在线人数预估： 在项目设计之前，需要先对运营后的服务器人数做一下预估，预计激活人数300w，活跃人数40w，同时在线10w。而服务器的设计极限则在激活人数500w，活跃人数60w，最高同时在线15w。 数据参考：
到目前为止，你都是把MongoDB当做一台服务器在用，每个mongod实例都包含应用程序数据的完整副本。就算使用了复制，每个副本也都是完整克隆了其他副本的数据。对于大多数应用程序而言，在一台服务器上保存完整数据集是完全可以接受的。但随着数据量的增长，以及应用程序对读写吞吐量的要求越来越高，普通服务器渐渐显得捉襟见肘了。尤其是这些服务器可能无法分配足够的内存，或者没有足够的CPU核数来有效处理工作负荷。除此之外，随着数据量的增长，要在一块磁盘或者一组RAID阵列上保存和管理备份如此大规模的数据集也变得不太现实。如果还想继续使用普通硬件或者虚拟硬件来托管数据库，那么这对这类问题的解决方案就是将数据库分布到多台服务器上，这种方法称之为分片。
原文链接：https://cnblogs.com/JamesWang1993/p/8593494.html
主要出于安全考虑，数据库服务器只允许堡垒机通过ssh访问，这对日常的使用带来了麻烦。问题是这样的，MySQL数据库放在了服务器A上，只允许服务器B来访问，而我在机器C上，可以通过ssh连接服务器B。为了解决在机器C上连接mysql这个问题
服务器有多台，用nginx做负载均衡，这样同一个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，就会出现很多问题，比如说最常见的登录状态，下面提供了几种方式来解决session共享的问题：
所有的 JavaScript 对象都会从一个 prototype（原型对象）中继承属性和方法。
问题：我怎么才能收到你们公众号平台的推送文章呢？ 📷 最近有人问我，前端开发人员要存储用户数据，最简单的方法是什么。现在仅关于这部分，我来说明下怎么做。 搭建数据库 首先，要实际拥有一个数据库。可以去mlab网站找一个免费的。注册好后，在MongoDB部署(Deployments)栏里点击创建新数据库(create new)。创建出来的这个沙盒数据库是不用钱的，所以就用这个。 创建数据库后，要建一个帐户，这样就能验证自己的身份。点击数据库的名字，然后点用户(users)，再点添加数据库用户(add data
移动互联网、云计算和大数据的成熟和发展，让更多的好想法得以在很短的时间内实现为产品。此时，如果用户需求抓得准，用户数量将很可能获得爆发式增长，而不需要像以往一样需要精心运营几年的时间。然而用户数量的快速增长（尤其是短时间内的爆发式增长），通常会让应用开发者有些吃不消，不得不面临一些严峻的技术挑战：如何避免因为单台机器当机导致服务不可用；如何避免在服务容量不足时，用户体验下降，等等。在系统构建之初就采用高可用和可伸缩架构，将能有效避免这些问题。 如何构建高可用和可伸缩架构呢？云存储首席架构师李道兵在3月
在网站使用nginx+php做负载均衡情况下，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，就会出现很多问题，比如说最常见的登录状态。 下面罗列几种nginx负载均衡中session同步的方式 1）不使用session，换用cookie session是存放在服务器端的，cookie是存放在客户端的，我们可以把用户访问页面产生的session放到cookie里面，就是以cookie为中转站。你访问web服务器A，产生了session然后把它放到cookie里面，当你的请求被
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
我们把所有功能集中放在一个系统，比如用户注册，登入，用户下单买东西等，全部放在一个系统部署在一台服务器上，属于集中式系统。若随着业务的增大，越来越多的用户和越来越麻烦的也无需求，为了保证高内聚低耦合，可以吧业务拆分成不同的模块，springCloud就属于分布式，吧每个功能点放在不同的系统里，在部署在不同的服务器上，保证容错性低，而集群部署可以保证高可用。
在登录一个网站进行访问时由于HTTP协议是无状态的就是说一次HTTP请求后他就会被销毁，比如我在www.a.com/login里面登录了，然后你就要访问别的了比如要访问www.a.com/index但是你访问这个网站你就得再发一次HTTP请求，至于说之前的请求跟现在没关，不会有任何记忆，这次访问会失败，因为无法验证你的身份。所以你登录完之后每次在请求上都得带上账号密码等验证身份的信息，但是你天天这么带，那太麻烦了。那还可以这样，把我第一次登录的信息状态都放在数据库里，下次我一访问，我查一下数据库就知道我登没登陆了，但是频繁查找数据库会给后台服务器造成非常大的压力所以就出现了Cookie，第一次登录就会返回一个Cookie，将一些简单地信息放在Cookie里返回给客户端，然后在客户端保存，每个域名下对应有一堆Cookie，下次我带Cookie来访问就行了。这样做也行但是Cookie很容易被篡改放在客户端并不安全，而且Cookie多了会无形的增加客户端与服务端的传输数据量。所以Session就出现了，Session放在后台服务器，将SessionID返回给客户端作为Cookie的值下次我带Cookie过来通过SessionID来查找Session中的一些登录或其他信息就行了。这样做也挺好。但是如果是集群环境下，那就不行了Session不能跨域也就是说你用www.baidu.com下的SessionID访问www.bilibili.com下的Session是不行的为了解决这个问题我们还得将Session在每台服务器上进行同步这也是一笔巨大的开销。
这几天在做ASP.NET网站，后台数据库就用轻便的Access作数据库。我发现Access虽然相对MSSQL简单小巧，不用那么多的设置，但它也不轻松。如果你对它执行SQL语句的操作，万一表名或者字段名使用了它的关键字，那么就会抛出异常，而这些关键字在MSSQL中是很正常的。有时候这会让你苦不堪言。
目前，Web应用的核心数据通常存放在数据库中，比如说用户信息、订单信息、交易信息等，同时，数据库和编程语言是无关的，通过SQL交互，Java、Php等语言写的程序需要访问数据库，执行业务逻辑，展示结果给用户。但是数据库有一定的局限性，譬如：1.数据库连接是非常 "昂贵 "的资源，为了复用这些资源，目前采用连接池技术，2. 连接池的连接数是有限的，如果用户过多，势必要等待，3. 读写数据时需要加锁。
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.Redis是什么？ redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性
最近因为工作上的需求，搭建了一套部署在 Kubernetes 环境中的 MySQL，可能听起来就是让 MySQL 的 docker image 跑在 Kubernetes 里，应该没什么难度，可实际操作起来，这其实是相当复杂的一个工程：首先要有 Kubernetes 集群，才能谈得到部署应用进去；其次，MySQL 不同于无状态的应用，其中的数据是非常关键的，必须要保证其可用性，这就要求必须有高可靠性的存储集群来存储数据；再者由于众所周知的网络原因，Kubernetes 和 docker 相关的镜像想拿到非常不方便；最后，MySQL 在 cloud native 环境同样需要做主备和高可用的配置。 我计划写一系列文章将自己的经验总结出来，从头到位将这一系列事情讲清楚，并尽量保证感兴趣的朋友可以按照我写的步骤将一个可用的环境搭建出来。
Spring原理说明： // 方式零：就在实现类中改，用哪个改哪个 // new出来的，耦合性太强，依赖于具体的实现类，如果我具体的实现类变了，那么这里的接口代码也得跟着变，这样不好。 // private IUserDao dao = new IUserDaoImpl(); // private IUserDao dao = new IUserDaoImplForOracle(); // 方式一：不在实现类中修改，在工厂类中改forName的参数 // private IUserDao dao =
一、相关基础知识 1、C/S（Client/Server）架构和B/S（Browser/Server）架构 首先说C/S架构，简单讲其实很常见，类似QQ等需要下载客户端的应用程序就是建立在C/S架构中。往深一点讲，它是分布式架构，每个客户端直接连接数据库服务器，并且数据的处理需要依赖客户端，所以说我们经常见到QQ用着用着就卡死了。这么一来，软件开发时选择C/S架构会出现以下问题： 1）所有客户端并发连接数据库，这直接限制客户端程序同时运行的数量。 2）需要安装，麻烦。（不过，这阻挡不了现在各种APP的盛行）
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。
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。
前面说了innoDB表在mysql5.6.6之前存储在系统空间，5.6.6之后存储在独立的空间，表结构存储在.frm文件，里面记录着字符集，行规则等，表数据存储在.ibd里面，里面存储着数据和索引。
分布式数据库系统把应用所需的数据存放在多个数据库服务器上，完成某个数据操作要涉及到访问多个服务器，这适用于某种特定需要的应用。我在主持设计开发的一个MIS系统中，为了达到了在低速网络通道下有效提高应用程序性能的目的，使用了 Sybase的分布式数据库技术。我设计的这个系统是采用典型的C/S结构，但许多客户端连接服务器的网络采用电话线拨号，速度有限，传统Windows界面的客户端应用程序相应速度比较慢。考虑到B/S 结构也避免不了大量数据从服务器端传输到客户端，我认为WEB界面并不能有效解决这个问题，所以采用了优化数据库结构的方法，把数据分两部分存放，基础数据放客户机，会员资料主要采用键码放服务器，应用程序再现数据时从服务器取键码，到客户机取対应的解释，由于键码的数据重少，网络传输便快。在构建这个分布式数据库系统的过程中，我着重研究并解决了数据同歩和事务协调的问题，取得了良好的应用效果。我认为，分布式数据库系统的技术在Intenet时代正当其道，大有发展前景。
老鸟：这样很好，只是你没有列出哪些才是重要的决定。你刚才说的那些跟重要的决定没有什么关系。
老鸟：对一个年轻的工程师来说，这是一个很好的目标。那你为什么要成为架构师呢？ 菜鸟：我要领导一个团队，还要做所有关于数据库、框架和Web服务器的重要决定。
什么是NoSQL？ 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说，是需要把数据存储到库、表、行、字段里，查询的时候根据条件一行一行地去匹配，当量非常大的时候就很耗费时间和资源，尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单（典型的数据类型为k-v）（key-value），不存在繁杂的关系链，比如mysql查询的时候，需要找到对应的库、表（通常是多个表）以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里，查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
Asp.Net中的Session要比Asp中的Session灵活和强大很多，同时也复杂很多；看到有一些Asp.Net开发人员报怨说Session不稳定，莫名其妙的丢失，其实这正是Asp.Net改进的地方之一. 我们知道Session与Cookie最大的区别在于：Cookie信息全部存放于客户端，Session则只是将一个ID存放在客户端做为与服务端验证的标记，而真正的数据都是放在服务端的内存之中的。 在传统web编程语言(比如asp)中，session的过期完全是按照TimeOut来老老实实处理的，超时值默
新手程序员通常会走入一个误区，就是认为学习了一门语言，就可以称为是某某语言工程师了。但事实上真的是这样吗？其实并非如此。
随时 Docker 的普及，云原生时代已经到来，开发工程师对应用环境的掌控力进一步加强，运维成本进一步降低。DevOps 采用 Docker 更是如虎添翼，持续集成更快更灵活，部署更简单。本课程主要讲解 Docker 服务器架构和技术要点，以及实战使用 Jenkins 构建 Docker。
负载均衡设备允许把一台web server轻易扩展成web server集群(前提是所有的web server必须配置完全相同)，有访问请求时，该设备会把该请求根据一定的算法，分配给web服务器集群中的某一台服务器，从而大大增加了web server的并发处理能力。 实际应用中，通常把多个web server放在同一机房，相互之间可以用局域网访问。 1.文件同步问题: 多个web服务器上的网站文件必须完全相同，否则有可能造成用户前后二次请求访问的页面内容不同，所以文件同步是必须要考虑的首要问题. 这里介绍几
“Nearly 80 to 85 percent of database performance problems arise from the application database's design or the application's own code. Good transaction throughput requires an application designed from the database up, with performance and scalability in mind.”
本文讨论了某公司发货系统的分布式数据库集成解决方案。该公司由于业务的发展，要在另三个城市设立货仓进行发货。为此，需要増加原先的MIS系统实现这一功能。公司委任我作为项目经理完成系统的设计和开发的工作。我经过分析，使用了 Sybase的分布式数据库技术。我设计的这个系统是采用典型的C/S结构，但客户端连接服务器的网络采用电话线拨号，速度有限，传统Windows界面的客户端应用程序相应速度比较慢。于是我采用了优化数 据库结构的方法，把数据分两部份存放，基础数据放客户机，销售资料主要采用键码放服务器，应用程序再现数据时从服务器取键码，到客户机取対应的解释。由于键码的数据量少，网络传输便快。在构建这个公布式数据库系统的过程中，我着重研究并解决了数据同歩和事务协调的问题，到得了良好的应用效果。
例如我的虚拟机虚拟出50g的硬盘，实际上我的本机的磁盘空间只用了5g。其余的都是虚拟出来的。
路径又称“终点”（endpoint）,表示 API 的具体网站，网络上任何东西都是资源，均使用名词表示（可复数），在 RESTful 架构中，每个网址代表一种资源，所以网址中不能有动词，只能有名词，而且所用的名词往往与数据库的表格名对应。数据库中的表都是同种记录的“集合”，所以 API 中的名称也应该使用复数。
在很久很久以前, 数据以文件的形式保存. 这时, 我们要向去读取数据, 可以一行一行的readline, 使用工具可以是grep, awk, java等.
事务问题：一致性。 【问题】 如何保证主机和从机的数据一致？？？主从复制的延迟性问题。
最近，我们公司的在线业务系统遇到了一个更为棘手的问题。该公司的网站在线商城系统遭到黑客的入侵，数据库中的用户数据被黑客盗取。由于大部分的客户信息的泄露，公司接到了客户投诉说是电话经常被骚扰，以及受到广告短信。由于缺乏专业的安全技术没有安全方面的经验，PHP系统仅限于功能的实现。看来我需要学习安全方面的一些防止SQL注入攻击的，所以我必须下定决心，努力学习网站的安全。通过不断的探索，我找到了一个比较好的PHP安全方面的书籍“PHP安全之路”。在阅读的过程中，我会把学到的东西记下来，以便将来可以进行学习回忆。
当今从纯网站技术上来说，因为开源模式的发展，现在建一个小网站已经很简单也很便宜，所以很多人都把创业方向定位在互联网应用。这些人里大多数不是 很懂技术，或者不是那么精通，而网站开发维护方面的知识又很分散，学习成本太高，所以这篇文章将这些知识点结合起来，系统的来说，一个从日几千访问的小小 网站，到日访问一两百万的小网站，中间可能会产生什么问题，以及怎么才能在一开始做足工作尽量避免这些问题。 你的网站因为努力经营，访问量逐渐升高，在升高的过程中，问题也可能开始显现了。因为带宽的增加、硬件的扩展、人员的扩张所带来的
《Redis设计与实现》读书笔记（十一） ——Redis数据库与键空间 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、redis数据库 redis服务器将所有数据库都保存在redisServer结构里的db数组，数组里面的每个元素都是一个redisDb结构，每个redisDb代表一个数据库。 typedef structredisServer{ //省略其他内容.... redisDb *db; int dbnum; }; 其中，dbnum表示数据库的数量，初始化服务器的时候，会根据此值创建数据库个数。该属性由配
小时候看《少儿科学画报》，深深烙在我脑海中的一个故事是「不可能先生」。史蒂文森在矿山上做了很多年蒸汽机工程师，对马车拉煤的低效深有感触，于是萌生了把蒸汽机运用在交通运输上的想法。但这个想法遭遇到了无数不可能先生的冷嘲热讽，比如「蒸汽机车不可能比马车更快」，「蒸汽机车不安全」等。他做了很多实验，遭遇了无数次失败。但最终，他通过不懈努力证明了「用火车拉煤」是一件更安全更高效成本更低廉的事情。
己亥末，庚子春，荆楚大疫，染者数万，众惶恐，举国防，皆闭户。南山镇守江南都，率白衣郎中数万抗之，且九州一心,月余，疫尽去，国泰民安。
在了解静态化之前，我们需要先了解什么叫静态网页，静态网页是服务器上面真实存在的页面，它不需要编译，用户就可以直接访问这样的网页，后缀一般为.html或者是.HTM。如果我们把这个网页上传到我们的服务器
我们早已进入大数据时代，但是大众更多关心的是数据有多大，而不是这些数据存放在哪里，虽然后者关系到存储和访问数据的性能与成本。
在我的文章《Web Services的分布式方法》中介绍了分布式设计的方法。但读者反映太过学术化而无法理解。促使我开始这个系列文章的创作，以方便新手能够在实践中使用分布式技术。虽然分布式是一个历史悠久的概念，最早的分布式系统出现在20世纪60年代末推出的ARPANET。但时到今日分布式系统设计都对新手非常的不友好。也可能你学习过大量的分布式的理论，但面对复杂的软件系统仍然也感到束手无策。那么希望这个系列的文章能帮助你重新梳理分布式的知识，建立正确设计分布式系统的方法论。首先分布式的入门要求并不高，需要你是个有一定开发经验的软件工程师，了解基本的并发编程知识。并发编程是分布式设计的基础。你会发现并发编程的知识在分布式系统设计中被经常的使用。但请不要混淆并发编程和分布式系统设计，这是两个完全不同的概念。这里的并发编程特指使用多线程开发软件系统的方法。分布式系统设计是比并发编程更高级的软件系统设计开发行为。在本文中我们先快速的描述一个典型的服务，以及如何一步一步的拆分这个服务为微服务。通过对这个典型的案例，介绍拆分服务的基本方法。然后我们再逐步讨论为什么使用这个方法论，以及这个方法论的使用条件和原理。
今天在和同事聊系统配置的时候，突然联想到一个问题，问题的背景是对于磁盘的使用情况，是希望在独占模式下做到定制化配置还是作为一种统一的配置方式管理，简单来说，就是对于数据库服务器的磁盘配置，是根据磁盘来映射特定的服务器还是把服务器磁盘统一规划起来，用一个统一的分区或者卷来提供服务。
每次规模比较大的漏洞，JNDI好像都不会缺席。最近人尽皆知的Log4j2漏洞也和它有关，让人 不由得怀疑，是不是作者开的后门。
web框架：别人已经设定好的一个web网站模板，你学习它的规则，然后“填空”或“修改”成你自己需要的样子。
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