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Redis延迟删-架构案例2021(三十二

通过对需求的分析,在数据管理上初步决定采用关系数据库(MySQL)和数据库缓存(Redis)的混合架构实现。 经过规范化设计之后,该系统的部分数据库表结构如下所示。...3、适用数据库的触发器,在更新时候会自动更新其他表。 1的话可能改动比较大,综合实际情况,供应商改动都不大,这时候一般采用定时器就好。...常见redis和数据库同步方案,被动同步和主动同步。 1)被动同步:当每次新增和修改的时候,去更新redis,当没值的时候,查询数据库把值赋值到redis,当修改的时候,也修改redis的数据。...(有不同步问题采用延迟删解决) (延迟删是在存入数据库之后,睡眠一段时间,再把redis数据删掉,保证后面redis数据和数据库的一致) 2)主动同步:主动在程序读取mysql的binlog日志,把日志里的数据写入到...数据处理:数据一般通过网关上传到云数据库,这样更容易处理和分析数据,以及更安全和容灾性。 系统性能:在云平台上处理,更强数据处理能力,性能更好。

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小白学Flask第十二天| flask-sqlalchemy数据库扩展包(二)

数据库的基本操作 今天整体的内容比较的简单,就是数据库的简单操作。大家只要记住这些语句就能够好好玩耍flask-sqlalchemy数据库了。...首先给大家一串主代码: from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) #设置连接数据库的...app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/Flask_test' #设置每次请求结束后会自动提交数据库中的改动...db.session.commit() app.run(debug=True) (以下代码都参考主代码) 1.创建表: db.create_all() 我们需要让flask-sqlalchemy数据库根据模型类创建相应的数据库...如果想要更新现有数据库表的结构,可以先删除旧表再重新创建。

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数据库分割扩展

这意味着数据层沿着X轴扩展,N个数据库中的每一个将有与其他N-1个系统完全相同的数据 X轴分割方法比较简单,也就是我们常使用的主从模式,常用的一主多从,少用的多主多 而且数据库内置自备复制能力,实施也比较简单...负责管理平台基础设施团队不需要担心大量独特配置的数据模式或存储系统 但X轴扩展也不是毫无节制,X轴扩展从数据一致角度看,是数据库“最终一致性”,意味着经过短暂间隔后,复制技术可以确保数据库的状态完全被复制到所有其他的数据库...而且X轴扩展技术无法解决固有的数据规模增加所带来的扩展限制问题 比如当数据量增加时,数据库响应时间增加;虽然索引有助于显著减少响应时间增加,但表规模如果增加10倍,仍然会导致响应时间增加 X轴复制也有数据复制所带来的成本...比如现在流行的微服务架构,各个系统对应个独立的数据库,这就是相应的Y轴扩展 Z轴 Z轴代表基于在交易时查找的或者确定的属性分割工作。...解决方案是沿Z轴方向,通过分割用户和创建多个不同的用户数据库扩展 应该在什么时候采用X轴分割,什么时候考虑Y轴和Z轴分割?

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数据库层如何扩展

写在前面 理论上,有了可靠的负载均衡机制,我们就能将 1 台服务器轻松扩展到 n 台,然而,如果这 n 台机器仍然使用同一数据库的话,很快数据库就会成为系统的性能瓶颈和可靠性瓶颈 那么,如何提升数据库的处理能力...从资源的角度来看,无非两种思路: 纵向扩展:提升单机配置(硬盘、内存、CPU 等等),但同样会遭遇单机性能瓶颈 横向扩展:增加机器,数量上从单数据库实例扩展到多实例 这样看来,似乎只要加几个数据库,共同分担来自应用层的流量就完成了从单库到多库的扩展...一.一致性问题 如果同一数据存在多份拷贝,那么就需要考虑如何保证其一致性 (摘自一致性模式) 数据库与应用服务最大的区别在于,应用服务可以是无状态的(或者可以将共享状态抽离出去,比如放到数据库),而数据库操作一定是有状态的...,在扩展数据库时必须要考虑数据的一致性 具体的,一致性分为 3 种,严格程度依次递减: 强一致性(Strong consistency):写完之后,立即就能读到 最终一致性(Eventual consistency...):写完之后,保证最终能读到 弱一致性(Weak consistency):写完之后,不一定能读到 二.Replication 所以,从单库扩展成多库,至少要有一种数据更新同步机制,称之为Replication

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对不起,真的不能再低了!

这个双十二,腾讯云市场联合数十家精选服务商,带你共享一场云上的购物狂欢。 活动一:精选开发者服务 为了回馈长期以来个人开发者对腾讯云市场的支持,云市场联合优质服务商推出数款开发者服务精选单品。...薅羊毛价仅限云市场双十二会场,戳图片直达: 更有域名建站组合购,优质后缀,无法拒绝的低价: 活动二:送最高500元京东卡!...部分商品还可叠加优惠券,戳下方图片,直达云市场双十二会场: 活动三:多重优惠券大礼包!...优惠券大礼包,不仅有针对企业所需的高额满减,个人建站等产品也首次参与优惠活动,戳图片直达: 更多优惠活动,点击下方阅读原文,直达云市场双十二活动会场。

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Python笔记(十二):操作数据库

(二)      DB-API DB-API阐明一系列所需对象和数据库访问机制的标准。...connect函数 connect函数通过connection对象访问数据库。该函数创建并返回一个connection对象。...参数 说明 host 数据库实例的访问地址(例如:IP\实例名) user 用户名 password 密码 database 数据库名                                                                  ...(五)      MySql示例 1 import pymysql 2 3 # 连接数据库,host:服务器ip user:用户名 password:密码 database:数据库名 4 conn...(六)      Sql server 示例 import pymssql # 连接数据库,host:服务器ip\\实例名 user:用户名 password:密码 database:数据库名 conn

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Mysql实例 数据库优化--数据库架构扩展

五.数据库架构扩展 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。...增加缓存 给数据库增加缓存系统,把热数据缓存到内存中,如果缓存中有请求的数据就不再去请求MySQL,减少数据库负载。缓存实现有本地缓存和分布式缓存,本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中。...分布式缓存可以缓存海量数据,扩展性好,主流的分布式缓存系统:memcached、redis,memcached性能稳定,数据缓存在内存中,速度很快,QPS理论可达8w左右。...主从复制与读写分离 在生产环境中,业务系统通常读多写少,可部署一主多从架构,主数据库负责写操作,并做双机热备,多台从数据库做负载均衡,负责读操作。...在这种MySQL主从复制拓扑架构中,分散单台负载,大大提高数据库并发能力。如果一台从服务器能处理1500 QPS,那么3台就能处理4500 QPS,而且容易横向扩展

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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在水平扩展的集群中,每个节点服务数十个分区,每个分区使用单独线程响应的事务处理模型避免了锁竞争的开销。据悉,在大促场景下,Tair 提供了几乎直线般的 P99 访问延时。...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求,实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 11 12 背后的数据库技术支持远不止于此。... 11 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后,数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。

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