在 分布式监控系统Zabbix3.2跳坑指南 和 分布式监控系统Zabbix3.2给异常添加邮件报警 已经介绍了如何安装以及报警。此篇通过介绍监控数据库的3306端口连接数来了解如何监控其它端口和配置自定义监控项的过程。 添加监控脚本 在要监控的客户端上新建脚本: /usr/local/zabbix/alertscripts/check_3306_port_num.sh 内容如下: #!/bin/bash ss -an|grep 3306|grep ESTAB|wc -l 这个脚本很简单,就是获取33
以下对 DBLE 3.21.10.0 版本的 Release Notes 进行详细解读。
题记 工作也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践,相对比较零碎,随时补充(附带架构装逼词汇)。 俗话说的好,冰冻三尺非一日之寒,滴水穿石非一日之功,罗马也不是一天就建成的,当然对于我们开发人员来说,一个好的架构也不是一蹴而就的。 初始搭建 开始的开始,就是各种框架一搭,然后扔到Tomcat容器中跑就是了,这时候我们的文件,数据库,应用都在一个服务器上。 📷 服务分离 随着系统的的上线
工作也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践,相对比较零碎,随时补充(附带架构装逼词汇)。
有很多学生及一线的开发人员经常会问我到底是什么技术架构,是不是就是目前在学校的SSH、SSM技术,为了让更多的同行对架构这个词汇有更深刻的理解,我分享一下自己的个人见解。从编程开发到IT教学也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,杨老师并没有接触太多高大上的分布式架构实践,比如淘宝的HSF架构,我个人掌握相对比较零碎,随时补充(附带一些经常会听到的架构高逼格词汇)。
分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
1、垂直切分的优点,业务系统层面的耦合、分级管理、维护、监控和扩展、O、数据库连接数和单机硬件资源得到提升。
背景 数据库作为一个非常基础的系统,任何一家互联网公司都会使用,数据库产品也很多,有Oracle、SQL Server 、MySQL、PostgeSQL、MariaDB等,像SQLServer/Oracle 这类数据库在初期可以帮业务搞定很多棘手的事情,我们可以花更多的精力在业务本身的发展上,但众所周知也得交不少钱。 涉及到钱的事情在公司发展壮大以后总是会回来重新审视这个事情的,在京东早期发展的过程中确实有一些业务的数据就是直接存在oracle或者sqlserver中。 后来随着业务的发展以及数据量访问量的
在前篇分布式监控系统Zabbix3.2监控数据库的连接数 中已经对数据库的端口3306进行了监控,可以看到数据库的连接数历史变化有高有低,那如果达到了数据库连接数的阀值是不是主动通知给运维人员去检
一、ZooKeeper简介 ZooKeeper作为分布式系统中重要的组件,目前在业界使用越来越广泛,ZooKeeper的使用场景非常多,以下是几种典型的应用场景: l 数据发布与订阅(配置中心) l 负载均衡 l 命名服务(Naming Service) l 分布式通知/协调 l 集群管理与Master选举 l 分布式锁 zk环境搭建 这里不详细说明,提供详细blog说明。 Zookeeper集群搭建:https://cloud.tencent.com/developer/article/1021111 Z
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
一位朋友找我做模拟面试,我看他简历上写了,有着实际项目的性能调优经验。这个不错,可以算是他的简历亮点之一。
在现代应用程序开发中,性能优化是一个永恒的话题。而在企业级Java应用开发中,Spring和MyBatis是两种非常流行的框架,它们的连接池和缓存机制对应用程序的性能有着至关重要的影响。本文将深入探讨Spring和MyBatis中的连接池和缓存机制,从基本概念到高级应用,全面覆盖这两个框架中的性能优化技术。
随着并发量的不断增加,单机的服务迟早要向多节点或者微服务进化,这时候原来单机模式下使用的synchronized或者ReentrantLock将不再适用,我们迫切地需要一种分布式环境下保证线程安全的解决方案,今天我们一起来学习一下mysql分布式锁如何实现分布式线程安全。
在大环境下的数据库主要有两种情况会出现负重过载: 1. 海量数据的实时统计,比如报表统计 2. 数据库连接数不够用,网站瞬时访问数过大 在这次分享会上有人提出了mysql集群的概念,其实mysql集群用的并不多,因为mysql用来做集群维护成本实在太高了,而且据我了解没有几个大项目才用了mysql集群,正式投入生产环境的几乎没有。我们一般用主从复制来做就行了。 考虑到实时统计,如果1亿条数据,数据库要做统计并且计算的话,那么效率是很低下的,更别说多表关联了,如果有多个客户端来查看报表的话,那么基本整个数据库
鱼皮最新原创项目教程,欢迎学习 大家好,我是鱼皮。 今天给大家分享一道场景设计题目:如何设计一个高并发系统。并给大家整理了高并发系统设计的 15 个锦囊,相信大家看完会有帮助的。 如何理解高并发系统 所谓设计高并发系统,就是设计一个系统,保证它整体可用的同时,能够处理很高的并发用户请求,能够承受很大的流量冲击。 我们要设计高并发的系统,那就需要处理好一些常见的系统瓶颈问题,如内存不足、磁盘空间不足,连接数不够,网络宽带不够等等,以应对突发的流量洪峰。 1. 分而治之,横向扩展 如果你只部署一个应用,只
本文介绍了云数据库在云原生应用中的重要性,并探讨了Aurora在云数据库中的特殊地位。作者通过回顾Aurora的设计、架构、性能和成本优势,以及它在云原生应用和微服务架构中的使用,展示了Aurora在云数据库领域中的领导地位。此外,文章还介绍了Aurora在Google Cloud Platform和Amazon Web Services中的使用情况,以及Aurora未来的发展方向。
二面是真的难 都不问你基础知识 大三暑期实习 中午11点视频面试 没让写代码(30min) 下面的回答是当时的回答,不是准确答案哈~
记得很久之前,去面试过字节跳动。被三面的面试官问了一道场景设计题目:如何设计一个高并发系统。当时我回答得比较粗糙,最近回想起来,所以整理了设计高并发系统的15个锦囊,相信大家看完会有帮助的。
Redis是一种快速、高效的NoSQL数据库,广泛用于缓存、会话管理、消息队列等领域。为了更方便地管理Redis实例、监控Redis性能、执行Redis命令、查看Redis数据,许多开发者使用可视化管理工具。
受飞凡电商技术负责人刘兵先生的独家授权,在csdn博客我原创发表《NRedis-Proxy 高性能Redis 中间件服务》的架构原理,以及项目开源介绍。 一、 NRedis-Proxy 介绍
数据库中间件承担应用与数据库之间的粘合与润滑,数据库中间件设计的合理应用跑起来就丝滑,否则会拉胯。本文就常见数据库组件相关的功能设计点做个归纳整理:
像我这样的菜鸟,总会有各种疑问,刚开始是对 JDK API 的疑问,对 NIO 的疑问,对 JVM 的疑问,当工作几年后,对服务的可用性,可扩展性也有了新的疑问,什么疑问呢?其实是老生常谈的话题:服务的扩容问题。
from https://yq.aliyun.com/articles/596026
注明:此项目为本人学习尚硅谷老师的教学视频然后整理核心的配置文件,所有的项目均在以下地址下载。 https://github.com/xwbGithub/microservicecloud下载
image.png Amoeba是一个开源项目,致力于MySQL的分布式数据库前端代理层,它主要在应用层访问MySQL的时候充当SQL路由器功能,具有负载均衡、高可用性、SQL过滤、读写分离等功能,通
上面两个维度结合起来看,限流就是在某个时间窗口对资源访问做限制,比如设定每秒最多100个访问请求。但在真正的场景里,我们不止设置一种限流规则,而是会设置多个限流规则共同作用,主要的几种限流规则如下:
每个创业公司基本都是从类似 SSM 和 SSH 这种架构起来的,没什么好讲的,基本每个程序员都经历过。
YugabyteDB 2.0版本的核心功能之一是与PostgreSQL兼容的YugabyteDB SQL(YSQL)API。在这篇文章中,我们将从性能和可扩展性两个方面,比较YSQL与其他两个兼容PostgreSQL的分布式SQL数据库——Amazon Aurora PostgreSQL和CockroachDB。 SQL基准测试表明,YSQL的可扩展性是Amazon Aurora能达到的最大吞吐量的10倍。此外,对于类似的硬件配置,YSQL和Amazon Aurora相比,吞吐量提高了近2倍,延迟却只有
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1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上,以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来,随着数据量的增长,分布式数据库技术也得到了快速的发展,传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储,从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份,并且通过就近访问原则,用户可以就近访问数据库节点,这样就实现
我们以javaweb为例,来搭建一个简单的电商系统,看看这个系统可以如何一步步演变。
Tech 导读 本文以降低sharding-jdbc数据库连接数实践为主线,探究了sharding-jdbc的路由规则,对比分析了四种改造方案,给出了一种自定义分表算法的优化方案。
在做数据导出之前,我们看一下已经完成的操作:数据分析阶段将指标统计完成,也将统计完成的指标放到Hive数据表中,并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
随着近些年信息化大跃进,各行各业无纸化办公产生了大量的数据,而越来越多的数据存入了数据库中。当使用MySQL数据库的时候,单表超出了2000万数据量就会出现性能上的分水岭。并且物理服务器的CPU、内存、存储、连接数等资源有限,某个时段大量连接同时执行操作,会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈。为了解决这个问题,行业先驱门充分发扬了分而治之的思想,对大表进行分割,然后实施更好的控制和管理,同时使用多台机器的CPU、内存、存储,提供更好的性能。而分而治之则有两种方式:垂直拆分和水平拆分。
在现代应用中,数据库扮演着至关重要的角色,而MySQL作为一款广泛使用的关系型数据库管理系统,面对大量并发查询时的性能问题成为了一个挑战。除了使用临时表外,还有许多其他方法可以处理大量并发查询并提升性能。
Seata是一款开源的分布式事务解决方案,可以为分布式应用程序提供事务管理和协调功能。为了实现Seata与应用程序的集成,需要进行如下几个步骤:
看到有很多,的总结一下,比较适合有一定经验的PHPer 平时喜欢哪些php书籍及博客?CSDN、虎嗅、猎云 js闭包是什么,原型链了不了解? for与foreach哪个更快? php鸟哥是谁?能不能讲
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
分片策略(如果要看各个策略的实际操作,看ShardingSphere专题视频即可)
当一张表的数据达到几千万时,查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
天天说分布式分布式,那么我们是否知道什么是分布式,分布式会遇到什么问题,有哪些理论支撑,有哪些经典的应对方案,业界是如何设计并保证分布式系统的高可用呢?
luban-mall 项目脱胎于开源电商项目mall,并在这一开源项目的基础上由鲁班学院以伯乐老师为代表的几位讲师等进行了项目增强和完善。它是基于SpringBoot+MyBatis的电商系统,包括前台商城系统及后台管理系统
背景 2016年Q3季度初,在美团外卖上单2.0项目上线后,商家和商品数量急速增长,预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB(数据库,以下统一称DB)主从延迟、表变更困难等一系列问题。 要解决上面所说的问题,通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分,可以缓解目前写峰值QPS过大、DB主从延迟的问题。第二种方案是对现有的商品库大表进行分库分表,从根本上解决现有问题。方案一实施起来周期较短,但只能解决一时之痛,由此可见,分库分表是必然的。 在确
----恰好前些日子和一客户讨论 MySQL 连接数满的问题:ERROR 1040 (HY000): Too many connections
性能调优整体思路 空间换时间 对热点数据缓存,减少数据查询时间。 分而治之 将大任务切片,分开执行。HDFS、MapReduce就是这个原理。 异步处理 若业务链中有某一环节耗时严重,则该环节将拉长业务链的整体耗时。可以将耗时业务采用消息队列异步化,从而缩短业务链耗时。 并行处理 采用多进程、多线程同时处理,提升处理速度。 离用户更近一点 如CDN技术,将静态资源放到离用户更近的地方,从而缩短请求静态资源的时间。 提升可扩展性 采用业务模块化、服务化的手段,提升系统的可扩展性,从而
亚信科技也做数据库?实际上亚信科技AntDB是我国最早的国产数据库产品之一,是在21世纪初国外品牌数据库无法满足我国暴涨的通信需求的情况下,为了帮助通信运用商更好地应对超高频度和超高密度的交易量,在其生产环境自研而来的数据库产品。AntDB数据库从2008年至今已在通信运营商核心业务系统运行15年,并形成了“多、久、快、稳”四大特点:
关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限,数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下,聪明的技术人员提出了分库分表技术(有些地方也称为Sharding、分片)。同时,流行的分布式系统中间件(例如MongoDB、ElasticSearch等)均自身友好支持Sharding,其原理和思想都是大同小异的。
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