上一篇文章中我们讲解了利用数据库分区与冷热分离的方式来优化存储,虽然解决了查询速度慢的问题,但是在海量数据情况下依然会出现查询缓慢问题,并且部分系统中的冷热数据也是需要频繁或同时查询的。那么,这篇文章中我将带领大家来学习一下如何在设计系统架构时解决海量的数据存储与查询。
读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
在ASP.NET 2.0中,加入了许多新的功能和控件,相比asp.net 1.0/1.1,在各方面都有了很大的提高。其中,在数据控件方面,增加了不少控件,其中的Gridview控件功能十分强大。在本文中,将探讨Gridview控件中的一些功能特性和用法,如果各位读者对Gridview控件不大了解,可以通过《 使用ASP.NET 2.0中的Gridview控件》一文,来对Gridview控件有个初步的认识。
缓存系统一般设计简单,功能单一,所以Redis吞吐量能是MySQL几倍~几十倍,对于互联网读多写少的高并发场景已不可或缺。
本期课程给大家谈谈数据一致性,因为经常有同学问到,今天就给大家讲讲,数据一致性大致可分为三类:
库存可能会修改,每次修改都要去更新这个缓存数据; 每次库存的数据,在缓存中一旦过期,或者是被清理掉了,前端的nginx服务都会发送请求给库存服务,去获取相应的数据
在高并发的场景下,大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,MySQL和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
数据优化 读写分离,在X2的版本中,我们引入了多SQL服务器的支持,在主从服务器中,你可以配置写服务器跟读服务器,这样对于负载高的站点中可以使用这个 功能达到读写分离,降低由于写过程序中造成的MySQL表锁定后的SQL排队等候时间过长。当你的服务器支持读写分离要求时,你可以在 config_global.php中配置。例如: /** * 数据库主服务器设置, 支持多组服务器设置, 当设置多组服务器时, 则会根据分布式策略使用某个服务器 * @example * $_config['db']['1'][
在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
—1— 前言 在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数
若系统不是严格要求缓存/数据库必须一致性,缓存可以稍微和数据库偶尔不一致,最好不要做双写。 读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,这样就可以保证一定不会出现不一致。 串行化后,就会导致系统吞吐量骤降,就需要比正常情况下多几倍的机器去支撑线上环境请求。
引言 国内较多的互联网公司都是采用MySQL作为数据库系统,随着业务的发展,难免会碰到需要新建索引来优化某些SQL执行性能的情况。在MySQL实现online create index之前,新建索引意味着业务要停止写入,这是非常影响用户使用体验的,为此,MySQL引入了online create index,极大地减少了业务停写的时间,使得新建索引期间业务能够持续正常的工作。本文主要是对其实现原理的总结以及关键步骤的解释说明。
使用外部的其它高级语言(如JAVA)拼接后再交由数据库运行也是一种选择,其灵活性较高,但因为JAVA缺乏对集合计算的支持。完毕这些准备工作并不轻松。
在互联网项目开发中,缓存的应用是非常普遍了,缓存可以帮助页面提高加载速度,减少服务器或数据源的负载。
一般在项目中,最消耗性能的地方就是后端服务的数据库了。而数据库的读写频率常常都是不均匀分布的,大多情况是读多写少,并且读操作(select)还会有一些复杂的判断条件,比如 like、group、join 等等,这些语法是非常消耗性能的,所有会出现很多的慢查询,因此数据库很容易在读操作的环节遇到瓶颈。
如果缓存集中在一段时间内失效,发生大量的缓存穿透,所有的查询都落在数据库上,造成了缓存雪崩
这是最经典的 缓存+数据库 读写模式,操作如下: ①读的时候,先读缓存,缓存没有就读数据库,然后将取出的数据放到缓存,同时返回请求响应。
在实际操作数据库的时候,经常使用将update和select结合使用,例如使用select统计数据,然后update到对应的表,按照常规的实现方式,先select出来对应的数据,然后再执行update语句。 偶尔这样实现没问题,但是经常这么写就显得罗嗦了,其实有更好的方式。 先建两个测试表table1和table2,两个表的数据很简单,其记录条数分别为2和4,具体如下:
问题点:如果更新Redis失败,同时在将数据发到MQ之前的时间,应用重启了,这时候MQ就没有需要更新的数据,如果Redis对所有数据没有设置过期时间,同时在读多写少的场景下,只能通过人工介入来更新缓存。
2、所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
为了提升服务的性能,我们一般会把热点放进缓存,那么这些热点数据就同时存在于数据库和缓存中,缓存中的数据和数据库中的数据要保持一致,这便是缓存一致性问题。
我们都知道,提高系统性能的最简单也最流行的方法之一其实就是使用缓存。我们引入缓存,相当于对数据进行了复制。每当系统数据更新时,保持缓存和数据源(如 MySQL 数据库)同步至关重要,当然,这也取决于系统本身的要求,看系统是否允许一定的数据延迟。
你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?
摘要:本文主要论述了MVC架构的原理、优缺点以及MVC所能为Web应用带来的好处。并以“成都市信息化资产管理系统”框架设计为例,详细介绍其在Asp.net环境下的具体实现。旨在帮助Web设计开发者更好的了解和掌握MVC,合理利用MVC构建优秀的Web应用。
很多时候,我们在使用 GridView 展示数据时,希望最终用户可以编辑数据并且同步到数据源中。这是一项繁琐的工作。我们需要自定义模板列,并且在后台手动获取更新值,最后使用 SQL 语句同步到数据库中。 但是,现在我们有了 C1 Wijmo GridView ,这些繁琐的工作都成为历史。C1GridView 仅仅通过一个属性-AllowClientEditing 便允用户在客户端编辑单元格内容。 需要编辑时,我们可以通过双击单元格使其进入编辑状态即可。完成编辑后,选择其它单元格去保存编辑值。 这篇文章将
最近在跟朋友一起讨论工作流系统中自定义表单的问题,这些表单用于流程节点的数据处理,比如在请假流程中设计一个请假单。为了使工作流具有很高的灵活性,往往需要为客户定制表单,有2种方法来处理这个问题: 由程序员为某客户定制开发表单; 由客户在线设计表单。 显然,方法1实施成本较高,方法2开发成本很高,但使用成本较低。但对于软件公司来说一旦使用方法2开发出来一套工作流系统,那么后期实施和客户使用就很方便了,所以也有不少工作流系统提供了“表单设计器”,来在线设计工作流表单。 我们换一个角度,来
问题:先修改数据库,再删除缓存。如果删除缓存失败了,那么会导致数据库中是新数据,缓存中是旧 数据,数据就出现了不一致。 解决思路:先删除缓存,再修改数据库。如果数据库修改失败了,那么数据库中是旧数据,缓存中是空 的,那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有,则读数据库中旧数据,然后更新到缓存中。
(1)读的时候,先读缓存,缓存没有的话,那么就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应 (2)更新的时候,先删除缓存,然后再更新数据库
在高并发的业务场景下(如秒杀或者双十一),数据库最容易挂掉环节。所以,就需要使用Redis做一个缓冲操作,让请求先访问到Redis,如果Redis命中就不在访问数据库,从而减轻数据库的压力。
今天这篇笔记是讨论数据一致性概念的文章,作者是大名鼎鼎的All Things Distributed博客博主,AWS的CTO Werner Vogels。文章完成于2008年,但是其核心观念和论证至今依然有效。
日志系统主要有redo log(重做日志)和binlog(归档日志)。redo log是InnoDB存储引擎层的日志,binlog是MySQL Server层记录的日志, 两者都是记录了某些操作的日志(不是所有)自然有些重复(但两者记录的格式不同)。
前两篇文章中,我们介绍了进程内缓存与缓存服务器的选取。 今天我们来介绍一下缓存架构的常用实现方式。
在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
这是一篇介绍悲观锁和乐观锁的入门文章。旨在让那些不了解悲观锁和乐观锁的小白们弄清楚什么是悲观锁,什么是乐观锁。不同于其他文章,本文会配上相应的图解让大家更容易理解。通过该文,你会学习到如下的知识。
对于高并发的业务场景,常用的技术手段包括黑白名单、限流防刷、熔断降级、兜底、线程隔离、多级缓存(客户端、CDN、NGINX、内存缓存、分布式缓存)等等。这些手段相互结合,才能应对高并发场景下的各种细分场景。本文总结了缓存方案需要考虑的几个问题。
日志文件中记录的到底是什么呢?mysql支持了两种日志格式,这两种日志格式也体现了各自的复制方式
脏数据检查: 什么是脏数据?脏数据并不是废弃和无用的数据,而是状态前后发生变化的数据。我们看下面的代码: 当事务提交时,Hibernate会对session中的PO(持久化对象)进行检测,判断持久化对象的状态是否发生了改变,如果发生了改变就会将改变更新到数据库中。这里就存在一个问题,Hibernate如何来判断一个实体对象的状态前后是否发生了变化。也就是说Hibernate是如何检查出一个数据已经变脏了。 通常脏数据的检查有如下两种办法: A、数据对象监控: 数据对象监控是通过拦截器对数据对象的setter
分布式缓存对应于CPU的模型有如下的关系,我们知道,CPU跟内存的关系中间还有三级高速缓存L1,L2,L3.L1最靠近CPU内核,CPU在进行数据处理的时候一般是先把内存的数据复制到L1中进行处理,把处理结果恢复到内存中,所以多CPU多线程中会有数据复制不一致的问题.
最近一直在看分布式数据库的设计,不过分布式数据库大体在国内逃离不了两个设计的架构, GOOGLE 系, 和 POSTGRES-X 系, 偶然看了OB的设计,感觉的确是不一样,想法是脱离了这两个系列的思维方式.
sqlite是支持write ahead logging(WAL)模式的,开启WAL模式可以提高写入数据库的速度,读和写之间不会阻塞,但是写与写之间依然是阻塞的,但是如果使用默认的TRUNCATE模式,当写入数据时会阻塞android中其他线程或者进程的读操作,并发降低。 相反,使用WAL可以提高并发。 由于使用WAL比ROLLBACK JOURNAL的模式减少了写的I/O,所以写入时速度较快,但是由于在读取数据时也需要读取WAL日志验证数据的正确性,所以读取数据相对要慢。 所以大家也要根据自己应用的场景去使用这种模式。
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在介绍悲观锁和乐观锁之前,让我们看一下锁。锁,在我们生活中随处可见,我们的门上有锁,我们存钱的保险柜上有锁,是用来保护我们财产安全的。程序中也有锁,当多个线程修改共享变量时,我们可以给修改操作上锁(syncronized)。当多个用户修改表中同一数据时,我们可以给该行数据上锁(行锁)。
我们可以看到mysql分为Server层和存储引擎两部分。Server层包含了连接器、缓存、分析器、优化器、执行器,并且所有的存储过程、触发器等存储功能都在这一层实现。
对于读多写少的场景,我们通常使用内存型数据库作为缓存,关系型数据库作为主存储,从而形成两层相互依赖的存储体系。
作者:lynzou,腾讯 CSIG 行业研究员 前言 在互联网和移动互联网两波浪潮的推动下,存储技术有了飞速发展。移动互联网用户在过去十年增长了 10 倍,用户的增长带动了数据量的指数级增长,因为激烈的市场竞争,企业和用户对应用程序的响应性能要求越来越高,在完美应对庞大的用户规模和海量数据集的同时保证优秀的产品体验,是数据库面临的挑战。在机械硬盘普及的时代,企业需要通过缓存技术加速数据的访问,在 SSD 存储介质普及后,企业需要缓存技术支撑高并发和大吞吐,通过引入分布式缓存方案,提升应用程序性能,消除
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