作为推流服务器EasyDSS,我们支持很多不同形式的推流直播,可以通过OBS形成桌面推流,也可以直接通过推流摄像头推流,除了这两种推流直播外,EasyDSS还支持将已经有的直播流推向新的服务器,形成在新服务器内的推流直播,这也体现了EasyDSS开放互通的一个特点。
之前我们讲过一些关于web直播点播平台EasyDSS数据迁移的内容,主要是对视频文件的迁移(EasyDSS如何将已存储的视频文件进行迁移),但是在部分用户的现场使用中,需要对某些数据库的某些内容进行迁移,这个在EasyDSS内也是可以完成的,本文我们就介绍一下。
关键词:分库分表,路由机制,跨区查询,MySQL 数据变更,分表数据查询管理器与线程技术的结合,Cache
微服务架构广泛应用在超高并发系统中,中后台服务集群的规模着实不小。就拿淘系的下单接口来说,一个下单指令要调用近二十个后台微服务协同完成任务(可能现在更多了),而在双11这类业务场景下,核心链路的一个微服务背后的虚机数量都有近万台。
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?
我们常见的大型网站,如百度、淘宝、京东等,都是一个分布式系统。这么复杂的系统也不是一天建成的,每个系统都经历了漫长的演变过程。
业务优化思路:业务上适当规避 技术优化思路:尽量将请求拦截在数据库的上游,因为一旦大量请求进入数据库,性能会急剧下降 架构原则:合适、简单、演化(以上内容是最终版本,初版可以说没有用到队列,直接使用缓存-数据库这样的架构)
SpringBoot 插件入门 简介 公司用的是SpringBoot,api框架用的是swagger-ui,确实用的不错,但是在使用过程中发现一个问题,就是当前端正式调用的时候,如果参数一多的话模拟请求比较麻烦,或者swagger-ui无法模拟出前端的完整请求参数,比如参数放到header里面的,就萌生了一个想法,可以不可以自己写一个类似swagger-ui的插件,通过捕捉访问进来的请求,将其header和param保存下来,下次如果出现问题的话可以通过相同的header和param来再次进行请求. 思考过
本文将介绍我曾经做过的一个项目的服务器架构和服务器编程的一些重要细节。 一、程序运行环境 操作系统:centos 7.0 编译器:gcc/g++ 4.8.3 cmake 2.8.11 mysql数据库:5.5.47 项目代码管理工具:VS2013 一、程序结构 该程序总共有17个线程,其中分为9个数据库工作线程D和一个日志线程L,6个普通工作线程W,一个主线程M。(以下会用这些字母来代指这些线程) (一)、数据库工作线程的用途 9个数据库工作线程在线程启动之初,与mysql建立连接,也就是说每个线程都与my
一、关于Tomcat Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。由于有了Sun 的参与和支持,最新的Servlet 和JSP 规范总是能在Tomcat 中得到体现,Tomcat 5支持最新的Servlet 2.4 和JSP 2.0 规范。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行
字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。
本文将介绍我曾经做过的一个项目的服务器架构和服务器编程的一些重要细节。 一、程序运行环境 操作系统:centos 7.0 编译器:gcc/g++ 4.8.3 cmake 2.8.11 mysql数据库:5.5.47 项目代码管理工具:VS2013 二、程序结构 该程序总共有17个线程,其中分为9个数据库工作线程D和一个日志线程L,6个普通工作线程W,一个主线程M。(以下会用这些字母来代指这些线程) (一)、数据库工作线程的用途 9个数据库工作线程在线程启动之初,与mysql建立连接,也就是说每个线程都与my
gRPC 是一种可以跨语言运行的现代高性能远程过程调用 (RPC) 框架。gRPC 实际上已经成为 RPC 框架的行业标准,Google 内外的组织都在使用它来从微服务到计算的“最后一英里”(移动、网络和物联网)的强大用例。 gRPC是一个高性能的开源的通用RPC框架,由Google公司开发,支持常用的C++、Java、Python、C#/.Net、Go、Node、Dart、Kotlin、Object-C、PHP、Ruby等语言,采用protobuf作为数据交换格式,并且采用C++开发,支持Windows 、Linux、macOS跨平台开发。对于跨语言服务调用非常方便,只要使用protobuf定义接口协议,然后按照gRPC语言SDK调用即可。比如我们使用C++对环保数采仪器设备通过串口或者网口传送的数据协议如Modbus协议、HJ212协议、或者厂商自定义的协议进行解析之后,将数据存放到本地数据库,这个时候我们如何将C++的数据传给前端网页呢? 这个时候可以使用多种方式。比如通过数据库、HTTP协议、WebSocket协议、RPC远程过程调用等方式。 我之前做环保的时候,采用C++和环保硬件设备打交道,通过C++后台程序将数采仪数据解析之后存入到本地Sqlite数据库中(分表分页存储),然后由于展示的网页比较简单,只是用网页展示当前站点的数据,前端采用ElementUI和Vue.js,后端采用Node.js。另外,C++后台写了一套RPC服务端接口,Node.js通过RPC客户端调用C++的后台RPC服务,双方之间通过Google Protobuf数据协议交互。
在之前的数据复制当中,我们有一个前提就是数据量不会很大,但是随着公司的发展,再加上埋点等各种数据收集的发展,数据量会爆发式的增长,那么单台服务器很难处理这么庞大的数据了。数据必须分布在各个服务器上,这就是数据分区(partition),在不同的数据系统有着不同的叫法,比如在MongoDB、Elasticsearch、SolrCloud被称为shard,HBase被称为region,Cassandra和Riak被称为vnode,名称虽多但是本质确实一样的。当数据分布在各个服务器时,对性能也会有很大的提高,因为对数据的读取压力会由多台服务器分担。在下面的讨论中,我们会先讨论如何数据分区的方法,再去看看数据热点的rebalancing,最后会讨论如何将请求发送到正确的partition上。
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。
有很多朋友在使用数据库的时候,都会选择使用云数据库,相对于传统的数据库来说,现在的云数据库已经能够为大家提供更好的选择了。而他主要表现在以下的几点?一点就是云数据库,它能够无限地拓展自己数据需求,能够满足许多朋友的大量数据储存的要求,并且云数据库的安全性相较于传统的数据库来说,也会有一个较大的提升。但是如何保护云数据库,也成为了接踵而至的问题。
异步通信是一种广泛应用于不同进程和系统之间的通信方法,在异步通信中,客户机向服务器发送一个请求(这需要长时间的处理),并立即收到一个传递确认。与同步通信不同,此响应还没有所需的信息。
应用服务器是网络和数据库之间非常重要的存在,它不仅能够让我们的,数据库和网络进行连接,并且能够以独特的构架来实现基本的逻辑。包括一些传输数据以及事物的处理消息的传递,都需要用到应用程序服务器,这一个非常重要的组件。当然,在堡垒机当中,应用发布服务器也是非常重要的。但如果你对于应用发布服务器没有过多的了解的话,可能会好奇堡垒机应用发布服务器是干什么的?
问题起源,微信小程序抽风 wx.request() 重复请求服务器提交数据。后端服务也很简单,伪代码如下:
RPC:Remote Procedure Call Protocol,远程过程调用协议,像调用本地函数一样,去调用一个远端服务。
web即万维网, 基于html和超文本的图形信息系统, web应用基本上就是指现在B/S架构上的应用
在做了web集群后,你肯定会首先考虑session同步问题,因为通过负载均衡后,同一个IP访问同一个页面会被分配到不同的服务器上,如果session不同步的话,一个登录用户,一会是登录状态,一会又不是登录状态。所以本文就根据这种情况给出三种不同的方法来解决这个问题:
当使用多台服务器架设成集群之后,我们通过负载均衡的方式,同一个用户(或者ip)访问时被分配到不同的服务器上,假设在A服务器登录,如果在B服务器拿不到用户的登录信息session。这时访问到B服务器时就出现未登录情况。
对于有云主机数据的朋友,相信都有过这样的疑问,怎么删除云主机数据库数据?其实我们可以用一个最简单的方法去完成这波操作,因为现在的互联网技术已经非常成熟了,包括云服务,在使用的时候也本着为我们节省时间的方向去考虑,能够非常多的优化,下面就来给大家一一进行讲解吧。
首先购买一台云服务器,并在上面安装 MySQL 数据库,然后部署一个 node.js 之类的 HTTP 服务器监听 80 和 443 端口,在 node.js 中连接数据库并实现业务逻辑。最后购买一个域名并配置 DNS 记录指向我们的服务器 IP 地址,这个网站就算搭建完成了。随着不断的努力,我们网站的访问量越来越多。某天早晨当你美滋滋打开网站想要看一眼最新评论时,却发现网站打不开了。。。
上篇文章讲了一些高并发相关的知识,相信大家对高并发有些简单的认识。说到高并发,往往离不开分布式系统。人们经常将两者拿来一起讨论,因为高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。可以这么说,目前应用商城上很多社交应用,网络游戏的后台服务都是分布式服务。那具体什么催生出今天的分布式系统呢?文章的主要内容是讲讲大型网站的服务架构演变。
秒杀架构的设计方案就是一个不断过滤请求的过程,从系统架构层面来说,秒杀系统的分层思路如下。
相信大家在跑爬虫的过程中,也会好奇自己养的爬虫一分钟可以爬多少页面,多大的数据量,当然查询的方式多种多样。今天我来讲一种可视化的方法。
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
业务系统上云后,得益于丰富的云产品,让高并发的系统架构成为可以,如支持海量的用户访问、解决跨运营商的互联问题等以前私有云难以解决的问题。我们今天介绍一下简单的高并发系统设计案例。
随着唯品会业务的快速发展,订单量的不断增长,原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了,特别是在大促高峰期,原订单库已经成为抢购瓶颈,已经严重制约公司的发展。
管家婆软件本地客户大都知道主机重装系统后,需要重新在电脑上安装数据库,数据库安装完成后需要将管家婆软件安装路径下DATA文件夹内的mdf文件附加到数据库内才能正常使用管家婆文件,那么如何将mdf文件附加到数据库里呢?今天来和小编一起学习下SQL2000如何附加管家婆软件mdf文件的吧!
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。
MySQL Workbench是一个功能丰富的图形工具,用于建模数据,构建SQL查询,管理MySQL服务器等。本教程将向您展示如何使用Ubuntu软件包管理器安装Workbench。
在很多网站进行申请,通过之后,不少人不知道如何将网站上传到服务器,那么网站申请了如何上传到服务器,这到底应该怎么做呢?同时如果自己想做网站能否做成功呢?
一,什么负载均衡 一个新网站是不要做负载均衡的,因为访问量不大,流量也不大,所以没有必要搞这些东西。但是随着网站访问量和流量的快速增长,单台服务器受自身硬件条件的限制,很难承受这么大的访问量。在这种情况下,有二种方案可以选择: 1,对单台服务器的硬件进行更新,由双核的变成四核的,内存加大等。 2,增加服务器的台数,来分担服务器的负担。以实现增加网络带宽,增加服务器的处理能力的目的。 第一种方法可以理解为纵向发展,这种方法总是有限。第二种方法才是解决问题的正确选择 实现负载均衡的方法,大至分为二个方向,一种是用软件来实现负载均衡,另一种是硬件实现负载均衡(包括结合硬件和软件) 用软件来实现负载均衡,实现负载均衡的过程,自身也要消耗一些系统资源,响应时间增加。例如:LVS,nginx,haproxy,apache等这些基于应用层 的负载均衡软件,适合那些访问量不是特别大的网站。如果像sina,163这样大访量的网站,用硬件来实现负载均衡是最明志的选择。 负载均衡的算法很多,有根据请求数来进行负载均衡的,有根IP来负载均衡的,有根据流量的等等。我经常会用的二种算法。 一个是根据请求数 a,可以实现各台服务器都能比较平均分担客户的请求,其中一台服务器down掉的话也不会造成不好的影响。 b,服务器间的状态要同步,如session,需要其他手段来同步这些状态。 一个是根据IP a,ip_hash算法可以把一个ip映射到一台服务器上,这样可以解决session同步的问题 b,ip_hash也有不好的地方就是,假如其中的一台服务器down掉的话,映射到这台的服务器的用户就郁闷了。 c,ip_hash容易导致负载不均衡的情况,现在河蟹政府对google的搜索关键词进行过滤,你会经常发现google打不开,但是过一会就好了。这让那些google的爱好者们郁闷不已,很多用户都到国外找代理去了,狗急跳墙,人急帆樯。如果这样的话,这些代理会被分到同一个服务器,会导致负载不均衡 ,甚至失效。 二,什么是会话保持,有什么作用 会话保持是指在负载均衡器上有一种机制,在作负载均衡的同时,还保证同一用户相关连的访问请求会被分配到同一台服务器上。 会话保持有什么作用呢,举例说明一下 如果有一个用户访问请求被分配到服务器A,并且在服务器A登录了,并且在很短的时间,这个用户又发出了一个请求,如果没有会话保持功能的话,这个用户的请求很有可能会被分配到服务器B去,这个时候在服务器B上是没有登录的,所以你要重新登录,但是用户并不知道自己的请求被分配到了哪里,用户的感觉就是登录了,怎么又要登录,用户体验很不好。 还有你在淘宝上面买东西,从登录=》拍得东西=》添加地址=》付款,这是一个一系列的过程,也可以理解成一次操作过程,所有这一系列的操作过程都应当由一台服务器完成,而不能被负载均衡器分配到不同的服务器上。 会话保持都会有时间的限制(映射到固定某一台的服务器除外,如:ip_hash),各种负载均衡工具都会提供这种会话保持时间的设置,LVS,apache等。连php语言都提供了会话保持时间的设定session.gc_maxlifetime 会话保持时间的设定要大于session生存时间的设定,这样可以减少需要同步session的情况,但是不能杜绝。所以同步session还是要做的。 三,session同步 为什么要进行session同步,说会话保持的时候已经提到了。具体方法请参考web集群时session同步的3种方法 web集群时session同步的3种方法 在做了web集群后,你肯定会首先考虑session同步问题,因为通过负载均衡后,同一个IP访问同一个页面会被分配到不同的服务器上,如果session不同步的话,一个登录用户,一会是登录状态,一会又不是登录状态。所以本文就根据这种情况给出三种不同的方法来解决这个问题: 一,利用数据库同步session 在做多服务器session同步时我没有用这种方法,如果非要用这种方法的话,我想过二种方法: 1,用一个低端电脑建个数据库专门存放web服务器的session,或者,把这个专门的数据库建在文件服务器上,用户访问web服务器时,会去这个专门的数据库check一下session的情况,以达到session同步的目的。 2,这种方法是把存放session的表和其他数据库表放在一起,如果mysql也做了集群了话,每个mysql节点都要有这张表,并且这张session表的数据表要实时同步。 说明:用数据库来同步session,会加大数据库的负担,数据库本来就是容易产生瓶
我的设备上报数据的格式是 {"data":"sensor","type":"th","temperature":45,"humidity":23}
一个创业公司起步时很可能就两台机器,一台Web 服务器、一台数据库服务器,在一个应用系统中集成了所有功能模块,但随着业务的发展、流量的增长,单应用远远不能满足业务需求。
时至今日,基于微服务的架构已经随处可见了。我们见识到了Netflix与Amazon等创新者是如何通过微服务来取得业务上的成功。不过,对于那些使用Java EE服务器,编写传统系统的开发者来说应该何去何从呢?我们一直所做的都是错误的么?我们该如何让技术设计能够适应于未来?
1. 我们不禁要问,什么是”服务集群”?什么是”企业级开发”? 既然说了EJB 是为了”服务集群”和”企业级开发”,那么,总得说说什么是所谓的”服务 集群”和”企业级开发”吧! 这个问题其实挺关键的,因为J2EE 中并没有说明白,也没有具体的指标或者事例告诉 广大程序员什么时候用EJB 什么时候不用。于是大家都产生一些联想,认为EJB”分布式运 算”指得是”负载均衡”提高系统的运行效率。然而,估计很多人都搞错了,这个”服务群集” 和”分布式运算”并没有根本解决运行负载的问题,尤其是针对数据库的应用系统。 为什么? 我们先把EJB 打回原形给大家来慢慢分析。
它可以工作在包括 IE6 在内的各款浏览器中,矢量图输出,除官方提供各国地图数据外,用户可以使用数据转换程序定制地图数据。例如街道地图、小区地图等等。
https://docs.djangoproject.com/en/1.11/ref/models/fields/
在之前的一篇文章中,我们讨论了如何添加一大堆的超赞的功能到一个标准的HTML表,并把它转换成一个“grid”表格。今天我想要做的事情是向你展示如何将这些功能转到服务器。 通过使用服务器做大量的“苦力活儿”,我们可以向我们的最终用户提供更加平顺的用户体验。什么苦力活要交给服务器呢?假设你有一百万行的数据集,这些数据要是发送到客户端,然后再进行排序/分页/过滤,那会是相当可观的一堆流量。但是如果我们要求服务器在发送数据到客户端之前执行排序/分页/过滤,我们可以迅速的减少客户端的开销。 服务器 关于数据,我使用
HTML5学堂:在使用PHP将数据库中的数据提取到前端网页当中,分为几个基本步骤,主要包括:定义数据库的基本信息、连接数据库、选择数据库、执行SQL命令、分析结果集、关闭数据库。本篇文章即从第一步开始,逐步的讲解PHP对数据库的基本操作。 核心知识 - PHP对数据操作的基本步骤 1、定义数据库的基本信息 2、请求“连接主机(服务器)” 3、选择数据库 4、执行SQL命令 5、分析结果集 6、关闭数据库 最核心的知识,其实依旧是知识的逻辑,而非具体的知识点,知识的逻辑可以认为是一个骨架,而具体的知识点是血肉
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