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Amazon Aurora:云时代的 ( 上)

摘要 Aurora是AWS服务的一部分,为OLTP业务提供关系型服务。本文介绍了Aurora的系统架构以及背后设计上的考虑。我们认为,高吞吐量处理的核心问题已经从计算和存储移到了网络IO。 为了解决这个问题,Aurora提出了一种新的关系型架构,将REDO日志的处理下沉到一个专门为Aurora定制的多租户可扩展的存储服务上。 相对于传统的Aurora的系统架构有三个重要的优势。首先,通过将存储构建为一个跨中心容错且自愈的服务,我们可以保护免遭系统性能抖动以及网络或者存储层的短期或者长期的故障的影响。 事务的提交要求首先必须写入日志,页的刷盘可能会滞后。 在Aurora中,需要通过网络传输的写只有REDO日志。层不会因为后台操作或者建立检查点而写入其他。 接《Amazon Aurora:云时代的 ( 中)》

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Amazon Aurora:云时代的 ( 中)

接《Amazon Aurora:云时代的 ( 上)》 4. 日志驱动 在这一节中,我们介绍了引擎是如何产生日志的,这样可持久化状态、运行时状态、以及复制状态永远是一致的。 4.2.1 写 在Aurora中,不断的与存储服务交互,维护状态来保持大多派,持久化日志记录,并将事务标记为已提交。 4.2.3 读 在Aurora中,与大多一样,页是从buffer cache中读取,只有在被请求的页不在cache中时,才会发起一次存储IO请求。 在Aurora中不需要做这样的折中。 传统的一个简化规则是,在前台处理和故障恢复同步使用的REDO日志applicator,也会在离线在后台服务中使用。 当启动的时候,它会与存储服务协助进行恢复,因而Aurora可以恢复非常快(通常在10s以内),即使在崩溃的时候正在执行100K TPS的写入。

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    Amazon Aurora:云时代的 ( 下)

    接《Amazon Aurora:云时代的 ( 中)》 6. 性能测试结果 在这一节中,我们分享自2015年7月Aurora GA之后在生产环境运营的经验。 我们有个重要客户在一个很火的全国电视节目时,遇到过一次远超过平时负载吞吐量高峰的流量,不过没有对构成压力。为了支持这样的突发流量,需要同时能处理很多并发的请求。 相关工作 在本节中,我们介绍其他人的贡献以及它们如何Aurora中采用的方案关联的。 存储计算分离。尽管传统的系统都会被构造成一个庞然大物,近期有一些方面的工作将内核解耦为不同的组件。 Aurora的存储服务为引擎提供了一个本地盘的抽象,让引擎来决定隔离级别和并发模式。 日志结构的存储。日志结构的存储在1992年首先出现在LFS33中。 结论 我们在云环境下将Aurora设计为一个高吞吐量的OLTP,不牺牲可用性和可持久性。主要的思想是避免传统庞大复杂的结构,将存储和计算解耦。

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    Aurora最新产品看Serverless发展

    就在不久前,AWS发布了其重量的产品-Aurora Serverless形态的最新预览版本:Aurora Serverless V2。其对云产品发展带来很大的引领意义。 对于终端用户来说,Aurora Serverless为使用提供一种更为简洁、经济的使用方式。系统架构图如下:?Aurora有三个架构组件:路由层、查询层和存储层。 此外,还允许Aurora在迁移或重新启动进程时保持客户端连接打开。路由层通过跟踪底层连接的使用情况,通知自动扩展;这一点对于Serverless非常重要。 查询层“版本”是底层开源PostgresQL和MySQL软件的分支。这实际上与你自己托管开源代码的体验是相同的。在一个Aurora集群中,可以有许多只读进程,但只有一个写入器。 ,但不会导致丢失丢失四个或更多分区副本将使完全不可用,并可能丢失Aurora存储层还管理备份、恢复和其他灾难恢复场景,简化了查询层。

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    前沿观察 | 分布式SQL性能对比

    假设写入随着机器大小扩展,那么具有多个表的Aurora的最大写入吞吐量的上限为每秒168K。 读扩展 两种都能实现读扩展,然而: Aurora中读扩展实现的同时,提供了过时的读,牺牲了的一致性。 如果必须在Aurora中查询只读副本,那么应用程序设计可能会变得更加复杂。 让我们看看如何在这些中实现读扩展。 为了扩展Aurora PostgreSQL文档描述了以下内容。 ? 我们已经发现了实例扩展会带来写入吞吐量的上限。让我们来看看Aurora中的读扩展。 扩展连接 扩展连接是PostgreSQL普遍关心的问题。Aurora PostgreSQL的连接是有限制的。下表从AWS文档中总结了不同实例大小下,建议采用的连接。 ? 不得擅自使用腾讯云团队的名义进行转载,或盗用腾讯云团队名义发布信息。

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    AWS机器学习初探(1):Comprehend - 自然语言处理服务

    Lambda 函通过该网关访问 Comprehend API。操作过程:用户通过 phpmyadmin 来使用 Aurora 。 简单说明如下:通过环境变量传入 host,user,password,db 等连接信息。 通过 pymysql 链接到更新该消息对应的记录的 Sentiment 列(2)通过 phpmyadmin 在 Aurora 实例中创建一个 comprehend_demo。 (3)在 phpmyadmin 中执行下面的 SQL 语句在该中创建一个表 ReviewInfo。它有三个字段。 (7)做个简单测试,插入一条,如果出现下面的错误,则意味着 Aurora 成功地调用了 Lambda 函,但是 Lambda 函无法连接到 Comprhend 服务。

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    亚马逊Aurora搞垮PrimeDay这点事

    这次故障突显了亚马逊希望在2020年之前完全摆脱Oracle的过程中可能面临的挑战。近年来亚马逊和Oracle在打口水仗,声称自家软件和云工具的性能更胜一筹。 亚马逊现在算是领教了迁离Oracle软件有多困难。简单总结来说,亚马逊为了去Oracle,把内部的业务搬迁到自研的云端Aurora上。这个搬迁导致在PrimeDay业务出现了问题。 2017年的论文介绍了Aurora的基本架构。我第一次读到这篇论文的时候,我的感觉首先是吃惊:妈蛋,还能这么搞,其次是深深的敬佩。 我当时就觉得这个架构不太像是我们这些循规蹈矩,被关系理论给熏坏了的传统人能搞出来的。后来偶然机会遇到知情人,对方告诉我说,是做操作系统的人搞出来的。 换个角度看,Oracle自然是代表关系有历史以来,通用可以达到的高度。这个集合Oracle几十年技术结晶,给Oracle带来无财源的系统,绝对不可小视。

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    日本大型移动支付软件 PayPay 的 TiDB 迁移实践

    我们有大约 80 个组件,几乎所有组件都使用 Java、Spring Boot、Amazon Aurora 作为架构。所有的支付交易都传输到 Payment 组件进行管理。 发生支付交易时,交易写入到 Payment 中,该笔交易的状态也随之更新。因此,Payment 的写入操作很频繁。 第三,开发人员不需要在应用层进行分分表,我们可以保持应用层的简单。当成为瓶颈时,我们通常会以用户 ID 为 sharding key 来分分表,把分开存储在多个里。 当我们进行 TiDB 的 POC 时,我们没有遇到这个问题,TiDB 可以轻松处理比 Aurora 多 3 倍的交易量。公平地说,我想强调一下 Aurora 是一个很好的。 P6spy 抓取了通过 JDBC 连接发送的,将其发布到 Kafka 消息队列。用户应用程序在 Aurora 和 TiDB 上执行了通过 Kafka 消息发送的操作。

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    Amazon Aurora DB存储引擎论文阅读小记

    前言前段时间接触到腾讯云的一个新产品 CynosDB 是基于 Amazon Aurora 的Paper实现的。 设计要点Amazon Aurora 主要重构了MySQL中关于binlog和存储的部分。全部保存为WAL(和redis很像),这样复制和备份都很简单。 有一个稍微不同的变化是 Amazon Aurora 的WAL是按PG(Protection Groups)分组的,那么执行的MTR也会按涉及的所属的PG的分组来批处理。 在执行一个事务的过程中,Amazon Aurora 还是区分写节点和副本节点的,也仅有些节点会执行UNDO操作。 Amazon Aurora 转而使用专用的Key-Value存储服务(感觉很像 GFS )。

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    2018流行度12月排行:Oracle续跌至年内低位,PostgreSQL激增创新高

    2018 进入了最后一个月度,流行度排行也随之出炉了月度排行,下一个值得期待的将是 2018 年度花落谁家。 而在最近,Oracle 和 AWS 关于应用上的互怼也非常引人瞩目,Larry Ellision 一直揶揄亚马逊,说他们总是鼓励用户使用 AWS 的 Aurora ,而他们自己却一直离不开 亚马逊正在减少对Oracle需求的依赖,转而使用自己的服务。 杰西表示,到1月份,目前在甲骨文上运行的88%的亚马逊将在Amazon DynamoDB或Amazon Aurora上运行。 他补充说,到今年年底,97%的“关键任务(mission critical databases)”将在DynamoDB或Aurora上运行。 我们来看一看 AWS 的三驾马车:DynamoDB、Aurora 和 Redshift 的积分排名和增长趋势,如果将这三者合并起来,其合计影响力已经具备冲击前十的能力。

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    Go语言系列之aurora

    背景介绍今天跟大家推荐一款可以给终端输出上色的工具--aurora。? 极速上手准备工作初始化项目go mod init aurora演示项目结构.├── go.mod├── go.sum└── main.go安装aurora包go get -u github.comlogrusorgruaurora 代码演示首先引入auroraimport . github.comlogrusorgruaurora输出一个品红颜色的内容,Magenta是以颜色命名的方法fmt.Println(Hello,, Magenta (Aurora))再输出一个加粗的青色的名称fmt.Println(Bold(Cyan(Cya!))) 更多玩法支持格式化输出函除了换行输出函外,aurora还支持格式化输出函msg := fmt.Sprintf(My name is %s, Green(pingyeaa))fmt.Println(

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    Go语言系列之aurora

    背景介绍今天跟大家推荐一款可以给终端输出上色的工具--aurora。 极速上手准备工作初始化项目go mod init aurora复制代码演示项目结构.├── go.mod├── go.sum└── main.go复制代码安装aurora包go get -u github.comlogrusorgruaurora 复制代码代码演示首先引入auroraimport . github.comlogrusorgruaurora复制代码输出一个品红颜色的内容,Magenta是以颜色命名的方法fmt.Println(Hello ,, Magenta(Aurora))复制代码再输出一个加粗的青色的名称fmt.Println(Bold(Cyan(Cya!))) 复制代码运行后输出内容如下更多玩法支持格式化输出函除了换行输出函外,aurora还支持格式化输出函msg := fmt.Sprintf(My name is %s, Green(pingyeaa)

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    分布式系统技术:存储之

    无论哪个时代,存储都是一个重要的话题,今天先聊聊。在过去的几年,技术上出现了几个很明显的趋势。 另外这几年关注的朋友不可能不注意到 Aurora。不同于 Snowflake,Aurora 应该是第一个将存储-计算分离的思想用在 OLTP 中的产品,并大放异彩。 Aurora 的成功在于将复制的粒度从 Binlog降低到 Redo Log ,极大地减少复制链路上的 IO 放大。 在这个背景下,分布式关系型,我认为这是我们这一代人,在开源这个市场上最后一个 missing part,终于慢慢流行起来。 动机很简单:1.用户其实并不是专家,你不能指望用户能 100% 在恰当的时间使用恰当的,并且用对。

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    「分布式系统前沿技术」专题:存储之

    无论哪个时代,存储都是一个重要的话题,今天先聊聊。在过去的几年,技术上出现了几个很明显的趋势。 另外这几年关注的朋友不可能不注意到 Aurora。不同于 Snowflake,Aurora 应该是第一个将存储-计算分离的思想用在 OLTP 中的产品,并大放异彩。 Aurora 的成功在于将复制的粒度从 Binlog降低到 Redo Log ,极大地减少复制链路上的 IO 放大。 在这个背景下,分布式关系型,我认为这是我们这一代人,在开源这个市场上最后一个 missing part,终于慢慢流行起来。 动机很简单: 用户其实并不是专家,你不能指望用户能 100% 在恰当的时间使用恰当的,并且用对。

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    快讯:Oracle自治事务处理发布和19c路线图

    Oracle 旧金山时间8月7日宣布,其自治事务处理(OLTP)开始提供服务,这距离去年 Oracle OpenWorld 大会 Larry Ellison 宣布自治路线接近一年。? Larry Ellison对比了和 Amazon的产品,Aurora 是 OLTP 型产品,但是在对比中,事务处理 Oracle 达到 18,300 事务s ,是 Amazon Aurora 的 针对上周的新闻,『亚马逊计划到2020年完全摆脱甲骨文的』,Larry Ellison 做出了嘲笑式的反击,Larry 说,“亚马逊希望你使用他的Aurora和Redshift,但是他们自己却一直在使用 Oracle的,这确实有点儿尴尬。 埃里森最后总结,Oracle 自治,一方面大幅降低用户的成本,一方面提供高度安全和可用性,持续创新,走向自治的新时代。?这就是Oracle的变革时代。

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    分布式系统设计经典论文

    从 Dynamo 和后来的 Aurora,可以看出 Amazon 做出来的东西都非常有自己的特色。3. 底层源也不只是适配 Spanner。Spanner 和 F1 论文的发布,开启了 NewSQL 世界的大门。 Amazon 的 AuroraAmazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases (2017) Amazon Aurora: On Avoiding Distributed Consensus for IOs, Commits, and Membership Changes (2018 )Aurora 也是一个非常经典的存储系统——设计的目标是云原生

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    一个 Babelfish ,看懂云的发展方向 | Q推荐

    而在最近几年,纵观整个产业,云逐渐成为焦点中的焦点。 Gartner, Inc 称,到 2022 年,所有中有 75% 将部署或迁移到云平台,只有 5% 曾考虑返回到本地。 那么问题来了,如果云,或者叫云原生,是确凿无疑的下一个风口。那么其当下主要的技术和发展方向是什么?我们该如何看待云原生的发展趋势? 简单来说,Babelfish 是云 Amazon Aurora PostgreSQL 的一个插件,它让 Aurora 能够兼容 Microsoft SQL Server 编写的应用程序。 年才确认 Serverless 为未来趋势),Amazon Aurora 本身也是云原生的先驱产品。 但云原生可以获得的优势并不仅限于本身,比如 Amazon Aurora Serverless 提供的弹性伸缩服务,Amazon Aurora Global Database 提升了全球同步能力与业务连续性

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    腾讯云TDSQL-C架构解析

    这是我做云原生架构结构的第三篇:腾讯云TDSQL-C架构解析。 存储层是使用了类似于腾讯的块存储COS,这块有点和Aurora的设计一致采用了极简的IO模型。如下图:? 从图形中可以看出来,写入只会写入commit log。 从而简化了的IO操作,实现日志即,目前TDSQL-C也可以支持生成Binlog,而且支持基于Binlog的快速回档。 因为近三周对比了Aurora V2, PolarDB(应该说也是V2),以及本篇的TDSQL-C觉得都可以说是云原生的代表,都是非常优秀的产品。 从这里也可能看到云原生这个赛道上还有很多机会。可以说这块的新秀TiDB也是云原生创业的新贵。 技术不断的进步,我们也可以利用新技术的红利为公司的业务增效降本。

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