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关系型数据库的架构演变

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)

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数据持久化层场景实战:业务场景+数据库分区+冷热分离概述

◆  冷热分离 本文讲的第一个场景是冷热分离。简单来说,就是将常用的“热”数据和不常使用的“冷”数据分开存储。 本章要考虑的重点是锁的机制、批量处理以及失败重试的数据一致性问题。这部分内容在实际开发中的“陷阱”还是不少的。 首先介绍一下业务场景。 ◆  1.1 业务场景:几千万数据量的工单表如何快速优化 这次项目优化的是一个邮件客服系统。它是一个SaaS(通过网络提供软件服务)系统,但是大客户只有两三家,最主要的客户是一家大型媒体集团。 这个系统的主要功能是这样的:它会对接客户的邮件服务器,自动收取发到几个

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