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。
随着业务的增长和技术的演进,在应用架构上,我们经历了单一用用架构->垂直应用架构->分布式应用架构的发展。对应的,后台数据库也出现了分布式的解决方案。读写分离,负载均衡读写以及两点双写集群甚至于多点多写集群这些,都离不开数据库的同步。一般的,这些同步都是在同一机房内的。 渐渐的,我们的业务扩展到了全国各地甚至与全世界各地。我们不能也不再满足于将应用和数据库部署在一个机房之中。在多个机房中,我们部署相同的服务。那么一个比较严峻的问题就是数据库跨机房的镜像如何做,也就是我们如何保证不同机房间的数据一致性?
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
作者简介 荣华,携程高级研发经理,专注于后端技术项目研发管理。 军威,携程软件技术专家,负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永,携程资深软件工程师,专注于实时计算,数据分析工程。 俊强,携程高级后端开发工程师,拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来,已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段,在见证了大量业务奇迹的同时,也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
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。
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
京东的内容创作平台有很多的样式,比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道,频道就好比露出的位置,频道露出的前提是内容质量审核通过后,频道侧二审通过。上面列举的有些样式因为时效性的考虑所以是不需要审核就可以外露的,比如直播预告、优惠卷,其他的样式则需要在CMS后台管理中经过一道或者两道审核,或者在质检抽查中复活。
题记: 文章内容输出来源:拉勾教育Java高薪训练营。 本篇文章是 MySQL 学习课程中的一部分笔记。
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。
整个迁移过程,既不能长时间停服,也不能丢数据。如何不停机安全地迁移数据更换数据库。
谁也不能保证计算机系统能够永远无故障的执行下去。网络波动、磁盘损坏等现网高频故障,机房掉电、服务器硬件失效等低频却又致命的故障,时刻考验着我们的系统。
因为mycat本身对于数据库主从同步还是依赖的其本身机制,所以这里我们使用mysql的时候,也需要配好主从同步,另外需要建好从库的只读账号
Doublewrite Buffer是MySQL数据库中InnoDB存储引擎的一种机制,用于解决部分写失效的问题,提高数据完整性和可靠性。Doublewrite Buffer是内存+磁盘的结构,包括内存结构和磁盘结构两个部分。
今天简单写写MySQL中跟数据安全相关的两个关键参数吧,一个是innodb_flush_log_at_trx_commit,另外一个是sync_binlog,首先我们来看看这两个参数分别是什么意思吧:
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。
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。
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品,分布式数据库的设计,以及实际应用案例等相关内容,部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
多个 master 节点组成集群,单个 master 节点宕机或者重启对应用没有影响。
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
缓存删除后,尚未更新数据库,并发读请求,从数据库读到了旧值,并且更新到缓存导致后续请求都是旧值。
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。
最近在梳理数据库集群的相关操作,现在花点时间整理一下关于mysql数据库集群的操作总结,恰好你又在看这一块,供一份参考。本次系列终结大概包括以下内容:多数据库安装、mycat部署安装、数据库之读写分离主从复制、数据库之双主多重、数据库分库分表。每一个点,有可能会对应一篇或者多篇文章,由于还要继续上班工作,所以本系列分享预计持续时间需要10天左右,有兴趣的您可以持续关注。我是一个菜鸟,如果写的不好的地方,望多多指点和包涵。
1.上线同步程序:主要负责新老数据库之间的实时同步,分批同步,避免对线上数据库(新库)造成压力 ,验证数据一致,再进行下一步,否则(回滚策略是),修复同步程序,使其新旧库的数据一致
A上同步到B,B上写,就会报duplicate,这还比较好,至少两边数据还是一致的
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。
在上一篇中我们讲了通用优惠券系统的设计,这篇主要是以优惠券重构后,我们现有系统接入到该通用优惠券系统过程中遇到的数据迁移与一致性问题相关的思考与实践。我们早期的优惠券系统使用的是ckv的存储,后来为了统一,全部改为使用redis储存了,这里首先一个数据迁移点是 ckv----->redis的迁移,另一个数据迁移点是上海redis----->深圳redis。之所以会有redis --->redis的迁移,主要是刚开始我们redis是和别人混部,选择了一个上海的机房,由于整个服务几乎都部署在广深地区,所以需要迁回来,并且单独一个redis集群存储,不在混部。
在进行业务系统开发时,缓存的引入可以显著提升系统性能,但是也会带来一致性问题。本文将介绍缓存不一致的原因,以及如何实现缓存与数据库的强一致性。
在高并发的业务场景下,数据库的性能瓶颈往往都是用户并发访问过大。所以,一般都使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接去访问MySQL等数据库。从而减少网络请求的延迟响应
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。
关于 MySQL 主从搭建,松哥之前写过好多篇文章了,还录过一个视频。不过之前的都是一主一从的结构,但是小伙伴们知道,我们在项目中,更常见一种结构是双 M 结构,即两个 MySQL 实例,每个 MySQL 实例互为主备,这样在主节点突然断电或者不可用的时候,slave 节点可以很快切换为 master,架构图如下: 在这种结构中,两个 MySQL 实例的地位是平等的,互为对方的主备,我们判断谁是主机谁是从机的方式主要是看 readonly,谁是只读的,那谁就是从机,所以这种情况下,主从切换也很方便,只要修
mysql的"双1验证"指的是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置,这两个是是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。下面从参数含义,性能,安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响。
对于双主MySQL设置,确实需要对写操作进行分区以避免数据冲突。以下是一些可能的策略:
1、高可用分析:高可用,主库挂了,keepalive(只是一种工具)会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的,无需修改代码或配置。 2、高性能分析:读写都操作主库,很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少,读会先成为瓶颈,进而影响写性能。另外,备库只是单纯的备份,资源利用率50%,这点方案二可解决。 3、一致性分析:读写都操作主库,不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析:无法通过加从库来扩展读性能,进而提高整体性能。 5、可落地分析:两点影响落地使用。第一,性能一般,这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能,进而提高性能。这也是通用的方案。第二,扩展性差,这点可以通过分库分表来扩展。
其实就是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置,都设置为 1 就是双 1 设置。MySQL 默认配置就是双 1 配置。
分库分表的文章网上非常多,但是大多内容比较零散,以讲解知识点为主,没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移,停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务,并在最短时间内完成数据迁移,此时需要注意停服时间;非停服迁移,即停止所有写数据服务,查询服务并不停止,同样要注意停服时间,防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后,还需要进行数据核对,通常首先要校验迁移前后数据量是否一致,其次还可对迁移前后数据逐条进行校验,还可进行流量回放,保证迁移前后业务表现完全一致。
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。
其实就是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置,都设置为1就是双1设置。MySQL 默认配置就是双1配置。
参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案,但我个人却认为,这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处,业界也几乎不会用这种方案来进行扩容(分库分表)。为了便于说明这一点,本文先简单回顾下该方案,然后分析该方案为什么没有用,最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
在这些可选项中,最常见的就是基于主从复制的方案,其次是基于Galera的方案,我们重点说说这两种方案。其余几种方案在生产上用的并不多,我们只简单说下。
MySQL双主复制,即互为Master-Slave(只有一个Master提供写操作)
只要使用到缓存,无论是本地缓存还是使用Redis做缓存,那么就会存在数据同步不一致的问题。
在MySQL多主多从的架构配置中和双主双从是一样的,学会了双主双从的架构部署,多主多从的配置也同样就回了。下面以双主双从作为示例演示。其中一个主机maste1用于处理所有写请求,它的从机slave1和另外一台主机master2还有它的从机salve2负责所有读数据请求,当master1主机宕机后,master2主机会立刻切换到负责写请求,master1和master2互为备机,架构如下:
—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
Mysql优化那篇文章有朋友留言说就这么点?,深深刺痛了晓添的心,感觉知识深度被小看了,痛定思痛决定发布读写分离,分表分库优化文章,其实这系列文章也在Mysql优化的计划之内,最近较忙断断续续写的有点难受,到今天才跟大家见面,篇幅有限这篇我们来说说基于Mycat实现读写分离,话不多说我们赶紧看看好好的数据库又闹腾什么呢?
在大多数情况下,我们通过浏览器查询到的数据都是缓存数据,如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话,可能会产生比较严重的后果的。所以,我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性,这就是缓存与数据库的同步。
一、MySQL简单复制相关概念: mysql复制的意义:Mysql复制是使得mysql完成高性能应用的前提 mysql复制的机制: SLAVE端线程: IO thread: 向主服务请求二进制日志中的事件 当读取完毕后,IO线程将进行睡眠,当主服务器有新数据时,则主服务器唤醒从服务器的IO线程 SQL thread:从中继日志读取事件并在本地执行, 如果二进制日志开启式,同样会记录二进制日志,但为了节约空间和提高性能,需要关闭从服务器不能执行写操作,如果执行写操作则和主服务器不同步。 MASTER端
InnoDB的页面大小通常是16KB,其数据校验也是针对这16KB来计算的,将数据写入到磁盘并以页面为单位进行操作的。而计算机硬件和操作系统,在极端情况下(有时断电) )通常并不能保证这一步的原子性,16K的数据,写入4K时,发生了系统断电/ os崩溃,只有一部分写是成功的,这种情况下就是局部页面写问题。
MySQL冗余数据的三种方案 | 架构师之路
越来越多的企业在数字化转型和上云进程中选择混合云的形态(云+自建 IDC 或云+其他厂商云)来进行容灾建设,一方面不会过度依赖单一云厂商,另一方面还能充分利用已有的线下 IDC 资源。
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