突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办?
这个你必须面对的事,就是当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
本文的目标读者是正在为他们的IT系统寻找开源应用的开发人员和架构师。作者描述了一个实际的企业情况,他们在工作流程中采用了MongoDB来加速流程。
这个方案就跟停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一的一点就是那个导数的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿,有点不太靠谱,因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了,可能多达几亿条,甚至几十亿,你这么玩儿,可能会出问题。
在Redis服务器中,数据库是由Redis数据结构和键值存储系统支持的。Redis服务器提供了多个数据库,每个数据库都是由唯一的一个数值标识符表示。默认情况下,Redis服务器提供16个数据库,标识符从0到15。
云游戏单台服务器支撑多少个并发?换一个说法就是云游戏服务器最多可以让多少个人同时在线游戏,但是这个问题是没有办法得到一个准确答案的。因为带宽的服务器反应速度不一样,人们观看的网页大小等一些原因的限定,这些都是不能实际能计算的。所以当服务器遇到高并发的时候,可以通过下面的方式来避免超过服务器的承受能力:
随着数据量的增大,传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理,数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前,我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构(Symmetric Multi-Processor,SMP)、非一致存储访问结构(Non-Uniform Memory Access,NUMA),以及海量并行处
从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) ,非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) ,以及海量并行处理结构 (MPP : Massive Parallel Processing) 。它们的特征分别描述如下:
在这篇文章中,我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标,然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能,以及确定性能瓶颈。
常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。关系型数据库是目前最受欢迎的数据库管理系统,技术比较成熟。
Apache Cassandra 是一个开源的、分布式、无中心、弹性可扩展、高可用、容错、一致性可调、面向行的数据库,它基于 Amazon Dynamo 的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型,由 Facebook 创建,在一些最流行的网站中得到应用。
在很多项目,特别是互联网项目,在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。
主从复制,指将一台 Redis 服务器的数据,复制到其他的 Redis 服务器。前者称为主节点(Master),后者称为从节点(Slave);数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点。默认情况下,每台 Redis 服务器都是主节点;且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点),但一个从节点只能有一个主节点。
爱因斯坦说过“耐心和恒心总会得到报酬的”,我也一直把这句话当做自己的座右铭,这句箴言在今年也彻底在“我”身上实现了。
注:在上述事例中,会话 B 会抛出死锁异常,死锁的原因就是 A 和 B 二个会话互相等待。
Apache JMeter TM是纯Java开源软件,最初由Apache软件基金会的Stefano Mazzocchi开发,旨在负载测试功能行为和测量性能。您可以使用 JMeter 来分析和测量 Web 应用程序或各种服务的性能。性能测试是指针对重负载、多个并发用户流量测试 Web 应用程序。JMeter最初用于测试Web应用程序或FTP应用程序。如今,它用于功能测试、数据库服务器测试等。
摘要:本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控,随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。
【摘要】本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控,随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。 介绍 在这篇文章中,我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标,然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能,以及确定性能瓶颈。 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后,我们将看看用于提升Java应用程序性能的JVM调优技巧和架构调整。
作者 | Eugen Paraschiv 翻译 | 雁惊寒 【摘要】本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控,随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。 介绍 在这篇文章中,我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标,然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能,以及确定性能瓶颈。 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后,我们将看
在互联网时代,并发,高并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点,有多少个访问同时到来。
应用系统上线运行后,随着系统数据量的不断增长、访问量的不断上升,系统的响应速度通常会越来越慢,尤其日常峰值情况下常不能满足业务需要,甚至出现应用服务中断的现象,给企业造成巨大的品牌损失和经济损失。大量数据表明,每0.1秒的核心体验响应时间延长会导致1%的营收下降。企业应用系统上云,如何在云端利用云的优势进行性能优化,是一个值得深入分析的重点问题。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
如图,假设我们申请了4台数据库服务器,每台上面部署了8个数据库,每个数据库对于每张表分了32张表
——————·今天距2020年48天·—————— 这是ITester软件测试小栈第78次推文 创建数据库 #创建数据库ITester create database ITester; 显示数据库列表
互联网应用以及云计算的普及,使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻 辑,转变为如何满足大量用户的高并发访问请求。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库。 NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储,而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。它相比于传统的关系型数据库有以下几个区别:不遵循SQL标准、不支持ACID原则、它的性能远超于SQL。
各CPU共享相同的物理内存,每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的,因此SMP也被称为一致存储器访问结构(UMA:Uniform Memory Access)
一、Ubuntu下安装apache、php、mysql环境: 运行如下命令,最小化组建安装,按照自己的需求一步一步装其他扩展。命令提示符输入如下命令:
MySQL的缓存系统就可以胜任大部分的数据存储工作。但是MySQL的数据始终是存储在硬盘上的,如果是快速更新或是频繁使用的数据,MySQL的磁盘IO读写性能完全不能满足上面的需求,能够满足上述需求的只有内存,因为速度远高于磁盘IO。
开源平台即服务(PaaS)让广大开发人员和用户可以贡献及共享源代码和扩展件。有的PaaS由厂商驱动,有的则基于标准。
本文探讨了在调整云计算资源大小时常见的错误和陷阱,并讨论了如何避免,从而真正受益于云计算的弹性。通过使用容器编排平台、无服务器和完全托管的解决方案,以及随着时间的推移持续监视使用模式,可以优化云计算架构的性能和成本。
FTP的全称是File Transfer Protocol(文件传输协议),就是专门用来传输文件的协议.它工作在OSI模型的第七层,即是应用层,使用TCP传输而不是UDP.这样FTP客户端和服务器建立连接前就要经过一个"三次握手"的过程.FTP服务还有一个非常重要的特点是它可以独立于平台。
服务端上查看tcp连接的建立情况,直接使用netstat命令来统计,看到了很多的time_wait状态的连接.这些状态是tcp连接中主动关闭的一方会出现的状态.该服务器是nginx的webserver监听80端口,搭配的php-fpm监听9000端口,连接其他服务器数据库3960端口,连接其他服务器的memcache 50028端口.
编者按:作者通过创建和扩展自己的分布式爬虫,介绍了一系列工具和架构, 包括分布式体系结构、扩展、爬虫礼仪、安全、调试工具、Python 中的多任务处理等。以下为译文: 大概600万条记录,每个记录有15个左右的字段。 这是我的数据分析项目要处理的数据集,但它的记录有一个很大的问题:许多字段缺失,很多字段要么格式不一致或者过时了。换句话说,我的数据集非常脏。 但对于我这个业余数据科学家来说还是有点希望的-至少对于缺失和过时的字段来说。大多数记录包含至少一个到外部网站的超链接,在那里我可能找到我需要的信息。因此
memcache虽然好用,解决了数据库遇到高并发时的IO问题,但还有很多问题丞待解决:
相信建站的朋友都十分关心网站速度问题了,玖柒的小窝一直在强调极速优化这次词语,同时在之前的很多文章中我也简单的介绍了子比主题的关于速度优化的一些原理。理论上来讲使用子比主题搭配一个不是太差的服务器,那么就已经很快了,如果你想让你的网站变得更快,那么看了这篇文章,我相信完全够了。
随着Redis中保存数据越来越多,单个Redis节点已不堪负重,需要引入Redis集群方案,Redis常见集群方案有:client分片方案、基于代理方案、redis cluster方案。
Redis数据库是一个非关系型数据库,和oracle、mysql、sql server等关系型数据库不是同一类型。NoSQL是非关系型数据库的总称,主流的NoSQL数据库有redis、MongBD等。NoSQL的存储方式、存储结构以及使用的场景都是完全不同的。NoSQL数据库凭借着其非关系型、分布式、开源和横向扩展等优势,被认为是下一代数据库产品。
一个功能完善可以自定义的渗透系统可以帮助你省下很多的时间来思考目标站点的弱点,本文章就是教你怎么搭建一个Web入口的集群式渗透系统。 0×00 介绍 不知道大家在平时渗透中,有没有觉得在自己电脑上进行渗透非常的不方便。需要费一部分的脑力进行窗口切换,结果查看,并且有时还要黏贴到下一个工具进行自动化渗透等等。而我们的电脑本身运算能力有限,带宽有限,稳定性有限,都不能最大程度的加快我们的渗透进程,所以在一个月前,就想搭建一个Web平台的集群渗透系统,把任务下发到服务器去做,我们只要等一段时间浏览下网页看看结果
分布式系统都存在这样一个问题,由于网络的不稳定性,决定了任何一个服务的可用性都不是 100% 的。当网络不稳定的时候,作为服务的提供者,自身可能会被拖死,导致服务调用者阻塞,最终可能引发雪崩连锁效应。
1、redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。一类是主数据库(master)一类是从数据库(slave),主数据库可以进行读写操作,当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库,而从数据库一般是只读的,并接收主数据库同步过来的数据,一个主数据库可以有多个从数据库,而一个从数据库只能有一个主数据库。
分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
Redis读写键空间时的维护操作 当redis命令对数据库进行读写时,服务器不仅会对键空间执行指定的读写操作,还会执行一些额外的维护操作 在读取一个键之后(读写都会对键进行读取),服务器会根据键是否存在,来更新服务器的键空间命中(hit)次数或键空间不命中(miss)次数 在读取一个键之后,服务器会更新键的LRU(最后一次访问时间),这个值可以用于计算键的空闲时间 如果服务器发现这个键过期了,会先删除这个过期键,然后才会执行其他操作 如果有客户端使用WATCH命令监视了某个键,那么服务器在对被监视的键
在巩固了基础知识之后,我们把目标转向框架的学习。Laravel 是一个全球流行的框架,开发者和使用者都比较活跃,周边有许多库,和第三方资源均提供了支持。
摘要:简介Swoole是一个PHP扩展,提供了PHP语言的异步多线程服务器,异步TCP/UDP网络客户端,异步MySQL,异步Redis,数据库连接池,AsyncTask,消息队列,毫秒定时器,异步文件读写,异步DNS查询。 Swoole内置了Http/WebSo ...
你是否听人们说过,异步 Python 代码比“普通(或同步)Python 代码更快?果真是那样吗?
在我们常见的 OLTP(on-line transaction processing,联机事务处理)类型的 Web 应用中,性能的瓶颈往往来源于数据库查询,因为应用服务器层面可以水平扩展,但是数据库是单点的,很难水平扩展,当数据库服务器发生磁盘 IO,往往无法有效提高性能,因此如何有效降低数据库查询频率,减轻数据库磁盘 IO 压力,是 Web 应用性能问题的根源之一。
先来简单了解下redis中提供的集群策略, 虽然redis有持久化功能能够保障redis服务器宕机也能恢复并且只有少量的数据损失,但是由于所有数据在一台服务器上,如果这台服务器出现硬盘故障,那就算是有备份也仍然不可避免数据丢失的问题。 在实际生产环境中,我们不可能只使用一台redis服务器作为我们的缓存服务器,必须要多台实现集群,避免出现单点故障;
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