昨天我们分享了怎么不停机进行分库分表数据迁移(数据库分库分表后,我们生产环境怎么实现不停机数据迁移)后来有好多朋友问我,说他们的系统虽然也到了差不多分表的地步了,但是,不知道具体拆分多少张表,分多了又怕浪费公司资源,分少了又怕后面怎么去扩容,还有另一些朋友说,所在的公司规模还不大,尚在发展中,公司压根就没这么资源给他们这么去拆分。
读写分离与分库分表,分布式事务 MySql存储引擎,建表规范,事务级别,sql优化,读写分离思想等。 了解过读写分离吗? 你说读的时候读从库,现在假设有一张表User做了读写分离,然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理,然后又做了读的处理,这时候数据还没同步到从库,怎么保证读的时候能读到最新的数据呢? 你如何保证系统的稳定性? 答:分布式的链路一般都很长,所以我们首先通过全链路压测,分析整个链路,到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈,那么可以考虑加缓存,读写分离等降低数据库压力,如
当数据量持续新增,面临着这样一些需求,两台数据库无法容纳,需要数据库扩容,这里选择2台—扩容到3台的模式,如下图:
OcceanBase是淘宝开源的一个分布式关系数据库,以下是其官方地址:https://oceanbase.alipay.com/
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。
云原生为实践者指明了一条能够充分利用云的能力、发挥云的价值的最佳途径,现已成为企业数字化转型的必经之路。随着云计算的普及,企业应用容器化的趋势已势不可挡,并主要面临以下几个重要问题:激增的流量负载与资源容量规划的矛盾如何解决?资源成本与系统可用性如何平衡?
在线扩容中,需要做以下工作,准备相关符合对应数据服务类型的节点. 然后编辑 scale-out.yaml 文件, 通过编辑文件来指定要添加节点的类型,地址和相关数据文件,程序文件锁需要存放的地点.
初始化的搭建很简单,不涉及数据业务,所以锁表、停机等都不影响,但是更多时候是业务到一定阶段,才会涉及到横向扩展,需要做主从,读写分离等来提升服务性能
从标题可以看得出来,当时我们只做了分表;还是由于业务发展,截止到现在也做了分库,目前看来都还比较顺利,所以借着脑子还记得清楚来一次复盘。
今天是周五,最近睡眠不好,一整天都浑浑噩噩的,状态不是很好,周五了,准备早点回家,早点休息了,今天的内容写写线上的一个案例,主要是关于主从复制过程中的replicate-gnore_table参数的,废话不多说,开始写。
用户背景 :文件储存在系统盘,想扩容需要重装系统,想知道如何备份和恢复当前系统盘数据。
互联网系统,经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台,从一个云平台迁移到另一个云平台,系统重构后表结构发生了变化,分库分表,更换数据库选型等等,很多场景都需要迁移数据。
MYSQL性能优化之分库分表与不停机修改mysql表结构,需要的朋友可以参考下 1、分库分表 很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分 库与分表是一个很不错的解
其余相关文章,参见: “分库分表" ?选型和流程要慎重,否则会失控 本篇文章从广度上说明了分库分表组件的选型和流程,以及其优缺点。尤其对比了驱动层和代理(proxy)层的中间件特点。如果你面试的时候有如此见解,包面试官满意。
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MySQL 8.0 引入了很多令人振奋的新特性,跟账户认证相关的新特性包括:新增caching_sha2_password身份认证插件,支持角色,区分系统账户和普通账户,维护密码历史信息限制重复使用以前的密码和密码过期等,双重密码,生成随机密码,登录失败跟踪和临时锁定账户。
对正在运行的生产服务器进行在线不停机扩容卷大小,在这个过程中,不影响已有的数据,不会对已有的磁盘做格式化,只单纯增加容量。
将从库上的数据库清空,并还原为普通的数据库,(删除master.info relay-log.info relay-bin.index)
传统企业在建设数据库初期,不仅建设服务器,还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候,就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器的稳定性,还需要制定相关制度及体系,定制数据库的架构,防止数据库被攻击,确保数据库安全稳定。
自去年12月底发布后,腾讯会议40天更新14个版本,8天紧急扩容超过10万台云主机,投入的计算资源超100万核。疫情复工期间,每周都有数万家企业和政府相关机构使用腾讯会议复工复产,通过腾讯会议开拓了云签约、云招标、云面试、云培训等云上协同场景。
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这个你必须面对的事,就是当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
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突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办?
今天早上来到公司,遇到了一个主从复制的报错问题,虽然解决的过程比较快,但是我感觉还是有一定的借鉴意义,遇到类似的错误code,大家可以参考一下:
之前遇到的一个主从复制的报错问题,虽然解决的过程比较快,但是我感觉还是有一定的借鉴意义,遇到类似的错误code,大家可以参考一下:
点击上方蓝字每天学习数据库 现在经常会有各式各样的“删库到跑路”事件发生。不管是传统数据库还是云数据库,总会遇到一些问题,与数据迁移、数据风险安全、数据订阅等相关。今天,我们来谈谈云数据库的优势和腾讯云在这方面的努力。看看腾讯云怎么通过技术手段来确保数据库安全稳定,和快捷迁移,以及推动数据商业分析的。 传统数据库与云数据库 传统数据库 传统企业在建设数据库初期,不仅建设服务器,还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候,就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器
下方视频为邵宗文在未来大会演讲实录。每个行业对数据库有不一样的要求,云上数据库通过智能化运维,数据会越来越多,准确度也越来越高,模型也会越来越精准。腾讯云上数据库如何满足用户多样化的诉求?一起来听听吧。
通过前面几天的学习,我们在面对高并发流量时,为了应对大量读写请求,特此将我们的普通存储系统开发成了一套分布式存储系统。主要基于读写分离主从复制以及数据分库分表实现的。不清楚的可以再回去看看啊数据库读写分离方案,实现高性能数据库集群,数据库分库分表后,我们生产环境怎么实现不停机数据迁移
连线方式一:扩柜子容易,直接加入和连线即可,简单;但是柜子01和02任意一个掉电后,存储的链路中断了
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。
这个方案就跟停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一的一点就是那个导数的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿,有点不太靠谱,因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了,可能多达几亿条,甚至几十亿,你这么玩儿,可能会出问题。
通过对数据的垂直拆分或水平拆分后,我们解决了数据库容量、性能等问题,但是将会面临数据迁移和数据一致性的问题。
2. 停机修复:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/shard-tool.html
来源:https://www.toutiao.com/i6677459303055491597
在前面,我们提到了 Redis 集群方案 Redis Cluster,今天我们来聊聊 Redis 另外一种比较受欢迎的集群方案:Codis。
具体的指标定义,如:高并发方面要求QPS 大于10万;高性能方面要求请求延迟小于 100 ms;高可用方面要高于 99.99%。
数据库作为企业核心的数据存储引擎,在其提供服务的过程中,经常会因为各种各样的原因需要进行数据的迁移。数据库迁移作为一个古老的话题并不神秘,但因为迁移数据的重要性,以及业务对数据库可用性的高要求,导致数据库迁移的复杂度极高,一般都需要专业工具的协助才能完成。当前 ,市面上也已经提供了各种各样的数据库迁移工具。本文将介绍数据库迁移的步骤以及市面上常见的迁移工具。
关于网络系统运行当中,不少问题都是关于云服务器的安装及云硬盘怎么搭建这方面。因为现在大部分的网络系统都搭建在了云服务器上,可具有更为灵活的操作性优势。不必局限于物理主机所在的位置,可以自由的选择办公的地点。同时当系统对于内存的需求增加之后,还可以申请扩容,使得能够不停机更新升级。
免费、零停机、高性能的数据库迁移服务DBMotion今天正式对外发布,支持MySQL的结构、全量、增量迁移和数据校验功能。
三年前的某天,逛存储论坛时,一个问题吸引了我的注意,有人问:RAID级别能在线转换吗?
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
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