上篇文章说了当数据量大，并且访问量大的时候，可以把业务和DB分开放在不同的服务器，这时候会出现session问题，可以通过负载均衡器来解决session问题，保证同一个会话每次都发在同一个服务器上，也可以通过单独的服务保存sesion。
我们以Java Web为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。
我们以Java Web 为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。
前言 我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。 该系统具备的功能： 用户模块：用户注册和管理 商品模块：商品展示和管理 交易模块：创建交易和管理 阶段一、单机构建网站 网站的初期，我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。此时我们使用一个容器，如tomcat、jetty、jboos，然后直接使用JSP/servlet技术，或者使用一些开源的框架如maven+spring+struct+hibernate、maven+spring+springmvc+m
我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。
阶段一、单机构建网站 网站的初期，我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。此时我们使用一个容器，如tomcat、jetty、jboos，然后直接使用JSP/servlet技术，或者使用一些开源的框架如maven+spring+struct+hibernate、maven+spring+springmvc+mybatis；最后再选择一个数据库管理系统来存储数据，如mysql、sqlserver、oracle，然后通过JDBC进行数据库的连接和操作。 把以上的所有软件都装载同一台机器上，应用跑起来了，也算是一
来自：cnblogs.com/xiaoMzjm 前言 我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。 该系统具备的功能： 用户模块：用户注册和管理 商品模块：商品展示和管理 交易模块：创建交易和管理 阶段一、单机构建网站 网站的初期，我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。此时我们使用一个容器，如tomcat、jetty、jboos，然后直接使用JSP/servlet技术，或者使用一些开源的框架如maven+spring+struct+hibernate、maven+
前言 我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。 该系统具备的功能： 用户模块：用户注册和管理 商品模块：商品展示和管理 交易模块：创建交易和管理 阶段一、单机构建网站 网站的初期，我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。此时我们使用一个容器，如tomcat、jetty、jboos，然后直接使用JSP/servlet技术，或者使用一些开源的框架如maven+spring+struct+hibernate、maven+spring+springmvc+mybatis
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：小M 来源：https://cnblogs.com/xiaoMzjm/p/5223799.html 前言 我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。 该系统具备的功能： 用户模块：用户注册和管理 商品模块：商品展示和管理 交易模块：创建交易和管理 阶段一、单机构建网站 网站的初期，我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。此时我们使用一个容器，如tomcat、jetty、jboos，然后直接使用JSP/servlet技术
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
业务分库指的是按照业务模块将数据分散到不同的数据库服务器。例如，一个简单的电商网站，包括用户、商品、订单三个业务模块，我们可以将用户数据、商品数据、订单数据分开放到三台不同的数据库服务器上，而不是将所有数据都放在一台数据库服务器上。这样的就变成了3个数据库同时承担压力，系统的吞吐量自然就提高了。
当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。
在互联网项目中，当业务规模越来越大，数据也越来越多，随之而来的就是数据库压力会越来越大。
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。
接口测试是测试系统之间接口的一种测试，只要用于检测外部系统和内部系统之间的或者内部的各个子系统之间的交互点。
我们可能会采取各种方式去优化，比如之前文章提到的缓存方案，SQL优化等等，除了这些方式以外，这里再分享几个针对数据库优化的常规手段：「数据读写分离」与「数据库Sharding」。这两点基本上是大中型互联网项目中应用的非常普遍的方案了。
网站响应时间是指系统对请求作出响应的时间。通俗来讲就是我们把网址输入进浏览器然后敲回车键开始一直到浏览器把网站的内容呈现给用户的这段时间。网站响应时间是越短越好，因为网站页面打开速度越快，就意味着我们的用户可以更快的访问站点或者我们的服务器。一般我们网站的响应时间保持在100~1000ms即可。1m=1000ms，打开速度越快对用户体验度越好。据说响应时间还会影响到网站SEO效果（请行业专家留言告诉我）。
刚开始多数项目用单机数据库就够了，随着服务器流量越来越大，面对的请求也越来越多，我们做了数据库读写分离， 使用多个从库副本（Slave）负责读，使用主库（Master）负责写，master和slave通过主从复制实现数据同步更新，保持数据一致。slave 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题
随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。
本人转载：http://www.cnblogs.com/ejiyuan/archive/2010/10/29/1796292.html
分析一下问题出现在哪儿呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。
一个OushuDB数据库集群包含一个或多个已命名数据库。 用户和用户组在整个集群范围内是共享的，但是其它数据并不共享。 任何与服务器连接的客户都只能访问那个在连接请求里声明的数据库。
边界通过限界上下文来确定，这在领域驱动设计中具有非凡的意义。对应于通用语言，限界上下文是语言的边界，对于领域模型，限界上下文是模型的边界，二者对应于问题空间（Problem Space）的界定。对于系统的架构，限界上下文还确定了应用边界和技术边界，进而帮助我们确定整个系统及各个限界上下文的解决方案。可以说，限界上下文是连接问题空间与解决方案空间的重要桥梁。 那么，限界上下文所界定的边界，究竟是逻辑边界，还是物理边界？这并没有定论，需得依据不同场景而做出不同的决策。 逻辑边界 根据业务对领域进行逻辑分解时，
导读：有好多人在接触到服务器之前一般都是操作过一个有线网卡或者加一个无线网卡，一般服务器都有多个网卡或者网口，那么这时候如何操作了，本人在以前的公司里管理过相关服务器，就这个问题来浅淡一下。高手请绕道，若喜欢，敬请关注，不喜，勿喷，感谢。
Web 1.0 时代，几乎所有网站都是静态网站，没有和用户有什么交互，主要用于给用户展示内容。
前不久公司请来了位互联网界的技术大牛跟我们做了一次大型网站架构的培训，两天12个小时信息量非常大，知识的广度和难度也非常大，培训完后我很难完整理出全部听到的知识，今天我换了个思路是回味这次培训，这个思路就是通过本人目前的经验和技术水平来思考下大型网站技术演进的过程。 首先我们要思考一个问题，什么样的网站才是大型网站，从网站的技术指标角度考虑这个问题人们很容易犯一个毛病就是认为网站的访问量是衡量的指标，懂点行的人也许会认为是网站在单位时间里的并发量的大小来作为指标，如果按这些标准那么像hao123这样的网
作者：夏天的森林 出处：cnblogs.com/sharpxiajun/p/4237704.html 一，题记 前不久公司请来了位互联网界的技术大牛跟我们做了一次大型网站架构的培训，两天12个小时信息量非常大，知识的广度和难度也非常大，培训完后我很难完整理出全部听到的知识，今天我换了个思路是回味这次培训，这个思路就是通过本人目前的经验和技术水平来思考下大型网站技术演进的过程。 二，什么网站是大型网站 首先我们要思考一个问题，什么样的网站才是大型网站，从网站的技术指标角度考虑这个问题人们很容易犯一个毛病就是认
小明是一家初创电商平台的开发人员，他负责卖家模块的功能开发，其中涉及了店铺、商品的相关业务，设计如下数据库 ：
Redis中的事务是以一组命令的形式出现的，这些命令被认为是最小的执行单位。事务可以保证在一个单独独立的隔离操作中执行所有命令，而且所有命令都会按照指定的顺序经过序列化后被执行。在服务端执行事务的过程中，不受其他客户端发送给Redis的命令请求的干扰影响。
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。
这篇文章，我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统，他的数据库架构应该如何设计？
看到这个题目，很多人第一反应就是：分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，其不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。 用一个创业公司的发展作为背景引入—— 假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。 天呐！就这种系统，随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期进行快速的业务功能开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。 接着大家就是不停地在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。 如下图所示：
目前对消息队列并不了解其原理，本篇文章主要是通过慕课网学习归纳的一些笔记，为后续学习打下基础。 众所周知在对网站设计的时候，会遇到给用户“群发短信”，“订单系统有大量的日志”，“秒杀设计”等，服务器没法处理这种瞬间迸发的压力，这种情况要保证系统正常有效的使用，就需要“消息队列”的帮助。本篇主要通过消息队列的思路进行学习。 主要了解如下知识： 1、队列是个什么东西，他能干什么？ 2、对列的应用场景有哪些？ 3、如何使用队列对业务进行解偶？ 4、如何使用Redis队列来消除高压力？ 5、专业的对列系统RabbitMQ如何使用？ 归纳如下主要内容 @消息队列的概念，原理和场景 @解耦案例：队列处理订单系统和配送系统 @流量削峰案例：Redis的List类型实现秒杀 @RabbitMQ：更专业的消息系统实现方案
如果我们的SQL Server要保证高可用性，那么可以采用故障转移群集。最简单的故障转移群集是两台服务器，一台做活动的服务器，另一台做备用服务器，这就是AP模式的Cluster。另外一个模式就是AA模式，也就是两台服务器都是运行SQL Server实例。
一、前言 随着社会的发展，技术的进步，以前的大型机架构很显然由于高成本、难维护等原因渐渐地变得不再那么主流了，替代它的就是当下最火的分布式架构，从大型机到分布式，经历了好几个阶段，我们弄明白各个阶段的架构，才能更好地理解和体会分布式架构的好处，那么本文我们就来聊聊分布式架构的演进过程，希望能给大家带来眼前一亮的感觉。 二、背景说明 我们都知道一个成熟的大型网站的系统架构并非一开始就设计的非常完美，也没有一开始就具备高性能、高并发、高可用、安全性等特性，而是随着用户量的增加、业务功能的扩展逐步演变过来的，慢
随着社会的发展，技术的进步，以前的大型机架构很显然由于高成本、难维护等原因渐渐地变得不再那么主流了，替代它的就是当下最火的分布式架构，从大型机到分布式，经历了好几个阶段，我们弄明白各个阶段的架构，才能更好地理解和体会分布式架构的好处，那么本文我们就来聊聊分布式架构的演进过程，希望能给大家带来眼前一亮的感觉。
对遗留系统的微服务化改造，从整体上来说，整个过程包含两个部分：一，通过某一种方法论将系统进行微服务划分，比如DDD倡导的限界上下文划分方法。根据系统的特点和运行状态，又分为具体的两种实施策略，绞杀者模式和修缮模式。二，数据库的拆分，只有在数据层面也拆分开，才能真正达到服务化的目的。具体也可以分为，与业务服务拆分同时进行，或者等业务服务拆分后再单独进行两种策略。
战鼓敲响，初赛开局！为了大家更好的应对比赛，同时针对前期大家所关注的问题以及大赛中应知应会的核心点，大赛主办方特此整理一份精华版Q&A，期望对大家有所帮助。
最近我要在SQL Server 2008上做数据库复制的实验，需要用到两台服务器，所以我需要同时开2个虚拟机（VPC），当然我不可能去单独安装2个SQL Server，安装过程太费时了，所以我是在一个虚拟机中安装了SQL2008，然后将该虚拟机文件复制了一个出来，然后还原成另外一个虚拟机，这样我就可以同时使用2个虚拟机来做复制的实验了。我先在虚拟机SQL2008RC0中安装了Windows2003操作系统，机器名为MS-ZY，然后安装SQL Server 2008，所以数据库的服务器名也就是MS-ZY。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/756/1.html
很多开发者在最开始时其实都对数据库有一个比较模糊的认识，觉得数据库就是一堆数据的集合，但是实际却比这复杂的多，数据库领域中有两个词非常容易混淆。数据库和实例：
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