多租户技术或称多重租赁技术，简称SaaS，是一种软件架构技术，是实现如何在多用户环境下共用相同的系统或程序组件，并且可确保各用户间数据的隔离性。简单讲：在一台服务器上运行单个应用实例，它为多个租户（客户）提供服务。从定义中我们可以理解：多租户是一种架构，目的是为了让多用户环境下使用同一套程序，且保证用户间数据隔离。那么重点就很浅显易懂了，多租户的重点就是同一套程序下实现多用户数据的隔离。
阻塞同步有许多实现方式了：mutex, semaphore. 阻塞同步使用不当就可能造成死锁，活锁，优先级反转。
多租户技术（Multi-TenancyTechnology） 又称多重租赁技术：是一种软件架构技术，是实现如何在多用户环境下（此处的多用户一般是面向企业用户）共用相同的系统或程序组件，并且可确保各用户间数据的隔离性。简单讲：在一台服务器上运行单个应用实例，它为多个租户（客户）提供服务。从定义中我们可以理解：多租户是一种架构，目的是为了让多用户环境下使用同一套程序，且保证用户间数据隔离。那么重点就很浅显易懂了，多租户的重点就是同一套程序下实现多用户数据的隔离
译者的话： 一直以来面向对象理念的布道者们都在期待一个大杀器来能使应用设计高内聚，低耦合，团队能协同开发，后期交付后可以快速部署，维护成本低。微服务其实就是他们一直以来期待的东西，且听维克多介绍如何完美使用微服务。 原著作者介绍： Viktor Farcic CloudBees资深顾问，熟悉多种编程语言，从最早的Pascal，Basic，ASP，C，C++，Perl，Python，ASP，NET，Visual Basic，C#，JavaScript等等。热衷于微服务、持续部署和测试驱动开发（TDD）。著有
多租户技术（Multi-Tenant Technology）是软件即服务（SaaS）架构中的一项核心技术，允许单一软件应用或服务同时服务于多个客户（即“租户”），而不会互相干扰，同时保持数据隔离和安全性。
本文中，我们将探讨如何使用Core Data with CloudKit创建与多个iCloud用户共享数据的应用。
ActiveMQ 是 Apache 流行、强大的开源消息传递和集成模式服务器，它完全支持 JMS 1.1(严格实现“点对点”和“发布/订阅”两种消息模型) 和 J2EE 1.4。作为实验，本文实现了 ActiveMQ 单服务器的安装及其管理，并概述了集群部署的方法。
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公司建设一个SaaS平台，用于发布各种企业级的SaaS应用，需要新增一个多租户版本的用户管理系统，下面归纳总结下整个多租户版本的用户管理数据模型设计。
达梦数据库管理系统是达梦公司推出的具有完全自主知识产权的高性能数据库管理系统，简称DM，它具有如下特点：
H2Engine服务器引擎介绍 简介 H2Engine服务器引擎架构是轻量级的，与其说是引擎，个人觉得称之为平台更为合适。因为它封装的功能非常精简，但是提供了非常简洁方便的扩展机制，使得可以用C++、python、lua、js、php来开发具体的服务器功能。H2引擎的灵感来源于web服务器Apache。大家都知道Apache封装了浏览器的的连接和协议通讯，而具体功能逻辑则通过fastcgi的方式交由不同的编程语言实现，本人大学的刚接触php的时候，看到在php里print的字符串直接就出现在浏览器里，当
许多企业都结合使用 Microsoft .NET Framework 和 Java 应用程序，尤其是那些出于各种考虑不能只依赖于单一技术的大中型企业。 通常，企业采用 Web 应用程序、面向服务的体系结构 (SOA) Web 服务以及其他服务器应用程序来处理大量事务。 其中很多应用程序在运行时需要相互共享数据。 通常，这些应用程序全都是对数据库中所存储的常用业务数据进行操作。 它们面对的一般是连续数据流（如金融交易应用程序），而且需要在运行时多次处理数据并与其他应用程序共享结果。 虽然数据库是永久存储数据的
多租户技术也叫多重租凭技术，就是在确保用户间数据隔离的前提下实现在多用户环境中共用相同系统或程序等软硬件资源的一种软件架构技术
1 资源调度的目标和价值 1.1 子系统高效调度 任务之间资源隔离，减少争抢。 任务分配调度时结合资源分配，各个任务分配合理的资源，充分利用系统资源，减少资源利用不充分的问题。 资源调度结合优先级，优先级高的分配更多的资源。 1.2 提高全系统的资源利用率 各个子系统，存在不同时期，对资源需求不一样的情况，平滑系统资源的利用。 1.3 支持动态调整切分资源，增强系统扩展性。 系统对资源的规划很难一次性准确，通过mesos支持虚拟主机的方式，动态扩展。 2 资源调度使用限制以及难点 2.1 资源调度使用限制
本文实例讲述了Laravel5.4框架中视图共享数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
独立数据库 这是第一种方案，即一个租户一个数据库，这种方案的用户数据隔离级别最高，安全性最好，但成本也高。 优点： 为不同的租户提供独立的数据库，有助于简化数据模型的扩展设计，满足不同租户的独特需求； 如果出现故障，恢复数据比较简单。 缺点： 增大了数据库的安装数量，随之带来维护成本和购置成本的增加。 这种方案与传统的一个客户、一套数据、一套部署类似，差别只在于软件统一部署在运营商那里。如果面对的是银行、医院等需要非常高数据隔离级别的租户，可以选择这种模式，提高租用的定价。如果定价较低，产品走低价路线，这种方案一般对运营商来说是无法承受的。 共享数据库，隔离数据架构 这是第二种方案，即多个或所有租户共享 Database，但是每个租户一个 Schema。 优点： 为安全性要求较高的租户提供了一定程度的逻辑数据隔离，并不是完全隔离；每个数据库可以支持更多的租户数量。 缺点： 如果出现故障，数据恢复比较困难，因为恢复数据库将牵扯到其他租户的数据； 如果需要跨租户统计数据，存在一定困难。 共享数据库，共享数据架构 这是第三种方案，即租户共享同一个 Database、同一个 Schema，但在表中通过 TenantID 区分租户的数 据。这是共享程度最高、隔离级别最低的模式。 优点： 三种方案比较，第三种方案的维护和购置成本最低，允许每个数据库支持的租户数量最多。 缺点： 隔离级别最低，安全性最低，需要在设计开发时加大对安全的开发量； 数据备份和恢复最困难，需要逐表逐条备份和还原。 如果希望以最少的服务器为最多的租户提供服务，并且租户接受以牺牲隔离级别换取降低成本，这种方案最适合。
前言 上一篇文章中简单总结了一下docke的基础使用方法，这次我来总结一下有关docker存储方面的相关知识。本文同样建立在CloudMan的系列教程之上，有兴趣的可以直接移步。 有些人可能觉得这个很简单，存储就是硬盘嘛，docker容器既然也是操作系统，那就直接存在他的容器的文件系统里就好了。看似没错，但问题在于docker的容器是无状态的，当容器重启的时候里面的数据会全部清除，如果是一些静态的数据，我们可以在build镜像的时候直接写死，但是对于数据库、日志等数据实时变化的镜像我们就不能通过这种方式来保
在早期的网络世界中，档案数据在不同主机之间的传输大多是使用FTP服务，但是FTP服务传输档案有一些小小的问题，那就是我们无法直接修改主机上面的档案数据，也就是说我们如果想要修改某个档案的数据时，就必须将该档案的服务器下载后才能修改，这样就很麻烦了。其实解决这个问题也很简单，NFS服务就很好的解决档案数据不能直接修改的问题，因为NFS服务是直接将共享目录挂载到客户端的机器上，那么共享目录就好像成了自己的目录一样，共享数据的使用自然就很方便，但是，NFS也有一些小小的问题，它仅能使Unix Like的机器相互分享。那么我要是需要Windows与Unix-Like这两个不同的平台相互分享呢？那该怎么办？也就是说，FTP服务实现了跨平台分享，却无法修改共享数据；NFS解决了共享数据的修改问题，却没办法实现跨平台的共享。所以，SAMBA服务也就随着需要产生了。 它综合了FTP和NFS的有点，既实现了跨平台的传输，还满足了修改数据的功能。
Monolith、SOA、DDD、The two-pizza rule、分库分表这些概念跟微服务有啥关系，你知道吗？这篇文章记录我的理解，分享给大家。
随着云计算和SaaS（Software as a Service）模型的兴起，多租户系统成为了构建灵活、高效应用的重要架构。在构建多租户SaaS平台时，数据库方案的选择直接关系到数据隔离、性能和可扩展性。
我们在开始讲解如何在 RavenDB 中建模之前，先来看看注意事项，这些内容与我们将要辨析的模型有着直接的关系。 这里需要注意的第一点是 不要在不同应用之间建立共享数据库。很多设计者会建立共享数据库，用以在不同的应用之间共享相同的数据，虽然这样做能减少数据存储量，以及实现多应用使用相同数据的目的，但是在 RavenDB 中并不推崇这样的做法。这是因为虽然不同的应用看起来有些数据是一样的，我们会强制它们使用相同的方式处理数据，但是在大多数情况下不同的应用程序使用相互不同的方式处理类似的数据，如果使用共享数据的话，一个应用程序共享数据的结构的改变就会造成其他应用跟着一起改变，进而导致数据模型复杂性增加，并且也会增加不同应用开发团队之间沟通的成本和时间。因此每个应用程序应该对立的进行数据建模，并不断的根据需求进行改进。 读到到这里，肯定有人会问了：不同的应用程序直接或多或少的都需要共享数据，那么使用 RavenDB 如何实现这一点呢？我们可以使用 RavenDB 内置的 ETL 功能在不同应用程序服务器之间建立数据/信息流（这个内容将会在后续讲解）。 另一个要注意的是 某些情况下应该数据冗余存储，比如在 Order 文档中存在 Address 文档的链接，但是如果 Address 中的配送地址变了，那么 Order 文档中的历史订单的配送地址也会跟着改变，这样就出现了我上一篇文章说的数据损坏。那么，我们在进行建模的时候，应该考虑我的关注点是当前值（例如 Order 文档中的当前订单配送地址）还是时间点值（例如 Order 文档的历史订单配送地址），如果是时间点值那么我们就需要进行数据冗余存储，例如在 Order 文档中存储配送地址的详细信息。 以上几小段的内容总结下来就是建模文档的核心原则：
就用school表举例，每一张数据库表都需要加上tenant_id这一列，记住是每一张，每一张，每一张
多租户技术（Multi-TenancyTechnology）又称多重租赁技术，用于实现如何在多用户的环境下共用相同的系统或程序组件，并且仍可确保各用户间数据的隔离性。 具体的多租户隔离技术有多种，数据库通常有如下三种。 1. 独立数据库 这是第一种方案，即一个租户一个数据库。这种方案的用户数据隔离级别最高，安全性最好，但成本也高。 优点：为不同的租户提供独立的数据库，有助于简化数据模型的扩展设计，满足不同租户的独特需求；如果出现故障，则恢复数据比较简单。 缺点：增大了数据库的安装数量，随之带来维护成本和购置
验证1 fork会重新拷贝父进程的一份资源 例如 环境变量 公共变量 代码地址： https://code.csdn.net/snippets/1697496.git int glob_int = 1; /* on .data section */ int* ptr= new int[3]; [wang@localhost fork]$ ./a.out ptr index=0 value= 1 ptr index=1 value= 2 ptr index=2 value= 0 child pi
与传统数据的记录不同，数据库是数据记录的载体发生了改变，将数据记录的载体变为磁盘。2017年互联网1天的交易数据1.82ZB（人类从文字记载开始，所有的文字记载，转为电子格式）
本篇是「RabbitMQ实战」系列的最后一篇，主要介绍RabbitMQ插件，了解如何安装和启用它，列举一些常用的插件，以及如何自定义。
如之前已安装过其它版本的FIREBIRD，那么在安装之前，最好是完全卸载旧的版本，
大家在生产环境使用Docker部署项目的时候，基本都需要进行数据持久化、或多个容器间进行数据共享，这个就需要容器的数据管理来进行操作。
本文将介绍如何通过Core Data with CloudKit将公共数据库同步到本地，在本地创建Core Data数据库镜像。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
内容提供器 Content Providers 不同应用程序之间存取共享数据
近年来，随着中国的企业级SaaS软件服务的方兴未艾，企业的信息化建设覆盖从底层基础设施到上层应用软件，具备即需即用、按需付费的服务正在给企业信息化带来前所未有的变革。
导读：如果你正在想要通过部署区块链来改善数据库流程，请记住你不需要进行彻底替换，下面让我们看看如何做? 当部署区块链时，无需替换现有数据库和相关流程，而是应该整合和改进。 虽然区块链技术可改善DevO
一个租户就是一个客户，例如我们开发的产品是给到某个企业使用，那么该企业就是我们的一个租户。
在我们日常的运维工作中，经常会涉及到需要在多台云服务器之间共享数据的情况。如果都在同一个局域网，那么使用 SMB/CIFS、NFS 等文件级共享协议就可以。但要是服务器都在云上，位于不同的可用区，或是分布在不同的云平台上，这种情况下共享数据就会存在一定的难度。
入门 包含了正确的头文件只能编译通过，没链接正确的库链接会报错。 一些常用的库gcc会自动链接。 库的缺省路径/lib /usr/lib /usr/local/lib 不知道某个函数在那个库可以nm -o /lib *.so | grep 函数名 man sin 会列出包含的头文件和链接的库名。 man 2 sin 2表示系统调用，3表示c库函数 一旦子进程被创建，父子进程一起从fork处被创建。 创建子进程为了争夺资源。 重定向用dup2函数 kill -l查看信号种类 pthread_mutex不跨进
在WWDC 2019上，苹果为Core Data带了一项重大的更新——引入了NSPersistentCloudKitContainer。这意味着无需编写大量代码，使用Core Data with CloudKit可以让用户在他所有的苹果设备上无缝访问应用程序中的数据。
Kettle可以与Hadoop协同工作。让我们从简单的开始，本文介绍如何配置Kettle访问Hadoop集群（HDFS、MapReduce、Zookeeper、Oozie等），以及Hive、Impala等数据库组件。所有操作都以操作系统的root用户执行。
Java ServletContext是Java Web应用程序中的一个关键组件，它提供了一种在不同Servlet之间共享数据的机制。这种共享通过域对象来实现，包括ServletContext域、Session域和Request域。在本篇博客中，我们将重点关注ServletContext域，详细介绍它的功能以及如何使用域对象在不同Servlet之间传递数据。
多租户（Multi Tenancy/Tenant）是一种软件架构，其定义是：在一台服务器上运行单个应用实例，它为多个租户提供服务。
RCU , 英文全称是 " Read-Copy-Update “ , 对应的中文名称是 ” 读取-拷贝-更新 “ , 这是 Linux 内核中的 ” 同步机制 " ;
不可重入函数： 在并发服务器中，经常会出现多个任务调用同一个函数的情况，比方说后端服务器使用多线程同时对数据库进行访问操作。如果有一个函数不幸被设计成为这样：那么不同任务调用这个函数时可能修改其他任务调用这个函数的数据，从而导致不可预料的后果。这样的函数是不安全的函数，也叫不可重入函数。 （其实也没什么不可预料的，就是服务器崩了呗，然后我就完了呗）
在工业自动化领域，我们经常使用第三方关系数据库作为历史数据存储的容器，以备后期数据维护，历史查询，历史趋势的获取，我们常用的第三方关系数据库有：ORCALE数据库，SQL Server数据库，MYSQL数据库。
平台对性能要求比较高的时候,所以采用微服务化将服务进行拆分，通过网络服务进 行通信，尽管网络通信的带宽己经很宽，但是还会有性能方面的损耗，在这种场景下，可 以让 不同的微服务共享一些资源，例如:缓存、数据库等，甚至可以将缓存和数据在物理拓扑上与 微服务部署在 一个物理机中，最大限度地减少网络通信带来的性能损耗，我们将这种 方法称为 “单元化架构”。
CAS 一般采用原子级的read-modify-write原语来实现Lock-Free算法，其中LL和SC是Lock-Free理论研究领域的理想原语，但实现这些原语需要CPU指令的支持，非常遗憾的是目前没有任何CPU直接实现了SC原语。根据此理论，业界在原子操作的基础上提出了著名的CAS（Compare-And-Swap）操作来实现Lock-Free算法，Intel实现了一条类似该操作的指令：cmpxchg8。 CAS原语负责将某处内存地址的值（1个字节）与一个期望值进行比较，如果相等，则将该内存地址处的值
在分解单体应用程序到微服务体系架构时，重点考虑独立数据库拆分是很重要的。您需要想出一个可靠的策略，将您的数据库分割为多个与应用程序对齐的小型数据库。简而言之，您需要将您的应用程序/服务从使用单一的共享数据库中拆分出来。
数据安全是今年的一大热点，稍微了解数据安全的人估计都知道，做数据安全要考虑数据全生命周期，包括数据采集/生成、传输、存储、处理、交换/共享、销毁等阶段的安全。而其中与业务关系最密切的是交换/共享环节，这个环节也是数据发挥价值的关键一环，很多企业由于业务需求，通常需要与一个或多个内部或外部的组织交换/共享数据，当数据从一个组织转移到另一个组织时，交换/共享的数据也需要相同或相似级别的安全保护，如何落实数据交换/共享环节的安全管理，NIST SP 800-47《信息交换安全管理》给出了系统性解决方案。
在上一篇博客 【Linux 内核 内存管理】RCU 机制 ① ( RCU 机制简介 | RCU 机制的优势与弊端 | RCU 机制的链表应用场景 ) 中 , 分析了 RCU 机制的优势与弊端 ;
1．背景 Google的论文Omega:flexible,scalable schedulers for large compute clusters中把调度分为3代：第一代是独立的集群；第二代是两层
数据是一切应用和服务的核心，特别是目睹了一次次“删库跑路”引发的惨剧之后，我们更能深入体会到数据存储与备份的重要性。Docker 也为我们提供了方便且强大的方式去处理容器的数据。在这一篇文章中，我们将带你通过理论和实战的方式掌握 Docker 的两种常用的数据管理方式：数据卷（Volume）和绑定挂载（Bind Mount），从而能够游刃有余地处理好数据，为你的应用提供强有力的支撑和保障。
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