1.2，共享应用程序，对每个租户使用不同的数据库。 1.3，共享应用程序和数据库（效率最高，真正的多租户）。 1.分层设计 Saas 系统分层大概是： ?...租户识别可以用spring拦截器实现，然后使用ThreadLocal传递给后端 数据库和缓存层对应用层应该是透明的。程序员在写代码的时候，只关心业务逻辑，不应该担心多租户的问题。...2.数据隔离要透明 saas系统说起来很简单，任何系统似乎加个tenant_id(租户id)就变成saas系统了。比如原来的用户登录是： ? 改成 ?...比较好做法是在数据库访问层对SQL进行改写。 ? 在连接池根据TenatnContext改写Sql。 这样做好处是，一来程序猿最多把系统搞down了，也不至于信息串了互相泄露。...saas平台架构之数据层： saas平台架构的数据库集群用于处理存储关系性很强并且对事务性要求很高的业务数据，这类数据目前还要用传统的数据库集群技术来解决，saas平台架构的数据库集群主要是根据业务特征制定数据拆分方案
、后端JPA映射的数据库字段和数据库字段，三者有细微的差异，前后端代码是一致的，只有数据库的列名有出入，可能是跑路的同事在开发时，没有将后端的实体类字段和数据库字段一一对应，导致后端查询报错，前端页面为空...4️⃣ 调试项目B的数据同步代码 在接受数据后，将日志和同步历史数据分别存入对应的两张表，再通过MQ保留数据同步历史表中的主键和其他id(生产)。...当用户编码存储在redis时（未过期），获取对应的租户编码；当用户编码无法在redis中找到时，从组织用户关联表查找对应数据。 我寻思，用户的租户编码，不应该放在用户信息表里面维护管理吗？...关组织用户关联表什么事……wdnmd 最抽象的是，键值对没有设置过期时间，导致获取当前用户信息时，一直是一期的旧数据，连为空时的获取逻辑都不太符合正常思维（从租户表中随便找一个？？？）。...清理完redis的缓存，对组织用户关联表的租户字段重新赋值，补充存储redis时的过期时间，调整重新获取时的处理逻辑（先判断用户，再从用户和租户关联表获取租户编码）。重启项目测试，问题解决。
即使是对于所有租户完全标准的功能和数据存储，平台自身的标准模型升级的 DDL 也会对用户的可用性造成较大影响，所以显然是行不通的。 （2）如果为每个租户创建各自的数据库呢？...当用户定义一个新的用户表的时候，用户创建的不是数据库中的物理表，而是在系统态的元数据表中添加了一条记录，这个记录描述的是用户表的逻辑定义，是虚拟的，这个表并不在数据库中物理存在，而这条记录代表就是用户态的数据表...底层数据架构分为三个层次： 最底层是数据层，存储了离散的系统和用户的业务数据，业务日常运营的数据存储在这里。 公共元数据层，存储了应用系统标准的对象和标准的字段定义，对底层数据的结构进行定义说明。...具体做法如下： 当应用系统需要从弹性列读取和写入数据时候，UDD(Universal Data Dictionary) 层暨元数据运行引擎会用底层数据库系统数据转换函数（如 Oracle 数据库的TONUMBER...Salesforce 的做法是：分区。所有的 Force.com 的数据，元数据，透视表结构，包含底层数据库索引，都是通过对 OrgID 进行物理分区的，采用的是原生的数据库分区机制。
在虚拟机内部安装agent并不是所有用户都愿意的事情，如果这个agent恰好由于bug比如删错了一些文件，那问题就更大了。所以我们的做法是在vswitch上构造报文进行探测。...所以DPI一般用在南北向，或者针对特定用户使用。数据中心中绝大部分流量是东西向内网流量。...（当然这里没考虑分布式DPI） DFI的做法是，在内核空间获取ovs的flow统计信息，并周期性复制到用户空间。对比其他类似方法，比如IPFIX，有一些优点。...处理结果储存在两个地方：对于描述用量、状态、特征的信息，存储在时序数据库influxdb中，对于原始flow、日志等信息存储在全文检索引擎elasticsearch中。...其实这一步没有太多难点，稍微复杂的在物理设备上，比如怎么比较数据库中的一堆策略和交换机上的一堆ACL是匹配的（也就是期望状态===实际状态）。 第二步：DPI。
Milvus 作为向量数据库赛道的领先者，自 2019 年正式开源以来，已经成长为全球最大、最活跃的向量数据库开源项目与开发者社区。 随着 Milvus 社区的不断壮大，用户的需求也越来越多样化。...今年 4 月的某天，有位基于大模型做知识库开发的社区用户提出了这样一个问题： 跟这位朋友详细沟通后，了解到他们的具体场景如下： 向量维度: 1536 租户：10K - 20K 个 每个租户数据量 1G...数据总容量: 10 - 20T 总结下来上述场景有 2 个核心特点：一是租户数量多，二是单个租户数据少。...说它具备 partition 的高性能，因为 partition key 是在物理 partition 的基础上再做了一层逻辑的 partition，每个逻辑的 partition 就是一个 partition...它的底层存储还是走的 partition 那套数据分片管理的逻辑，每次搜索的时候也是在一些特定的 partition 中进行，减少无关数据的计算从而保证搜索的高性能。
注解的使用相当于对 mycat 不支持的 sql语句做了一层透明代理转发，直接交给目标的数据节点进行 sql 语句执行，其中注解 SQL 用于确定最终执行 SQL的数据节点。注解的形式是： /*!...解决问题： MySql 不支持的语法结构，如 insert …select…； 同一个实例内的跨库关联查询，如用户库和平台库内的表关联； 存储过程调用； 表，存储过程创建。...web 部分修改： a.在用户登录时，在线程变量（ThreadLocal）中记录租户的 id b.修改 jdbc 的实现：在提交 sql 时，从 ThreadLocal 中获取租户 id, 添加 sql...mycat : schema = test_01 */ sql ; 在 db 前面建立 proxy 层，代理所有 web 过来的数据库请求。...proxy 层是用 mycat 实现的，web 提交的 sql 过来时在注释中指定 schema, proxy 层根据指定的 schema 转发 sql 请求。 /*!
而且这个数据库是“ Aways On” , 即使你的 IDC 挂了，或是遭到黑客攻击，你申请的 CockroachDB也会保存下来，而且是一个多副本的（数据是加密过的） 它可以在你的需求范围中自动的伸缩...就象那样，但只适用于数据库的集群。 在我详细的解释多租户如何工作时，我需要带你们先回顾一下单租户的架构。首先， 一个单租户的 CockroachDB Cluster 可以由任意的节点组成。...最后 SQL 节点通过共享的 KV 层获取数据，共享的 KV 层是使用 AWS EBS 或是 GCP PD 这样的块存储构建。 使用 Serverless Cluster 的一个好处就是它创建非常快。...只有在多租户的环境中把 SQL 层和 KV 存储层进行拆分后，才能实现这种响应式伸缩方式。因为 SQL pods 是无状态的，可以随意的创建和收缩， 也不会影响租户数据的一致性或持久性。...唯一的成本就是存储数据，与其它资源相比，它相对便宜。这也是我们可以为大家提供免费的数据库集群的原因之一。 然而，这里还有一个问题需要解决。
简介 DREAM（https://github.com/moxa-lzf/dream）是一款基于翻译的以技术为中心，辐射业务持久层框架 特性 跨平台：解析手写sql为抽象树，进而在不同数据库下翻译...目前持久层框架普遍的一个问题，每次查询时，都要重新注入分页条件，这一点性能对项目整体而言是微乎其微的，但dream做到了只分页一次，拒绝多次分页，性能等价于直接在SQL写分页条件 极致缓存 任何查询数据都会缓存...orm框架为了简单完全是依靠Java属性字段判断的，列如：Java是字符串采用setString方案，但此时如果数据库字段是 int类型，采用setString就不合理啦，dream在选型类型转换器时，...的值，保存到表user字段为user_id里，获取到了java字段属性以及数据库字段属性，进而严格选择类型转换器 无感屏蔽映射 使用mybatis需要用resultMap写Java属性与数据库字段的映射...= 1 ) t_tmp LIMIT 1 u.dept_id=1是开发者自己注入的数据权限，不要担心，dream会解析出别名告诉开发者，完成数据权限注入，此时，SQL非常清爽，性能等价于在
在 Star Schema 中，只能允许有一层的引用关系，在 Snowflake Schema 中，则允许有两层关系，如： 二者的区别、权衡主要在于以下两个方面： Normalization：Snowflake...节点 A 发现 ID 在 1-100 之间的数据就在本地存储；而 ID 在 101-200 之间的数据位于下方的节点，称为节点 B。...对于 OLTP 数据库，有大量的写事务，一旦告诉客户端事务提交成功，那么它必须保证规定范围内的故障不会导致数据丢失；对于 OLAP 数据库，只有读请求，几乎没有数据库选择向用户提供类似的容错机制，一个查询在执行过程中如果遇到节点故障...大部分数据库采用的就是这种做法。 Approach #2: SQL 将原始的 SQL 语句按分片信息重写成多条 SQL 语句，每个节点自己在本地作查询优化。...，租户只需要为存储资源买单，节省租户成本。
所以在云计算的三种模式IaaS/PaaS/SaaS，SaaS面对的用户最多，如同C端，应用程序的任何更新或者修复漏洞操作都是由软件提供商负责实施和处理的，由于租户是通过互联网获取软件服务，所以租户端无需下载任何的升级包或者修复补丁...在SaaS软件中，租户用户在使用软件的过程中，几乎上感觉不到软件发生了改变。当租户用户登录到系统上时，就已经获得了最新版本的软件。SaaS可以体用跨地域、跨平台的软件服务。...SaaS系统在技术本质上也可以认为就是分布式存储和分布式计算的融合。在多租户的实现中，往往更关键的是对于存储资源的处理，计算资源一般只在必要情况下才会考虑，我认为这主要是和存储的“有状态性”有关。...隔离存储资源概括来说可以用一个词来解决：命名空间。以数据库为例，我们只需要在每条租户的记录上，记下对应租户的标识即可。在不考虑分库分表的情况下，我们逻辑上会在同一个Schema中，存储所有租户的数据。...SaaS架构的数据层SaaS架构的数据层通过数据库集群处理存储关系性很强并且对事务性要求很高的业务数据，这类数据往往很难采用NoSQL解决因此目前还不得不借助传统的数据库集群技术来解决，主要是根据业务特征制定数据拆分方案
显然，对一般的用户来说，这并不好理解，翻译成人话大概是：让计算、存储、网络、数据、算法、应用等软硬件资源像电一样，随时随地、即插即用。这种定义，比较像张三眼中的云，我们称其为广义云计算。...公有云是为大众建的，所有入驻用户都称租户，不仅同时有很多租户，而且一个租户离开，其资源可以马上释放给下一个租户，一如饭店里一桌顾客走了马上迎来下一桌顾客。...自然是出现在不同场景时对应不同层：常说的块存储、对象存储一般是指IaaS层，而网盘一般是指SaaS层。...IaaS提供的一般是通用计算、存储和网络三大基础资源，前面提到的虚拟化、分布式等大多集中在本层，少量“流亡”于PaaS层。一般认为，IaaS始于亚马逊的EC2和S3两款产品。...PaaS定义比较复杂，早年提供的是部署了数据库和开发环境的平台，被称为XAE（X：企业名首字母；AE：Application engine），XAE常用于个人建站，商用程度并不高，在中国尤其如此，后来要么转型要么解体了
要将传统的私有化部署的软件重构成支持 SaaS 模式，多租户是一个迈不过去的坎，首先需要将系统改造成多租户模式，然后再逐步实现计费、系统监控、用户行为分析等功能。...2、所有的租户共用一套 WebAPI ，在 WebAPI 中需要获取到租户信息（域名、Url参数、请求头信息、Cookie 等），然后进行租户信息配置的切换。...数据库在这里指的是关系型数据库，用来存储业务数据，实现多租户，就要对数据进行隔离，通常的数据隔离方式有三种模式： 1、完全隔离，每个租户使用独立数据库； 2、部分共享，租户共享一个数据库，以 schema...或者 table 区分； 3、完全共享，租户共享相同的数据库表，以 tenant_id 进行区分 推荐使用第一种或第二种，隔离程度比较高，也比较容易做横向扩展，如果是第三种，需要处理数据的隔离问题，需要处理单表大数据的问题等...中使用数据库的方式进行租户隔离； 2、Redis 可以通过修改配置文件的方式进行数据库的扩展，默认为 16 个；3、通过 Redis 分片集群的方式进行部署，可以进行横向扩展；3、在 Redis 集群中
特点 SaaS平台是： 可通过互联网获得。 由第三方提供商托管在远程服务器上。 可扩展，具有适用于小型，中型和企业级业务的不同层。...要实现多租户，首先需要考虑的是数据层面的多租户。数据层的多租户模型对上层服务和应用的多租户实现有突出影响。本文重点介绍数据层多租户对各种多租户模型的支持。...不同的多租户模型会影响数据库和应用程序的设计、管理和维护。 一租户一数据库 最简单的多租户实现方式是为每一个租户创建一个数据库，如下图所示。...应用程序为每个租户分配一个租户id，并为每个租户配置相应的数据库连接信息（包括数据库ip、端口等）。应用程序根据租户id连接到为其分配的数据库。 ? 这种模型中不同租户的数据物理隔离，安全级别高。...不同租户的数据在同一组表中共存，通过租户id标记和访问不同租户的数据（应用需要调整访问数据的SQL以包含租户id）。如下图所示。 ?
存储层支持多机房架构， 热/温/冷三分层数据，透明迁移，并且具备读取缓存，透明加速的能力。...存储的文件数有上限，又或者因为 RPC 导致 NameNode 响应慢，通常的做法是增加一组或者多组 NameNode，并把不同的部门的数据拆分到不同的 Namespace，所以经常会有跨 HDFS...诊断平台是基于罗盘 (compass) 开源二次开发，集成在 Spark History UI 和企业 IM 的诊断机器人，用户可以自助诊断，输入调度系统的作业 Id 或者 App Id，Bot 即可生成诊断报告...Explain 模式，可以预解析 SQL 支持 Server、Engine graceful stop 可以按不同的用户进行个性化配置 Kyuubi 的架构分为两层，一层是 Server 层，一层是...，可以看到具体是哪个 SQL 对应的 ID 访问了哪些数据文件，以达到精细化追踪和运营的目的。
Neutron对Quantum的插件机制进行了优化，将各个厂商L2插件中独立的数据库实现提取出来，作为公共的ML2插件存储租户的业务需求，使得厂商可以专注于L2设备驱动的实现，而ML2作为总控可以协调多厂商...最开始曾经提到，“Neutron对Quantum的插件机制进行了优化，将各个厂商L2插件中独立的数据库实现提取出来，作为公共的ML2插件存储租户的业务需求，使得厂商可以专注于L2设备驱动的实现，而ML2...1)“r1中存有目的虚拟机的静态ARP表项”，是因为各个部署了DVR的计算节点中，l3-agent都事先从neutron数据库中获取了虚拟机的网络信息，直接注入到了r1中。...Table 1判断数据包是否为发向r1的ARP，或者其他发给r1的二层帧，如果是则丢弃（为了保证虚拟机送到r1的数据包只在本地转发）。...Q18：dvr的全局mac是存在数据库里的吗，并且在流表里会有记录，并做些替换的操作。qr上ip是否相同？qg呢？
这就是说，一个只有几千字节存储空间和少量请求的小型数据库，其运行成本几乎为零，因为它只是在一小块物理硬件上运行。...每一个节点都用于数据存储和计算，它们通常托管在自己的机器上。CockroachDB 在单个节点上具有分层架构。最高层是 SQL 层，用于解析、优化和执行 SQL 语句。...为了保护租户数据，我们花费了大量时间设计和实施强有力的安全措施。每一个租户都会键值密钥空间的一个隔离的、受保护的部分。实现方法是在 SQL 层生成的每个密钥之前加上租户的唯一标识符。...最终，SQL pod 通过键值层通信来访问共享存储 pod 管理的数据，每个 pod 都将数据存储在云提供商的块存储系统中，例如 AWS EBS 或 GCP PD。...多租户 CockroachDB 将 SQL 层与键值存储层分割开来，这样的响应式扩展才有可能。由于 SQL pod 是无状态的，因此可以任意创建和销毁，而不会影响租户数据的一致性和持久性。
这是 RedHat 提供的一个 OpenStack Cloud network 网络架构：大概地分类的话，该网络管理网络 和 数据网络，数据网络中关键的是租户网络，用于租户虚机之间的通信。...Tenant network：租户普通用户创建的网络，物理网络对创建者透明，其配置由 Neutron根据管理员在系统中的配置决定。...- 用于存储访问 管理网络 - 包括数据库，MQ，HA 服务，以及计算和存储节点之间的 iSCSI 网络。...（资料来源） 在 Neutron 中，Neutron 将虚机发出的数据帧打包，走三层物理网络到达目的虚机的主机，解包给虚机。这种实现使得两个虚机的通信看起来是二层网络通信。...在不释放的情况下关联到一个新虚机时，需要给nova 发送原来关联的虚机的信息，以使它能修改数据库。
带来不一样的思考 坑爹，线上同步近 3w 个用户导致链路阻塞引入发的线上问题，你经历过吗？...，专门的人做专门的事效率是最高的 基本交互如下： 过去做的很 low 的同步做法 一个消息近 3 w 用户，数据量 6 M 左右 今天主要是分享关于同步的做法，看了上一篇文章，有一点任何和经验的 xdm...服务 A 去找 IDaaS 进行数据同步的时候，我们可以分成四个阶段 第一阶段，创建任务，保证同一个时间同一个租户只有一个同步任务在执行 第二个阶段，从 IDaaS 处分页获取组，再分批次给到 服务...实际上大一点的客户，光组的数据就有 2-3 w 个，甚至很多的，因此还是需要分页去获取，然后分批次推送给服务 B，服务 B 将数据给到临时用户组表中 第三个阶段 ，从 IDaaS 处分页获取用户，并批次给到服务...当前的同步步骤 临时用户组表存放这些 关键字段 基本的租户 id 组 id 组名 父组 id 是否合法 非法原因 临时用户表中存放这些关键字段 基本的租户 id 用户 id 用户名 组 id 是否合法
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