在大量并发读请求、读多写少的业务场景下,本文利用 Sysbench 性能测试工具,调研基于【负载均衡 + ProxySQL Cluster + MySQL MGR 的读写分离架构】能否有效利用横向扩展的 MySQL 实例的读能力,并最终提高应用系统 QPS。
我们知道在 MySQL 中创建一张表时,一些统计表会发生变化,比如:mysql/innodb_index_stats,会多出几行对新表的描述。
一台服务器上开启了3个mysql实例进程,占用不同的端口 3306、3307、3308
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统,效果特别的好。因为在这些系统中,每个人看到的内容都是一样的,也就是说,对后端服务来说,每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下,Redis缓存的命中率非常高,近乎于全部的请求都可以命中缓存,相对的,几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
1、最大的好处便是易于交换产品系列,由于具体工厂类,在一个应用中只需要在初始化的时候出现一次,这就使得改变一个应用的具体工厂变得非常容易,它只需要改变具体工厂即可使用不同产品配置。
MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle旗下的产品。 MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一。数据库的稳定运行是保证业务可用性的关键因素之一。这一小节当中将介绍如何使用Prometheus提供的MySQLD Exporter实现对MySQL数据库性能以及资源利用率的监控和度量。
CREATE USER ‘username’@’host’ IDENTIFIED BY ‘password’;
一、为什么要弄redis集群 集群技术是构建高性能网站架构的重要手段,试想在网站承受高并发访问压力的同时,还需要从海量数据中查询出满足条件的数据,并快速响应,我们必然想到的是将数据进行切片,把数据根据
前几天有客户测试使用云数据库的时候提出要禁止mydumper 关闭redo log的操作 (说白了就是导入数据时保持MySQL 实例的redo logging功能), 这才想起 在 MySQL 8.0.21 版本中,开启了一个新特性 “Redo Logging 动态开关”。
MySQL是目前最受欢迎和广泛使用的关系型数据库之一。在企业中,经常会遇到MySQL实例磁盘告警的情况,这对于保持数据库的稳定性和可用性非常重要。本文将详细介绍一次MySQL DB实例磁盘告警的处理过程,以及相关的操作和注意事项。
数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈,单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限,当单表的数据量达到1000W或100G以后,库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。存储容量现在一般容易解决,主要是IO瓶颈和CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。从业务方来看,就是数据库可用连接少,甚至无连接可用。
1、人家告诉你ECS、RDS即有通用属性,又包含自己的特有属性,很明显考的是面向对象中的继承。
简单工厂模式 : 简单工厂模式是属于创建型的设计模式,又叫做静态工厂方法模式,但不属于23种GOF设计模式,简单工厂模式是由一个工厂决定创建哪一类产品的实例,简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文,是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术,高性能全局一致性SCC和热备无感秒切,无论在跨机扩展还是跨机切换,都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线,目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度,演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。
备份恢复是 DBA 必备的技能,开源数据库 MySQL 在社区中有不少常用的备份恢复方案,xtrabackup,mypump,mydumper,mysqldump,mysql enterprise backup 等等。但是这些方法多数都是从外部利用各类数据库的机制来完成备份与回复,因此多多少少会存在操作步骤多,备份恢复比较慢等问题。于是 Oracle 在 19 年 7 月下旬发布的 MySQL 的 8.0.17 版本中,加入了一个全新的功能性插件:Clone。这个插件只需要几行 client 命令就可以完成数据库的备份恢复,且花费的时间远也低于常规的备份恢复手段。
本文以MySQL5.7为例,介绍在同一台机器下如何安装多个MySQL实例。 环境:RHEL 6.5 + MySQL 5.7
TiDB-DM(Data Migration)是用于将数据从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB 的工具。该工具既支持以全量备份文件的方式将 MySQL/MariaDB 的数据导入到 TiDB,也支持通过解析执行 MySQL/MariaDB binlog 的方式将数据增量同步到 TiDB。特别地,对于有多个 MySQL/MariaDB 实例的分库分表需要合并后同步到同一个 TiDB 集群的场景,DM 提供了良好的支持。如果你需要从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB,或者需要将 TiDB 作为 MySQL/MariaDB 的从库,DM 将是一个非常好的选择。
将两个数据库组成主从模式的集群,正常情况下,是可以解决数据库的可靠性问题,但如果主库挂掉后,数据没有及时同步到从库,这个时候就会出现 ID 重复的问题。
如果开启了不严谨报错 会按照当前存储最大值近些截取 如果设置了无符号 不允许插入负值的
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。
本文描述了一次CDH集群中,Hive锁表导致集群元数据MySQL的Hive MetaStore锁表,从而引起CM服务中断并且无法重启的异常分析。
点击关注公众号,Java干货及时送达 近日,Facebook 官博公布了他们的数据库版本从 MySQL 5.6 升级到了 MySQL 8.0,并且在官博记录了复盘详细的升级过程。 Facebook 称,他们最近的一次大版本升级到 MySQL 5.6 花了一年多时间才完成,还在 5.6 版上开发 LSM 树存储引擎,MyRocks。在升级到 5.7 的同时构建一个新的存储引擎,会大大减慢 MyRocks 的进度,因此我们选择继续使用 5.6,直到 MyRocks 完成,MySQL 5.6 的寿命也即将结束,
昨天频繁的收到MySQL实例关于Aborted告警邮件,看到告警邮件的实例信息,测试实例,优先级没没那么高,晚点抽空在看,可能到时候就好了,抱着侥幸的心理继续划水,但是没过1个小时,收到50多封告警邮件,实在受不了了,准备放下手头的事情优先处理该告警问题; 如下是告警邮件相关信息截图:
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
Facebook 称,他们最近的一次大版本升级到 MySQL 5.6 花了一年多时间才完成,还在 5.6 版上开发 LSM 树存储引擎,MyRocks。在升级到 5.7 的同时构建一个新的存储引擎,会大大减慢 MyRocks 的进度,因此我们选择继续使用 5.6,直到 MyRocks 完成,MySQL 5.6 的寿命也即将结束,决定升级到 MySQL 8.0 。
一、基本概念 1、MySQL多实例 就是在一台机器上面开启多个不同 的端口,运行多个MySQL服务进程。这些MySQL多实例公用一套安装程序,使用不同的(也可以是相同的)配置文件,启动程序,数据文件。在提供服务时 候,多实例MySQL在逻辑上看来是各自独立的,多个实例的自身是根据配置文件对应的设定值,来取得相关硬件资源的多少。 2、应用场景 1.采用了数据伪分布式架构的原因,而项目启动初期又不一定有那多的用户量,为此先一组物理数据库服务器,但部署多个实例,方便后续迁移 2. 为规避mysql对SMP架构不支
经过抓包分析,压测使用的脚本中的事务都是带有begin,commit。在commit 之前的每个语句都要增加一个rtt 的延迟时间(机房之间的耗时在3ms 左右)。
作者:赵珣 腾讯云监控工程师 简介 云数据库 MySQL(TencentDB for MySQL)是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的一种高性能分布式数据存储服务,提供了备份恢复、监控、容灾、快速扩容、数据传输等全套解决方案,简化数据库运维工作,让用户专注于业务发展。 云数据库 MySQL 的优势: 快速便捷的数据库服务交付能力,在几分钟内部署可扩展的 MySQL,并可按需弹性升降配置; 真正 100% 的 MySQL 兼容能力,主流 MySQL 分支完全兼容; 提供热备、冷备、binlog
OOM是实例使用内存超过实例规格内存上限导致进程被kill,实例存在秒级的不可用。MySQL的内存管理比较复杂,内存监控需要开启performance schema查询(默认关闭),会带来额外的内存消耗和性能损失,在不开启performance schema情况下排查内存使用情况又比较困难。本文将基于TDSQL-C(基于MySQL5.7)总结一下在线上经常出现的一些OOM的场景、排查手段及相应的优化方案。 ---- 一、MySQL线上常见OOM问题 1.1 表数量较多导致innodb数据字典内存占用多 查
在这个海量数据大爆发的时代,一个单一的开源数据库产品往往很难直接满足企业的业务需求,在某些场景下,无论是性能、安全还是稳定性,都面临着各种各样的问题。
一、查看当前docker中下载的镜像,如下图,当前我的Docker容器中存在两个镜像 ,tomcat、mysql
最近买了一个服务器,放着也没有什么作用,于是搭建了MySQL 提供大家学习数据使用吧,想知道数据的用户信息请在后台回复MySQL 如果大家有其他想搭建的数据库环境也可后台留言哟 !!!只提供给小伙伴学习数据库使用,不提供数据的保存哟 MySQL 表中使用 INSERT INTO SQL语句来插入数据。 你可以通过 mysql> 命令提示窗口中向数据表中插入数据,或者通过 Python 来插入数据。 语法 以下为向MySQL数据表插入数据通用的 INSERT INTO SQL语法: INSERT INTO t
在一台机器上开启多个不同的MySQL服务端口(3306,3307),运行多个mysql服务进程,这些服务进程通过不同的socket监听不同的服务端口来提供各自的服务;
基于Netty开发系统处理前端用户请求,实际存储在Mysql中,为了支持扩展性,Mysql分为多个组,每个组有相应的主实例和从实例,当主实例挂掉后通过切换机制将从提升为主,以保证高可用。
项目前期基本都是单库单表,单库单表也是最常见的数据库设计,比如说:有一张用户表User,被放到数据库中,所有的用户的信息都被存储在该数据库的这张User表里。
自从有了Docker,各种环境部署都简单从容起来,还记得我们曾经分享过:在macOS 上部署Oracle数据库环境,其实MySQL的环境部署起来同样得心应手。 前提条件,已经在自己的macOS操作系统
上一篇文章已经编写了异步并发API请求灌数据,那么本章节我们来继续编写异步并发加锁,保证数据安全
有时候,我们需要在单机环境下跑多实例。在以前,一般是习惯用mysqld_multi来跑多实例。不过从CentOS 7开始引入systemd作为新的系统管理器后,用它来管理多实例也是很方便的。
以下List是我们常见的MySQL参数配置,这个参数对提高实例的性能大有裨益。 其中 建议设置值,仅供参考,需要根据自己的业务场景和硬件资源仔细推敲。 参数 设置说明 建议设置值 lower_case_table_names 大小写敏感:此参数不可以动态修改,必须重启数据库:0.表名存储为给定的大小和比较是区分大小写的1.表名存储在磁盘是小写的,但是比较的时候是不区分大小写 2.表名存储为给定的大小写但是比较的时候是小写的 0 max_connections 最大链接数据 2000 max_connect_
抽象工厂模式(Abstract Factory),是23种设计模式之一。DP中是这么定义抽象工厂模式的:
工厂模式主要是为创建对象提供了接口。工厂模式分为三类: 1. 简单工厂模式(Simple Factory) 2. 工厂方法模式(Factory Method) 3. 抽象工厂模式(Abstract Factory)
Nacos的单节点,也就是我们最开始使用的standalone模式,配置的数据是默认存储到内嵌的数据库derby中。
上一篇博文mysql系列之多实例2----基于多配置文件介绍了,如何部署基于多配置文件的mysql多实例,本篇博文将介绍基于mysql自带的mysqld_multi工具来如何实现mysql多实例的部署和管理!
项目地址: https://github.com/cookily/cloud2020.git
本人接触互联网也有差不多10个年头,从个人的博客、商城、电商、教育、淘宝客等,手里大大小小的项目也不在少数,接触过的技术栈也是比较多,从.net、php、java、go、python等都有涉猎,接触的规模也是逐渐由小到大,从简单的单机应用部署到SOA架构,再到目前公司业务的K8S集群,助力企业降本增效是每个公司都在倡导的,公司专门还发起了“提案改善”的降本增效活动,号召大家一起助力企业降本增效。
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