7月中旬,腾讯云7*24h售后支持群收到来自X-Girl(化名)客户的消息,客户直呼咱家数据库帮大忙了,想要亲自感谢腾讯云MySQL团队。
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。
马上十一、中秋双节,很多客户开始做节日活动,基本都有一个共性需求:活动期间,流量预计翻N备,由此引发了一轮MySQL的容量治理与保障。
扩容资源:进入OCP -> 找到要扩容的集群 -> 总览 -> 新增OBServer;
这应该是 MySQL 原理中最底层的部分了,我们存在 MySQL 中的数据,到底在磁盘上长啥样。你可能会说,数据不都存储在聚簇索引中吗?但很遗憾,你并没有回答我的问题。我会再问你,那聚簇索引在磁盘上又长啥样?
写在最前: 本文主要描述在网站的不同的并发访问量级下,Mysql架构的演变 可扩展性 架构的可扩展性往往和并发是息息相关,没有并发的增长,也就没有必要做高可扩展性的架构,这里对可扩展性进行简单介绍一下,常用的扩展手段有以下两种 Scale-up : 纵向扩展,通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩,提升服务能力 Scale-out : 横向扩展, 通过加节点(机器)来实现伸缩,提升服务能力 对于互联网的高并发应用来说,无疑Scale out才是出路,通过纵向的买更高端的机器一直是我们所避讳的问题,也不是长
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。
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。
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。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
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。
本项目包含一个可构建的Nacos Docker Image,旨在利用StatefulSets在Kubernetes上部署Nacos
刚工作的小伙伴,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。
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...
表被水平切分后,每个分片表所在的数据库就是一个分片节点。一个分片节点对应一个数据库(mysql数据库)。一个分片节点只能保存每个分片表的一个分片,因为db中不允许出现同名的表。 例如:
Serverless 数据库作为近几年云原生数据库领域的重要发展方向,自 2018 年 AWS 率先推出 Aurora Serverless MySQL 服务,打响 Serverless 数据库之战的第一枪以来,各大云平台厂商一直在该领域不断深耕探索。9 月 7 日,在 2023 腾讯全球数字生态大会云原生数据库技术演进与实践专场上,腾讯云数据库团队重磅发布了云原生数据库 TDSQL- C Serverless 2.0 版本。在这场分享中,腾讯云数据库产品经理陈昊老师介绍了腾讯云 TDSQL-C Serverless 独有的弹性伸缩方案,本文就以此为引,深度探索一下 TDSQL-C Serverless 的纵向弹性伸缩策略及稳定性。
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?
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/
京东容器数据库系统,管理1800台物理计算节点,生产1W+ 多MySQL Docker容器实例。架构简单可靠,Docker容器计算平台与MySQL集群管理平台解耦处理。为描述方便,京东容器化数据库系统命名为CDS,底层京东Docker容器计算平台命名为JDOS。 本文重点介绍JDOS如何支持CDS。CDS是更大的话题,后续数据库团队会分享相关实践。 介绍 CDS依赖京东坚实的JDOS技术,生产运行1W+个MySQL容器实例。CDS借助JDOS技术优势获得主要3个方面的技术收益: CDS借助Docker容器
检查腾讯云数据库 MySQL 实例的磁盘空间是否接近 6T 上限。6T 的空间受到硬件方面的限制,无法再继续扩容。
● MySQL中varchar与char的区别以及varchar(50)中的50代表的涵义? (1)varchar与char的区别 char是一种固定长度的类型,varchar则是一种可变长度的类型
作者:王克锋 出处:https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时,单库单表即可支撑。当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时,就要考虑分库分表。 1.1 分库分表相关术语 读写分离: 不同的数据库,同步相同
nfs-client-provisioner 可动态为kubernetes提供pv卷,是Kubernetes的简易NFS的外部provisioner,本身不提供NFS,需要现有的NFS服务器提供存储。持久卷目录的命名规则为: {namespace}-{pvcName}-
前文我们介绍了通过 Longhorn UI 可以对卷进行快照、备份恢复等功能,此外我们还可以通过 Kubernetes 来实现对卷的管理,比如可以在集群上通过 CSI 来实现快照、备份恢复、克隆、扩容等功能支持。
1)使用 MySQL 登录客户端后,可以使用 sql 命令查看 FE 状态,目前就一台 FE
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。
如果你还没有用docker搭建过mysql先不要急着搭建集群,可以显示着用docker搭建一个mysql,这里有教程,可以先试着去搭建一个mysql:
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。
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。
【导语】 微博拥有超过3.76亿月活用户,是当前社会热点事件传播的主要平台。而热点事件往往具有不可预测性和突发性,较短时间内可能带来流量的翻倍增长,甚至更大。如何快速应对突发流量的冲击,确保线上服务的稳定性,对于提供全微博数据托管的服务部门数据库团队来说既是机遇又是挑战。本文尝试从一线DBA的视角管窥微博热点事件背后的数据库运维应对之道。 背景&挑战 背景 正是图1这条微博动态,让一个平常的国庆假期变得不同寻常,微博刚一发出就引爆网络,它将明星CP动态推向了舆论的高潮,并霸占微博热搜榜好几天,也正是因为这
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
上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析(上)》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法,在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容。具体将以如下两个常见的场景进行演示:1)、尚未进行分库分表的单库单表系统如何平稳的实施分库分表方案;2)、已经实施过分库分表方案的系统,由于数据量的持续增长导致原有分库分表不够用了,需要二次扩容的情况。
用户通过 Deployment、ReplicationController 可以方便地在 kubernetes 中部署一套高可用、可扩展的分布式无状态服务。这类应用不在本地存储数据,通过简单的负载均衡策略可实现请求分发。随着 k8s 的普及和云原生架构的兴起,越来越多的人希望把数据库这类有状态服务也通过 k8s 进行编排。但因为有状态服务的复杂性,这一过程并不容易。本文将以最流行的开源数据库 MySQL 为例,介绍如何在 k8s 上部署运维有状态服务。本文所作的调研基于k8s 1.13。
如题,本章主要讲下当服务器出现 ERROR 1040: Too many connections错误时的一些处理心得。
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?
Shopee(https://shopee.com/)是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台,覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea(https://seagroup.com/)为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来,Shopee 业务规模迅速扩张,逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一:
数据库是企业核心业务运行的重要组成部分,数据是企业的生命线,如果数据库出现宕机、数据丢失或不可用等问题,将会对企业的生产、营销和决策产生难以预估的影响,因此,一套高可用的数据库架构对于企业来说至关重要,可以最大化保证业务稳定性和数据可靠性。腾讯云MySQL推出全场景高可用性架构(All-Scenario High Availability Architecture,AS-HAA),用户可根据实际业务需求、业务类型自行配置。
Mycat是什么 Mycat - 数据库分库分表中间件,国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件! 一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库,用来替代昂贵的Oracle集群 一个融合内存缓存技术、NoSQL技术、HDFS大数据的新型SQL Server 结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品 一个新颖的数据库中间件产品 Mycat关键特性 支持SQL92标准 支持MySQL、Orac
我们在工作中会有各种疑问,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。
产品要求的功能都都开发完了,但这并不是终结。怎么样做才能让我们的服务具有更好的质量。 笔者结合自己的遇到的问题和工作中的经验,并以提问的方式,给读者一点点建议
某客户的业务中有一张约4亿行的表,因为业务扩展,表中open_id varchar(50) 需要扩容到 varchar(500).
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