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”。
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。
在《.NET Core基于SQL Server数据库实现读写分离实战演练》分享课程中已经演示过。
读写分离,是把数据库的读和写分开操作,以应对不同的数据库服务器。主数据库提供写操作,从数据库提供读操作,这样能有效的减轻单台数据库的压力。
在某些场景下,例如淘宝京东这样海量的数据,高访问量的场景,无疑对数据库造成了相当大的负载,同时对于系统的稳定性和扩展性提出很高的要求。
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。
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。
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
根据上图可以看到QPS:10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候,我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下,最高的性能是7k的QPS。
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。
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。
一般我们业务在读多写少的场景下,遇到的第一个瓶颈就是数据库这块,大量的读请求会来到数据库,这样如果你初期部署的一个数据库就会造成IO大量增加,使得请求变慢,甚至会卡死整个数据库,到了这个阶段,我们一般会将读请求和写请求进行分开数据处理,即采用主从读写分离的方式。
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。
Mysql优化那篇文章有朋友留言说就这么点?,深深刺痛了晓添的心,感觉知识深度被小看了,痛定思痛决定发布读写分离,分表分库优化文章,其实这系列文章也在Mysql优化的计划之内,最近较忙断断续续写的有点难受,到今天才跟大家见面,篇幅有限这篇我们来说说基于Mycat实现读写分离,话不多说我们赶紧看看好好的数据库又闹腾什么呢?
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。
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。
Mycat可不是我的猫,他是基于Java语言编写的一款开源数据库中间件,是一个实现了MySQL协议的服务器。能够实现对主从数据库的读写分离、主从复制、水平或垂直切分表等功能。
1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上,以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来,随着数据量的增长,分布式数据库技术也得到了快速的发展,传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储,从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份,并且通过就近访问原则,用户可以就近访问数据库节点,这样就实现
郜德光,携程技术保障中心高级数据库经理,负责数据库相关的运维工作,参与了SQL Server和MySQL的高可用以及数据库容灾建设。喜欢钻研技术,对数据相关的技术一直保持着浓厚的兴趣。
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。
1.0版,普通企业应用基本都是单实例或单库的模式,采用单机实现数据库的访问。再向上,2.0版,随着业务的规模扩展,企业会采用双机数据库,如热备、读写分离的方式来提高性能或可靠性。最后,3.0版,单机实现所有数据的写会遇到最终的瓶颈,因此分库、分表是最终的数据库的高可用的解决方案。今天我们来讲讲用MyCat中间件实现MySql数据库的分库分表的实现。
在前面基础功能实现的过程中,我们后台管理系统及移动端的用户,在进行数据访问时,都是直接操作数据库MySQL的。结构如下图:
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。
1、大型网站的自强之路 当年马云筹办阿里巴巴的时候并没有说我要做个大型网站,搞个双11,成交额做到千亿级别;马化腾也没有说以后我要做个通讯工具,让13亿乃至更多用户都成为我们的用户……我们现如今看到的各个大型网站或产品都是一步步踏踏实实走过来的,在各种坑和故障中成长起来的。 1.1、一台电脑就是服务器 做过课程设计或者毕业设计的计算机相关的同学都应该有过搭建项目的经验。画一堆界面,结合js和后台实现数据的展现,当然还要有数据来源——数据库,启动一个容器比如tomcat,那么我们就可以在本机上访问我们的网站了
造成第三条语句执行时间如此长的主要原因就是大量的 OR 语句会导致 SQL 解析非常耗时.
配置好了之后,我们可以通过MyCat执行一系列的增删改查的测试,然后过一段时间之后,打开mycat-eye的管理界面,查看mycat-eye监控到的数据信息。
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。
温卫斌,就职于中国民生银行信息科技部,目前负责分布式技术平台设计与研发,主要关注分布式数据相关领域。
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,是对外提供增删改业务的生产服务器;第二台数据库服务器,主要进行读的操作。
软件架构的出现是为了解决系统规模增加后出现了系统耦合严重,开发效率低,逻辑复杂,扩展困难等问题。所以架构设计是为了解决软件复杂度而存在的,所以架构设计的目地是识别出需求的复杂点然后针对性的解决。系统设计时需要考虑:性能,系统的可扩展性,安全性,高可用,成本。 架构师的工作并不神秘,成熟的架构师需要对已经存在的技术非常熟悉,对已经经过验证的架构模式烂熟于心,然后根据自己对业务的理解,挑选合适的架构模式进行组合,再对组合后的方案进行修改和调整。
这个时候是一个web项目里包含了所有的模块,一个数据库里包含了所需要的所有表,这时候网站访问量增加时,首先遇到瓶颈的是应用服务器连接数,比如tomcat连接数不能无限增加,线程数上限受进程内存大小、CPU内核数等因素影响,当线程数到达一定数时候,线程上下文的切换对性能的损耗会越来越严重,响应会变慢,通过增加web应用服务器方式的横向扩展对架构影响最小,这时候架构会变成下面这样:
则峰值 x 3, TPS是345, QPS是3450 -> 这个量级不要求高性能;
题记: 文章内容输出来源:拉勾教育Java高薪训练营。 本篇文章是 MySQL 学习课程中的一部分笔记。
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。
1,更多的静态资源:将代码中的大量枚举(容器加载时写入map,放入本地缓存),数据库中的定义表(定时任务放入缓存),固定配置,HTML文件等静态化处理,缓存起来!
本期配套视频: https://www.bilibili.com/video/BV1BJ411B7mn?p=6 继上周增加【任务调度】以后,继续对项目进行2.0版本升级,其实改动的地方并不多,主要的功
当今技术的发展日新月异,系统架构也跟随技术的发展不断升级和改进,从传统的单一架构演变为如今的微服务分布式架构,我们来看看技术架构的演变过程。
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。
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
1、what 读写分离 读写分离,基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。
大型网站为了解决大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够。到了数据业务层、数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,特别是数据丢失的话,后果更是不堪设想。这时候,我们会考虑如何减少数据库的连接,下面就进入我们今天的主题。
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。
MySQL主从复制是一个异步的复制过程,底层是基于Mysql数据库自带的二进制日志功能。就是一台或多台MySQL数据库(slave,即从库)从另一台MySOL数据库(master,即主库)进行日志的复制然后再解析日志并应用到自身,最终实现从库的数据和主库的数据保持一致。MySOL主从复制是MySQL数据库自带功能,无需借助第三方工具。
秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销、推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量,还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统,可以提高平台系统的稳定性和公平性,获得更好的用户体验,提升平台的口碑,从而提升秒杀活动的最大价值。
说到大型网站,就要先理一下大型网站的特点:高并发,大流量,高可用,海量数据等,本文根据《大型网站技术架构》一书整理如下:
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