一:部署mysql-proxy代理服务器 1)安装mariadb官方提供的maxscale软件包 # rpm -ivh maxscale-2.1.2-1.rhel.7.x86_64.rpm # vi
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
读写分离的基本原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。一般来说都是通过 主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离(MySQL-Proxy)来提升数据库的并发负载能力这样的方案来进行部署与实施的。
这段时间团队在梳理mysql使用上的一些痛点(分库分表、读写分离、权限控制、监控告警、日志审计等),也调研了业内一些mysql中间件的实现,这里把对问题域的思考,以及常见中间件整理沉淀一下
MaxScale 是干什么的? 配置好了 Mysql 的主从复制结构后,我们希望实现读写分离,把读操作分散到从服务器中,并且对多个从服务器能实现负载均衡 读写分离和负载均衡是 Mysql 集群的基础需
今天我们来详细了解一下主从同步延迟时读写分离发生写后读不到的问题,依次讲解问题出现的原因,解决策略以及 Sharding-jdbc、MyCat 和 MaxScale 等开源数据库中间件具体的实现方案。
上周发现了一个神奇的 Mariadb 服务端插件,可以用来做蜜罐,这里分享给大家。说是一个蜜罐,但在渗透中,也可以用来搞定某些服务器,你懂的。 简介 简单讲,MariaDB 存在一个未公开的协议,在客户端进行查询前,重写客户端要执行的查询语句,并重新发起查询。那么这个有什么危害呢? 如果我们将客户端的查询语句,替换为某些恶意的语句,e.g. LOAD DATA LOCAL INFILE '/etc/passwd' INTO TABLE test.loot 就可以实现一些对客户端的攻击。如果是Windows客
读写分离时,需要注意,对于实时性要求比较高的数据,不适合在从库上查询(因为主从复制存在一定延迟(毫秒级)),比如库存就应该在主库上查询,如果放在从库上查询,可能会存在超卖的情况
之前介绍了 MaxScale 可以实现 Mysql 的读写分离和读负载均衡,那么当 slave 出现故障后,MaxScale 会如何处理呢? 例如有 3 台数据库服务器,一主二从的结构,数据库名称分别为 master, slave1, slave2 现在我们实验以下两种情况 (1)当一台从服务器( slave1 或者 slave2 )出现故障后,查看 MaxScale 如何应对,及故障服务器重新上线后的情况 (2)当两台从服务器( slave1 和 slave2 )都出现故障后,查看 MaxScale 如何
使用maxscale搭建的读写分离架构,后期还可以再结合MHA做master的故障转移,这样业务层面上不需要做任何的改动即可。
MySQL Fabric具有分片功能,在同一个分片内又可以含有多个数据库,并且由Fabric自动挑选一个适合的作为主数据库,部署成本较高,另外需要应用端来适配改造。
大多数系统都是读多写少,为了降低数据库的压力,可以对主库创建多个从库,从库自动从主库同步数据,程序中将写的操作发送到主库,将读的操作发送到从库去执行。
https://mariadb.com/resources/blog/binlog-server
徐晨亮,MySQL DBA,知数堂学员。热衷于数据库优化,自动化运维及数据库周边工具开发,对MySQL源码有一定的兴趣。 一、切换流程图: 二、核心代码: 主要实现逻辑在cluster_fail.
目前数据库中间件有很多,基本这些中间件在下都有了解和使用,各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列,希望可以对大家有帮助。
从集群角度考虑,MySQL做主备集群复制如果只用作备份,有些浪费,和负载均衡结合使用一种相辅相成的作用。
mysql分布式数据库中间件对比 目前数据库中间件有很多,基本这些中间件在下都有了解和使用,各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列,希望可以对大家有帮助。 什么是中间件 传统的架构模式就是 应用连接数据库直接对数据进行访问,这种架构特点就是简单方便。 但是随着目前数据量不断的增大我们就遇到了问题: 单个表数据量太大 单个库数据量太大 单台数据量服务器压力很大 读写速度遇到瓶颈 当面临以上问题时,我们会想到的第一种解决方式就是 向上扩展(scale up) 简单来说就
MaxScale 是由 MariaDB 官方出品的一款开源数据库中间件,其插件是插拔式的,而且可以定制化开发属于自己的插件,使用非常的灵活自由,目前官方提供了例如监控、高可用、读写分离、防火墙等插件。其中高可用和监控插件相互配合可以实现 MariaDB 的 Failover 、Switchover 、autoRejoin 功能,并在故障转移时可以自动进行数据补偿,不过遗憾的是由于 MySQL 的 GTID 构成方式和 MariaDB 的差异性,目前 MySQL 无法使用其高可用功能。不过可以使用其读写分离功能。
在pub上面找了下,没有发现一个效果跟微信一样的支持缩放拖拽效果的image,所以就自己撸了一个,之前写过Flutter 什么功能都有的Image,于是就在这个上面新增了这个功能。
在mysql5.4.1之前只存在这种复制模式,在mysql5.7前默认使用这种格式。
maxscale是mariadb公司开发的一套数据库中间件,可以很方便的实现读写分离方案;并且提供了读写分离的负载均衡和高可用性保障。另外maxscale对于前端应用而言是透明的,我们可以很方便的将应用迁移到maxscale中实现读写分离方案,来分担主库的压力。maxscale也提供了sql语句的解析过滤功能。
昨晚,墨天轮邀请到MySQL技术顾问崔虎龙做了题为《一小时掌握MySQL故障排查思路方法》的直播分享,引起了大家的广泛关注,直播后很多小伙伴来找小编询问PPT、思维导图、视频等,在这里小编火速整理了一下PPT和视频,并就24个典型问题请讲师做了解答,分享至此供大家参考学习。
在OpenLayers中加载Arcgis Server切片用XYZ图层,Arcgis Server的切片调用地址我们可以看到如下:
如下图,我要将图片的大小进行等比缩放,此时我要求图片的宽度和高度大于最小尺寸,但是要求宽度和高度都不大于最大尺寸,如果这两个规则冲突,优先满足不大于最大尺寸
接到了一个仿电影院的需求,上周几乎是找遍了百度,谷歌,stackoverflow。均没有找到用flutter实现的效果,那只能自己写一个了。本文只讲思路,具体实现还需各位看官自己动手。只要看懂了下面的思路,实现起来非常简单。
Dubbo 缺省协议采用单一长连接和 NIO 异步通讯,适合于小数据量大并发的服务调用,以及 服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况。 反之,Dubbo 缺省协议不适合传送大数据量的服务,比如传文件,传视频等,除非请求量很 低。 Transporter: mina, netty, grizzy Serialization: dubbo, hessian2, java, json Dispatcher: all, direct, message, execution, connection ThreadPool: fixed, cached 特性 缺省协议,使用基于 mina 1.1.7 和 hessian 3.2.1 的 tbremoting 交互。 连接个数:单连接 连接方式:长连接 传输协议:TCP 传输方式:NIO 异步传输 序列化:Hessian 二进制序列化 适用范围:传入传出参数数据包较小(建议小于100K),消费者比提供者个数多,单一 消费者无法压满提供者,尽量不要用 dubbo 协议传输大文件或超大字符串。 适用场景:常规远程服务方法调用 约束 参数及返回值需实现 Serializable 接口 参数及返回值不能自定义实现 List , Map , Number , Date , Calendar 等接口,只能用 JDK 自带的实现,因为 hessian 会做特殊处理,自定义实现类中的属性值都会丢失。 Hessian 序列化,只传成员属性值和值的类型,不传方法或静态变量,兼容情况 详细查看官方文档
Hits Per Second graph显示了web服务器点击数(HTTP请求数).可与Transaction Response Time graph比较以便查看点击数怎么影响事务性能的。
[1] Metal Moudle: https://github.com/yangKJ/Harbeth
摘要:针对购物旺季网站流量会对数据库造成的压力,作者给出了MySQL性能调优的一些技巧,这些技巧极具参考价值,通过这些调优,可以有效避免因为流量过大造成服务器宕机,从而给企业造成经济损失。以下是译文: 万圣节已经过去很久了,该是把注意力集中在即将到来的假日季节的时候了。首先是感恩节,接着就是黑色星期五和网络星期一,最终在圣诞节/节礼周(从12月26日的节礼日开始,到12月31日的除夕结束为期六天或更长时间。这个词是由零售业在2000年代中期左右发明的,试图延长他们的节礼日销售)达到购物高潮。对于企业主来说,
使 /etc/sysctl.conf 的配置生效,根据实际情况来决定是否添加此命令
在一个风和日丽的上午,日志告警群里的机器人开始告警,显示redis 连接超时;第一反应是不是redis 扛不住了。然后登陆到华为云控制台上查看redis 监控;
最近突发了很多事情,又跟康仔跳票了,无可奈何,不好意思了。最近生活上有很多感悟,一个男人的牛逼就在于平衡工作,学习和家庭,这个点很难把握,既要保证家庭和睦,又要保证自己价值的实现从而避免堕入平庸,每个人的状况都是不一样的,没有什么经验是可以照搬的,怎么说呢,不断摸索吧。
在早期运维工作中,查看服务器连接数一般都会用netstat命令。其实,有一个命令比netstat更高效,那就是ss(Socket Statistics)命令! ss命令可以用来获取socket统计信息,它可以显示和netstat类似的内容。 ss的优势在于它能够显示更多更详细的有关TCP和连接状态的信息,而且比netstat更快速更高效。原因如下: 1)当服务器的socket连接数量变得非常大时,无论是使用netstat命令还是直接cat /proc/net/tcp,执行速度都会很慢。可能你不会有切身的感受
web 服务器 nginx 以其高性能与抗并发能力越来越多的被用户使用。 作为一款服务器产品,其运行状态是我们密切关注的,因此,对 nginx 的实时监控就成为必须要关注的了。 nginx 提供了 ngx_http_stub_status_module 模块,这个模块提供了基本的监控功能。 作为官方企业版的 nginx plus 通过 ngx_http_status_module 提供了更加完善的监控功能: http://demo.nginx.com/status.html。
参加Unix/Linux相关高级研发职位时,是否经常会被文档,单机允许最大进程数、线程数和Socket连接数,而你却感到束手无措呢?本文给你一个最为详细的答案。
最近遇到一个比较奇怪的问题,用户反馈云服务器的自建 MySQL 连接数没达到的 max_connections 限制,但是程序侧已经开始报错,无法创建新的连接了。程序端报错信息如下:
大家好,我是山月。本篇文章帮你了解一些在裸机上的命令以及如何查看指标。本篇文章正在参加掘金的征文活动,大家可以在原文中打开地址给我点个赞。
Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能,有concat(), merge(), append(), join()等。这些方法都可以将多个Series或DataFrame组合到一起,返回一个新的Series或DataFrame。每个方法在用法上各有特点,可以适用于不同的场景,本系列会逐一进行介绍。
MongoDB自带了mongostat 和 mongotop 这两个命令来监控MongoDB的运行情况。这两个命令用于处理MongoDB数据库变慢等等问题非常有用,能详细的统计MongoDB当前的状态信息。除此之外,还可以用db.serverStatus()、db.stats()、开启profile功能通过查看日志进行监控分析。
在 Java 生态系统中,Tomcat 线程池、Dubbo 线程池和 Druid 连接池等资源池被广泛使用。若缺乏有效的监控机制,资源池可能会面临一系列挑战,包括难以察觉的性能瓶颈、资源的不必要浪费、系统稳定性的潜在威胁,以及问题定位的复杂性等。
这篇文章的主题是记录一次程序的性能优化,在优化的过程中遇到的问题,以及如何去解决的。
OK 弄清楚这两点后,一般来说MYSQL 监控的方向分为三点 1 应用需要的资源 2 资源的使用率与限制 3 被执行的查询
在Linux服务器上运行的应用程序通常需要处理大量的线程和连接。为了确保系统正常运行,我们需要经常监控系统的线程和连接情况,及时发现并解决问题。在本文中,我们将详细介绍如何在Linux上查看活跃线程数和连接数。
之前从资源对象的获取方式、序列化、深拷贝的角度分别分析了对 kube-apiserver 内存使用量的影响以及社区是如何进行优化的,这一篇围绕网络连接展开分析其对 kube-apiserver 内存的影响,以及这中间涉及到的其他相关问题。
对事务进行综合分析是性能分析的第一步,通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况,可以直接判断出系统是否运行正常。
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