在 Kafka 中,出产者写入音讯.顾客读取音讯的操作都是与 leader 副本进行交互的,从 而结束的是一种主写主读的出产消费模型.数据库.Redis 等都具有主写主读的功用,与此同时还支撑主写从读的功用,主写从读也便是读写分别,为了与主写主读对应,这儿就以主写从读来称谓.Kafka 并不支撑主写从读,这是为什么呢? 从代码层面上来说,虽然增加了代码复杂度,但在 Kafka 中这种功用完全能够支撑.关于 这个问题,咱们能够从“收益点”这个视点来做具体分析.主写从读能够让从节点去分管主节 点的负

浅谈orm 记得四年前在学校第一次接触到 Ling to Sql,那时候瞬间发现不用手写sql语句是多么的方便,后面慢慢的接触了许多orm框架,像 EF,Dapper,Hibernate,ServiceStack.OrmLite 等.当然每种orm都有各自的优势,也有不足的地方.园子里也有很多大神开源了他们写的orm,如SqlSugar,Chloe.ORM,CYQ.Data 等.先不说这些开源的orm使用度怎么样,我觉得起码从开源的精神上就很可嘉了,我也曾下载过这几位大神的源码进行学习. 所有o

MySQL 提供支持读写分离的驱动类: com.mysql.jdbc.ReplicationDriver 替代 com.mysql.jdbc.Driver 注意,所有参数主从统一: jdbc:mysql:replication://<master>,<slave>.../...?...=...  当然,用户名和密码也必须相同 触发Slave的情况 设置 auto_commit = false 设置 readOnly 为 true 综上特点,读写分离依赖于事务 常用使用场景: 第一种

目前只有MYSQL版 3.5.2.9 支持,其库版本12月3号更新该功能 用例讲解 using (var db = new SqlSugarClient("主连接字符串", "从连接字符串","可以多个从连接")) { var list= db.Queryable<Student>().ToList();//走从 var list= db.Queryable<Student>().ToJson();//走从 db.Inse

首先声明这篇文章不是标题党,我说的这个类库是 FreeSql.Repository,它作为扩展库现实了通用仓储层功能,接口规范参考 abp vnext 定义,实现了基础的仓储层(CURD). 安装 dotnet add package FreeSql.Repository 可用于:.net framework 4.6+..net core 2.1+ 定义 var fsql = new FreeSql.FreeSqlBuilder() .UseConnectionString(FreeSql.Da

回到目录 Redis这个Nosql的存储系统一般会被部署到linux系统中,我们可以把它当成是一个数据服务器,对于并发理大时,我们会使用多台服务器充当Redis服务器,这时,各个Redis之间也是分布式的,而Redis与WWW之间也是一种分布式,对于各个redis之间的分布式不需要我们去干预,它是由我们的redis客户端去负责链接的,你当时链到哪台服务器,完全由客户端去控制,redis这种模式我们通常称为“主从模式”,即一个主服务器,主要负责写入数据,多台从服务器,负责数据的读取,而它们之前的数

关于数据切分的原理可以参见博客: http://blog.csdn.net/jhq0113/article/details/44226789 关于Atlas的介绍可以参见博客: http://blog.csdn.net/jhq0113/article/details/44239823 Atlas源代码用C语言编写,它对于Web Server相当于是DB,相对于DB相当于是Client,如果把Atlas的逻辑放到Web Server程序里去处理,这样会大大增加Web Server程序的复杂度,同时

1.   MyCAT概述 1.1 背景 随着传统的数据库技术日趋成熟.计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充,数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上.这时集中式数据库系统表现出它的不足: (1)集中式处理,势必造成性能瓶颈: (2)应用程序集中在一台计算机上运行,一旦该计算机发生故障,则整个系统受到影响,可靠性不高: (3)集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活,系统的可扩充性差. 在这种形势下,集中式数据库将向分布式数据库发展. 1.2 发展历程 MyCAT的诞生,要从其前身Amoeba和

系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理,这些内容有的是从网上收集的,有的是自己做的测试验证信息,如有错误,烦请谅解和指出! 一.MyCat简单介绍MyCat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的服务器,前端用户可以

在对Redis进行性能优化时,一直想对Redis进行读写分离.但由于项目底层采用spring-data-redis对redis进行操作,参考spring官网却发现spring-data-redis目前(1.7.0.RELEASE)及以前的版本并不支持读写分离.  一.源码分析 spring-data-redis中关于JedisConnectionFactory的配置如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l

[Mysql主从复制]解决的问题数据分布:比如一共150台机器,分别往电信.网通.移动各放50台,这样无论在哪个网络访问都很快.其次按照地域,比如国内国外,北方南方,这样地域性访问解决了.负载均衡:Mysql读写分离,读写分开了,解决了部分服务器的压力,均衡分开.数据备份:比如100台机器,实际数据是一样的,这样可以说每台机器都是数据备份.高可用性和容错性:1台机器挂掉了无所谓,因为还有99台机器.实现原理:Mysql支持单向.异步复制,复制过程中一个服务器充当主服务器,而一个或者多个其他服务器

一. 部署读写分离的契机 目前公司整体项目稳定运行在CDH5.6版本上,与其搭配的Hbase1.0.0无法正确运行Kylin,原因是Kylin只满足Hbase1.1.x+版本.解决方案如下 1. 升级整体CDH版本,从而获得高版本Hbase(方案风险太大) 2. 把Hbase从CDH单独剥离出来,用原生的Hbase高版本替代(方案缺点是管理Hbase不方便,原有的应用难迁移) 3. Kylin读写分离(经验证,CDH5.6的Hbase支持Kylin建CUBE,但无法读(api不兼容),所以只需在

MySQL的读写分离的几种选择 MySQL主从复制(Master-Slave)与读写分离(MySQL-Proxy)实践 原址如下: http://heylinux.com/archives/1004.html 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

博主本人平和谦逊,热爱学习,读者阅读过程中发现错误的地方,请帮忙指出,感激不尽 1.环境准备 1.1新增两台虚拟机 mycat01:192.168.247.81 mycat02:192.168.247.82 1.2下载地址(mycat) 官网:http://dl.mycat.io/http://dl.mycat.io/1.6-RELEASE/Mycat-server-1.6-RELEASE-20161028204710-linux.tar.gz 1.3配置jdk [root@amoeba~]#

概念相关     为了确保多线上环境数据库的稳定性和可用性,大部分情况下都使用了双机热备的技术.一般是一个主库+一个从库或者多个从库的结构,从库的数据来自于主库的同步.在此基础上我们可以通过数据库反向代理工具或者使用程序的方式实现读写分离,即主库接受事务性操作比如删除.修改.新增等操作,从库接受读操作.笔者自认为读写分离解决的痛点是,数据库读写负载非常高的情况下,单点数据库存在读写冲突,从而导致数据库压力过大,出现读写操作缓慢甚至出现死锁或者拒绝服务的情况.它适用与读大于写,并可以容忍一段时间内

TDSQL MySQL版(TDSQL for MySQL)是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分.Shared Nothing 架构的分布式数据库.TDSQL MySQL版 即业务获取的是完整的逻辑库表,而后端会将库表均匀的拆分到多个物理分片节点. 水平分表 概述 水平拆分方案是 TDSQL MySQL版 的基础原理,它的每个节点都参与计算和数据存储,且每个节点都仅计算和存储一部分数据.因此,无论业务的规模如何增长,我们仅需要在分布式集群中不断的添加设备,用新设备去应对增长的计算和存储需要即可.

读写分离 何为读写分离? 见名思意,根据读写分离的名字,我们就可以知道:读写分离主要是为了将对数据库的读写操作分散到不同的数据库节点上. 这样的话,就能够小幅提升写性能,大幅提升读性能. 我简单画了一张图来帮助不太清楚读写分离的小伙伴理解. 一般情况下,我们都会选择一主多从,也就是一台主数据库负责写,其他的从数据库负责读. 主库和从库之间会进行数据同步,以保证从库中数据的准确性. 这样的架构实现起来比较简单,并且也符合系统的写少读多的特点. ​ 读写分离会带来什么问题?如何解决? 读写分离对于提

[作者] 许金柱,携程资深DBA,专注于分布式数据库研究及运维. 台枫,携程高级DBA,主要负责MySQL和OceanBase的运维. [前言]    读写分离,是一种将数据库的查询操作和写入操作分离的方案,目的是为了降低读写操作的相互影响并提升资源利用率.在携程,读写分离的应用场景非常普及,只读的业务场景主要包括线上业务的读请求.缓存的拉取,大数据ETL取数等.    OceanBase 数据库天然支持读写分离的功能,即通过 OBProxy 代理服务和OBServer的配置修改即可实现业务的读

efcore在Saas系统下多租户零脚本分表分库读写分离解决方案 ## 介绍 本文ShardinfCore版本x.6.0.20+ 本期主角: - [`ShardingCore`](https://github.com/dotnetcore/sharding-core) 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵适配 单dbcontext多数据库自动迁移 之前发过一篇文章 EFCore高级Saas系统下单DbContext如何支持不同数

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 目录 1. 部署MySQL Router 2. 启动mysqlrouter服务 3. 确认读写分离效果 4. 确认只读负载均衡效果 5. 确认故障自动转移功能 6. 小结 参考资料.文档 免责声明 文章推荐: 关于 GreatSQL 本文介绍如何在MGR集群前端部署MySQL Router以实现读写分离.读负载均衡,以及故障自动转移. MySQL Router是一个轻量级的中间件,它采用多端口的方案实现读写分离以及读负