通常,我们会使用缓存用于缓冲对 DB 的冲击,如果缓存宕机,所有请求将直接打在 DB,造成 DB 宕机——从而导致整个系统宕机。
DBA干了这么多年,一直以来有一个疑惑,那就是从半夜的电话中吵醒时,几乎清一色都是宕机类问题,每次我就忍不住想喊,大早上宕机,让不让人睡觉了。但是抱怨归抱怨,活得干,坑还是得补。这话对于很多DBA来说是感同身受,谁还没大半夜被电脑吵醒过,如果没有,你这DBA生活还真是滋润啊。 当然随着工作的经历增长,我想明白了几件事情,也感谢这些难忘的日日夜夜。 宕机能够刷到存在感 第一个是数据库宕机从技术角度之外有时候还是有一些作用的,那就是很多时候宕机之后大家会深刻感受到DBA的存在,而平素系统稳定了若干
在当前去IOE的大潮下,分布式数据库正如火如荼的发展起来,特别是国产数据库呈现了井喷态势。一个典型的分布式数据库应该具有如下组件:①协调节点,也叫sql转发节点,用来进行sql协议支持,分布式执行计划生成与下发;②数据节点:用来存储数据,同时进行运算;③全局事务管理器,用来保证事务一致性。为了保证高可用,成熟的分布式数据库这些节点都具有主备切换功能。
① 旁路缓存:读取数据时先从redis中读取,如果存在直接返回;如果不存在则访问数据库,将数据写入redis,之后返回;写数据时会先将数据写入数据库中,写入完成之后再删除redis的缓存,下次访问加载的就是最新的数据了。
对于任何一个企业来说,数据安全的重要性是不言而喻的。我在开篇词中也曾经强调过,凡是涉及到数据的问题,都是损失惨重的大问题。
描述:热键被大量客户端访问,导致大量网络流量集中在一台Redis服务器上,服务器宕机。
数据是当今Web,移动,社交,企业和云应用程序的流行货币。确保数据始终可用是任何组织的头等大事。几分钟的停机时间可能会导致收入和声誉严重损失。
原始数据存储在 DB 中(如 MySQL、Hbase 等),但 DB 的读写性能低、延迟高。
nginx+tomcat集群可以实现10万-百万的并发访问量;目前的架构不能承受如此海量的访问,瓶颈还是在数据库,尤其是查询。要想突破数据库的瓶颈,就需要使用缓存技术。
通过持久化功能,Redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失(或少量丢失)数据,因为持久化会把内存中数据保存到硬盘上,重启会从硬盘上加载数据。 但是由于数据是存储在一台服务器上的,如果这台服务器出现硬盘故障等问题,也会导致数据丢失。
litespeed是一个革命性的备份sql Server数据库的产品。拥有最新的加密和压缩算法可以快速、安全地备份所有的数据。
在Redis中放入 1.假数据 2.set集合,里面放入所有mysql中的id,再通过布隆过滤器过滤,没有这个id的请求就不在mysql中找了
指的是缓存失效了,导致大量的请求直接访问数据库,数据库压力就大了,很容易发生宕机的情况,然后和数据库相关的系统都受到了影响,这就是雪崩。缓存失效->数据库宕机->所有系统出现问题,连锁反应。
内容来源:2017年7月22日,UCloud高级研发工程师王松磊在“饿了么技术沙龙【第九弹】上海研发中心·运维专场”进行《数据库高可用架构》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:3280 | 9分钟阅读 摘要 分享UCloud在数据库高可用上的最佳实践。首先介绍MYSQL常见的高可用方式,并分析其存在的问题,然后给出UCloud对此的思考和解决方法。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.im/2obXuQ MySQL
我不得不承认,我的能力不足以写出一个100%不会宕机的游戏服务器程序,这也不能全怪我的能力太弱,谁让咱国内网游玩家数量庞大,哪个游戏刚上线时没有挤的爆满过?还有些或是猎奇,或是谋私的个人和组织,在制造着千奇百怪,匪夷所思的数据包及操作流程来试探你的服务器。这些都曾是我在服务器宕机后向老板开脱的理由。
Crash-safe,顾名思义,就是系统在突发的宕机或者崩溃情况发生时,对数据的安全性进行保护。在数据库中,我们把这个概念进一步细化,特指某种数据库特性或者机制,可以在系统宕机或者异常终止的情况下,保证数据的一致性和完整性。
最近的互联网线上事故发生比较频繁,9月19日网上爆料出顺丰近期发生了一起线上删库事件,在这里就不介绍了。
概述 集群和分布式都是从集中式进化而来的。分布式和集群会相互合作的,同时的集群和分布式。在这里重点说说集群 集群是什么? 集群能提高单位时间内处理的任务数量,提升服务器性能 有多台服务器去处理任务,
缓存是计算机系统中应用非常广泛的技术,最经典的,操作系统中处处是缓存,缓存可以大大提升数据访问速率。
前几日,GitHub 推出了新的主页 feed 测试版本,其中更新带来的最重要的一个功能是“For you”,可以通过算法向开发者推荐可能感兴趣的项目或用户。GitHub 表示其目的是为了让开发人员接触更广泛的受众并建立社区属性。
当用户想要查询一个数据,发现Redis中不存在,也就是所谓的缓存没有命中,于是这个数据请求就会打到数据库中。结果数据库中也不存在这条数据,那么结果就是什么都没查询出来。那么当用户很多时候的查询,缓存中都没有数据,请求直接打到数据库中,这样就会给数据库造成很大的压力,缓存的作用也就几近于失效了,那么这种情况就叫做缓存穿透。
在分布式计算领域,共识问题是最重要而基础的问题。从表面上看含义很直接:可以粗略的理解为多个节点就某件事达成共识。乍看起来,你会觉得,这有什么难的?但不幸的是,很多系统都因为低估了共识算法的实现难度而问题百出。
运行后导致redis hang住,接着CPU飙升,业务上所有支付链路卡住,所有的请求流量全部挤压到了rds数据库中,引起数据库雪崩效应,进而直接宕机。
这次新开了一个个人的mysql专栏,专门用于总结mysql的一些细节以及相关的案例总结,同时也包括了一些mysql的底层实现,在后续的篇章则是根据《mysql技术内幕innodb存储引擎》(第二版)来深入了解mysql中用的最多的存储引擎的内部细节。
又赶上一年一度的金九银十的日子,这段期间的招聘岗位相对前几个月会多些,如果在目前公司没有进步、没有前途时,这段时间可以准备一下,去外面看看机会。不过在外面找工作时,可以提前在网上看看招聘信息,看看自己是否达到公司要求。如果多看下高薪资的技术人员招聘要求时,就会发现对三高都有一定的要求,比如下面一家公司的要求就对高并发、高负载和高可用性系统设计要有开发经验。
缓存异常有四种类型,分别是 缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存和数据库的数据不一致。
当检测到物理线路1发生故障,系统自动将流量切换至物理线路2,保证业务正常运行。故障修复后,流量自动切回。
MySQL高可用方案中MHA绝地是一个相当成熟的实现。对于数据的切换,其实MGR也能很好的完成,也就是说,数据层面的角色切换已经刻意很平滑的做好了,但是对于访问IP的处理,还是有很大的空间,MHA提供了很多可选的空间来支持。 常见的组合方式有: MHA+VIP MHA+keepalive MHA+Zookeeper 当然MHA+VIP是一种很成熟和经典的方案了。 一般来说都有以下类似的架构方式,假设架构模式为一主两从。对于应用访问来说,提供的IP信息就依据绑定的VIP地址为准。VIP
这里我们所讨论的连接池是MyCat的后端连接池, 也就是MyCat后端与各个数据库节点之间的连接架构。
如果你使用像 Gmail 这样的在线服务或者大型社交媒介和电子商务平台,你可能从来都没有遇到过哪个页面会提示你“请等待我们的应用更新完成”。
情况是这样的,有一套测试数据库所在的主机在最近几个月,每个月都会重启一至两次,由于数据库配置了开机自启动,且每次重启时间都比较短暂,便没有得到重视。最近由于测试人员的反馈,每当主机重启后呢会导致大片的测试应用由于断连导致无法使用,每次都需要重启应用才会好。那么我们就需要介入认真排查一下问题所在了,恰巧最近一次的重启时间为 11 月 10 日 18:29 左右,需要针对此问题分析 os 重启原因。
本章的线性一致性是在铺垫了多副本、网络问题、时钟问题后的一个综合探讨。首先探讨了线性一致的内涵:让系统表现得好像只有一个数据副本。然后讨论如何实现线性一致性,以及背后所做出的的取舍考量。其间花了一些笔墨探讨 CAP,可以看出作者很不喜欢 CAP 的模糊性。
首先明确的是,这里的对比都是拿商业的分库分表方案与OB做对比,开源的MyCAT由于功能缺失太多,无可比性
MySQL高可用方案中MHA绝地是一个相当成熟的实现。对于数据的切换,其实MGR也能很好的完成,也就是说,数据层面的角色切换已经刻意很平滑的做好了,但是对于访问IP的处理,还是有很大的空间,MHA提供了很多可选的空间来支持。
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用户的数据一般都是存储于数据库,数据库的数据是落在磁盘上的,磁盘的读写速度可以说是计算机里最慢的硬件了。
小码内心困惑:在小公司业务量也不大,单机的 Redis 完全够用,也不会发生宕机问题啊。面试要问到 Redis 集群该怎么办呢?
缓存穿透:查询一条数据库和缓存都没有的一条数据,就会一直查询数据库,从而导致数据库访问压力增大。
说明已经监控到slave宕机了,那么,如果我们将3380端口的redis实例启动后,会自动加入到主从复制吗?
首先,InnoDB会判读缓冲池里是否存在 id = 1 这条数据,如果不存在则从磁盘中加载到缓冲池中,而且还会对这行数据加独占锁,防止多个sql同时修改这行数据。
分布式系统是计算机程序的集合,这些程序利用跨多个独立计算节点的计算资源来实现共同的目标。可以分为分布式计算,分布式存储,分布式数据库等。
专注服务端首先要专注的是关于高可用。 有的时候高可用系统并不是简单的技术方案,会包含很多其他的东西。 什么是高可用? 基本来讲是为了让我们的计算机(硬件/软件)做到full time可用。设计上一般有下面的方法: 对软/硬件冗余,消除单点故障。任何系统都有一个或多个冗余系统做standby。 对故障的检测和恢复。检测故障使用备份的节点接管故障点。就是failover。 需要可靠的交汇点。一些不易冗余的节点,或者被看做是单点的节点,比如域名解析,负载均衡。 冗余的问题 系统软硬件冗余可以保证高可用,但是
当我们提到缓存系统中的问题,缓存雪崩是一个经常被讨论的话题。缓存雪崩是指在某一时刻发生大量的缓存失效,导致瞬间大量的请求直接打到了数据库,可能会导致数据库瞬间压力过大甚至宕机。尤其在高并发的系统中,这种情况会导致连锁反应,整个系统可能会崩溃。
计科专业从事嵌入式软件开发多年,最近因为公司需要搞后台研发,经常选择升级的时机放在凌晨,而且大型的数据处理也是放在这个时间段内,经常发生的服务器宕机也是在这个时段。都是在用户使用少的时候开始折腾,折腾的次数多也就容易出现服务器问题。由于做的是物联网设备,在工作中遇到的宕机主要有这么几种情况,对大量数据的操作导致CPU占比在一段时间内骤增从而导致数据接收模块出问题,导致系统监控出现问题,很多设备信息检测不到了。
摘要 数据库一体机并不是一个新生的事物,它已经有了10年的历史,经过了许多行业和应用场景的考验,是非常成熟稳定的产品。它具有极高的性能,可量化的可用性,预先集成,开箱即用,更低的TCO,更高的ROI,适用场景广泛,同时也符合数据中心的发展趋势。 传统IOE架构的问题 对于Oracle数据库系统来说,IOE架构是一种非常经典的架构。过去的十几年,它已经在许多行业中证明了自己存在的合法性。那为什么我们要用数据库一体机这样的新架构去取代它?是因为随着互联网业务的发展,IOE架构暴露出了许许多多的问题 I/O性能
墨墨导读:讲述大规模分布式系统的容错架构设计。虽然定位是有“分布式”、“容错架构”等看起来略显复杂的字眼,但是这里用大白话 + 手绘数张彩图,逐步递进,让每位读者都能看懂这种复杂架构的设计思想。
昨天帮助一个网友处理了一个数据库异常宕机的问题,简单记录一下。 说到这个问题,也是一位网友给我发邮件说有一个数据库环境,会突然出现宕机的情况,想让我帮忙分析一下问题的原因。我一听这个问题就来了兴趣。大大小小的宕机问题也接触了不少,这个问题还是值得探究的。 我首先得到了这位朋友提供的alert日志。简单看了下,近期没有发现什么明显的异常信息。但是看到日志中去年的时候,有这样的一段内容。 Mon Sep 19 14:38:17 2016 WARNING: Heavy swapping observ
分布式事务,尤其是使用两阶段提交实现的分布式事务,毁誉参半。一方面,他们可以提供其他方式难以实现的安全保证;另一方面,由于运维复杂、降低性能、承诺过多,他们广受诟病。为了避免分布式事务带来的运维复杂度,很多云服务选择不支持分布式事务。
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