可重复读解决了脏读和不可重复读的问题,但是可能会出现幻读的问题。在这个隔离级别下,同一个事务内的多次读取结果是一致的,不同事务之间的读取结果互不干扰。
MySQL主从同步集群在生成环境使用过程中,如果主从服务器之间网络通信条件差或者数据库数据量非常大,容易导致MySQL主从同步延迟。
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。
MySQL的事件调度器是一种在数据库中定义和执行周期性任务和定时器的机制。通过事件调度器,您可以在指定的时间间隔内自动执行某些任务,例如数据备份、数据清理等。MySQL的事件调度器基于时间触发,可以使用SQL语句定义和管理任务,并且具有高度灵活性和可配置性。
在第1部分中,我们简要概述了各种协议和机制,这些协议和机制用于MySQL Cluster的数据节点和MySQL服务器的数据字典(DD)之间彼此保持同步。更具体地说,我们探讨了NDB Cluster 7.x版本中用户触发同步的实现问题。NDB Cluster 8.0中通过以下新功能解决了这些问题:自动模式同步(或简称为auto schema sync)。
随着客户上云的加快,客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展,作为服务商来讲,了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。否则,将出现与客户交流困难,影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库,这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。
MySQL的服务实现通过后台多个线程、内存池、文件交互来实现对外服务的,不同线程实现不同的资源操作,各个线程相互协助,共同来完成数据库的服务。MySQL常用的后台线程概括如下,分为Master Thread,IO Thread,Purge Thread,Page Cleaner Thread
最近成功中标一个国内重大酒业集团的公有云项目,因客户自身的IT人员紧张,客户提出要求将应用、数据库的迁移上云作为中标方的服务内容之一。以前,经常接触的政企云项目,一般由服务商配合客户完成迁移方案的拟定,服务商将云资源分配好,由客户自身的厂商完成应用、数据库的迁移。厂商一般进行应用、数据库的重新部署,虽然这种方法较繁杂,但也是最稳妥的一种迁移方式。
MySQL 是最受欢迎的关系型数据库管理系统之一,被广泛应用于各种业务系统。主从复制是MySQL 的重要能力,用于实现数据冗余、提高可用性和性能。了解MySQL主从复制,可以更好地管理和优化数据库,为业务系统提供更强大的支持。
MQ是现在大型系统架构中必不可少的一个重要中间件,之前有偏文章《MQ(消息队列)常见的应用场景解析》介绍过MQ的应用场景,现在流行的几个MQ是rabbitmq,rocketma,kafka,这几个MQ比较最容易找到相关的文章,而也有些系统使用的是activemq,因activemq是相对比较传统的MQ,在使用过程中还是会遇到很多坑,这里简单列举几个大家可能会遇到的问题,把自己使用acitvemq的经验和大家分享一下。
之前发表过一篇ppt版的“PhxSQL设计与实现”,本文是在ppt的基础上,加上解说的文字内容,形成一篇详细版。
最近线上突然发现一张表每天会产生500w条的数据,一个月下来发现已经接近8000w条的数据,达到90G之大的数据,之前在系统没有升级之前一年才产生100w左右的记录,估计开发的程序或者逻辑出现问题了,不管怎么样,作为运维发生问题,第一时间先以解决问题为第一位,所以这里总结一下删除大表数据的经验。
MySQL 主从复制(Master-Slave Replication)是一种数据复制技术,用于在多个数据库服务器之间的数据同步。在主从复制架构中,一个服务器被设置为主服务器(Master),充当数据源,其他服务器被设置为从服务器(Slave),用来复制主服务器的数据。
由于mysql主从复制是基于binlog的一种异步复制 通过网络传送binlog文件,理所当然网络延迟是主从不同步的绝大多数的原因,特别是跨机房的数据同步出现这种几率非常的大,所以做读写分离,注意从业务层进行前期设计。
1.主要应用在门户网站首页广告信息的缓存。因为门户网站访问量较大,将广告缓存到redis中,可以降低数据库访问压力,提高查询性能。
实战mysql主从配置 准备两个docker容器,分别在3306和3307开启两个mysql为主从数据库 可执行以下命令 docker run -p 3306:3306 --name mysql3306 -v $PWD/conf:/etc/mysql/conf.d -v $PWD/logs:/logs -v $PWD/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.7 docker run -p 3307:3306 --name m
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
在数据管理愈加精细化的需求背景下,定时调度在其中扮演着重要的角色。它通常被应用于以下场景:
MySQL这么多章节了,前前后后20多篇了,我看了下自己本地的目录,已经可以说是很全了,但是有一点我发现很关键但是我还没提过,那就是安全。
在传统的数据库中,如果使用某列记录某件商品的标题或简介。在检索时要想使用关键词来查询某个记录,那么是很困难的,假设搜索关键词 "小米",那么 sql 语句就是
往期精选 在互联网大行其道的今天,各种分布式系统已经司空见惯。搜索引擎、电商网站、微博、微信、O2O平台。。凡是涉及到大规模用户、高并发访问的,无一不是分布式。 关于分布式系统,并没有一个标准答案,说某某架构一定是最好的。不同的业务形态所面对的挑战不一样,使用的架构设计也不一样,通常都需要具体业务具体分析。 但不管那种业务,不管何种分布式系统,有一些基本的思想还是相通的。本文将对这些基本思想进行一个梳理汇总。 分拆 系统分拆 微信的架构师说过一句话:“大系统小做“。对于一个大的复杂系统,首先想到的就是对其分
墨墨导读:本文结合已有资料和最新MySQL release代码,介绍MySQL redo log优化,主要设计模块包括redo_log、mtr和一部分buffer/flush lists。
MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于 Web 应用程序和企业级应用程序开发。以下是一些 MySQL 的知识总结:
注意:MySQL 中的分区表在定义分区键时,必须确保分区键列包含在表的主键(Primary Key)或唯一键(Unique Key)中,为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中,可能会导致数据分布不正确,从而产生错误或数据冗余。
在最近的一个大型项目中,用户提到由我们云提供商进行Oracle数据库的备份、迁移集成工作,是选择用DG、还是RMAN?我们今天来分析一下。
Redis 是一种高性能的内存数据库,通过将数据存储在内存中,可以实现快速读写操作。在某些场景下,我们可能需要将数据库中的数据同步到 Redis 中,以提高读取性能和响应速度。本文将介绍如何使用 Redis 实现与数据库数据同步,并提供相应的代码示例。
MySQL是世界上最流行的开源关系型数据库管理系统之一。本文将深入探讨MySQL数据库的进阶实战,重点关注性能优化、高可用性和安全性方面的最佳实践。通过详细的代码示例和技术解析,读者将获得有关如何更好地配置、管理和保护MySQL数据库的知识。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 前言 redo_log的作用设计初衷为了提高写入性能同时解决ACID中Duration。MySQL 8.0对redo_log进行了无锁化设计,去除了redo_log性能的瓶颈,从而在数据库整体性能上有了较大提升。本文将结合已有资料和最新MySQL release代码,介绍MySQL redo log优化,主要设计模块包括redo_log、mtr和一部分buffer/flush lists。 1 MySQL redo_log简要回顾 在MySQL 5.7中写性能
redo_log的作用设计初衷为了提高写入性能同时解决ACID中Duration。MySQL 8.0对redo_log进行了无锁化设计,去除了redo_log性能的瓶颈,从而在数据库整体性能上有了较大提升。本文将结合已有资料和最新MySQL release代码,介绍MySQL redo log优化,主要设计模块包括redo_log、mtr和一部分buffer/flush lists。
在互联网大行其道的今天,各种分布式系统已经司空见惯。搜索引擎、电商网站、微博、微信、O2O平台。。凡是涉及到大规模用户、高并发访问的,无一不是分布式。 关于分布式系统,并没有一个标准答案,说某某架构一定是最好的。不同的业务形态所面对的挑战不一样,使用的架构设计也不一样,通常都需要具体业务具体分析。 但不管那种业务,不管何种分布式系统,有一些基本的思想还是相通的。本文将对这些基本思想进行一个梳理汇总。 分拆 系统分拆 微信的架构师说过一句话:“大系统小做“。对于一个大的复杂系统,首先想到的就是对其分拆,拆
「 等长大就明白了。小时候总是被人这么说。但那是不折不扣的谎言。我对任何事都只能越来越不明白。——中岛敦《山月记》」
本篇是工具类总结文章,不包含深度分析,仅个人从业数年的一些总结,希望能够对你有帮助。本文不定期更新,如果你有好的工具也可以推荐给我
MySQL为什么如此流行的原因是因为它很早就有了非常成熟的高可用方案,这个方案就是mha,很多互联网公司都是基于mha做的高可用,所有受众面非常广。其实还有个小原因就是我们从上大学学习数据库原理这门课的时候老师就是拿mysql数据库作为例子,使得我们大部分人对它更加熟悉。
MySQL主从复制作为一种常见的数据同步方式,有时候会出现同步错误导致同步中断的情况。手动修复这些同步错误通常需要耗费时间和精力,并且对于不熟悉MySQL复制的人来说比较困难。
在 MySQL 数据库中,sync_binlog 是一种重要的系统变量,主要用于控制二进制日志(binary logs )的同步策略。
redis可以针对key设置过期时间,如果到了过期时间,redis是如何让其失效呢?redis提供了两种让key过期的方法,一种是主动删除,另一种被动删除。
对于任何一个企业来说,数据安全的重要性是不言而喻的。我在开篇词中也曾经强调过,凡是涉及到数据的问题,都是损失惨重的大问题。
以上几种情况,是目前小白最容易犯的错误,然后导致植入恶意脚本,被挖矿或者删除数据库。
FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件,可实现多种异构数据源高效的数据同步,其由袋鼠云于2016年初步研发完成,目前有稳定的研发团队持续维护,已在Github上开源(开源地址详见文章末尾),并维护该开源社区。目前已完成批流统一,离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。
◆ 概述 前几天分享了一个常用的开源文件同步工具-freefilesync,今天分享另一个好用的文件备份同步工具-DSynchronize,不像freefilesync支持多平台,DSynchronize目前只支持windows平台。DSynchronize 是一个独立的实用程序,可让您定期同步硬盘、软盘、 LAN 、USB Key、CD-DVD 和 FTP 服务器上的两个或多个文件夹。 主要功能列表: 标准和定时器同步。 实时同步。 双向 同步。 事务 同步(由 NTFS 的日志)。 选择性过滤器(您
本篇文章只介绍 ZABBIX 数据库高可用的实现方式,ZABBIX前端的高可用将在后续文章中实现
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能,支持增、删、改数据同步,本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss,可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据,经过数据转换处理后,再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
数据是当今Web,移动,社交,企业和云应用程序的流行货币。确保数据始终可用是任何组织的头等大事。几分钟的停机时间可能会导致收入和声誉严重损失。
在有赞大数据平台发展初期,业务量不大,开发者对业务完全熟悉,从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定,当时没有想过要做一个元数据系统。
因为MySQL保存着我们爬取的以及自建的数据,对于爬取的数据,数据量比较大,使用mysql 存储会影响mysql的性能,并且我们需要对数据进行流式计算,对数据进行各种统计,mysq满足不了我们的需求,我们就将mysql中的全量数据同步到HBASE中,由HBASE保存海量数据,mysql中的全量数据会定期进行删除。
目前MySQL数据库最常用的是主从架构,大多数高可用架构也是通过主从架构演变而来。但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况,比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等,本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题。
前面我们分析过一个查询语句的执行流程,并且解释了执行过程中涉及的模块。一条查询语句一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
本文通过Docker以及mysql5.7 镜像进行基于GTID数据复制的同步实践。
旧环境配置差一点(新环境的1/4的内存和CPU), 还是机械盘, 故想迁移到新环境
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