KeePass 是一个免费的开源密码管理器,它可以帮助你以安全的方式管理你的密码。 您可以将所有密码放在一个数据库中,该数据库由一个主密钥或一个密钥文件锁定。 所以你只需要记住一个主密码或者选择密钥文件就可以解锁整个数据库。 数据库使用目前已知的最好和最安全的加密算法(AES 和 Twofish)进行加密。
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:
设计新系统容易,但是我们处理的都是老系统和历史诗句。怎么能更平滑的迁移旧数据到新的数据库和系统,特别是在异构的数据库结构情况下,达到数据准确,迁移速度快,减少停机,对业务影响小
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】推荐系统和数据库技术,一个是偏机器学习数据挖掘相关的应用,一个是偏系统存储相关的技术,这两者在实际中有很大的应用。今天,很高兴邀请到资深算法工程师宋强对此漫谈自己一些工作的独到见解,欢迎阅读~ 科研工作者的前世今生 笔者早年在人工智能领域上进修硕士,研究的方向是推荐系统,虽然最终未能将所学发扬光大,但亦心存敬畏,时常拜读相关著作。随后阴差阳错,人生中的第一份正式工作是从事分布式数据库的研发。受学长相邀,写下一点感悟。 矛盾的心理 人工智能和数据库都是当前的热潮
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具,具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力,同时提供开放数据协议,支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的,借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务,向多个不同的下游进行数据同步
DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统,效果特别的好。因为在这些系统中,每个人看到的内容都是一样的,也就是说,对后端服务来说,每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下,Redis缓存的命中率非常高,近乎于全部的请求都可以命中缓存,相对的,几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具,具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力,同时提供开放数据协议,支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的,借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务,向多个不同的下游进行数据同步。
对于 ES 来说,必须先存储有数据然后才能搜索到这些数据,而在实际业务中 ES 的数据也常常是与 mysql 保持同步的,所以这里插入这篇文章简单介绍几种同步 mysql 数据到 ES 的方式。
上个专题我们说了MySQL组复制相关的内容,这节我们说MySQL Galera Clusters ,这个和MGR在某些方面类似,都是实现MySQL高可用的
随着客户上云的加快,客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展,作为服务商来讲,了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。否则,将出现与客户交流困难,影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库,这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。
导语 | 本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况,然后进行反推不一致的情况,从而进行探究单线程中的不一致的情况。同时探究多线程中的不一致的情况,拟定数据一致性策略。 一、什么是数据的一致性 “数据一致”一般指的是:缓存中有数据,缓存的数据值=数据库中的值。但根据缓存中是有数据为依据,则“一致”可以包含两种情况: 缓存中有数据,缓存的数据值=数据库中的值 缓存中本没有数据,数据库中的值=最新值(有请求查询数据库时,会将数据写入缓存,则变为上面的“一致”状态) “数据不一
翻译自 7 Core Elements of an Internal Developer Platform 。与本文相比,译者团队用的工具是 Gitea, Backstage 和 Jenkins 。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 这里有个【1024】红包等你来领取 ClickHouse 是 Yandex(俄罗斯最大的搜索引擎)开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库,其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。 ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS,每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。 # ClickHouse 是什么? ClickHouse 是一个用于联机分析(OLAP)的列
来源 | https://juejin.im/post/6863283398727860238
1,离线数据处理:项目内容为通过对网站访问日志的采集和清洗,结合数据库中的结构化用户数据,统计并展示网站的PV、UV情况,以对网站的运行情况进行监控。通过此项目,回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术,如:FIune、Sqoop、Hive、Spark等,了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。
MyBatis 是一个流行的持久层框架,它提供了丰富的功能来简化数据库访问操作。其中包括一级缓存和二级缓存,用于提高系统性能。虽然 MyBatis 的二级缓存看起来非常诱人,但在实际应用中并不推荐使用。本文将详细探讨为什么不推荐使用 MyBatis 二级缓存,并提供一些替代方案。
保障生产MySQL、Redis、MongoDB等集群稳定高效运营,及数据库自动化运维平台建设
随着近些年来数据库的变化,正有越来越多的企业面临将传统数据库迁移到开源或新型商业产品上。在这一过程中,会面临诸多问题。这里就将常见的一些问题整理出来,希望能够在数据库选型及评估数据库迁移风险等方面有所帮助。为了描述清晰,我将整个迁移过程划分为几个阶段,其中橙色标识工作为数据库团队来支持。下面将就每个阶段,详细展开说明。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术,2020年3月,腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密,都在这!》,邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。三月为TDSQL专题月,本文将带来直播回顾第二篇《破解分布式数据库的高可用难题:TDSQL高可用方案实现》。
2020年新版,对部分组件的描述进行了更新。19年文章参见 这里 。如果你在做选型方面的工作,或者想了解一些现在正在流行的技术,那么这篇文章正好适合你。有什么疑问,可以加我好友 (微信号:xjjdog0),进群讨论。
公共参数 max_connections = 151 #同时处理最大连接数,推荐设置最大连接数是上限连接数的80%左右 sort_buffer_size = 2M #查询排序时缓冲区大小,只对order by和group by起作用,可增大此值为16M query_cache_limit = 1M #查询缓存限制,只有1M以下查询结果才会被缓存,以免结果数据较大把缓存池覆盖 query_cache_size = 16M #查看缓冲区大小,用于缓存SELECT查询结果,下一次有同样SELECT查询将直接从缓存
看过的 Java 使用手册的同学,都比较熟悉里面的使用规范,主要有三种建议:强制,参考,推荐。不得不说那本手册真的很棒。
http://blog.csdn.net/qtyl1988/article/details/39553339
降级是系统保护的重要手段,保证系统的高可用,简单理解,降级就是丢车保帅,在系统压力极大时,暂时不做非必要动作,以保证系统核心功能的正常。
我们小伙伴们有没有考虑到缓存更新的问题,小伙伴们肯定会说肯定用过啊,有数据更新时,把缓存清空掉就行了啊,下一次访问的时候服务就会把新值设置到缓存中了。这样不就行了吗?对的,在一般项目中,这样的使用就够了。那老顾带着大家看看在高并发场景下,会有什么问题?
本篇分享下个人在实时数仓方向的一些使用经验,主要包含了ClickHouse 和 StarRocks 这两款目前比较流行的实时数仓,文章仅代表个人拙见,有问题欢迎指出,Thanks♪(・ω・)ノ
差不多十年前,随着功能机的淘汰和智能机的普及,互联网开始进入移动互联网时代,最具代表性的产品就是微博、微信,以及后来的今日头条、快手等。这些移动互联网时代的新产品在过去几年间借着智能手机的风高速成长。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中,3月12日张文的分享已经结束,没来得及参与的小伙伴不用担心,以下就是直播的视频和文字回顾。
里面讲到了 DataX 的概况、框架设计、核心架构、插件体系、核心优势,由阿里出品,并在阿里内部被广泛使用,其性能、稳定都是经过了严格考验的。得益于它的框架设计
由于系统版本、数据库的升级,导致测试流程阻塞,为了保证数据及系统版本的一致性,我又迫切需要想用这套环境做性能测试,所以和领导、开发请示,得到批准后,便有了这次学习的机会,所以特此来记录下整个过程。
随着Oracle的普遍应用,DataGuard这个成员基本成为了数据库容灾环境的标配。当需要升级Oracle数据库的同时,也需要考虑同时升级DataGuard数据库版本,那么如何快捷安全的升级?
注意:本教程采用的时Navicat12版本,下载地址:https://www.navicat.com.cn/download/navicat-premium
****简介**** ---- ****安装MySQL**** 安装mysql就不必多说了 #server $sudo apt-get install mysql-server #client $sudo apt-get isntall mysql-client 但是得注意的就是主从mysql的版本最好一致。【推荐版本相同】 ---- ****MySQL主服务器开启远程连接**** 不必浪费时间,直接参考下篇此文章的详细说明 MySQL开启远程连接 ---- ****服务器信息sameple****
目前随着微服务化建设的普及,存在越来越多的跨系统数据交互情况,跨系统数据一致性问题越发凸显,那如何有效保证跨系统数据的一致性呢? 本文旨在总结沉淀工作中问题的解决经验,整理解决跨系统数据不一致问题的经验方法。 ◆1、为什么会有跨系统数据一致性问题? 提到数据一致性,我们很容易想到的就是数据库中的事务操作。 事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内,操作多条数据,要么都成功,要么都失败。这样在一个系统内部,我们可以很自然地使用数据库事务来保证数据一致性。但是在微服务的今天,一项操作会涉及到跨多个系统多个数据库
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
差不多十年前,随着功能机的淘汰和智能机的普及,互联网开始进入移动互联网时代,最具代表性的产品就是微博、微信,以及后来的今日头条、快手等。这些移动化联网时代的新产品在过去几年间借着智能手机的风高速成长。
Mysql主从同步,要求需要先搭建至少两个mysql实例,一主一从,使用推荐Docker搭建Mysql《Docker部署安装Mysql》
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
MySQL主从复制(Master-Slave)也叫AB复制,Mysql作为目前世界上使用最广泛的免费数据库,相信所有从事系统运维的工程师都一定接触过。但在实际的生产环境中,由单台Mysql作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的,无论是在安全性,高可用性以及高并发等各个方面。因此,一般来说都是通过主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离(MySQL-Proxy)来提升数据库的并发负载能力这样的方案来进行部署与实施的。
作者简介: 刘伟 云和恩墨开源解决方案事业部首席架构师 多年一线互联网企业DBA经历,对MySQL、NoSQL,PostgreSQL等各类开源数据库均有涉猎,负责开发管理过数千实例规模数据库项目,并带
现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储,而当redis挂了的时候有可能数据丢失,这个时候系统可能不可用,而把流量路由到db肯定是不可行的,因为流量太大,这个时候恢复redis中的数据又比较耗时,而这个时候经常会出现使用多个reids集群,即有一个或者多个备份redis集群。这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢?
当开发人员设计好表语句后,就需要运维工程师进行服务部署,项目上线。这里应该根据需求进行预估访问量,再进行配置的选择和结构设计。
在这篇博文中,我们会介绍如何在零停机时间的前提下,使用 Bucardo 将 Postgres 数据库迁移到一个新实例上。我们将介绍如何避免常见的陷阱,比如数据丢失、性能下降和数据完整性故障等。我们已成功使用这一流程将我们的 Postgres 数据库从 9.5 版迁移到 Amazon RDS 上的 12.5 版,但该流程不只适用于 RDS,也不依赖 AWS 独有的任何内容。这种迁移策略应该能适用于任何自托管或托管的 Postgres。
🍁 作者:知识浅谈,CSDN签约讲师,CSDN原力作者,后端领域优质创作者,热爱分享创作 💒 公众号:知识浅谈 📌 擅长领域:后端全栈工程师、爬虫、ACM算法 🔥 联系方式vx:zsqtcc 这次探索的问题: 什么是 Mysql主从同步? Mysql主从同步为什么会有主从延迟? 主从同步延迟解决方案? 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 主从同步 会暴露出问题呢? 主从同步虽然满足了性能上要求,但一致性可能会有问题。 正菜来了🛴🛴🛴 🍖Mysql主从同步是? 因为数据访问量的大量增长,单体数据库主键有
ORACLE数据库既能跑OLTP业务,也能跑OLAP业务,能力是商业数据库中数一数二的。支持IBM小机和x86 PC服务器,支持多种OS。同时有多种数据库架构方案供选择,成本收益风险也各不相同。
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能,支持增、删、改数据同步,本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss,可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据,经过数据转换处理后,再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
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