了下专业的中间件工程师，答复如下： Statement Cache Size是指有多少个prepared statement或者callable state
在2023年11月12日，刚经过双11的购物节大压力的阿里，却从17:44起发生了服务宕机，旗下的淘宝、闲鱼、饿了么等服务出现服务中断，甚至让高校学生宿舍的洗衣机都“宕机”了。从阿里云健康看板公布的数据可以看出，阿里云的几乎所有的云产品等服务都受到了影响，影响了全球范围内多个地域。阿里云这次故障，放在整个云厂商界都是炸裂般的存在。阿里云历时3个多小时，服务才陆续恢复。
大型网站架构是一个系列文档，欢迎大家关注。本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。 根据实际需要，进行改造，扩展，支持千万PV，是没问题的。 本次分享大纲 电商案例的原因 电商网站需求 网站初级架构 系统容量估算 网站架构分析 网站架构优化 架构总结 电商网站案例，一共有三篇本篇主要说明网站的需求，网站初始架构，系统容量估算方法。 一、电商案例的原
MySQL调优对于很多程序员而言，都是一个非常棘手的问题，多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 就在昨天我在百忙之中抽出空余时间面试了个腾讯30k出来的，我开口就是：MYSQL性能调优如何入手？他的回答的：基础优化、优化的哲学、优化需求、优化的思路、存储引擎层、数据库优化、等等细节，好吧我承认我败了。 但是我严重怀疑他是做了准备而来的，不然没有什么人可以记得这么清楚有条理，果不其然，在他入职之后说出了实情；
由于业务的扩展或者其他原因，常常会有迁移系统数据库的场景，对于有大量用户7*24小时不间断使用的系统，如何不宕机实现数据库迁移，这是个很有挑战的话题。
导语双主架构在MySQL中使用比较普遍，因为有故障后恢复方便的优点。但双写+双向复制的架构业界极少采用，这种架构下可能有什么问题？如何规避这种架构下的数据风险？本文根据实践经验做出了总结。
哪里有免费云服务器？有没有永久免费的云服务器？有些业务的需要我们希望节省运营成本需要短期免费的云服务器或者其他的云产品。或者我们在准备正式选择某个云服务商之前，可以先体验其产品稳定性后再正式的选择商家使用。当下，国内国外云服务商竞争还是比较大的，我们可以看到各大服务商都相继推出免费账户。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 后台服务可以划分为两类，有状态和无状态。高可用对于无状态的应用来说是比较简单的，无状态的应用，只需要通过F5或者任何代理的方式就可以很好的解决。后文描述的主要是针对有状态的服务进行分析。服务端进行状态维护主要是通过磁盘或内存进行保存，比如MySQL数据库，redis等内存数据库。除了这两种类型的维护方式，还有jvm的内存的状态维持，但jvm的状态生命周期通常很短。 高可用的一些解决方案 高可用，从发展来看，大致经过了这几个
简单理解下高并发: 高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11，双12，就会产生高并发,如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求， 也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被ADC暴击了一样,那伤害你懂得(如果你看懂了，这个说法说明是正在奔向人生巅峰的屌丝。 高并发会来带的后果 服务端： 导致站点服务器/DB服务器资源被占满崩溃，数据的存储和更新结果和理想的设计是不一样的，比如：出现重复的数据记录，多次添加了用户积分等。 用户角度： 尼玛，这么卡，老子来参加活动的，刷新了还
1.前言 Ansible是一个开源的配置管理和业务流程工具。它可以自动化和标准化的配置远程主机和虚拟机。它的编排功能允许Ansible并列的启动和正常关闭多种应用程序。所以Ansible可以以零停机的方式执行多个系统的轧制更新。 Ansible Tower是一个基于Web的用户界面，提供了IT自动化的企业解决方案。它有一个友好用户的仪表板来管理部署和监控资源。Ansible Tower为Ansible增加自动化，可视化管理和监控能力。 本文档将分别介绍Ansible Tower在RHEL6
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？》
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 以前读书的时候，很多经典图书都是国外引进版。 如今，随着我们的科技实力越来越强，优质原创书籍越来越多，我们的图书也越来越多地被输出到国外。 这不，近期我们就有4本优质原创图书被全球知名学术出版机构施普林格·自然集团引进到德国啦 ~~ 国外的伙伴都感兴趣的技术书，你还不赶紧来学习一下咩？ ▊《数智驱动新增长》 肖利华，田野，洪东盈，杨文雅，陈赋明 等 著 新商业学院 编 企业数智化转型实战之书 阿里副总裁肖利华领衔写作 中科院黄维院士、清华大学经济
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。
京东的内容创作平台有很多的样式，比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道，频道就好比露出的位置，频道露出的前提是内容质量审核通过后，频道侧二审通过。上面列举的有些样式因为时效性的考虑所以是不需要审核就可以外露的，比如直播预告、优惠卷，其他的样式则需要在CMS后台管理中经过一道或者两道审核，或者在质检抽查中复活。
阿里江湖中，很多资源和技术，如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等，在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应，既是内功也是武器。
当我们在初创公司或者公司的一个新的业务线的初期，通常来说不会采用分库分表的，但是随着业务发展，就会有需要分库分表的情况产生。那么针对于之前单库表中的数据我们如何迁移到新的分库分表上呢？我们最先想到的方案应该就是发公告停机停服的数据迁移。 停机停服数据迁移 比如我们已经准备好某一天要进行数据迁移了，那么我会们在当天发布公告，比如通告一下用户，凌晨12点到早上6点系统升级，服务暂不可用。那么到了凌晨12点，所有服务停机，并观察数据库中是否还有数据写入变更删除等操作，如果发现现在数据库中的数据已经静止了，那么一部
随着系统访问量的提高，复杂度的提升，响应性能成为一个重点的关注点。而缓存的使用成为一个重点。redis 作为缓存中间件的一个佼佼者，成为了面试必问项目。本文分享一下Redis几道常见的面试题：
如今随着互联网的发展，数据的量级也是成指数的增长，从 GB 到 TB 到 PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候 NoSQL 的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，来获取性能上的提升。
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
（1）可用性设计 解决思路：复制+冗余 副作用：复制+冗余一定会引发一致性问题 保证“读”高可用的方法：复制从库，冗余数据，如下图 带来的问题：主从不一致 解决方案：见下文 保证“写”高可用的一般方法
但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性：
导语 | 本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况，然后进行反推不一致的情况，从而进行探究单线程中的不一致的情况。同时探究多线程中的不一致的情况，拟定数据一致性策略。 一、什么是数据的一致性 “数据一致”一般指的是：缓存中有数据，缓存的数据值=数据库中的值。但根据缓存中是有数据为依据，则“一致”可以包含两种情况： 缓存中有数据，缓存的数据值=数据库中的值 缓存中本没有数据，数据库中的值=最新值（有请求查询数据库时，会将数据写入缓存，则变为上面的“一致”状态） “数据不一
在分布式系统中，经常需要对大量的数据、消息、http请求等进行唯一标识，例如链路追踪traceId、身份标识号、订单流水号、操作记录流水号、优惠券id等等。
零氪科技作为全球领先的人工智能与医疗大数据平台，拥有国内最大规模、体量的医疗大数据资源库和最具优势的技术支撑服务体系。多年来，零氪科技凭借在医疗大数据整合、处理和分析上的核心技术优势，依托先进的人工智能技术，致力于为社会及行业、政府部门、各级医疗机构、国内外医疗器械厂商、药企等提供高质量医疗大数据整体解决方案，以及人工智能辅助决策系统（辅助管理决策、助力临床科研、AI 智能诊疗）、患者全流程管理、医院舆情监控及品牌建设、药械研发、保险控费等一体化服务。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天是双12，错过双11的小伙伴们可不要连双12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书，可以看看大家都在买哪些。博文菌整理了本月中大家购买最多的10本书，希望可以给到你一些参考！ 双12福利 京东满100减50，部分图书满减叠券300减200 当当科技好书五折封顶 还等什么？速抢吧！ ---- 01 ▊《高性能MySQL（第4版）》 [美] 杰里米·廷利 著 宁海元，周振兴，张新铭 译 领域经典十年后全版更新 全面拥抱8.0 重磅剖析现代云数
Shopee（https://shopee.com/）是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台，覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea（https://seagroup.com/）为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来，Shopee 业务规模迅速扩张，逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一：
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。
随着数据量的不断增大，一般我们要对数据进行水平切分，水平切分的规则你可以简单根据用户id或者用户IP对数据进行取模，实现路由功能。当然也可以增加Slave跟KeepAlived来实现高可用。
关于Redis的其他的一些面试问题已经写过了，比如常见的缓存穿透、雪崩、击穿、热点的问题，但是还有一个比较麻烦的问题就是如何保证缓存一致性。
在数据读多写少的情况下作为缓存来使用，恐怕是Redis使用最普遍的场景了。当使用Redis作为缓存的时候，一般流程是这样的。
相对于过去单体或 SOA 架构，建设微服务架构所依赖的组件发生了改变，因此分析与设计高可用容灾架构方案的思路也随之改变，本文对微服务架构落地过程中的几种常见容灾高可用方案展开分析。
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