集群(cluster)就是一组计算机,它们作为一个整体向用户提供一组网络资源,这些单个的计算机系统就是集群的节点(node)。集群提供了以下关键的特性。
微软子公司GitHub近日就上个月底持续时间超过8个小时的一连串故障发表了完整的事后分析报告,详细说明了数据库基础架构导致GitHub遭遇故障的确切原因,GitHub数据库出岔子不是第一次了。
随着互联网的迅速发展,数据量的增长和访问量的增加,单一数据库已经不能满足大规模网站的需求。传统的单机数据库在数据量达到一定级别时,系统性能会急剧下降,甚至系统崩溃。为了解决这个问题,数据库集群应运而生。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
小编寄语 主库master与从库slave的切换不管是主动的还是被动的都需要外部干预才能进行,这与数据库内核本身是按照单机来设计的理念悉悉相关,并且数据库系统本身也没有提供管理多个实例的能力,当slave数目不断增多时,这对数据库管理员来说就是一个巨大的负担。那么,深入了解Group Replication内核的引擎特性就显得异常重要了。接下来我们就深入剖析一下其引擎特性。 背景 为了创建高可用数据库系统,传统的实现方式是创建一个或多个备用的数据库实例,原有的数据库实例通常称为主库master,其它备用的数
最近在梳理数据库集群的相关操作,现在花点时间整理一下关于mysql数据库集群的操作总结,恰好你又在看这一块,供一份参考。本次系列终结大概包括以下内容:多数据库安装、mycat部署安装、数据库之读写分离主从复制、数据库之双主多重、数据库分库分表。每一个点,有可能会对应一篇或者多篇文章,由于还要继续上班工作,所以本系列分享预计持续时间需要10天左右,有兴趣的您可以持续关注。我是一个菜鸟,如果写的不好的地方,望多多指点和包涵。
为了创建高可用数据库系统,传统的实现方式是创建一个或多个备用的数据库实例,原有的数据库实例通常称为主库master,其它备用的数据库实例称为备库或从库slave。
京东容器数据库系统,管理1800台物理计算节点,生产1W+ 多MySQL Docker容器实例。架构简单可靠,Docker容器计算平台与MySQL集群管理平台解耦处理。为描述方便,京东容器化数据库系统命名为CDS,底层京东Docker容器计算平台命名为JDOS。 本文重点介绍JDOS如何支持CDS。CDS是更大的话题,后续数据库团队会分享相关实践。 介绍 CDS依赖京东坚实的JDOS技术,生产运行1W+个MySQL容器实例。CDS借助JDOS技术优势获得主要3个方面的技术收益: CDS借助Docker容器
为了保证数据库的高可用,为了保证性能的扩展,绝大部分公司又会使用主从同步,读写分离的MySQL集群架构。
我们所设计的每个微服务应用都能适应高并发的调用,所以它所连接的数据库也必须具有这种特性,才能组成一个高性能的有机整体。不管是自己安装的数据库,还是使用云服务供应商提供的数据库,可扩展是前提条件。例如,MySQL、MongoDB和Redis都能够进行分布式的集群设计。下面介绍MySQL的集群设计和安装,希望读者能够举- -反三。
使用RPM的方式部署proxy实例,部署之后使用OBclient进行连接,报错提示:
简介 当今世界是一个信息化的世界,我们的生活中无论是生活、工作、学习都离不开信息系统的支撑。而信息系统的背后用于保存和处理最终结果的地方就是数据库。因此数据库系统就变得尤为重要,这意味着如果数据库如果面临问题,则意味着整个应用系统也会面临挑战,从而带来严重的损失和后果。 如今“大数据”这个词已经变得非常流行,虽然这个概念如何落地不得而知。但可以确定的是,随着物联网、移动应用的兴起,数据量相比过去会有几何级的提升,因此数据库所需要解决的问题不再仅仅是记录程序正确的处理结果,还需要解决如下挑战:
大数据时代,爆发式数据增长,业务需求日新月异,都对数据库的各项能力不断提出新的挑战。用户使用的数据库类型逐渐从单一迈向多元化,多数据库并存已成为当前用户的常态。
十多年前,与当时的大多数 Web 应用程序一样,GitHub 也是一个使用 Ruby on Rails 开发的网站,它的大部分数据都保存在 MySQL 数据库中。
PostgreSQL是一种开源的关系型数据库管理系统,也被称为Postgres。它最初由加拿大计算机科学家Michael Stonebraker在1986年创建,其目标是创建一个具有良好扩展性和高级功能的数据库系统。PostgreSQL使用PostgreSQL许可证进行发布,该许可证是BSD许可证的一种变体,允许用户使用、修改和重新分发源代码。
云计算、大数据、人工智能、等新兴技术不断发展壮大,驱使更多应用的发展创新,但是我们通过搜索Google引擎的DB-Engines Ranking搜索热度可以看到,Oracle、MySQL、SQL Server等传统的关系型数据库依然是主流并且应用最广泛的数据库。
在日常运维的某个系统下,由于之前数据库主机所用硬盘是传统机械硬盘,容量小,传输速度低,并且数据库服务器整体性能不高。随着业务访问量的增加,现有数据库服务器无法满足需求,所以需要搭建一套高性能的数据库服务器,并且所用硬盘是 SSD。
在Kubernetes中,Deployment资源对象通常用于管理无状态应用程序,例如Web服务器。但是,对于有状态应用程序,例如数据库,需要一些特殊的考虑。这是因为有状态应用程序需要保持它们的标识和状态,以便它们可以在重启或迁移后正确运行。
主键自增这应该算是一个非常常见的需求,在单机数据库中,这个需求一个 auto_increment 就能实现,但是在数据库集群中,这个需求却变复杂了,因为存在多个数据库实例 ,各自都是主键自增,合在一起就不是主键自增了。
Orchestrator是近年出现的基于GO语言编写的MySQL HA开源管理工具,相较与传统的HA(MHA、MMM等)管理工具,Orchestrator提供了展示MySQL复制拓扑关系及状态的Web界面,支持在Web界面管理/变更数据库复制管理,同时Orchestrator提供了丰富的命令行指令和WEB接口,并支持多节点集群方式部署。
七月份,波多老师线下作了一场题为“PXC、MGC&MGR原理与实践对比”的精彩分享,整场下来,干货满满,现场的童鞋都听得灰常认真,反响热烈。分享结束后,也有很多童鞋对错过了波多老师的分享而感到遗憾。
现今几乎每个大型技术峰会,都离不开互联网金融,企业数字化转型话题。国内外大型云计算独角兽企业,例如阿里云、Amazon、微软Azure等云计算供应商更是提供一站式服务,从底层硬件基础服务到顶层应用业务SaaS软件,帮助企业实现互联网架构的数字化转型。
前面和大家介绍了 MyCat 中数据库不同的分片规则,从留言中看出大家对分布式数据库中间件还挺感兴趣,因此今天就再来一篇,聊一聊主键全局自增要如何实现。
虽然近十年来各种存储技术飞速发展,但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询,目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统,很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
一个小型的网站,比如个人网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单,随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求,已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。
一个小型的网站,比如个人网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单,随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求,已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站,比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面,基本的解决
MySQL集群搭建在实际项目中还是非常必须的,我们通过PXC【Percona XtraDB Cluster】来实现强一致性数据库集群搭建。
一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(主-从)方式进行同步复制,将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式,2个主Mysql,多个Slaves,需要注意的是,虽然有2个Master,但是同时只有1个是Active,我们可以在一定时候切换。之所以用2个M,是保证M不会又成为系统的SPOF。
一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(主-从)方式进行同步复制,将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式,2个主Mysql,多个Slaves,需要注意的是,虽然有2个Master,但是同时只有1个是Acti
前两天 GitHub 的博客上发布了一篇题为「Partitioning GitHub’s relational databases to handle scale」[1] 讲述他们如何拆分自己的数据库。相关内容在 Hacker News[2] 上也引起了大家的关注。
该文介绍了万达网络科技集团利用 TiDB 实现实时风控平台的技术实践。通过对比 MySQL Galera Cluster、MySQL 主从复制、MySQL Proxy 等方案,作者认为 TiDB 是最适合万达网络科技集团业务需求的数据库。在实时风控平台中,TiDB 的高性能、高扩展性和高可靠性保证了业务的稳定运行,同时简化了业务应用开发和运维,提升了整体效率。
最近在看一些关于数据库的资料,从最开始的mysql的主从复制到mysql的双主+heartbeat实现mysql的高可用再到mysql+drbd+heartbeat实现底层数据同步的双主高可用再到mysql_mmm+amoeba实现双主多从的高可用和负载均衡以及读写分离,再到后来发现mysql自从被Oracle收购后已经越来越走向了封闭,更新也不如以前频繁,并且新版的mysql已经不支持GPL协议了。。。感觉mysql已经在Oracle手中渐渐没落了。。。后来发现了一个更好的替代方案那就是mariadb的g
通过独立的中间件来统一管理所有数据源和数据分片整合,后端数据库集群对前端应用程序透明,需要独立部署和运维代理组件。
Tech 导读 本文以降低sharding-jdbc数据库连接数实践为主线,探究了sharding-jdbc的路由规则,对比分析了四种改造方案,给出了一种自定义分表算法的优化方案。
前言 本文来自睿哲科技的张树杰同学分享MySQL NDB集群的基础知识和搭建,非常赞! 希望越来越多的同学一起来分享,帮助他人,也收获成长,每季度分享排名第一的同学有惊
上节说到主从复制的一些问题 我们再来回忆一下 主从复制,增加了一个数据库副本,从数据库和主数据库的数据最终会是一致的 之所以说是最终一致,因为mysql复制是异步的,正常情况下主从复制数据之间会有一个微小的延迟 通过这个数据库副本看似解决了数据库单点问题,但并不完美 因为这种架构下,如果主服务器宕机,需要手动切换从服务器,业务中断不能忍受,不能满足应用高可用的要求
Galera cluster是一个多主同步数据库集群,基于同步复制技术和 Oracle 的 MYSQL/InnoDB。使用Galera Cluster时,您可以直接任意节点读取和写入。并且在丢失任何单个节点时可以不中断操作且无需处理复杂故障转移过程。
目前主流的数据库都支持数据复制功能,使用这个功能可以对数据库进行简单的伸缩 以mysql为例 在这个方案中,虽然多台服务器部署MySQL实例,但是他们的角色有主从之分,数据写操作都在主服务器上,由
数据库往往是系统中的性能瓶颈,所以通常在系统设计中会引入各种各样的缓存机制,以避免频繁访问数据库。另外,数据库由于其重要性,高可用要求也是避免不了的,因为一旦数据库挂了基本上整个系统也就不能使用了。
MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案,其目的是提供容错性和高性能。
GitHub分享了他们将自己1200+节点、300+TB数据存储的MySQL集群从5.7升级至8.0的故事
使用的CNCF项目包括:CNI、etcd、Harbor、Helm、Kubernetes、Vitess
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。
Vitess自2011年以来一直为YouTube的所有数据库流量提供服务,目前已被许多企业采用,以满足其生产需求。
15年前,GitHub作为一个Ruby on Rails应用程序开始,只有一个MySQL数据库。从那时起,GitHub已经发展了其MySQL架构,以满足平台的扩展和弹性需求,包括构建高可用性,实现测试自动化和分区数据。今天,MySQL仍然是GitHub基础设施的核心部分,也是我们选择的关系数据库。
“腾讯云 TDSQL-C 产品测评活动”是由腾讯云联合 CSDN 推出的针对数据库产品测评及产品体验活动,本次活动主要面向 TDSQL-C Serverless版本,初步的产品体验或针对TDSQL-C产品的自动弹性能力、自动启停能力、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面的产品测评。
1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上,以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来,随着数据量的增长,分布式数据库技术也得到了快速的发展,传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储,从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份,并且通过就近访问原则,用户可以就近访问数据库节点,这样就实现
在我们深入了解如何进行升级之前,让我们先从 10,000 英尺的高度看一下我们的 MySQL 基础设施:
MyCat就是一个数据库中间件,数据库的代理,它屏蔽了物理数据库,应用连接MyCat,然后MyCat再连接物理数据库。 Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”,它拦截了用户发送过来的SQL语句,首先对SQL语句做了一些特定的分析:如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等,然后将此SQL发往后端的真实数据库,并将返回的结果做适当的处理,最终再返回给用户。
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