1、我们一般把中间件跟MySQL高可用分开讨论,从您的分享话题来看,中间件指导高可用选型有什么特殊意义吗?
1 分库分表,我们使用业务逻辑 + 业务程序的方式来进行,并期根据实际的环境将系统中的一些表分割到不同的MYSQL 服务器上存储,达到以下两个关键问题的解决。
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
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。
最近一个群里面有人问问题,关于MYSQL中间件怎么选型的问题,以及怎么读写问题的问题。我当时嘴比较欠,就说了几句。后面想想当时说的有不少有漏洞,所以写一篇文章,为中间件,或者说数据库的中间件来 平反。
首先数据库技术发展的基础还是在业务推动的背景下,能够实现相关的技术保障。业务需求的提升必然会在数据量,访问量等方面有更高的要求,而映射到数据库层面就不是简单的扩容和添加资源了,我们有时候更需要弹性,需要快速实现,需要更高的性能。这些都是摆在我们面前的问题,而不仅仅是DBA团队。 所以早期的很多数据库,从一主一从,一主多从的架构,逐步演变到了读写分离,分库分表,然后就是分布式。而同时从很多层面来说,行业内的方案真是百花齐放,记得前几天还和同事聊,说如果对比一下Oracle和MySQL,
《MySQL冲冲冲》是由 IMG 社区和爱可生开源社区联合举办的一款专门针对 MySQL 技术话题的节目,以下是第五期的直播内容。
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
虽然近十年来各种存储技术飞速发展,但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询,目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统,很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
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。
如上图标号4、5处所示,下载器中间件用于处理scrapy的request和response的钩子框架,可以全局的修改一些参数,如代理ip,header等
Django 中的模板引擎在创建项目的时候可以选择,包含:Django Templats 和 Jinja2
昨天(06 月 06 日),3306π 社区原定重庆站的技术分享会,由于疫情关系,依然采用线上直播方式与大家见面。
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是在是抱歉,本来每周一都是 POSTGRESQL 的,但由于某些原因这周更换顺序,下周会恢复的。
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:)
卖羊肉串首先就得有羊肉,于是我就联系了很多养殖场,我又是一个比较负责任的人,为了保证羊肉的质量,我就去考察了一家又一家养殖场,同时我也是个“小气”的人,所以我考察过程中,和对方谈判、比价,最终选了一个养殖场作为我的羊肉供应商,为我提供羊肉。
这是学习笔记的第 2403篇文章 今天还在假期状态中,大概在10:30左右的时候,收到一条短信报警,提示一个数据库集群的中间件内存报警了,但是不到1分钟的时间,就提示报警恢复了,但是在11:00左右的时候,接到了研发同学的反馈,说这个数据库集群的只读服务貌似有些问题,想让我帮忙看一下到底有什么问题,整个集群的架构模式类似下面的形式,现在提示是黄色部分的只读数据库中间件有问题。 因为节前也做了巡检,而且这个只读服务已经运行了很长时间了,差不多有3年以上,所以我对于这个问题的初步印象是数据库中间件异
1.0版,普通企业应用基本都是单实例或单库的模式,采用单机实现数据库的访问。再向上,2.0版,随着业务的规模扩展,企业会采用双机数据库,如热备、读写分离的方式来提高性能或可靠性。最后,3.0版,单机实现所有数据的写会遇到最终的瓶颈,因此分库、分表是最终的数据库的高可用的解决方案。今天我们来讲讲用MyCat中间件实现MySql数据库的分库分表的实现。
在实际应用中,我们经常需要把 MySQL 的数据同步至其它数据源,也就是在对 MySQL 的数据进行了新增、修改、删除等操作后,把该数据相关的业务逻辑变更也应用到其它数据源,例如:
第一次知道数据库,是在大学时的数据库课程,那个时候的数据库特指关系型数据库。到后面工作后,才知道除了MySQL,Oralce这类关系数据库之外,还有NoSQL。 印象中,当时NoSQL由于优秀的性能和扩展性,发展迅速。但技术并非一成不变,二者可以相互借鉴。 待NoSQL潮水褪去,NewSQL出现,就像是是NoSQL和SQL在易用性和可扩展性上的平衡。
参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案,但我个人却认为,这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处,业界也几乎不会用这种方案来进行扩容(分库分表)。为了便于说明这一点,本文先简单回顾下该方案,然后分析该方案为什么没有用,最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
https://github.com/webVueBlog/express-node
koa本身不带路由,因此我们要引入第三方模块 cnpm i koa-router -D
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
作者简介 荣华,携程高级研发经理,专注于后端技术项目研发管理。 军威,携程软件技术专家,负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永,携程资深软件工程师,专注于实时计算,数据分析工程。 俊强,携程高级后端开发工程师,拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来,已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段,在见证了大量业务奇迹的同时,也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
前段时间做了一个 nodejs 应用,项目架构是 前端 vue 单页应用,后端 nodejs 其实有考虑 ssr,但是因开发时间比较紧张,就没能使用。 下面是开发过程中的一些经验以及遇到的一些问题。
前篇: 《数据库中间件cobar调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记,拿出来和大家分享,轻拍。 一,TDDL是什么 TDDL是Taobao Distribute Data Layer的简称 淘宝一个基于客户端的数据库中间件产品 基于JDBC规范,没有server,以client-jar的形式存在 画外音:数据库中间件有基于服务端的,也有基于客户端的,TDDL属于后者;而cobar是一个中间层服务,使用mysql协议,属于前者。 二,TDDL不支持什么SQL 不支持各类join 不支持多表查询
上一篇Django 2.1.7 MVT模型示例 - 查询数据,返回渲染模板数据讲述了如何使用sqlite3作为数据库,执行模型查询数据,并返回渲染页面。
凭借精巧的“洋葱模型”和对 Promise 以及 async/await 异步编程的完全支持,Koa 框架自从诞生以来就吸引了无数 Node 爱好者。然而 Koa 本身只是一个简单的中间件框架,要想实现一个足够复杂的 Web 应用还需要很多周边生态支持。这篇教程不仅会带你梳理 Koa 的基础知识,还会充分地运用和讲解构建 Web 应用必须的组件(路由、数据库、鉴权等),最终实现一个较为完善的用户系统。
MyCAT 是作为通用代理设计的,后端是以 Mysql协议 和 JDBC 的方式连接数据库,可以支持 Oracle、DB2、SQL Server 、 mongodb、mysql
最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于读写分离的教程,颇有收获,总结一下。
前几天码了一篇迁移到MySQL的架构演进的文章,迁移到MySQL的架构演进(一),收到的反馈还不少,看来大家碰到的都是共性的问题。
在写完上一篇《Pull or Push》之后,原本计划这一片写《存储层设计》,但是临时改变主意了,想先写一篇介绍一下消息中间件最最基础也是最核心的部分:write-ahead logging(WAL)。
最近研究数据库中间件的时候,发现项目中连接中间件的时候和配置数据库一样。说明中间件必然实现了mysql协议,于是我就想研究研究mysql实现,并最终实现使用php来通TCP直连mysql
前两天 GitHub 的博客上发布了一篇题为「Partitioning GitHub’s relational databases to handle scale」[1] 讲述他们如何拆分自己的数据库。相关内容在 Hacker News[2] 上也引起了大家的关注。
13年底负责数据库中间件设计时的设计文档,拿出来和大家分享: 可以了解下数据库中间件技术 可以了解下架构师系统设计的思路 一、总体目标 数据库中间层项目背景不再展开,根据前期的调研以及和公司同事的讨论,中间层的核心目标主要有两个: db虚拟化:让db对业务线透明(本文的db均指mysql),业务线不再需要知道db的真实ip,port,主从关系,读写关系,高可用等 分库的支持:让db的分库对业务线透明 二、实现的功能 上述目标相对比较宽泛,具体来说,数据库中间层需要实现以下功能。 (1)统一接入入口 如果统一
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,它常被用于存储和管理大量的结构化数据。在面对高并发、大规模数据和高可用性需求时,MySQL的单节点架构可能无法满足要求。为了实现高可用性和扩展性,可以采用MySQL的分布式架构。
这几天在做一个极限优化的问题,问题的瓶颈不是几分钟优化到几秒钟,而是需要从近2毫秒优化到1毫秒以内,至于这个指标1毫秒到底是怎么来的,这是一个业务层面可见的指标体系,即如果超过了一定的延迟范围,则整个数据通道都会产生阻塞,所以优化目标有些过于清晰,导致整个优化过程还是蛮有压力的。
关于读写分离的项目,我在前面的文章中已经给大家分享过。但是在那个项目中,存在很多可扩展性问题。比如,我以前业务量小,我分了两个表,我现在想分 3 个表,是不是就要改动代码了?再比如,分布式事务是否支持等问题都会随着业务的发展给暴露出来。所以,我们就需要重新迭代出符合业务高速发展的新的读写分离分布式架构。
背景 我们开发一般的企业级Web应用,其实从本质上来说,都是对数据的增删查改进行各个维度的包装。所以说,不管你的程序如何开发,基本上,都离不开数据本身。那么,在开发企业级应用的过程中,很多同学一定遇到过这样的困惑,当完成了应用程序的基本增删查改功能之后,用户会经常吐槽当下的查询功能并不能满足自己的查询需求。这是因为,通常情况下,我们基于传统的数据库进行开发,都是需要预先去进行各种方面的考虑,然后再开发相应的查询语句。与其说是查询语句,不如说是数据过滤语句。这种时候,一个全能的搜索引擎就非常有必要了,通常我们
在当今技术快速发展的背景下,高可用性(HA)系统已成为企业IT架构中不可或缺的一部分。作为一名软件开发人员,我们必须深入理解这些系统的工作原理,以确保业务的持续运行和数据的安全性。本文将重点介绍基于Keepalived的HA系统,特别是其在MySQL和RabbitMQ中间件中的应用。
如果平常只是更多的做一些业务代码的开发,那么接触的技术一般是在各类组件的 API 使用上,以及对不同接口的包装。而中间件开发会涉及到各类框架的源码和原理,以及相应的技术迁移和复用。那么在我们这次中间件的设计和实现中,会学到框架、数据、治理、分布式以及字节码的相关技术栈知识,整体包括如下:
在我们微服务日常开发中,无法避免的会使用到很多三方依赖Service,最典型的就是MySQL,除此,还有其他的 ZK,Redis,Mongo,MQ, Consul, ES 等等。 众多中间件的使用,对测试过程也带来一定的复杂度。假如我想让我的产品UT覆盖率达到要求 >90%, 那么依赖组件的UT是非常麻烦的一件事情。大多数情况下我们都会使用跳过的方式,把对中间件的依赖测试全量透出到集成测试环节,期望能通过对产品功能的测试覆盖到中间件使用的测试。当然在不要求UT覆盖的的情况下,面向依赖的UT也应该是有价值的,是研发流程不可或缺的部分,不针对于中间件测试也会给我们代码留下足够多隐患。
我们的分库分表中间件在线上运行了两年多,到目前为止还算稳定。在笔者将精力放在处理各种灾难性事件(例如中间件物理机宕机/数据库宕机/网络隔离等突发事件)时。竟然发现还有一些奇怪的corner case。现在就将排查思路写成文章分享出来。
互联网当下的数据库拆分过程基本遵循的顺序是:垂直拆分、读写分离、分库分表(水平拆分)。每个拆分过程都能解决业务上的一些问题,但同时也面临了一些挑战。
Mycat是一款基于阿里开源产品Cobar而研发的开源数据库分库分表中间件(基于Java语言开发)。官网所言:Mycat国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件!
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