本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.数据库扩容 1.业务场景 互联网项目中有很多"数据量大,业务复杂度高,需要分库分表"的业务场景. 这样分层的架构 (1)上层是业务层biz,实现业务逻辑封装: (2)中间是服务层service,封装数据访问: (3)下层是数据层db,存储业务数据: 2.扩容场景和问题 当数据量持续新增,面临着这样一些需求,两台数据库无法容纳,需要数据库扩容,这里选择2台-扩容到3台的模式,如下图: 这样扩容的问题 (1)分库分表的策略导致数

转自: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,同步相同的数

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主

区块链扩容一直是区块链团队的重点研究方向.因为比特币对区块大小的设定是固定的,而且中本聪将最初大小值限定为1M,但随着交易量的增加,网络拥堵情况也愈渐严重,最终也导致了比特币的分叉. 区别于比特币固定区块大小的设定,以太坊则引入了燃料(gas)的概念,并采取了区块燃料限制(Block Gas Limit)动态调整机制,即根据交易量大小来调节Block Gas Limit.通常我们以TPS来衡量区块链的交易处理能力, Block Gas Limit值越大则意味着允许区块打包的交易量也就越多,也就是

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主

本文部分内容节选自华为云帮助中心的分布式数据库中间件(DDM)服务的产品介绍 背景 随着业务增长,逻辑库存储空间不足,并发压力较大. 解决方案 此时可对DDM实例逻辑库进行平滑扩容,通过增加RDS实例来提高数据存储能力与并发支持能力.在不中断应用服务的情况下,通过新增RDS实例,扩展数据库存储空间.扩容除了解决数据存储容量瓶颈,还能通过增加并发计算能力间接提升数据库性能.通过DDM管理控制台操作即可完成扩容,应用无需改造,扩容进度支持可视化跟踪. 平滑扩容 平滑扩容是一种水平扩容方式,通过增加R

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.项目结构 1.工程结构 2.模块命名 shard-common-entity: 公共代码块 shard-open-inte: 开放接口管理 shard-eureka-7001: 注册中心 shard-two-provider-8001: 8001 基于两台库的服务 shard-three-provider-8002:8002 基于三台库的服务 3.代码依赖结构 4.项目启动顺序 (1)shard-eureka-7001: 注册中心 (

1. 集群节点及服务分配 说明: 1.1. 在每个节点上启动两个clickhouse服务(后面会详细介绍如何操作这一步),一个数据分片,一个数据备份,为了确保宕机数据一致性,数据分片和数据备份不能同一节点,比如gawh201上的shard不能备份在gawh201的replica,如果这样做,当gawh201宕机了,该节点shard的数据是找不到的. 1.2. 基于a所以shard和replica必须错开,但不是随意错开就可以了.按照上图给的规律错开(后面会详细介绍超大节点的集群的shard和re

一 简介:分库分表的理解二 具体: 1 当由于单台DB业务增长导致的服务器压力时,就必须横向进行扩展              2 本文仅从中间层观点进行分析三 现有方案  方案1 sharding家族 Sharding-JDBC是一款轻量级的Java框架,在JDBC层提供上述核心功能,使用方式与正常的JDBC方式如出一辙,面向Java开发的用户. Sharding-Proxy是一款实现了MySQL二进制协议的服务器端版本,大家可以把它当成升级版的MySQL数据库使用.独立部署后,即可按照正常M

下午发现redshift集群已经没有什么空间了.删掉一些不须要的暂时表也仅仅降到86%左右,为了能放下这两天的数据必须扩容了 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdG9ueWxlZTAzMjk=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> 在官方docs中,有两种扩容方案 1.在确定能非常快扩容

目标是实现redis集群的无感知弹性扩容 关键点 1是无感知,即对redis集群的用户来说服务ip和port保持不变 2.弹性扩容,指的是在需要时刻可以按照业务扩大redis存储容量. 最原始的twemproxy+redis集群架构如下图1所示 其中twemproxy-A代理后面接了3个redis实例,作为集群使用,如果1个redis示例有10G存储能力,那么 目前这个架构具有10G*3=30G的存储能力. 当业务猛增,存储空间不够时,最简单的扩容方案如下图2所示: 这个方案最大的问题有2个 1

1.简介     FastDFS文件服务器在设计时,为了支持大容量,存储节点(服务器)采用了分卷(或分组)的组织方式.存储系统由一个或多个卷组成,卷与卷之间的文件是相互独立的,所有卷的文件容量累加就是整个存储系统中的文件容量.一个卷可以由一台或多台存储服务器组成,一个卷下的存储服务器中的文件都是相同的,卷中的多台存储服务器起到了冗余备份和负载均衡的作用.当存储空间不足或即将耗尽时,可以动态添加卷.只需要增加一台或多台服务器,并将它们配置为一个新的卷,这样就扩大了存储系统的容量.FastDFS中的

简单介绍: LVM是逻辑盘卷管理(Logical Volume Manager)的简称,它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制,LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层,来提高磁盘分区管理的灵活性.通过LVM系统管理员可以轻松管理磁盘分区,如:将若干个磁盘分区连接为一个整块的卷组(volumegroup),形成一个存储池.管理员可以在卷组上随意创建逻辑卷组(logicalvolumes),并进一步在逻辑卷组上创建文件系统.管理员通过LVM可以方便的调整存储卷组的大小,并且可以对磁盘存储

-宾夕法尼亚州的尼科尔森大桥建设照片(图源).罗马人的工程原理扩展至新的应用 对于以太坊来说,2018年是专注底层架构之年.今年很多早期参与者会测试网络极限,并且重新关注以太坊的扩容技术. 以太坊仍然处于起步阶段.直到现在,它仍然没有那么安全或者可扩展.对于任何密切关注以太坊技术的人来说,这都是很好理解的.但在过去一年,ICO推动的炒作已经过分夸大了目前的网络能力.以太坊和web3的美好愿景-- 一个安全,易于使用的去中心化网络,由一系列通用的经济协议来约束,并且被数十亿人来使用--这个承诺希望

在分布式系统中,生成全局唯一ID,有很多种方案,但是在这多种方案中,每种方案都有有缺点,下面我们之针对通过常用数据库来生成分布式ID的方案,其它方法会在其它文中讨论: 1,RDBMS生成ID: 这里我们讨论mysql生成ID.因为MySQL本身可以auto_increment和auto_increment_offset来保证ID自增,很自然地,我们会想到借助这个特性来实现这个功能. 全局ID生成方案里采用了MySQL自增长ID的机制(auto_increment + replace into +

MySQL动态扩容方案 目前可用方案 MySQL的复制: 一个Master数据库,多个Salve,然后利用MySQL的异步复制能力实现读写分离,这个方案目前应用比较广泛,这种技术对于以读为主的应用很有效. 数据切分(MySQL的Sharding策略): 垂直切分:一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)切分:垂直切分的思路就是分析表间的聚合关系,把关系紧密的表放在一起. 水平切分:另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中

目标是实现redis集群的无感知弹性扩容 关键点 1.是无感知,即对redis集群的用户来说服务ip和port保持不变 2.弹性扩容,指的是在需要时刻可以按照业务扩大redis存储容量. 1.业务场景 1.redis集群某个业务容量不足,需要扩容 2.redis集群需要一个为一个新业务分配存储容量 3.redis集群在扩容的时候服务不是停止的,而是服务中,即无感知 最好的解决方式 对客户端无感知,即客户端不需要任何操作就实现了redis集群的扩容 2.最朴素的twemproxy+redis集群架

磁盘阵列(Redundant Arrays of Independent Disks,RAID) 云 500G  不够用 扩容 方案1  重建分区,由500G到1T,按历史增速,1年后再扩到1.5T,.....上限2T 方案2 购买新云盘,修改程序代码

本文来自网易云信团队的技术分享,原创发表于网易云信公众号,原文链接:mp.weixin.qq.com/s/LT2dASI7QVpcOVxDAsMeVg,收录时有改动. 1.引言 在不了解IM技术的人眼里,群聊是再平常不过的功能而已,万人群聊?应该也不难实现吧?! 确实,从前端功能界面上来看,群聊无非就是个循环向群员发送消息的一对多聊天消息分发模式而已,难在何处? 真实的情况是,群聊是IM系统中的高难度技术点之一.难在哪?难在服务端!从某种角度上说,群聊功能的架构设计和技术实现的品质,可以代表这款

Elasticsearch的基础分布式架构 Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性 Elasticsearch是一套分布式系统,分布式是为了应对大数据量. Elasticsearch隐藏了复杂的分布式机制: 分片:我们之前随随便便就将一些document插入到es集群中去了,我们没有关心过数据是如何进行分配的.数据到哪个shard中去了. 集群发现机制(cluster discovery):如果启动一个新的es进程,那么这个es进程会作为一个node并且发现es集群,然后自动加