在创建好的Swarm集群中运行nginx服务，并使用--replicas参数指定启动的副本数。
一、概述 线上有2台阿里云RDS，一台测试，一台生产。监控是默认每5分钟采集一次，如果要调整为更快，需要收费！ mysqld_exporter/conf vi test.cnf 内容如下： [client] user=admin password=admin123 port=3306 host=rdsxx.mysql.rds.aliyuncs.com /mysqld_exporter --config.my-cnf="conf/test.cnf" --web.listen-address=":9104" & 生产RDS，也是类似步骤。 、Grafana导入Dashboards 下载json文件 https://files.cnblogs.com/files/xiao987334176/MySQL%E7%9B%91%E6%8E%A7-rds.zip 其中要特别注意，连接使用率，高于80%，就表示RDS有异常了。 本文参考链接： https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/11181033.html
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前言：了解RDS服务和相关配置以及原理。 目录 一.什么是RDS 二.部署RDS 服务 1. 微软公司的 RDS 远程桌面服务: 2. RDS 采用 c/s 模式 三.远程数据服务 四.部署windows RDS 服务 1.部署条件 2.部署类型 3.部署方案 4.角色服务 五.配置 RDS 六.安装步骤 ---- 一.什么是RDS 在RDS 服务器上集中部署应用程序，以虚拟化的方式为用户提供访问，而用户端不需要安装 任何应用程序 2. RDS 采用 c/s 模式 C/S分布式模式，是计算机用语。 1RDS 采用 c/s 模式,RDS 的终端， 连接RDS 服务器的用户端设备 2从键盘或者鼠标接受用户输入，将这些输入发动给RDS 服务器 3主机处理用户的输入 标准部署:通过RD 连接代理， 实现负载均衡， 可在多台服务器上部署不同的远程桌面 服务角色，避免单点故障，适合企业实际的生产环境. 2快速启动
那么, 还有哪些因素, 让有状态应用可以在k8s上快速扩容甚至自动扩容呢? 在Kubernetes上, 有状态应用快速扩容甚至自动扩容很容易. 那么, 如果要快速扩容到5个: 调整StatefulSet: replicas: 5 在环境变量APP_OPTS中加入新增的2个副本hostname: http://eureka-3. init container,(这个init container, 就是一个自动化的 peer discovery 脚本.) , 实现了一行命令快速扩容: kubectl scale sts nacos 总结 通过6个有状态软件, 我们见识到了层层递进的K8S上有状态应用的快速扩容甚至是自动扩容: 最简单实现: StatefulSet + Headless Service -- Eureka 脚本/Init
问题引出 客户需要将华为云rds for MySQL和天翼云rds for MySQL做一个双向同步，当华为云rds宕机的时候，可以切换到天翼云继续提供服务，而且此时，天翼云的数据也可以自动同步到华为云 rds，平时只使用华为云的rds，和双A方案有点差异，需要注意的是rds环境不能安装任何的软件，所以，我目前想到的方案有： 1、用MySQL自带的主从复制。 使用OGG微服务快速双向同步RDS数据库：https://www.xmmup.com/shiyongoggweifuwukuaisushuangxiangtongburdsshujuku.html 4 阿里数据同步工具Otter和Canal简介请参考：https://www.xmmup.com/alishujutongbugongjuotterhecanaljianjie.html otter用于跨云RDS -mysql-db=lhrdb \ --table-size=100000 --tables=10 --threads=16 --events=999999999 prepare -- 在华为云rds
导 语 前文数据库容器化｜未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。其中，调度策略是具体实现时至关重要的一环，它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。 AWS RDS 再看看公有云的领头羊， AWS是这样描述其RDS产品的: ? 举个例子，RDS集群有两个节点，用户向RDS申请 2颗CPU和4GB内存 以创建 MySQL实例，两节点资源使用情况如下： ? 在资源同时满足的情况下，调度会通过两个公式对节点打分。 所以从一开始，我们就以3种维度的存储QoS来思考这个问题： 从功能角度 : 存储资源分成两大类 distribution，基于分布式存储技术实现，对 Flash 设备做了专门的 优化，提供数据冗余和弹性扩容功能 结 语 本文仅以RDS的视角，从三个层级讲述了对调度器的要求。
微软的RDS和linux下的ROS，都已经使用了一段时间，RDS已经很久不更新了，前景必然不如ROS，但无奈用得顺手，还是偶尔怀旧一下。 使用RDS除了内置的文档需要仔细阅读，有些corobot、promrds等比较好的材料外，个人觉得 http://www.helloapps.com/index.html非常不错，还提供硬件开发。 语音英文问题不大，识别率也还行，中文正在努力中，CMUSphinx 5. gazebo、morse、v-rep、blender选择问题，这个头疼，仿真效果都不错，还出于情怀我还是喜欢RDS的效果，关键用着顺手
其中，调度策略是具体实现时至关重要的一环，它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。那么，RDS 需要怎样的调度策略呢？本文通过数据库的视角结合Kubernetes的源码，分享一下我的理解。 AWS RDS 再看看公有云的领头羊， AWS是这样描述其RDS产品的: ? 举个例子，RDS集群有两个节点，用户向RDS申请 2颗CPU和4GB内存 以创建 MySQL实例，两节点资源使用情况如下： ? 在资源同时满足的情况下，调度会通过两个公式对节点打分。 所以从一开始，我们就以3种维度的存储QoS来思考这个问题： 从功能角度 : 存储资源分成两大类 distribution，基于分布式存储技术实现，对 Flash 设备做了专门的 优化，提供数据冗余和弹性扩容功能 结 语 本文仅以RDS的视角，从三个层级讲述了对调度器的要求。
首先是背景，我们为什么要做RDS，在做RDS之前其实我们也有一套自己的自动化系统，可是我们有了这套自动化系统我们发现有了之后我们DBA还是很忙，每天忙于工单处理，大表DDL，集群搭建，扩容，数据迁移等等 首先第一个，工单审核，大表DDL，数据权限，都是与数据相关的需求，我们看另一部分，集群扩容，数据迁移，故障转移是与数据库相关的。 然后是RDS主体部分，主要由RDS主程序和、动态配置管理中心Lion，数据迁移工具Puma和数据访问层中间件zebra组成，其中zebra中间件是一个基于jdbc的数据库动态链接池。 RDS系统实现了DBA的一键集群搭建，扩容/缩容，备份还原，流量控制，动态迁库/拆库，以及单表拆分等功能。我们主要来看看动态数据迁移。 ?
此时加了一个节点3，如果要让3个节点均分压力，就需要从节点1，2中迁移两个分区到节点3，如下所示: 扩容场景： 了解了数据迁移，我们来看下哪些场景需要进行扩容，然后有哪些方法可以实现快速扩容的效果。 通常有如下两种需要紧急扩容的场景： 集群所有节点负载都高，需要快速扩容。 集群内某几台节点负载很高，需要降低这些节点的压力。 首先，来谈谈什么是节点压力。 但是，从精细化运维的角度来说，可以有针对性地解决负载问题，达到不扩容就可以快速降低集群压力的目的。比如通过参数调优，踢掉某台故障节点/某块坏盘等等。 如果系统内部有通过Broker暴露的的Jmx接口采集Topic入流量指标，那么对这些流量做一个排序，可以快速的找到目标主题。 2. 我们可以通过将高负载节点上的分区Follower剔除，将分区切换为单副本运行，来临时降低节点的压力，让集群暂时的快速回归正常。
此时加了一个节点3，如果要让3个节点均分压力，就需要从节点1，2中迁移两个分区到节点3，如下所示: 图1：迁移前 图2：迁移后 扩容场景 了解了数据迁移，我们来看下哪些场景需要进行扩容，然后有哪些方法可以实现快速扩容的效果 通常有如下两种需要紧急扩容的场景： 集群所有节点负载都高，需要快速扩容。 集群内某几台节点负载很高，需要降低这些节点的压力。 首先，来谈谈什么是节点压力。 关于精细化运维我们在后续的文章再展开，本文主要是讨论如何能通过加节点实现快速实现集群扩容。 所以可以通过删除，重建Topic的形式快速扩容，均分压力。操作步骤如下： 1. 往集群添加新节点 2. 删除流量大的Topic 3. 来看下图： 图10：Pulsar 简要架构图 计算存储分离：解决的是计算压力的快速转移。计算节点和存储节点是分开的。计算节点只负责计算逻辑的处理，是无状态的节点。当节点出现瓶颈，可以快速横向扩容。
收到公司产品人员消息，让我恢复一个表的数据 通过了解系统是公司很多年前的一个老系统,面向美国用户的，数据库是阿里云的rds 所在区为美国弗吉尼亚mysql版本为5.6，产品在update操作时候字段名称写错了 tab_xxxx set imgxx=REPLACE(zip_linkxx,"aaa","bbb.com") where img like "%bbb.bb%" 找操作人员询问了执行的语句，执行的大概时间点，要到rds 登录方式等 1.第一想到的恢复方法是通过binlog日志进行恢复 登录rds控制台在备份恢复的日志备份中找binlog 发现binlog每4个小时备份一次，需要的日志没有下载列表 2.既然需要的日志，是不是可以通过全备进行恢复整个表 h'xx.xx.xx' --read-from-remote-server mysql-bin.001120 > mysql-bin.001120（这一步是在其他ecs服务器上执行的，要把ecs服务器加入到rds
ArrayList 扩容详解，扩容原理 ArrayList是基于数组实现的，是一个动态数组，其容量能自动增长。 ArrayList不是线程安全的，只能用在单线程环境下。 实现了Serializable接口，因此它支持序列化，能够通过序列化传输； 实现了RandomAccess接口，支持快速随机访问，实际上就是通过下标序号进行快速访问； 实现了Cloneable接口， 看如果需要扩容，则扩容。 ②是将要添加的元素放置到相应的数组中。 下面具体看 ensureCapacityInternal(size + 1); // ① 是如何判断和扩容的。 也就是当添加第11个数据的时候，Arraylist继续扩容变为10*1.5=15(如下图二)；当添加第16个数据时，继续扩容变为15 * 1.5 =22个(如下图四)。 在JKD1.6中实现是，如果通过无参构造的话，初始数组容量为10，每次通过copeOf的方式扩容后容量为原来的1.5倍，以上就是动态扩容的原理。
其中, 调度策略是具体实现时至关重要的一环, 它关系到 RDS 集群的服务质量和部署密度. 那么, RDS 需要怎样的调度策略呢? PS : 里面还转门介绍了基于 CPI (Cycles Per Instruction)测量资源利用率的方式 AWS RDS 再看看公有云的领头羊, AWS 是这样描述其 RDS 产品的: 可见, 举个例子, RDS 集群有两个节点, 用户向 RDS 申请 2颗CPU和4GB内存 以创建 MySQL实例, 两节点资源使用情况如下: 节点名称 已用/总体(CPU核数) 已用/总体(内存) Node 我们就以3种维度的存储 QoS 来思考这个问题 : ●从功能角度 : 存储资源分成两大类 ●distribution, 基于分布式存储技术实现, 对 Flash 设备做了专门的优化, 提供数据冗余和弹性扩容功能 与此同时, 容器的运行状态和RDS集群还在动态变化 因 Failover 迁移到其他节点 RDS 集群 Scale Out 首先, 我们将一系列的具体的业务需求抽象成 : 亲和性(Affinity
A:数据库前缀索引是当需要为Blob、text或者 长度较长的varchar类型的字段加索引的时候，为了减少索引字段的大小，提高查询效率，只在索引的前N个字节建...
官方手册：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/general-thread-states.html
同时, 用户对于数据库运维自动化的要求越来越高, 数据库即服务(DBaaS or RDS)的需求越来越强烈, AWS RDS 有个很精炼的总结: 总结一下 : ●所有的日常运维工作自动化 ●高性能,数据零丢失 奔向容器, 未来已来 面对虚拟化技术在实现 RDS 上的短板, 我们一直在探索,资源利用率更高, 整合效率更高的RDS实现方式. 所以我们很早就开始确定了容器化的技术方向. 云服务集成了基于 Kubenretes 的编排架构 微软云服务 Azure 把自己容器编排引擎从 ACS 改成 AKS 通过整合 Docker 和 Kubernetes 研发 WoquTech 下一代的 RDS updateVersion: clustershard-c-559586746c -- 集群待升级版本 currentVersion等于updateVersion , 滚动升级结束 Docker, Kubernetes, RDS
笔者在面试美团时曾被面试官问到HashMap扩容机制的原理。这个问题倒不难，但是有些细节仍需注意。 JDK1.8对HashMap进行的较大的改动，其中对HashMap的扩容机制进行了优化。 这是因为多次执行put操作会引发HashMap的扩容机制，HashMap的扩容机制采用头插法的方式移动元素，这样会造成链表闭环，形成死循环。 JDK1.8中HashMap使用高低位来平移元素，这样保证效率的同时避免了多线程情况下扩容造成死循环的问题。这篇博客重点介绍扩容时使用到的高地低平移算法。 在扩容机制下数组两倍扩容，数组的长度发生了变化，同时我们也必须要严格遵守计算数组下标index的算法，否则在新数组调用get()无法获取到相应的Node结点。 当数组扩容时，链表所有的结点必须根据新数组的长度重新计算下标位，此时即使链表中每个结点的Hash值不尽相同，但是由于&运算和数组两倍扩容的特殊性，可以根据高低位算法将链表分为高位链表和低位链表，并将这两个链表迁移到新数组不同的下标位
云数据库rds属于关系型数据库，是比较稳定可靠，可弹性伸缩的在线数据库服务，支持多种引擎，可以提供备份，恢复，迁徙等方面的服务，所以在现在的很多场景中都有很好的应用。那么云数据库rds怎么用？ 云数据库RDS的优势是什么？ 云数据库RDS使用步骤 云数据库rds怎么用？ 在创建完了云数据库之后才能进行使用，首先是点击云数据库RDS，进入RDS数据库的基本信息，就可以看到数据库的地域，可用区，还有一些基本配置信息。 当我们拥有了数据库和数据库账号之后，就可以通过这个账号去连接云数据库RDS了。 云数据库RDS的优势 了解了云数据库rds怎么用，接下来再来了解一下云数据库RDS的优势。 关于云数据库rds怎么用以及优势是什么，相信大家已经很了解了，希望这些内容对大家使用云数据库会有一些好的帮助。
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