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，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
一、什么是高并发 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，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。 响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。 吞吐量：单位时间内处理的请求数量。 QPS：每秒响应请求数。在互
当今社会是一个信息大爆炸的社会，大家都在用各类应用软件，也因此产生了大量的数据，企业把这些数据当做宝贝，然而这些被视为宝贝的数据往往是我们技术人员的烦恼，这些海量的数据存储和访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，然后传统的数据库又是存在不足的。单个数据库是存在性能瓶颈的，并且扩展起来十分困难，在当今这个大数据的时代，我们就必须要解决这样的问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是要收费的。所以我们一般转向第三方的软件，使用这些软件来给我们的数据做数据切分，将原本一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？接下来，跟着老猫来看一下切分的方案。
对于业务系统本身在架构设计的时候考虑扩展，原来更多的都是谈的IT基础技术架构本身的高可用性和高扩展性。而对于业务系统扩展性，简单来说就是如何灵活的应对需求的变化和扩展，如果减少在处理变更或扩展中代码不断产生的坏味道。
在设计系统时，您将面临的最关键的系统设计选择之一是选择合适的数据库管理系统（DBMS）。SQL 与 NoSQL 数据库之间的选择可以极大地影响系统的整体性能、可扩展性和通常的成功。这就是为什么我们在系统设计中详细比较了SQL 与 NoSQL 数据库，以帮助您在设计可扩展系统时确定选择哪个数据库。我们还将讨论 SQL 或 NoSQL 数据库更适合的可能性、NoSQL 数据库的类型以及各种 SQL 服务器配置。
北冥有 Data，其名为鲲，鲲之大，一个 MySQL 放不下。千万量级的数据，用 MySQL 要怎么存？
随着唯品会业务的快速发展，订单量的不断增长，原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了，特别是在大促高峰期，原订单库已经成为抢购瓶颈，已经严重制约公司的发展。
最近回顾SAAS的书籍，书中的扩展架构都有点让我痴迷，但书中介绍的都是以Java，Apache，JBoss，Hadloop等技术实现负载均衡，大数据处理，对于微软架构并未提及，所以让我陷入无限遐想，夜
初期扩展使用垂直切分就可以基本解决问题，垂直切分也相对简单，但随着数据行成量级的持续增长，针对这张表的各层面操作性能都会显著降低，此时就不得不进行水平切分了，水平切分就要复杂很多
在当今这个时代，人们对互联网的依赖程度非常高，也因此产生了大量的数据，企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。在当今的这个大数据时代，我们急需解决这个问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据，分散到多台数据库当中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？
在无尽的代码优化中时刻提醒着自己保持克制，一定不要骂娘，一定不要让自己生气，不然受伤的只会是自己。
达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。 达达的业务模式与滴滴以及Uber很相似，以众包的方式利用社会闲散人力资源，解决O2O最后三公里即时性配送难题（目前达达已经与京东到家合并）。 达达业务主要包含两部分：商家发单，配送员接单配送，如下图所示。
背景 原大众点评的订单单表早就已经突破两百G，由于查询维度较多，即使加了两个从库，优化索引，仍然存在很多查询不理想的情况。去年大量抢购活动的开展，使数据库达到瓶颈，应用只能通过限速、异步队列等对其进行保护；业务需求层出不穷，原有的订单模型很难满足业务需求，但是基于原订单表的DDL又非常吃力，无法达到业务要求。随着这些问题越来越突出，订单数据库的切分就愈发急迫了。 这次切分，我们的目标是未来十年内不需要担心订单容量的问题。 垂直切分 先对订单库进行垂直切分，将原有的订单库分为基础订单库、订单流程库等，本文就不
原订单表的数据量巨大，且业务要求查询维度较多，即使加了两个从库，优化索引，仍然存在很多查询不理想的情况。去年大量抢购活动的开展，使数据库达到瓶颈，应用只能通过限速、异步队列等对其进行保护；业务需求层出不穷，原有的订单模型很难满足业务需求，但是基于原订单表的DDL又非常吃力，无法达到业务要求。
在当今世界，在开始设计数据库之前,除了关系数据库之外，我们还需要考虑非关系(nosql)数据库。40多年来，SQL(结构化查询语言)数据库一直是主要的数据存储机制。 尽管NoSQL自20世纪60年代以
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难于满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下，索引树层级增加，磁盘 IO 也很可能出现压力，会导致很多问题。
在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
作为可靠软件设计原则的一部分，这篇文章将重点关注可扩展性——这是构建健壮、面向未来的应用程序的最关键元素之一。
初学者在看到这个问题的时候，可能首先想到的是 MySQL 一张表到底能存放多少条数据？
订单单表早已突破两百G，因查询维度较多，即使加了两个从库，各种索引优化，依然存在很多查询不理想的情况；加之去年大量的抢购活动的开展，数据库达到瓶颈，应用只能通过限速、异步队列等对其进行保护；同时业务需求层出不穷，原有的订单模型很难满足业务需求，但是基于原订单表的DDL又非常吃力，无法达到业务要求；随着这些问题越来越突出，订单数据库的切分就愈发急迫了。
数据库切分概述 数据切分概述 OLTP和OLAP 在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类 型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。 联机事务处理（OLTP）也称为面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间 内给出处理结果。 联机分析处理（OLAP）是指通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表，可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强 决策分析功能。 对于两者的主要区别可以
我之前呆过一家创业工作，是做商城业务的，商城这种业务，表面上看起来涉及的业务简单，包括：用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是，细分下来，还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如：为用户推荐商品，这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话，那肯定就包含了：用户行为日志埋点、采集、上报，大数据实时统计分析，用户画像，商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例，写些啥呢？想来想去，写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
在进行后端的学习过程中，有时由于个人的学习广度的局限导致无法从全局理解一些概念，服务端的架构的演进历史，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让对架构的演进有一个整体的认知。并帮助读者与本人提高在学习路上的能见度。
随着互联网及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行数据存储，存在以下性能瓶颈：
拆分粒度不应该过分追求细粒度，要考虑适中不能过大或过小。按照单一职责原则和康威定律，在业务域、团队还有技术上平衡粒度。拆分后的代码应该是易控制，易维护的，业务职责也是明确单一的。 AKF扩展立方体，是一个叫AKF的公司的技术专家抽象总结的应用扩展的三个维度。理论上按照这三个扩展模式，可以将一个单体系统，进行无限扩展。AKF扩展立方如图所示。
疫情期间，大部分企业开始尝试线上办公，学校也进行直播授课。2月，腾讯宣布疫情期间免费开放可支持300人在线会议的腾讯会议，满足用户需求。
最近，在数据库行业对HTAP（混合事务/分析处理，Hybrid Transactional/Analytical Processing）这个概念宣传的非常火爆，也衍生出 Real-Time HTAP的说法，主要是因为随着IT行业的发展，很多用户的复杂业务已不再是单纯的OLTP或者OLAP场景，而是二者皆有的混合场景。很多数据库厂商为了响应这样的需求，同时也为了更好的宣传旗下数据库的适用性足够广泛，就纷纷打出可同时支持OLTP和OLAP的混合负载，即支持HTAP的宣传语。 当我们在网络上去搜索“HTAP”关键字，相关信息很多会提到分布式/集中式架构、传统数据库/新型数据库等等概念，本文就从这些相关概念来切入，抛砖引玉，试着理清面临如今众多的数据库，对于有HTAP需求的用户，究竟该如何理性的选择。
一、需求缘起 明明架构要求高可用，为何系统中还会存在单点？ 回答：单点master的设计，会大大简化系统设计，何况有时候避免不了单点 在哪些场景中会存在单点？先来看一下一个典型互联网高可用架构。 典
面试的时候，经常会被面试官问到数据库优化方面的知识点。今天来总结一下数据库优化应该经过几个阶段，我觉得这样回答是一个比较优的答案。
相信大家对高并发这个词并不陌生，现在有很多家科技公司在进行人才招聘时都会问到关于高并发的问题。其实高并发通常指通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求，是网络直播开发过程中关于系统架构必须考虑的因素之一。所以，在网络直播开发过程中，关于高并发的问题也是开发者们必须重视的一点。
分库在数据量较大的项目中使用得很多，每个人都有各自的经验和心得。但要系统的说清楚分库是怎么回事，有哪些注意事项及问题，感觉不是那么容易。本文主要摘录了mycat中间件帮助文档的部分内容，说一下分库的相关概念。
可扩展性是指系统在需要增加规模或容量时，能够方便地进行扩展而不会影响系统性能或功能。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下，索引树层级增加，磁盘I/O也很可能出现压力，会导致很多问题。
总体来说，Oracle数据库在性能、可靠性和数据安全方面具有出色的表现，但在运维复杂性方面较高。MySQL数据库在易用性和可扩展性方面较为突出，适合中小型企业和简单应用场景。PostgreSQL数据库在数据完整性和高可用性方面表现出色，同时具备较好的扩展性和灵活性，但可能对初学者有一定的学习曲线。因此，在选择数据库解决方案时，需要根据具体的业务需求、技术要求和运维资源进行综合考虑。
1. 达达系统架构升级经验总结 1.1. 概述 达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。达达业务主要包含两部分：商家发单，配送员接单配送。 达达的业务规模增长极大，在1年左右的时间从零增长到每天近
「我们已经用起来了」，是我们最喜欢听到的话，简简单单几个字的背后代表着沉甸甸的信任和托付。从今天开始，我们将通过「相信开放的力量」系列深度案例分享，从业务的角度，看看一个数据库为各行业用户带来的业务价值。 本篇文章将介绍 TiDB 助力微众银行金融核心场景的故事。
疫情期间，大部分企业开始尝试线上办公，学校也进行直播授课。2月，腾讯宣布疫情期间免费开放可支持300人在线会议的腾讯会议，满足用户需求。 随着业务的几何级增长，为腾讯会议提供了解决方案的云数据库产品需要应对快速增长的存储容量和性能需求，让用户无感知的同时做到快速无损在线扩容，提供稳定可靠的服务。也要求运维人员时刻关注系统健康情况，快速应对各种系统问题，既能实现对业务的精细化运营，也能满足对大量数据库运维需求的快速支持。 如此“高标准严要求”的任务是在腾讯云Redis和自研国产金融级分布式数据库TDSQL配
刚刚，联合国在纽约总部正式宣布：腾讯公司成为联合国全球合作伙伴，为联合国成立75周年提供全面技术方案。在联合国成立75周年的对话系列活动中，腾讯会议将为联合国提供在线会议和沟通交流平台，面向全球公民灵活组织不同规模的在线会议。而腾讯云Redis和TDSQL为腾讯会议提供了底层数据库支持。
索引是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针，相当于书本的目录。其作用就是加快数据的检索效率。常见索引类型有主键、唯一索引、复合索引、全文索引。
一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面，如下图：
在分布式数据库领域中，高性能＋强一致性事务是代表数据库水平高低的重要象征，这个领域的代表数据库是Google Cloud Spanner和Azure Cosmos DB以及Apple开源的FoundationDB，YugaByte DB是这个领域的另外一个开源数据库。以下为 YugaByte DB关于开发分布式SQL数据库技术挑战的分享。
一、缘起 当数据库的数据量非常大时，水平切分和垂直拆分是两种常见的降低数据库大小，提升性能的方法。假设有用户表： user( uid bigint, name varchar(16), pass varchar(16), age int, sex tinyint, flag tinyint, sign varchar(64), intro varchar(256) …); 水平切分是指，以某个字段为依据（例如uid），按照一定规则（例如取模），将一个库（表）上的数据拆分到多个库（表）上，以降低单库（表）大小
我们将深入讨论如何编写软件（软件开发）以及如何运行软件（运维）来实现软件可扩展性。对于初学者来说，成本和可扩展性通常是成比例的。
编辑手记：Sharding技术我们谈了好久，想必大家并不陌生，该功能12.2最新版本中，也将变得越来越完善，今天我们一起来学习。 注：文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多，请查阅官方文档。 1、a
做「伸缩性」最重要的就是先做好「无状态」，如此才可以随心所欲的进行横向“扩展”，而不用担心在多个副本之间切换会产生错乱。《分布式系统关注点——「无状态」详解》聊的就是这个。
MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术，在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。
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