本文会分享陆金所在线换库的全过程,详细剖析陆金所设计的在线换数据库方案,整套方案又是如何在一个复杂庞大的金融系统里,通过多团队紧密配合稳妥落地。希望阅读本文之后,能够让大家深入了解金融核心系统去 Oracle 的难点和风险,并给想去 Oracle 但是不敢落地实施的同学提供真正的实战案例解决思路。
我们的项目采用了读写分离的方案:查询和更新的业务走主库,统计相关的功能走从库,从而减少主库的压力。原理如下图所示:
大家好,我是陆金所数据库团队的负责人王英杰。这次的分享主要集中在陆金所去O在线换库的技术特点上,之后详细给大家剖析陆金所设计的在线换库方案以及方案如何在一个庞大的金融系统里通过多个团队的紧密配合稳妥落地。
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MySQL Router是InnoDB Cluster / ReplicaSet的核心组件,可将客户端流量自动路由到数据库组中的正确实例。MySQL Router可以自动适应拓扑更改,但在某些情况下,我们可以使用特定属性标记一个实例,这个属性将更改路由器的默认行为。
传统的web站点,经常使用Nginx做反向代理。反向代理作为整个网站的入口,通常会承担流量转发、安全防护等工作,保证其高可用至关重要。为了保证反向代理的高可用,Nginx+Keepalived是一种常用的解决方案。
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Linux中查看网卡流量工具有iptraf、iftop以及nethogs等,iftop可以用来监控网卡的实时流量(可以指定网段)、反向解析IP、显示端口信息等。
转转二手交易网 —— 把家里不用的东西卖了变成钱,一个帮你赚钱的网站。由腾讯与 58 集团共同投资。为海量用户提供一个有担保、便捷的二手交易平台。转转是 2015 年 11 月 12 日正式推出的 APP,遵循“用户第一”的核心价值观,以“让资源重新配置,让人与人更信任”为企业愿景,提倡真实个人交易。
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。
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CDB现在支持类型复制类型比较多,我这里选择以下几种复制类型压测对比: MySQL 5.6[异步|半同步|增强半同步]复制,5.7异步复制(当时5.7只支持异步复制).
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
最近 有需要查看mysql流量的需求, 就又要抓包了, 但老使用第三方软件, 总感觉差了点啥, 都是python代码写的. 那就自己实现吧.
在平常的工作中,更新数据是再正常不过的一个需求了,我们只需要执行一个update语句即可,如果有必要我们还可以加上事务来保证数据的可靠性。
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会员系统是一种基础系统,跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障,会导致用户无法下单,影响范围是全公司所有业务线。所以,会员系统必须保证高性能、高可用,提供稳定、高效的基础服务。
在 FreeWheel 的核心业务系统中,我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加,原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研,我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
系列文章: 1.MySQL主从复制 2.OneProxy实现MySQL读写分离
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
互联网公司发展到一定的规模,系统的高可用就变得极其重要。为了应对那些随时可能发生的意外,“多活”在如今互联网公司好像变得是必备的手段了。甚至一些公司发生一些 P0 事故之后,多活也会出现在 case study 的列表之内。
如果没有一定的攻击基础,以及扎实的开发功底,想要做好防御是不可能的,因此想要在AD类竞赛中做好防御,首先是有足够的基础,这里面的基础有很多,大概包括以下几个方面:
GitHub分享了他们将自己1200+节点、300+TB数据存储的MySQL集群从5.7升级至8.0的故事
郑赫扬(艺名:潜龙),理想汽车 DBA。负责公司分布式数据库的技术探索和业务场景落地,热爱开源。就职于金融、互联网教育、电商、新能源汽车等领域。
早上8:40左右,地铁上,在跟小伙伴聊天,接到电话“是不是服务出问题了?” 第一个反应,不可能吧。昨天又没有上线,前天刚优化过,并且又没有收到告警。
流量调度:不要将流量调度和服务治理混为一谈 (服务治理是流量调度的前提);主要功能;关键技术。
出现性能问题的一个常见的迹象是用户的应用程序出错,此时,用户需要跟踪从应用程序到数据库的组件,确定问题出在哪里?此外,问题也可能由应用程序和数据库之外的因素引起,例如,大量的通信导致路由或者交换机崩溃或超载,应用程序与数据库的连接发生中断。大量的磁盘操作引起的I/O中断。
在我们深入了解如何进行升级之前,让我们先从 10,000 英尺的高度看一下我们的 MySQL 基础设施:
画架构图是为了知道请求是从哪里到哪里,做性能分析一定先画个图,脑子里就会有路径的概念了。
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库,随着业务规模的不断增加,MySQL已无法满足海量数据存储需求,业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
抽奖、抢红包、秒杀,这类系统其实都有一些共同的特点,那就是在某个时间点会瞬间涌入大量的人来点击系统,给系统造成瞬间高于平时百倍、千倍甚至几十万倍的流量压力。
MySQL Router 8.2.0于2023年10月25日正式发行。该版本带来了大家期待已久的读写分离功能。
站点访问速度及安全一直以来都是站长们建站所关注的重要内容。为了满足站点能够被全球用户的访问需求,通常我们会采用云服务商提供的 CDN 来加速访问速度。比如国外比较知名的 AWS 提供的 Cloudfront、GCP 提供的 Cloud CDN 以及 Cloudflare 公司提供的 Cloudflare 等,国内比较知名的腾讯云提供的 CDN、阿里云提供的 CDN、又拍云提供的 CDN 以及七牛云提供的 CDN 等。(PS:其实国内的其他云服务商比如华为云、百度云、滴滴云、京东云等等都提供了 CDN 解决方案。)
曾几何时,“并发高就分库,数据大就分表”已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经。
在公司搭建系统级别的监控,由于ELK对流量监控存在局限——现有的工具只记录了累计的流量,而无法计算每时每刻的流量。所以决定最后用zabbix来对网络做监控和报警,下面会从零开始记录zabbix搭建过程中的所有步骤,希望可以给你带来帮助。
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Apache并发连接数详细统计,包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
Apache性能监控支持以下指标: Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计,包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标: Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计,包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标: Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计,包括读取请
本文介绍了如何提升云可扩展性的三种方法。首先,使用自动缩放(Auto-scaling)可以自动根据负载调整实例数量。其次,水平扩展数据库层(Horizontally scaling the database tier)可以通过增加只读实例来提高数据库性能。最后,使用分区的EBS卷可以进一步提高性能。
之前做过一个项目,数据库存储采用的是mysql。当时面临着业务指数级的增长,存储容量不足。当时采用的措施是
tcpcopy实现新加的从库数据预热,这个功能还是比较实用的(booking的2018年DTCC大会上的分享中也提过他们做了这个功能)。尤其是高负载的从库,如果直接加入一台冷的从节点到集群,可能造成大量慢查询出现。
这件血案啊!还要从高可用说起。对于一套高可用系统来说,通常情况下应用层是无状态的,并且它的结点众多,所以就算有几台机器死机对它的影响也不大。
蜜罐是对攻击者的欺骗技术用以监视、检测、分析和溯源攻击行为其没有业务上的用途所有流入/流出蜜罐的流量都预示着扫描或者攻击行为;因此可以比较好的聚焦于攻击流量。
除非你有AWS的背景或者正在申请AWS的相关职位,否则在AWS上的实现细节不需要了解。然而大部分在这里讨论的原理可以应用到除了AWS以外更通用的地方
如上图,两地三中心的架构,是为了提高系统的容错、容灾的能力。当一个数据中心不可用时,能够将关键业务的流量切换到其他数据中心,可以抵御城市级的自然灾害。
作者简介 Roy,携程软件技术专家,负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进,对分布式系统高可用设计、分布式存储,数据一致性领域感兴趣。 一、前言 在携程国际化战略背景下,海外业务将成为新的发力点,为了保证用户高品质的服务体验,底层数据势必需要就近服务业务应用。一套标准且普适的数据复制解决方案能够提升业务决策效率,助力业务更快地触达目标用户。 DRC (Data Replicate Center) 作为携程内部数据库上云标准解决方案,支撑了包括但不限于即时通讯、用户账号、IBU在内的
其中,spark-sql_2.12是Spark SQL的核心依赖,spark-core_2.12是Spark的核心依赖。注意,版本号可以根据实际情况进行调整。
ShardingSphere GitHub地址:https://github.com/apache/shardingsphere ShardingSphere 官网:https://shardingsphere.apache.org/index_zh.html
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