以下是其github代码库:https://github.com/Qihoo360/Atlas
社会数字化、智能化的发展进程中,海量的数据带来巨大挑战,各行各业都在加速数字化转型,越来越多的企业意识到数据基础设施是成功的关键。然而,作为数据基础设施的核心,传统数据库例如 MySQL 面临性能和容量瓶颈,通过中间件实现的分库分表方案复杂度高,同时带来高昂的运维成本。
Atlas是由 Qihoo 360, Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。 它是在mysql-proxy 0.8.2版本的基础上,对其进行了优化,增加了一些新的功能特性; 360内部使用Atlas运行的mysql业务,每天承载的读写请求数达几十亿条;
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。
日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
这段时间团队在梳理mysql使用上的一些痛点(分库分表、读写分离、权限控制、监控告警、日志审计等),也调研了业内一些mysql中间件的实现,这里把对问题域的思考,以及常见中间件整理沉淀一下
Mysql,它自己有一个master-slave功能,可以实现主库与从库数据的自动同步,是基于二进制日志复制来实现的。在主库进行的写操作,会形成二进制日志,然后Mysql会把这个日志异步的同步到从库上,从库再自动执行一遍这个二进制日志,那么数据就跟主库一致了。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,这一节讲述三高架构的另外两个部分切换和扩展,扩展指的是分库分表减轻数据库的压力,同时因为分库分表需要针对节点宕机问题引入了一些优化手段,而切换部分就是讲述节点宕机的切换问题的,最后我们结合复制的主从切换讲述如何搭建一个三高的架构。
1 分库分表,我们使用业务逻辑 + 业务程序的方式来进行,并期根据实际的环境将系统中的一些表分割到不同的MYSQL 服务器上存储,达到以下两个关键问题的解决。
本文是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第三篇文章,本文将为您介绍 ShardingSphere 的一些基础特性和架构组成,以及在 Springboot 环境下通过 JAVA编码 和 Yml配置 两种方式快速实现分库分表。
MySQL Fabric具有分片功能,在同一个分片内又可以含有多个数据库,并且由Fabric自动挑选一个适合的作为主数据库,部署成本较高,另外需要应用端来适配改造。
DM(TiDB Data Migration)是由 PingCAP 开发的一体化数据同步平台,支持从 MySQL 或 MariaDB 到 TiDB 的全量数据迁移和增量数据同步。无论是从 MySQL 向 TiDB 进行平滑数据迁移还是用 TiDB 作为多个 MySQL 实例的数据汇总库,都可以通过 DM 来实现。DM 在 TiDB DevCon 2019 上正式开源,经过半年多时间在大量用户、开发者的支持和反馈下,其功能和稳定性越来越完善。在今天,我们宣布 DM 1.0 GA 正式发布。
分表 - 从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,每一个小表都是完正的一张表。分表后数据都是存放在分表里,总表只是一个外壳,存取数据发生在一个一个的分表里面。分表后单表的并发能力提高了,磁盘I/O性能也提高了。并发能力为什么提高了呢,因为查寻一次所花的时间变短了,如果出现高并发的话,总表可以根据不同 的查询,将并发压力分到不同的小表里面。
默认情况下,MongoDB 更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。
前篇: 《假如让你来设计数据库中间件》 《数据库中间件TDDL调研笔记》 《数据库中间件cobar调研笔记》 《数据库中间件mysql-proxy调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记,拿出来和大家分享,轻拍。 一、Atlas是什么 奇虎360的一个mysql数据库中间层项目 在mysql官方推出的mysql-proxy0.8.2的基础上改的 基于服务端的中间件 画外音:数据库中间件有基于服务端的,也有基于客户端的,TDDL属于后者;而cobar和Atlas是一个中间层服务,属于前者。 二
本人混迹qq群2年多了,经常听到有人说“数据表太大了,需要分表”,“xxxx了,要分表”的言论,那么,到底为什么要分表?
所以整体使用逻辑备份(mysqldump), 个别大表使用物理备份(导出表空间)
Atlas是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上,修改了大量bug,添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用,很多MySQL业务已经接入了Atlas平台,每天承载的读写请求数达几十亿条。
我们都知道,随着业务量的增长,数据量也会随之增加,这个时候就需要关注业务大表,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长,影响业务的可用性,同时导致从库延迟很大,如果业务做了读写分离,导致用户重复操作产生脏数据,例如重复下单。
Mycat是一款基于阿里开源产品Cobar而研发的开源数据库分库分表中间件(基于Java语言开发)。官网所言:Mycat国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件!
为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
如果数据多到一定程度,就需要分库分表来存储数据了,这个一定程度的判断也比较难,总体而言,
mysq中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
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。
介绍 随着数据量的不断增大,传统的直连数据库对数据进行访问的方式已经无法满足一般公司的需求。通过数据库中间件,可以对数据库进行水平扩展,由原来单台数据库扩展到多台数据库,数据库中间件通过路由规则将数据的访问请求路由到其中一台数据库上,从而大大降低了数据访问的瓶颈和单台数据库的压力。通过数据库中间件还可以将DBA和研发进行解耦,提升DBA运维效率。 奇虎360公司开源的Atlas是优秀的数据库中间件,美团点评DBA团队针对公司内部需求,在其上做了很多改进工作,形成了新的高可靠、高可用企业级数据库中间件DBP
当 mysql 的一个大表总数达上亿时,mysql 性能变的很差,且新增或修改字段、索引也需要花费很长时间,至少十几个小时。这种情况,一般的做法是分库分表,这种方法需要业务层根据规则,物理分库分表,比如按照时间分表,业务代码需要兼容。Tidb 是分布式 newsql 数据库,兼容了大部分 mysql 协议和操作,业务不需要调整,数据库性能也能保证。
现场会很多招聘机会、免费的自助餐、免费的活动奖品,以及近距离接触从业超过30年大佬的机会,体验到了寓教于乐的快感,也打破了程序员35岁危机的说法。
1、为什么要分表? 数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。
从以上例子中,我们可以思考并归纳。能提升效率的核心是:在一开始就尽可能地筛选出准确的数据。
:http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51331244
关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题,比如数据的一致性问题,所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户,访问量达到上万QPS时,单台mysql实例很难应付。
中间件分表是不是一个好的主意?通过中间件来对MYSQL的数据进行分表是一个常见的对于大数量的解决的方案,通过中间件将应用的数据在中间层进行路由,通过路由将一张表的数据,映射到不同物理数据库上的表,通过应用设计的分片键将数据根据规则存储在不同的物理服务器上。实际上分布式数据库的基本原理也是这样。
“增删改查”都是查找问题,因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题,其实就是查找快慢问题。
抛开业务逻辑的因素,根据不同的版本、不同平台、不同停机时间需求,有不同的可选路径决定迁移方
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。
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。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景。
schema.xml作为Mycat中最重要的配置文件之一,涵盖了Mycat的逻辑库、逻辑表、分片规则、分片节点即数据源的配置。主要包括一下三组标签
由于临时表只能被创建它的 session 访问,所以在这个 session 结束的时候,会自动删除临时表。也正是由于这个特性,临时表就特别适合我们文章开头的 join 优化这种场景,原因:
注:图中圈出的是数据同步的地方,数据同步(从库从主库拉取binlog日志,再执行一遍)是需要时间的,这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求,那么读到的就是从库中的老数据。如下图。
1、自动增长字段: 自动增长型字段允许我们在向数据库添加数据时,不考虑主键的取值,记录插入后,数据库系统会自动为其分配一个值,确保绝对不会出现重复。这是我们设置主键的首选:
开源市场上的Java的ORM框架一个都不好用,所以花了几天时间自己撸了一个 OrmKids,欢迎大家下载学习。遇到问题请关注公众号进群大家一起讨论。
本文包含数据库架构原则、常见的四种架构方案、两种一致性解决方案、以及作者个人的一些见解。
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