Amoeba for Mysql软件,致力于MySQL的分布式数据库前端代理层,它主要在应用层访问MySQL的时候充当SQL路由功能,专注于分布式数据库代理层(Database Proxy)开发。座落与Client、DB之间,对客户端透明。具有负载均衡、高可用性、SQL过滤、读写分离、可路由相关的到目标数据库、可并发请求多台数据库合并结果。
大型网站为了解决大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够。到了数据业务层、数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,特别是数据丢失的话,后果更是不堪设想。这时候,我们会考虑如何减少数据库的连接,下面就进入我们今天的主题。
Amoeba(变形虫)项目,该开源框架于2008年 开始发布一款 Amoeba forMysql软件。这个软件致力于MySQL的分布式数据库前端代理层,它主要在应用层访问MySQL的时候充当SQL路由功能,专注于分布式数据库代理层(Database Proxy)开发。座落与 Client、DB Server(s)之间,对客户端透明。具有负载均衡、高可用性、SQL 过滤、读写分离、可路由相关的到目标数据库、可并发请求多台数据库合并结果。通过Amoeba你能够完成多数据源的高可用、负载均衡、数据切片的功能,目前Amoeba已在很多企业的生产线上面使用。
描述:在做PHP读写分离前需要拿到运维部门给好的读写数据库的连接地址,提前定义好数据库的操作类程序,然后编写开发文档让所有的开发同时都统一调用这个类来执行SQL语句;
1、在业务复杂的系统中,有这么一个情景,有一句sql语句需要锁表,导致暂时不能使用读的服务,那么就很影响运行中的业务,使用主从复制,让主库负责写,从库负责读,这样,即使主库出现了锁表的情景,通过读从库也可以保证业务的正常运作。
之前我们有介绍过如何搭建主从,主主,一主多从, 多主一从数据库集群,那么我们今天就来介绍如何通过中间键Amoeba 来实现主从数据库的读写分离, 从而提升数据库的负载性能。
CentOS 7.4环境下MySQL+Amoeba实现主从同步读写分离的详细过程。
Rsync 默认端口873 Wirer:zuoyuezong@gmail.com 描述:rsync服务是基于C/S模式的 作用:简单的说就是同步文件用的 环境: 两台linux服务器 192.168.152.153(hostname是amoeba) 作为服务器 ; 192.168.152.150作为客户端(hostname 是localhost) 目的:同步my.cnf配置文件到192.168.152.150服务器 操作步骤:
MySQL的主从复制和MySQL的读写分离两者不分家,基于主从复制的架构才可实现数据的读写分离。
在实际的生产环境中,如果对MySQL数据库的读和写都在一台数据库服务中操作,无论在安全性、高可用性,还是高并发性等各个方面都是完全不能满足实际需求的,一般来说都是通过主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力这样的方案进行部署与实施
三台mysql数据库:主数据库服务器:192.168.80.100 从数据库服务器1:192.168.80.120 从数据库服务器2:192.168.80.180 一台amoeba调度器:192.168.80.190 一台mariadb客户端: 192.168.80.170
在企业应用中,成熟的业务通常数据量都比较大。单台 mysql 在安全性、高可用性和高并发方面都无法满足实际的需求,实际生产环境中经常会配置多台主从数据库服务器以实现读写分离。
Amoeba是一个以MySQL为底层数据存储,并对应用提供MySQL协议接口的proxy,它集中地响应应用的请求,依据用户事先设置的规则,将SQL请求发送到特定的数据库上执行.基于此可以实现负载均衡、读写分离、高可用性等需求,与MySQL官方的MySQL Proxy相比,作者强调的是amoeba配置的方便.
MySQL的主从复制和读写分离两者有着紧密的联系,首先要部署主从复制,只有主从复制完成了才能在此基础上进行数据的读写分离。
读写分离就是只在主服务器上写,只在从服务器上读 主数据库处理事务性査询,而从数据库处理 select査询 数据库复制被用来把事务性査询导致的变更同步到集群中的从数据库
Mysql的读写分离可以使用MySQL Proxy,也可以使用Amoeba。Amoeba(变形虫)项目是一个类似MySQL Proxy的分布式数据库中间代理层软件,是由陈思儒开发的一个开源的java项目。其主要功能包括读写分离,垂直分库,水平分库等,经过测试,发现其功能和稳定性都非常的不错,如果需要构架分布式数据库环境,采用Amoeba是一个不错的方案。目前Amoeba一共包括For aladdin,For MySQL和For Oracle三个版本,以下介绍主要关注For MySQL版本的一个读写分离实现。
image.png 主要配置文件说明 1)amoeba.xml 定义客户端如何连接amoeba等基础信息 2)dbServers.xml Amoeba作为数据库代理层,它一定会和很多数据库保持通信,因此它必须知道由它代理的数据库如何连接,比如最基础的:主机IP、端口、Amoeba使用的用户名和密码等等 3)rule.xml Amoeba为完成数据切分提供了完善的切分规则配置,为了了解如何分片数据、如何将数据库返回的数据整合,它必须知道切分规则 4)functionMap.xml 当我们书写SQL来操作数据
一、实验拓扑图 二、实验要求 (1)在主服务器搭建时间同步服务器。从服务器进行时间同步。mysql安装过程略。 (2)配置主从复制 (3)搭建amoeba实现mysql读写分离 步骤: 1、根据拓扑图
如前文所说,Amoeba、Cobar、MyCat等属于同宗一脉。若Amoeba能继续下去,Cobar就不会出来;若Cobar那批人不是都走光了的话,MyCAT也不会再另起炉灶。Cobar之后,有很多类似中间件仿照其架构以及思路,针对特定的业务场景,设计出了不同的中间件。MyCat算是其中业务场景比较全面,使用配置比较简便,性能优秀,而且功能算是稳定的。同类的中间件,都是针对特定场景或者功能进行设计,像某科技的hot某中间件,性能和功能更为稳定,但是业务场景有局限,扩展分布性不是很好。 所以,我们这里对MyCat进行较为全面的剖析,以供广大程序猿同志们的参考:)
1、mysql主从复制(类型): 1)基于语句的复制,将执行的命令复制。默认采用此法,效率高。 2)基于行的复制。将改变的内容复制。 3)混合类型的复制 复制过程:master在日志中记录改变,并通知存储引擎提交,slave将maser的日志复制到中继日志,slave从中继日志读取事件并更新,使其与master一致。 2、mysql读写分离:只在主服务器上写,只在从服务器上读 分类: 1)基于程序代码内部实现: 2)基于中间代理层实现:客户端是mysql间通过代理连接。amoeba是代表性产品。基于java
<?xml version="1.0" encoding="gbk"?> <!DOCTYPE amoeba:configuration SYSTEM "amoeba.dtd"> <amoeba:co
mysql作为互联网公司都会用到的数据库,如果在使用过程中出现性能问题,会采用mysql的横向扩展,使用主从复制来提高读性能,要是解决写入问题,需要进行分库分表。本文不会去介绍mysql的高可用,需要了解Mysql高可用架构相关的请戳
框架比较 TDDL Amoeba Cobar MyCat 点评 TDDL不同于其它几款产品,并非独立的中间件,只能算作中间层,是以Jar包方式提供给应用调用。属于JDBC Shard的思想,网上也有
框架比较 TDDL 📷 Amoeba 📷 Cobar 📷 MyCat 📷 点评 TDDL不同于其它几款产品,并非独立的中间件,只能算作中间层,是以Jar包方式提供给应用调用。属于JDBC Shard的思想,网上也有很多其它类似产品。 另外,网上有关于TDDL的图,如http://www.tuicool.com/articles/nmeuu2 中的图 1-2 TDDL 所处领域模型定位,把TDDL画在JDBC下层了,这个是不对的,正确的位置是TDDL夹在业务层和JDBC中间 Amoeba是作为一个真正的独立中
这篇文章主要内容来源于 Python 编程语言的最初设计者及主要架构师 Guido van Rossum 的博客 The History of Python(http://python-history.blogspot.com/)。博客文章不多,只有32篇而已,但是 Guido van Rossum 在这个博客里叙述和解释了 Python 一些重要特性的发明历史和这个特性诞生的原因,比如为什么 Python 会叫 Python,Python 为什么会使用缩进区分编程语句等等,有些特性很平常,而且替代选择也很多,至于为什么会选择其中一个,使用者往往不好回答,而对于最初设计者而言,却轻而易举。
这次必须的得好好记录一下了,这么多坑,不想再跳了,希望能够帮到需要的你,一步一步来,客官且听我娓娓道来。 公众号:知识浅谈 同步更新相关博文 目录 环境说明 安装环境 修改mysql和amoeba的配置文件涉及水平分片和垂直分片 搭建springboot项目 测试 环境说明 Servers Amoeba Server (centos8): 192.168.43.128 Mysql 1 Server (centos8): 192.168.43.33 Mysql 2 Server (centos8)
image.png Amoeba是一个开源项目,致力于MySQL的分布式数据库前端代理层,它主要在应用层访问MySQL的时候充当SQL路由器功能,具有负载均衡、高可用性、SQL过滤、读写分离等功能,通
操作系统:Centos,※,Ubuntu,Redhat※,,suse,Freebsd
创建openmm脚本的一种方法是从上面给出的示例开始,并对其进行自定义以满足实际需求,但是还有一个更简单的选择。
1、查看硬盘分区情况和各分区挂载情况 fdisk -l df -h 📷 2、将未分区空间进行分区 # 磁盘命令操作: # a toggle a bootable flag # b edit bsd disklabel # c toggle the dos compatibility flag # d delete a partition # g create a new empty GPT partition table # G create an IRIX (SGI) partit
当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。 mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲,不需要知道主服务器和从服务器的来源,即
在以前,数据库的集群配置一直很难,难点在于MySQL主从结构的高可用和读写分离。万幸的是,Galera/GR的出现,让整个集群的配置都极大程度地简化了。
随着网站业务的不断发展,用户量的不断增加,数据量成倍地增长,数据库的访问量也呈线性地增长。特别是在用户访问高峰期间,并发访问量突然增大,数据库的负载压力也会增大,如果架构方案不够健壮,那么数据库服务器很有可能在高并发访问负载压力下宕机,造成数据访问服务的失效,从而导致网站的业务中断,给公司和用户造成双重损失。那么,有木有一种方案能够解决此问题,使得数据库不再因为负载压力过高而成为网站的瓶颈呢?答案肯定是有的。
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
TDDL 相对异类,而 Amoeba、Cobar、MyCAT 却是一脉相承,每个项目都是脱胎于上一个项目
很多开发者可能都没有接触过 MySQL 的架构部署,但是大多数应该都听过集群架构吧。其实 MySQL 集群架构,总结来说一共有好多种,今天我主要总结一下其中常用的 8 种集群架构。
Ansible playbook允许用户使用自定义的变量,不过当变量过大,或者太复杂时,无论是在playbbok中通过vars定义,还是在单独的变量文件中定义,可读性都比较差,而且不够灵活。
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
Python 是一种解释性、交互式、面向对象的编程语言。 它包含了模块、异常、动态类型、非常高层级的动态数据类型以及类的概念。 Python结合了超强的功能和极清晰的语法。 它带有许多系统调用和库以及各种窗口系统的接口,并且可以用 C 或 C ++ 来进行扩展。 它还可用作需要可编程接口的应用程序的扩展语言。 最后,Python 还是可移植的:它可以在许多 Unix 变种、Mac 以及 Windows 2000 以上的操作系统中运行。
机器之心整理 参与:刘晓坤、思源 昨日,Jeff Dean 在推特上表示他们在 ImageNet 图像分类上发布了新的 DAWNBench 结果,新型 AmoebaNet-D 网络在 TPU 上实现了最低的训练时间和最少的训练成本。在这一个基准测试上,基于进化策略的 DAWNBench 要比残差网络效果更好,且训练成本降低了一倍。机器之心简要介绍了该基准测试和 AmoebaNet 网络架构,并提供了使用 TPU 进行 AmoebaNet 试验的项目地址。 Jeff Dean 展示的两个基准测试都是 DAWN
在企业网站中,后端MySQL数据库只有一台时,会有以下问题: 遇到单点故障,服务不可用 无法处理大量的并发数据请求 数据丢失将会造成很大损失
1.检测LINUX系统识别的硬盘设备 [root@localhost ~]# fdisk -l 磁盘 /dev/sda:42.9 GB, 42949672960 字节,83886080 个扇区 Units = 扇区 of 1 * 512 = 512 bytes 扇区大小(逻辑/物理):512 字节 / 512 字节 I/O 大小(最小/最佳):512 字节 / 512 字节 磁盘标签类型:dos 磁盘标识符:0x000d3824 设备 Boot Start
1、基于程序代码内部实现。根据select和insert对代码中的路由进行分类,这也是目前生产环境中应用最广泛的方法。
2021年12月20日,来自美国匹兹堡大学药学院的Junmei Wang和德克萨斯大学生物医学工程系的Pengyu Ren等人在Curr Opin Struc Biol合作发表综述“小分子通用力场的最新进展”。
LVM是 Logical Volume Manager(逻辑卷管理)的简写,它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制。LVM将一个或多个磁盘分区(PV)虚拟为一个卷组(VG),相当于一个大的硬盘,我们可以在上面划分一些逻辑卷(LV)。当卷组的空间不够使用时,可以将新的磁盘分区加入进来。我们还可以从卷组剩余空间上划分一些空间给空间不够用的逻辑卷使用。
场景 创建Linux时分配磁盘空间随着使用的增加,使用率逐渐升高,此时需要在添加或者扩展一下磁盘。 比如:此Linux(CentOS 7.3)的磁盘为20G,目前已经使用到接近80%
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