随着互联网访问用户的不断增长,单台服务器打遍天下的时间将很快过去,能力再强的服务器也会面临天花板。因此,采用多台廉价X86服务器对外同时提供服务,采用负载均衡进行服务器的业务调度,成为当前应用集群的实现必然之路。如下图。
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。
更新文章的速度跟不上大家的热情了......,青岛的一场大雪,取暖基本靠抖了。 好勒,现在写正经的。对于优化,这片文章我只说大致思路,不说细节。基础、进阶知识的WiKi我在制作ing...
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:
多源复制的作用 MySQL 5.7.6 开始,添加了一个新特性:多源复制 Multi-Source Replication 可以让你同时从多个master中并行复制,也就是形成了一种新的主从复制结构 一从多主 图 以前都是一主多从的结构,想实现一从多主的复制需要自己想办法,现在好了,直接支持了 多源复制的应用场景示例: 比如我们分库后有多台数据库服务器,后台统计系统需要对数据进行汇总,就可以使用多源复制实现汇总功能 比如我们有多个项目,分为了多台数据库服务器,想使用主从复制进行数据备份,就可以使用多源复制,
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/756/1.html
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。
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
当应用较复杂时,为了分离职责,将其中具有清晰职责的、内聚性强的部分,抽象出概念,便于理解。
读写 分离(Read/Write Splitting)。 1.原理:让主数据库(master)处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库(slave)处理SELECT查询操作。 2.诞生原因: 2.1 为了确保数据库产品的稳定性,很多数据库拥有双机热备功能。也就是,第一台数据库服务器,是对外提供增删改查业务的生产服务器;第二台数据库服务器,仅仅接收来自第一台服务器的备份数据(注意,不同数据库产品,第一台数据库服务器,向第二台数据库服务器发送备份数据的方式不同)。当第一台
相信看到这个标题,很多人的第一反应就是:对数据库进行分库分表啊!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。
在一个生产系统中,通常都需要用高可用方案来保证系统的不间断运行。PostgreSQL 本身不支持任何多主群集解决方案,例如MySQL或Oracle。尽管如此,仍有许多商业和社区产品提供此实现,以及其他产品,例如PostgreSQL的复制或负载平衡。
开发一个网站的应用程序,当用户规模比较小的时候,使用简单的:一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器,这样的话完全可以解决一部分问题,也可以通过堆硬件的方式来提高网站应用的访问性能,当然,也要考虑成本的问题。
通常我们对数据库的读和写都是在同一个数据库服务器中操作,但是当我们的数据量大的时候我们可能会考虑性能问题,那么为了提升系统性能,我们就可以通过MySQL的主从复制(读写分离)来减轻数据库的负载,并且如果当主数据库服务器宕机,我们数据库的数据也不会丢失,因为我们复制到了另外一个服务器上,甚至是多台数据库服务器(一主多从),而MySQL只支持一个主数据库多个数据库。
高可用集群是指通过特殊的软件把独立的服务器连接起来,组成一个能够提供故障切换(Fail Over)功能的集群
每日一句 去过的地方越多,越知道自己想回到什么地方去。见过的人越多,越知道自己真正想待在什么人身边. from 夏正正 MY SQL 读写分离 1 MySQL读写分离原理 MySQL的主从复制和MySQL的读写分离两者有着紧密联系,首先部署主从复制,只有主从复制完了,才能在此基础上进行数据的读写分离。 这就是典型的并发问题,单机数据库承担了太多的请求,导致作者无法提交编辑的内容。一个直觉的想法是,多加几台服务器,把压力分担到多台服务器上,但是这样会带来一个问题,多台数据库之间的数据同步,这是一
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。高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”,第二种方式是“数据库分片”。
随着计算机系统规模变得越来越大,将所有的业务单元集中部署在一个或若干个大型机上的体系架构,已经越来越不能满足当今计算机系统。同时,随着微型计算机的出现,越来越多廉价的PC机成为了各大企业IT架构的首选,分布式的处理方式越来越受到业界的青睐。本文将介绍分布式架构的发展历史和分布式架构的一些相关概念。
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。
引言 本文介绍数据库中的架构设计; 通常,单机是无法满足大系统对数据库的读写要求的,必须用集群的方式来解决; 引入集群意味着提升了系统的复杂度,使系统变得复杂和不好维护; 通常采用数据库负载均衡策略、读写分离策略、分库分表策略等加以优化; 负载均衡 扩展性强:当系统要更高数据库处理速度时,只要简单地增加数据库服务器就可以得到扩展; 可维护性:当某节点发生故障时,系统会自动检测故障并转移故障节点的应用,保证数据库的持续工作; 安全性: 因为数据会同步的多台服务器上,可以实现数据集的冗余,通过多份数据来保证安全
Master-Master replication manager for Mysql
sql server 作为目前主流的数据库,用户遍布世界各地。sql server也有一些比较成熟的主备方案,目前主要有:复制模式(发布-订阅模式)、镜像传输模式、日志传输模式、故障转移集群。后面会一一介绍介绍各自的优缺点。
github地址:https://github.com/MyCATApache/Mycat-Server/wiki
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。
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?
mysql是一个高度定制化的数据库系统,提供了很多配置参数,一般都需要根据应用程序的特性和硬件情况对mysql做配置优化,windows配置文件为my.ini,linux为my.cnf
作为一个全球人数最多的国家,一个再怎么凄惨的行业,都能找出很多的人为之付出。而在这个互联网的时代,IT公司绝对比牛毛还多很多。但是大多数都是创业公司,长期存活的真的不多。大多数的IT项目在注册量从0-100万,日活跃1-5万,说实话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快速的进行业务功能的开发,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。接着大家就是不停的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。
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。
第一种:主从复制+读写分离 客户端通过Master对数据库进行写操作,slave端进行读操作,并可进行备份。Master出现问题后,可以手动将应用切换到slave端。 对于数据实时性要求不是特
数据库的主从复制环境已经配好,该要解决系统如何实现读写分离功能了。MySQL的jdbc驱动提供了一种实现ReplicationDriver。
数据库的主从复制环境已经配好,该要解决系统如何实现读写分离功能了。Mysql的jdbc驱动提供了一种实现ReplicationDriver。
读写分离是让主库处理事务性增删改,而从库处理查操作。数据库复制来把事务性操作的数据变更同步到从库。
随着业务量越来越大,单台数据库服务器性能已无法满足业务需求,该考虑增加服务器扩展架构了。主要思想是分解单台数据库负载,突破磁盘I/O性能,热数据存放缓存中,降低磁盘I/O访问频率。
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。
集群 小饭店原来只有一个厨师,切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了,厨房一个厨师忙不过来,又请了个厨师,两个厨师都能炒一样的菜,这两个厨师的关系是集群。
在数据库中数据极速增长的情况下,数据库的瓶颈不在于存储,而是计算,即查询。数据量越大,查询的效率越低,对于越复杂的查询语句,其消耗服务器的资源越强,有时甚至不输于死循环。
一主一从 是最基础的复制结构,用来分担之前单台数据库服务器的压力,可以进行读写分离 一主多从 一台 Slave 承受不住读请求压力时,可以添加多台,进行负载均衡,分散读压力 还可以对多台 Slave
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:
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。
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:
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。
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。
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。
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本人是一个测试工程师,主要负责接口以及性能方便的压测,目前在一家医疗数据公司任职,既然是做医疗数据,所以主要公司的主要业务就做是医疗软件。
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