云原生数据库TDSQL-C作为腾讯云架构平台部核心数据库产品之一，致力于为云上ToB用户和公司自研业务提供集高性能、低成本、大存储、低延迟、秒级扩缩容、极速回档、Serverless化七大特性于一体的企业级数据库服务。本文将给大家分享《TDSQL-C （原CynosDB）容灾的实践和探索》，主要内容有以下三个方面：
以下文章来源于鹅厂架构师 ，作者TDSQL-C 云原生数据库TDSQL-C作为腾讯云架构平台部核心数据库产品之一，致力于为云上ToB用户和公司自研业务提供集高性能、低成本、大存储、低延迟、秒级扩缩容、极速回档、Serverless化七大特性于一体的企业级数据库服务。本文将给大家分享《TDSQL-C （原CynosDB）容灾的实践和探索》，主要内容有以下三个方面： 1 云原生数据库和传统数据库的架构对比 2 MySQL数据库的容灾部署模型 3 TDSQL-C 异地容灾系统的实践 云原生数据库和传统数据
MySQL主从复制是MySQL数据库中的一种高可用性和扩展性解决方案，可以将数据从一个MySQL服务器实例复制到另一个MySQL服务器实例，实现数据的自动同步。在本文中，我们将讨论MySQL主从复制的原理、配置方法和注意事项。
Mysql为了解决这个风险并提高复制的性能，将Slave端的复制改为两个进程来完成。提出这个改进方案的人是Yahoo!的一位工程师“Jeremy Zawodny”。这样既解决了性能问题，又缩短了异步的延时时间，同时也减少了可能存在的数据丢失量。当然，即使是换成了现在这样两个线程处理以后，同样也还是存在slave数据延时以及数据丢失的可能性的，毕竟这个复制是异步的。只要数据的更改不是在一个事物中，这些问题都是会存在的。如果要完全避免这些问题，就只能用mysql的cluster来解决了。不过mysql的cluster是内存数据库的解决方案，需要将所有数据都load到内存中，这样就对内存的要求就非常大了，对于一般的应用来说可实施性不是太大。
这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。
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。
数据库高可用一直是企业的重中之重，而采用主从方案，一主一从，能实现负载均衡，读写分离的作用，分担数据库的负荷，提高性能，而如果搭配keepalived还能实现高可用性，当主服务器故障以后，自动切换到从服务器上。
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
昨天12月2日，MySQL团队放了一个大招——MySQL Database Service with Analytics Engine。这是个什么东西？先看看官网的宣传图片。
MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于存储数据。在高并发的场景下，MySQL的读写性能往往成为瓶颈。为了提高应用程序的性能和响应速度，可以使用缓存技术，将经常访问的数据缓存到内存中，避免频繁地读取数据库。
本MySQL模板采集数据使用mysqladmin/mysql命令连接数据库，并将获取的数据写入本地文件，然后通过Zabbix agent(active)方式获取各监控项的数据。在Zabbix自带的基础模板上进行升级，指标更完善，性能更好
MySQL的主从复制都是单线程的操作，主库对所有DDL和DML产生的日志写进binlog，由于binlog是顺序写，所以效率很高。 Slave的SQL Thread线程将主库的DDL和DML操作事件在slave中重放。DML和DDL的IO操作是随即的，不是顺序的，成本高很多。 另一方面，由于SQL Thread也是单线程的，当主库的并发较高时，产生的DML数量超过slave的SQL Thread所能处理的速度，或者当slave中有大型query语句产生了锁等待那么延时就产生了。 常见原因：Master负载过高、Slave负载过高、网络延迟、机器性能太低、MySQL配置不合理。
沃趣科技QFusion v2.0.0 MySQL私有云平台重磅发布，产品不仅具备之前QFusion v1.0.0版本的企业级特性，在此基础之上重构整个IaaS和PaaS层，满足企业内部构建MySQL私有云平台的需求，除了支持在物理机上运行MySQL实例，也同样支持在虚拟机上运行，满足不同客户的、不同场景的云化需求。 背 景 MySQL是当下流行度最高的开源数据库，甚至在总的数据库排名上，也遥遥领先，仅次于Oracle位居第二。不过对于MySQL数据库而言，一直以来的痛点在于，不管是Galera或MySQL
MySQL主从复制(Master-Slave)也叫AB复制，Mysql作为目前世界上使用最广泛的免费数据库，相信所有从事系统运维的工程师都一定接触过。但在实际的生产环境中，由单台Mysql作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的，无论是在安全性，高可用性以及高并发等各个方面。因此，一般来说都是通过主从复制（Master-Slave）的方式来同步数据，再通过读写分离（MySQL-Proxy）来提升数据库的并发负载能力这样的方案来进行部署与实施的。
在使用 show engine innodb status检查引擎状态时，发现了死锁问题 在5.5中，information_schema 库中增加了三个关于锁的表（MEMORY引擎）
MySQL近两年一直稳居第二，随时有可能超过Oracle计晋升为第一名，因为MySQL的性能一直在被优化，同时安全机制也是逐渐成熟，更重要的是开源免费的。
在数据库运维过程中，很多问题都需要靠人力来及时发现和处理，我之前也是一名DBA，可以说我做DBA的那段时间基本没有拥有过完整的属于自己的休息时间，全天候Online。现在AI技术已经广泛运用到了各个领域，数据库运维其实也是同样的，AI可以成为DBA的得力助手，有问题第一时间告警，甚至给出成熟的解决方案，DBA可以用更多的时间去完成高阶的任务。我现在主要负责的产品是DBbrian，是腾讯云推出的一款数据库智能运维工具。今天就以咱们MySQL运维过程中典型的主从延时故障来作为案例，告诉大家可以如何借助智能运维服务更好的发现和解决这类问题。
这里我们所讨论的连接池是MyCat的后端连接池， 也就是MyCat后端与各个数据库节点之间的连接架构。
主从复制，是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，称为从数据库；主数据库一般是准实时的业务数据库。
我之前呆过一家创业工作，是做商城业务的，商城这种业务，表面上看起来涉及的业务简单，包括：用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是，细分下来，还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如：为用户推荐商品，这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话，那肯定就包含了：用户行为日志埋点、采集、上报，大数据实时统计分析，用户画像，商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例，写些啥呢？想来想去，写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将在每月12日开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！ 工作中遇到棘手故障不知道怎么办？欢迎投稿到诊断日，被选中的案例将由腾讯云资深专家“会诊”，并在DB诊断日在线分析教学，帮您提供解决方案。投稿即有机会获得企鹅公仔，问题被选中即得腾讯云数据库千元代金券~投稿请关注“腾讯云数据库”官方微信后，回复“投稿”即可。 本期诊断日分享的案例是MySQL主
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说，是必不可少的一个重要功能；对于MySQL来说，标准的读写分离是主从模式，一个写节点Master后面跟着多个读节点，其中包含两个步骤，其一是数据源的主从同步，其二是sql的读写分发；而Mycat不负责任何数据的同步，具体的数据同步还是依赖Mysql数据库自身的功能。
大家好，这里记录，我每周读到的技术书籍、专栏、文章以及遇到的工作上的技术经历的思考，不见得都对，但开始思考总是好的。
在当今云计算时代，不同类型的业务对高弹性、高可用性和可扩展性的需求越来越强烈，按需使用资源成为企业所需要的关键功能。为了满足这些需求，云原生数据库的Serverless化已经成为云数据库发展的重要方向之一。
本文是微信公众号【Java技术江湖】的《重新学习MySQL数据库》其中一篇，本文部分内容来源于网络，为了把本文主题讲得清晰透彻，也整合了很多我认为不错的技术博客内容，引用其中了一些比较好的博客文章，如有侵权，请联系作者。
MySQL主从复制是一个异步的复制过程，底层是基于Mysql数据库自带的 二进制日志 功能。
这半个月，很多小伙伴留言问我618各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司，做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长，用户从零积累到千万级别，每天访问量几亿次，高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库使用的是M
目前，在很多OLTP场景中，MySQL数据库都有着广泛的应用，也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移，不同的MySQL架构有不同的特点，适应一定的业务场景，或者解决一定的业务问题。
MySQL Replication是MySQL官方提供的主从同步方案，用于将一个MySQL实例的数据，同步到另一个实例中。Replication为保证数据安全做了重要的保证，也是现在运用最广的MySQL容灾方案。Replication用两个或以上的实例搭建了MySQL主从复制集群，提供单点写入，多点读取的服务，实现了读的scale out。
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
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。
我们学习分布式系统，就一定听说过CAP定理，尤其在学习分布式事务时，都是以这个定理作为开场。这个定理起源于柏克莱加州大学的计算机科学家埃里克·布鲁尔在2000年的分布式计算原则研讨会上提出的一个猜想。 在2002年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为一个定理。
在前面基础功能实现的过程中，我们后台管理系统及移动端的用户，在进行数据访问时，都是直接操作数据库MySQL的。结构如下图：
云数据库CDB本身已经是主从架构，不过很多用户还是希望通过自建mysql实现和云数据库cdb实现主从同步，这时候用户就可以自己在云服务器CVM上部署从库，下面是部署步骤 ：
master将改为二进制日志(binarylog)。这就是所谓的二进制日志事件，binarylogevents。
数据库的进程是端口存在，并不意味着数据库是可用的。 通过网络连接到数据库并且确定数据库是可以对外提供服务的。 如何确认数据库是否可以通过网络连接 MySQL本地的SQL 并不意味着可以连接到数据库服务器，防火墙，TCP/IP mysqldamin -umonitor_user -p -h ping telnet ip db_port 使用程序通过网络建立数据库连接 如何确认数据是否可以读写 检查数据库的read_only 参数是否为off 主从切换 新的主库原先是从库 造成主库不可写，定期对主从服务器中主数据库的read_only参数进行检查。 建立监控表并对表中数据进行更新。 判断数据库是否可读 select@@version
有使用过腾讯云数据库CDB for MYSQL的用户都知道，腾讯云数据库MYSQL高可用版本身已经是主从架构，不过很多用户还是希望通过自建mysql服务用于和云数据库CDB实现主从同步，这时候用户就可以自己在云服务器CVM上部署从库，为数据安全提供一层保障；
然后set global sql_slave_skip_counter = 1;跳过一步错误
之前部署了Mysql主从复制环境（Mysql主从同步(1)-主从/主主环境部署梳理），在mysql同步过程中会出现很多问题，导致数据同步异常。 以下梳理了几种主从同步中可能存在的问题: 1）slave运行过慢不能与master同步，也就是MySQL数据库主从同步延迟 MySQL数据库slave服务器延迟的现象是非常普遍的，MySQL复制允许从机进行SELECT操作，但是在实际线上环境下，由于从机延迟的关系，很难将读取操作转向到从机。这就导致了有了以下一些潜规则：“实时性要求不高的读取操作可以放到slave服
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SQL是Structured Query Language的缩写，它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
由Master负责写操作，而Slave作为备库，不开放写权限，但允许读权限，主从之前保持数据同步。
大型网站为了软解大量的并发访问，除了在网站实现分布式负载均衡，远远不够。到了数据业务层、数据访问层，如果还是传统的数据结构，或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作，数据库必然会崩溃，特别是数据丢失的话，后果更是不堪设想。这时候，我们会考虑如何减少数据库的连接，下面就进入我们今天的主题。
作者简介： 刘伟 云和恩墨开源解决方案事业部首席架构师 多年一线互联网企业DBA经历，对MySQL、NoSQL，PostgreSQL等各类开源数据库均有涉猎，负责开发管理过数千实例规模数据库项目，并带
这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司，做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长，用户从零积累到千万级别，每天访问量几亿次，高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库
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