很多开发者可能都没有接触过 MySQL 的架构部署,但是大多数应该都听过集群架构吧。其实 MySQL 集群架构,总结来说一共有好多种,今天我主要总结一下其中常用的 8 种集群架构。
在以前,数据库的集群配置一直很难,难点在于MySQL主从结构的高可用和读写分离。万幸的是,Galera/GR的出现,让整个集群的配置都极大程度地简化了。
为了保证数据库的高可用,为了保证性能的扩展,绝大部分公司又会使用主从同步,读写分离的MySQL集群架构。
mysql作为互联网公司都会用到的数据库,如果在使用过程中出现性能问题,会采用mysql的横向扩展,使用主从复制来提高读性能,要是解决写入问题,需要进行分库分表。本文不会去介绍mysql的高可用,需要了解Mysql高可用架构相关的请戳
RD:单库数据量太大,数据库扛不住了,我要申请一个数据库从库,读写分离。 DBA:数据量多少? RD:5000w左右。 DBA:读写吞吐量呢? RD:读QPS约200,写QPS约30左右。 上周在公司
额,数据库读写分离虽然不难,但并不是所有的“数据库扛不住”的场景,都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
集群(cluster)就是一组计算机,它们作为一个整体向用户提供一组网络资源,这些单个的计算机系统就是集群的节点(node)。集群提供了以下关键的特性。
主要介绍:复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 利用二进制日志增量进行 不需要太多的带宽 但是使用基于行的复制在进行大批量的更改时会对带宽带来一定得压力,特别是跨IDC环境下进行复制 实现在不同服务器上的数据分布 实现数据读取的负载均衡 需要其他组件配合完成 利用DNS轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库, 使用LVS,haproxy
前言 高可用架构对于互联网服务基本是标配,无论是应用服务还是数据库服务都需要做到高可用。对于一个系统而言,可能包含很多模块,比如前端应用,缓存,数据库,搜索,消息队列等,每个模块都需要做到高可用,才能保证整个系统的高可用。对于数据库服务而言,高可用可能更复杂,对用户的服务可用,不仅仅是能访问,还需要有正确性保证,因此数据库的高可用方案是一直以来的讨论热点,今天就各种的高可用方案,谈一下个人的一些看法,如有错误,还请指正!! MySQL主从架构 此种架构,一般初创企业比较常用,也便于后面步步的扩展 📷 此架构
随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
随着数据量的增大,读写并发的增加,系统可用性要求的提升,单机 MySQL 出现危机:
题记: 文章内容输出来源:拉勾教育Java高薪训练营。 本篇文章是 MySQL 学习课程中的一部分笔记。
主要介绍:复制功能介绍,mysql二进制日志,mysql复制拓扑,高可用框架,单点故障,读写分离和负载均衡
MySQL在达到一定数据量(我的经验是3T、单表1亿)时,复杂查询会有明显的延迟。继续分库分表,会严重增加业务复杂性,尤其对很多非互联网产品来说,急需一个分布式存储。
组建MySQL集群的几种方案 LVS+Keepalived+MySQL(有脑裂问题?但似乎很多人推荐这个) DRBD+Heartbeat+MySQL(有一台机器空余?Heartbeat切换时间较长?有脑裂问题?) MySQL Proxy(不够成熟与稳定?使用了Lua?是不是用了他做分表则可以不用更改客户端逻辑?) MySQL Cluster (社区版不支持INNODB引擎?商用案例不足?) MySQL + MHA (如果配上异步复制,似乎是不错的选择,又和问题?) MySQL + MMM (似乎反映有很多问
基于MySQL Router可以实现高可用,读写分离,负载均衡之类的,MySQL Router可以说是非常轻量级的一个中间件了。 看了一下MySQL Router的原理,其实并不复杂,原理也并不难理解,其实就是一个类似于VIP的代理功能,其中一个MySQL Router有两个端口号,分别是对读和写的转发。 至于选择哪个端口号,需要在申请连接的时候自定义选择,换句话说就是在生成连接字符串的时候,要指明是读操作还是写操作,然后由MySQL Router转发到具体的服务器上。
对于数据实时性要求不是特别严格的应用,只需要通过廉价的 pc server 来扩展 Slave 的数量,将读压力分散到多台 Slave 的机器上面,即可通过分散单台数据库服务器的读压力来解决数据库端的读性能瓶颈,毕竟在大多数数据库应用系统中的读压力还是要比写压力大很多。这在很大程度上解决了目前很多中小型网站的数据库压力瓶颈问题,甚至有些大型网站也在使用类似方案解决数据库瓶颈。
读写分离,作为一种常用的数据库访问优化手段,得到广泛的应用。本文尝试从读写分离的技术实现、适用场景及典型产品等角度,阐述这一技术的整体现状。
最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于读写分离的教程,颇有收获,总结一下。
上语文课,不小心睡着了,坐在边上的同桌突然叫醒了我,并小声说道:“读课文第三段”。我立马起身大声读了起来。正在黑板写字的老师吓了一跳,老师郁闷的看着我,问道:“同学有什么问题吗?”,我貌似知道了什么,蛋定的说了一句:“这段写的真好!我给大伙念念!”,老师还较真了:“你说说看,好在哪里?”,顿时我就无语了,脸黑着望向了同桌了,心想着:“这是个畜生啊!”
根据云厂商Benchmark结果,4核8G机器运行 MySQL 5.7 时,可支撑TPS 500,QPS 10000。 但随着数据量的增大,读写并发的增加,系统可用性要求的提升,单机 MySQL 出现危机:
你可以把它看做是一个监控MySQL的工具,当master挂了之后,起一个slave作为master,另外一台slave重新作为新master的备库;
MySQL是现在互联网最常用的开源数据库产品。但是我们平常开发使用,大都是用的单机服务。而在实际生产中,往往数据量会极为庞大,并且数据的安全性要求也更高,这样单机的MySQL,不管是性能还是安全都是达不到要求的。所以在生产环境中,MySQL必须是要搭建一套主从复制的架构,同时可以基于一些工具实现高可用架构。然后,在此基础上,就可以基于一些中间件实现读写分离架构。最后如果数据量非常大,还必须可以实现分库分表的架构。
内容来源:2017 年 08 月 24 日,微软中国首席产品经理宋青见在“ODF 2017开源数据库论坛(北京)”进行《云原生的MySQL托管服务架构及读写分离的优化》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
MySQL的使用非常普遍,跟MySQL有关的话题也非常多,如性能优化、高可用性、强一致性、安全、备份、集群、横向扩展、纵向扩展、负载均衡、读写分离等。要想掌握其中的精髓,可得花费不少功力,虽然目前流行的MySQL替代方案有很多,可是从最小成本最容易维护的角度而言,MySQL还是首选。下面从应用场景的角度切入,对MySQL的技术点进行组织,写一份知识图谱,方便进行更深入的学习和总结。
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。
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。
最近在看一些关于数据库的资料,从最开始的mysql的主从复制到mysql的双主+heartbeat实现mysql的高可用再到mysql+drbd+heartbeat实现底层数据同步的双主高可用再到mysql_mmm+amoeba实现双主多从的高可用和负载均衡以及读写分离,再到后来发现mysql自从被Oracle收购后已经越来越走向了封闭,更新也不如以前频繁,并且新版的mysql已经不支持GPL协议了。。。感觉mysql已经在Oracle手中渐渐没落了。。。后来发现了一个更好的替代方案那就是mariadb的g
Mysql的使用非常普遍,跟MySQL有关的话题也非常多,如性能优化、高可用性、强一致性、安全、备份、集群、横向扩展、纵向扩展、负载均衡、读写分离等。下面从应用场景的角度切入,对MySQL的技术点进行组织,写一份知识图谱,方便进行更深入的学习和总结。
MySQL性能优化策略 1、MySQL内核架构 2、索引原理与查询优化 加速MySQL高效查询数据的数据结构 二分查找(binary search) 二叉树查找(binary tree search) MyISAM引擎和InnoDB使用Balance+Tree作为索引结构 3、内存引擎类型 MyIsam速度快,响应快。表级锁是致命问题 Innodb目前主流存储引擎 1)行级锁 务必注意影响结果集的定义是什么 行级锁会带来更新的额外开销,但是通常情况下是值得的 2)事物提交 对I/O效率提升的考虑
进入十一月,最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了,作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外,最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击,又是如何在分布式架构中实现单点登陆,形成支持高并发,高可用的分布式架构技术呢?下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术,如何实现从小白到架构师的蜕变!!
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦~ be4048ad-32fc-4171-b332-5a60de7bc418.png 案例名称 案例简介 云数据库 MySQL两地三中心灾备建设 通过使用跨可用区部署实例和异地搭建灾备实例实现两地三中心的架构建设 读写分离扩展云数据库 MySQL 性能 通过代理集群中转访问数据库的主从节点,进行读写分离,降低主库的负载。 云数据库 TDSQL-C MySQL 版多可用区容灾 TDSQL-C MySQL 版引擎支持创建多可用区的集群,为数据库实例提供高可
Mysql的使用非常普遍,跟mysql有关的话题也非常多,如性能优化、高可用性、强一致性、安全、备份、集群、横向扩展、纵向扩展、负载均衡、读写分离等。要想掌握其中的精髓,可得花费不少功力,虽然目前流行的mysql替代方案有很多,可是从最小成本最容易维护的角度而言,mysql还是首选。下面从应用场景的角度切入,对mysql的技术点进行组织,写一份知识图谱,方便进行更深入的学习和总结。
Redis 不管主从版还是集群规格,replica作为备库不对外提供服务,只有在发生HA的时候,replica提升为master后才承担读写流量。这种架构读写请求都在master上完成,一致性较高,但性能受到master数量的限制。经常有用户数据较少,但因为流量或者并发太高而不得不升级到更大的集群规格。
我们的项目采用了读写分离的方案:查询和更新的业务走主库,统计相关的功能走从库,从而减少主库的压力。原理如下图所示:
1、what 读写分离 读写分离,基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。
MySQL复制是一个非常简单而有方便进行架构扩展的功能,可以说是运维必备,我们通过对主从进行不同的组合,可以满足我们相应的需求。 分享目录: 一主一从,高可用 一主一从,读写分离 一主多从,读写分离
郜德光,携程技术保障中心高级数据库经理,负责数据库相关的运维工作,参与了SQL Server和MySQL的高可用以及数据库容灾建设。喜欢钻研技术,对数据相关的技术一直保持着浓厚的兴趣。
随着互联网的发展,数据的量级也是呈指数式的增长,从GB到TB到PB。传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。那么如何使用关系型数据库解决海量存储的问题呢?
摘要 “你不是不够好,你只是过时了”这句话用到 IT 行业特别合适,每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇。借着回顾DBA工作中的几个时期,跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作。 DBA 层出不穷的时期 刚进入阿里时听过一句话一直记到现在,“要像了解自己的老婆一样了解自己管理的数据库”。当年我还没有结婚,对这句话的理解并不深刻。 这应该是@冯春培说的,当年进阿里的面试考官之一,大家都服气的称他为大师。 这句话后面其实隐含了一个背景:相比现在,当时的应用迭代较慢,架构集中,
redis cluster 支撑N个redis master node,每个master node都可以挂载多个slave node 读写分离的架构,对于每个master来说,写就写到master,然后读就从mater对应的slave去读 高可用,因为每个master都有salve节点,那么如果mater挂掉,redis cluster这套机制,就会自动将某个slave切换成master redis cluster(多master + 读写分离 + 高可用)
导语:“你不是不够好,你只是过时了”这句话用到 IT 行业特别合适,每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇。借着回顾DBA工作中的几个时期,跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作。 明星 DBA 层出不穷的时期 刚进入阿里时听过一句话一直记到现在,“要像了解自己的老婆一样了解自己管理的数据库”。当年我还没有结婚,对这句话的理解并不深刻。 这应该是@冯春培说的,当年进阿里的面试考官之一,大家都服气的称他为大师。 这句话后面其实隐含了一个背景:相比现在,当时的应用迭代较慢,架构
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