至此可以确认消费能力不足导致，那就使用增加资源大法，调大任务并行度，看似一起都非常完美，
你们有没有做 MySQL 读写分离？如何实现 MySQL 的读写分离？MySQL 主从复制原理的是啥？如何解决 MySQL 主从同步的延时问题？
Mysql为了解决这个风险并提高复制的性能，将Slave端的复制改为两个进程来完成。提出这个改进方案的人是Yahoo!的一位工程师“Jeremy Zawodny”。这样既解决了性能问题，又缩短了异步的延时时间，同时也减少了可能存在的数据丢失量。当然，即使是换成了现在这样两个线程处理以后，同样也还是存在slave数据延时以及数据丢失的可能性的，毕竟这个复制是异步的。只要数据的更改不是在一个事物中，这些问题都是会存在的。如果要完全避免这些问题，就只能用mysql的cluster来解决了。不过mysql的cluster是内存数据库的解决方案，需要将所有数据都load到内存中，这样就对内存的要求就非常大了，对于一般的应用来说可实施性不是太大。
其实很简单，就是基于主从复制架构，简单来说，就搞一个主库，挂多个从库，然后我们就单单只是写主库，然后主库会自动把数据给同步到从库上去。
针对现状,写一个主库,挂着多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗？
双写一致性：只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。
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。
dump log的操作是并发的多线程操作,但是从库的I/O和SQL线程是单线程的操作,(5.6.x后I/O可以多线程操作),但是SQL线程的执行一定是串行的执行,这也就导致了主从复制的延时问题的原因.
容器技术改变了应用交付、运行的方式，几乎各种Linux环境下的应用程序都可以使用容器来运行。但是否能在容器环境里运行数据库应用，以及数据库应用是否适合在容器里运行，一直都是大家很关注的问题，今天我们就来深入分析一下容器环境运行MySQL数据库的事。
DDL 一向是业务的痛点，尤其是对大型表的 DDL 操作，具有操作时间久，对性能影响大，可能影响业务正常使用等问题。
从事DBA的行业也有两年多了，在数据备份上无论是理论和实践上，都积累了一些经验，恰逢这两天又出现一些数据备份方面的问题，这里，我将之前遇到过的数据备份方法简单做个整理。
随着马蜂窝的逐渐发展，我们的业务数据越来越多，单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求，例如对于商品、订单等数据的多维度检索。
在日常的应用开发中，我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。
基于主从复制，一个主库，挂多个从库，然后我们就单单只是写主库，然后主库会自动把数据给同步到从库上去，数据读取走从库。
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
点击上方蓝字每天学习数据库 首先来介绍一下今天的主角——Redis Pipelining。该功能是为了解决因为客户端和服务器的网络延迟造成的请求延迟。 Redis Pipelining在很早就出现了，如果你在用较早版本的Redis，那么也能使用这个功能。此功能可以将一系列请求连续发送到Server端，不必等待Server端的返回，而Server端会将请求放进一个有序的管道中，在执行完成后，会一次性将返回值再发送回来。 对于这么神奇的功能，我们怎么能不测一下pipeline对于性能的提升有多大呢？ 一、
一主多从指的是，当我们客户端发起读写请求的时候，我们会从mysql服务进行读写数据。假设我们目前有三台mysql服务，其中一台作为主master服务，另外两台作为从salve。master拥有读写的权限，主要承担了写的工作，salve只有读的权限，主要承担了读的操作。当客服端发起请求时，他会将请求分流，实现读写分离。
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库（MySQL）实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活，可以参考末尾的文章。
现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储，而当redis挂了的时候有可能数据丢失，这个时候系统可能不可用，而把流量路由到db肯定是不可行的，因为流量太大，这个时候恢复redis中的数据又比较耗时，而这个时候经常会出现使用多个reids集群，即有一个或者多个备份redis集群。这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢？
Redis 是一个很强大的内存数据库，而依据我学习 Redis 的经验，网上最缺的资料不是 Redis 的实现原理，Redis 的运维等等。而是对于 Redis 的应用场景，这方面的资料简直少到令人发指。依据我的记忆，一年前，我搜索Redis 的 sorted set 具体可以应用在哪些地方, 得出的结论要么是泛泛而谈，要么就开始讲解 sorted set 的一些命令的用法。而具体的应用场景很少有人提及。
一、双主保证高可用 MySQL数据库集群常使用一主多从，主从同步，读写分离的方式来扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。 在一个MySQL数据库集群中可以设置两个主库，并设置双向
用户在做技术选型的过程中，总是会对一些数据指标比较关心，特别是在和竞品相比较的时候，更加需要一些有说服力的数据。基于MySQL开发的项目在迁移到TiDB的时候，使用DM同步数据是必不可少的一个环节，我在最近的一次POC中就碰到了这样一个需求，需要评估一个具体的延时时间参考值，因为用户在迁移前期的过渡阶段是把TiDB作为MySQL的从库，有些场景对这个延时很敏感，如果延时太大会直接影响业务。
Zabbix监控Mysql | Mysql 5.7，8.0基准性能比较，Mysql8.0主主配置
Extractvalue：对xml文档进行查询 语法：extractvalue（文档类型，xpath路径）
在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
MySQL最常见的集群架构，是一主多从，主从同步，读写分离的架构。通过这种方式，能够扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。
在高并发的场景下，大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，MySQL和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
常见的MySQL主要有两种结构：Hash索引和B+ Tree索引，我们使用的是InnoDB引擎，默认的是B+树
在分布式系统中，我们知道CAP定理和BASE理论，数据的安全和性能是负相关的，数据的安全性提高了，那他的性能就会下降，相关，他的性能提高了，数据的安全性就会下降。我们从几个中间件来讨论这个问题。
复制是指将主库的ddl,dml等操作通过binlog日志,传输到复制服务器,副本进行回放这些日志,从而使得从库和主库数据保存同步的工作模式
—1— 前言 在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数
由于缓存的高并发和高性能已经在各种项目中被广泛使用，在读取缓存这方面基本都是一致的，大概都是按照下图的流程进行操作：
上篇文章介绍了RocketMQ整体架构和原理有兴趣的可以阅读一下，在这篇文章中的延时消息部分，我写道开源版的RocketMQ只提供了18个层级的消息队列延时，这个功能在开源版中显得特别鸡肋，但是在阿里云中的RocketMQ却提供了支持40天之内任意秒级延时队列，果然有些功能你只能充钱才能拥有。当然你或许想换一个开源的消息队列，在开源社区中消息队列延时消息很多都没有被支持比如：RabbitMQ,Kafka等，都只能通过一些特殊方法才能完成延时的功能。为什么这么多都没有实现这个功能呢？是因为技术难度比较复杂吗？接下来我们分析一下如何才能实现一个延时消息。
首先是运维成本，包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等；
在高并发的业务场景下（如秒杀或者双十一），数据库最容易挂掉环节。所以，就需要使用Redis做一个缓冲操作，让请求先访问到Redis，如果Redis命中就不在访问数据库，从而减轻数据库的压力。
对于读多写少的场景，我们通常使用内存型数据库作为缓存，关系型数据库作为主存储，从而形成两层相互依赖的存储体系。
我们做数据库选型的时候首先要问：需求是谁提出的，也就是说谁选型？是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发？
杨奇龙，网名“北在南方”，7年DBA老兵，目前任职于杭州有赞科技DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。
服务和数据的高可用性本质上是靠“复制”来解决的，比如服务通过集群部署多台机器来完成，数据通过冗余的多副本机制来完成。对于服务来说，只需要部署多个实例即可，特别是无状态服务，常见的微服务(dubbo/spring cloud)几乎都是通过集群部署对外提供服务能力，更进一步的还可使用k8s+docker技术自动管理服务的副本容量；对于数据来说，需要通过数据复制来保证数据节点的一致性，由于数据是有状态的，因此实现难度较服务复制成本要高。
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：
—1— 前言 延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。 延时消息适用的业务场景非常的广泛，在分布式系统环境下，延时消息的功能一般会在下沉到中间件层，通常是 MQ 中内置这个功能或者内聚成一个公共基础服务。 本文旨在探讨常见延时消息的实现方案以及方案设计的优缺点。 —2— 实现方案 1. 基于外部存储实现的方案 这里讨论的外部存储指的是在 MQ 本身自带的存储以外又引入的其他的存储系统。 基于外部存储的方案本质上都是
接下来详细说一下在这几个方面做的一些事情以及如何解决遇到的一些问题与将要做的事情。
零氪科技作为全球领先的人工智能与医疗大数据平台，拥有国内最大规模、体量的医疗大数据资源库和最具优势的技术支撑服务体系。多年来，零氪科技凭借在医疗大数据整合、处理和分析上的核心技术优势，依托先进的人工智能技术，致力于为社会及行业、政府部门、各级医疗机构、国内外医疗器械厂商、药企等提供高质量医疗大数据整体解决方案，以及人工智能辅助决策系统（辅助管理决策、助力临床科研、AI 智能诊疗）、患者全流程管理、医院舆情监控及品牌建设、药械研发、保险控费等一体化服务。
今天主要介绍一下MySQL 8.0.19 instant add column的新特性，基于亿级数据秒速增加字段，下面一起来看看吧~
上期文章我们聊到了Redis，这期我们来说说另一个网红NoSQL数据库——MongoDB。 PS：其他历史测评请直接翻到文末~ 有这么一个介绍MongoDB的说法是：MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的数据库，MongoDB却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等，新版本的MongDB甚至还支持事务。 MongoDB不仅功能丰富，而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面，今天我就代替大家来动手进行一下数据
一 序言 在运维线上M-M 架构的MySQL数据库时,接收的比较多关于主备延时的报警:
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