数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
EasyNVR是基于RTSP/Onvif协议接入的安防视频云服务平台，它可以将前端设备进行快速便捷地接入、采集、视频转码、处理及分发，分发的视频流包括：RTSP、RTMP、HTTP-FLV、WS-FLV、HLS、WebRTC等。
在 上篇关于 TiFlash 的文章 发布后，我们收到了很多伙伴们的反馈，大家有各种各样的疑问，包括 TiFlash 是不是 T + 1 列存数据库？为啥实时写入也很快？读压力大怎么办？节点挂了怎么办？业务怎么接入？……今天我们就来详细回复一下大家的问题，希望能对大家理解和实践 TiFlash 有所帮助。
如果主从复制之间出现延时，就会影响主从数据的一致性。 此时发生容灾切换，且在新的主库写入了数据，那么从业务角度上，会产生意想不到的严重后果。 复制延时问题，在只读从库的场景下，若从库产生复制延时，也可能会对业务造成一定影响，比如在业务上表现为读写不一致——新增/修改数据查不到等现象。 由此可见，主从复制的延时问题在数据库运营中需要特别关注。一般来说，DBA在库上执行SHOW SLAVE STATUS，并且观察 Seconds_Behind_Master的值，就能够了解当前某个数据库和它的主库之间的数据复制延时。
当前形势不佳，在这种情况下。小猫更是雪上加霜，他被裁了。投了个把月简历，终于约到一个面试。
作者简介：曾任职于阿里巴巴，每日优鲜等互联网公司，任技术总监，15年电商互联网经历。
某共享汽车出行平台从随着业务的发展，可能大家听到出行以为是滴滴，然而不是，不过今年美团等巨头也入场共享汽车行业，表明公司业务至少是不错的，城市也在不断扩张。
对于web来说，是用户量和访问量支持项目技术的更迭和前进。随着服务用户提升。可能会出现一下的一些状况：
在系统初期，整体的并发了相对较小，因此一般都是将所有的数据信息存储在单库中进行读/写操作。但是随着用户规模不断提升，单库逐渐力不从心，TPS/QPS越来越低。因此到了这个时候，dba会将数据库设置为读写分离状态（生产环境一般会采用一主一从或者一主多从），Master负责写操作，Slave作为备库，不开放写操作，但是允许读操作，主从之间保持数据同步即可。 读写分离之后，可以大大提升单库无法支撑的负载压力 需要注意的是：如果Master存在TPS存在较高的情况，Master之前最好将同一份数据落到缓存中，以避免高并发情况下，从Slave中获取不到指定数据的情况发生 [MySQL 主从同步延迟的原因及解决办法(https://blog.csdn.net/soar_away/article/details/72615012)
搭建好的一套从库，发现延迟很高，一直追不上，从库的bin_log没开，flush_log_at_trx_commit设置为0，简化的状态如下：
本文描述问题及解决方法适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
对于Web来说，并发量和访问量增加一定程度上推动项目技术和架构的更迭和进步。可能会有以下的一些状况：
由Master负责写操作，而Slave作为备库，不开放写权限，但允许读权限，主从之前保持数据同步。
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.
随着业务的快速发展，做到未雨绸缪很重要，在提升关系型数据库的扩展性和高可用性方面需要提前布局，MySQL方案虽然不是万金油，却是架构演进中的一种典型方案，也是建设MySQL分布式存储平台一个很好的切入点。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
在0和1的计算机世界里，开发者和程序员们为了提升系统运行速度、最大化释放服务器性能，也要面对各种各样的挑战，不断提出方案，展开实践，以突破瓶颈、解决难题。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈，提高MySQL数据库的整体性能，而另一方面需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户的相应速度，同时还要尽可能的节约系统资源，以便让系统提供更大的负荷。
服务器性能优化是一项非常艰巨的任务，当然也是很难处理的问题，在写这篇文章的时候，特意请教下运维大佬，硬件工程师，数据库管理，单从自己的实际开发经验来看，看待这个问题的角度起码是不全面的。
目前对消息队列并不了解其原理，本篇文章主要是通过慕课网学习归纳的一些笔记，为后续学习打下基础。 众所周知在对网站设计的时候，会遇到给用户“群发短信”，“订单系统有大量的日志”，“秒杀设计”等，服务器没法处理这种瞬间迸发的压力，这种情况要保证系统正常有效的使用，就需要“消息队列”的帮助。本篇主要通过消息队列的思路进行学习。 主要了解如下知识： 1、队列是个什么东西，他能干什么？ 2、对列的应用场景有哪些？ 3、如何使用队列对业务进行解偶？ 4、如何使用Redis队列来消除高压力？ 5、专业的对列系统RabbitMQ如何使用？ 归纳如下主要内容 @消息队列的概念，原理和场景 @解耦案例：队列处理订单系统和配送系统 @流量削峰案例：Redis的List类型实现秒杀 @RabbitMQ：更专业的消息系统实现方案
我们在 Mysql 存储集群架构中, 经常采用一主多从模式部署。主节点提供写的能力, 从节点提供读的能力, 有效分担了主单点的压力.
我们通常将 Redis 作为缓存使用，提高读取响应性能，一旦 Redis 宕机，内存中的数据全部丢失，假如现在直接访问数据库大量流量打到 MySQL 可能会带来更加严重的问题。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析和性能优化，文章相关技术问题，欢迎大家一起讨论。
一、简介 在实际生产中，数据的重要性不言而喻，因此考虑到数据的重要性比如单点故障导致后端数据库奔溃，或者后端数据库访问压力过大等，mysql数据库做主从非常有必要，减轻后端数据库压力，主服务器负责读写
笔者将优化分为了两大类：软优化和硬优化。软优化一般是操作数据库即可；而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置。
几年前我曾经服务过的一家电商公司，随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单，订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控，我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔（不包括秒杀，秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案，详见《秒杀系统设计～亿级用户》）。不过，直到此时，订单系统还是单库单表，幸好当时数据库服务器配置不错，我们的系统才能撑住这么大的压力。
我们知道，mysql数据库，为了得到更高性能，一般会读写分离，主库用于写操作，比如用于执行insert，update操作，从库用于读，也就是最常见的select操作。像下面这个图这样。
本文节选自《基础软件之路 - 企业级实践及开源之路》一书，该书集结了中国几乎所有主流基础软件企业的实践案例，由 28 位知名专家共同编写，系统剖析了基础软件发展趋势、四大基础软件（数据库、操作系统、编程语言与中间件）的领域难题与行业实践以及开源战略、生态建设与人才培养。
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，即缓存和数据库中都没有的数据。由于缓存不命中，并且出于容错考虑，如果从数据库查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，失去了缓存的意义。
最近在部门内部分享了原来在电商业务做秒杀活动的整体思路，大家对这次分享反馈还不错，所以我就简单整理了一下，分享给大家参考参考
随着项目用户量的快速增长，前期可能由于应用程序设计、数据库设计及架构不当，大多项目会在用户量百万、日志/流水等表过千万、乃至过亿时，出现写入卡顿、查询缓慢、各种业务瘫痪的场景。
之前在做业务应用系统压力测试项目的时候，发现大部分性能不达标的应用，问题都出在数据库上。数据库压力过大是每个业务经理都多多少少面临过的问题，那么解决的办法除了纵向提高数据库配置之外，是否还有其他更高效的途径呢？
昨天聊了一篇关于高可用方案中Oracle的RAC和MySQL的MHA的对比。 今天来说下Oracle的DG和MySQL的方案对比，相比来说，可能这方面MySQL会单薄一些，所以文末会说下InnoDB Cluster。 在灾备的概念中，Oracle DBA喜欢叫做主备，即为Primary,Standby,而MySQL喜欢叫做主从，即为Master,Slave 首先在Oracle中，数据是基于物理复制（此处说的都是physical standby），所以对于数据库的状态和角色就很好定位，从库正常状况下是
【导语】 微博拥有超过3.76亿月活用户，是当前社会热点事件传播的主要平台。而热点事件往往具有不可预测性和突发性，较短时间内可能带来流量的翻倍增长，甚至更大。如何快速应对突发流量的冲击，确保线上服务的稳定性，对于提供全微博数据托管的服务部门数据库团队来说既是机遇又是挑战。本文尝试从一线DBA的视角管窥微博热点事件背后的数据库运维应对之道。 背景&挑战 背景 正是图1这条微博动态，让一个平常的国庆假期变得不同寻常，微博刚一发出就引爆网络，它将明星CP动态推向了舆论的高潮，并霸占微博热搜榜好几天，也正是因为这
目前网站架构一般分成网页缓存层、负载均衡层、 WEB 层和数据库层，我其实一般还会多加一层，即文件服务器层，这样我们在后面的讨论过程中，我们可以依次用这五层对网站架构来进行讨论；这里为了更具有说服力，我将用三个并发较大的生产环境来说明下，一个是我现在维护的电子商务网站（并发最大峰值 2900，日 PV500 万左右）、我目前维护的电子广告网站（并发最大峰值 1500，日 PV150 万左右）、以前维护的大型 CDN 门户广告网站（并发最大峰值 5000，日 PV5000 万左右）。 网页缓存层 首先
首先必须明确，Redis单线程指的是网络请求模块使用了一个线程，其他模块仍用了多个线程，并不是一个线程完成了所有功能。 原理上，其采用了利用epoll的多路复用特性，因此可以采用单线程处理其网络请求。
腾讯云TDSQL-C产品测评活动”是由腾讯云联合CSDN 推出的针对数据库产品测评及产品体验活动，本次活动主要面向 TDSQL-C Serverless 版;活动整体包括了技术分享直播及线上答疑、连续三个月做三季的产品体验、产品测评、优质征文活动以及最后的优秀用户线上圆桌对话直播环节:本次参与活动涵盖不同技术层面的用户，初步的产品体验或针对TDSQL-C产品的自动弹性能力、自动启停能力、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面的产品测评，并通过征文的方式输出，参与活动的同时既可以收获相关技术领域的实战经验同时也可获得丰厚的活动激
上图展示的是 MySQL 的主从切换流程。在 State-1 中，客户端的读写都直接访问节点 A，而节点 B 是 A 的备库，只是将 A 的更新都同步过来，到本地执行。这样可以保持节点 B 和 A 的数据是相同的。当需要切换的时候，就切成状态 2。这时候客户端读写访问的都是节点 B，而节点 A 是 B 的从库。
在网络层的背后，每一个业务都需要数据的支撑，数据库的优化在整个系统中就显得至关重要了。 虽然 NoSQL 在并发性能上要优于传统的 DBA，但由于 MySQL 在扩展性等方面的优势，MySQL 依然作为企业级数据存储的首选。
在实际的开发环境中，数据的重要性不言而喻，每一个数据都是有其价值的，提供安全可靠的数据保障是技术与运维部门的职责所在；为了保障数据的安全性，大多数的开发都采用了数据库的主从复制，其中MySQL集群主从复制也是保障MySQL数据库数据安全的一道坚不可摧的防线。
最近在部门内部分享了原来在电商业务做秒杀活动的整体思路，大家对这次分享反馈还不错，所以我就简单整理了一下，分享给大家参考参考。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
