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ECS如何搭建网站

boxti 2019-12-01 21:43:20 2123 浏览量 回答数 1

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【教程免费下载】  开源容器云OpenShift:构建基于Kubernetes的企业应用云平台

沉默术士 2019-12-01 22:07:59 3222 浏览量 回答数 1

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【云计算的1024种玩法】拥有一个自己的论坛

琴瑟 2019-12-01 21:14:32 2380 浏览量 回答数 2

拒绝“不安全”网站标签

精选SSL证书,2年仅需567元

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如何选配置? [选型推荐-核算您需要什么配置的服务器] http://www.aliyun.com/promotion/bijia?spm=5176.383518.0.57.jDuuqz 如何选带宽? [带宽常见问题]http://help.aliyun.com/guide?spm=5176.383377.0.64.0ocz6Y&helpId=1504 相关链接: [论坛经验-从零入门新手速成] http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=138210 [论坛经验-看看其它人都选了什么配置?] http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=133272 [论坛经验-如何选择配置和带宽?] http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=135619&displayMode=1#377610 ------------------------- 如何选节点? 当前可选区域: 华东杭州节点        华东青岛节点 相关FAQ:Q:华东青岛节点是什么线路? A:华东青岛节点和华东杭州节点都是一样采用BGP多线接入,采用绿色节能多线路机房,中国电信、联通、教育网等多线接入,保证全国用户高速访问。价格都是一样的。 Q:我申请试用之后,再去购买服务器,后期想更换下节点,可以吗? A:试用的服务器默认在青岛节点,试用后转正购买云服务器不可以更换节点。所以您在提交试用转正订单前,请慎重选择。 相关链接: [官方教程-区域选择帮助]http://bbs.aliyun.com/read.php?spm=0.0.0.0.PTJkXc&tid=130553 ------------------------- 如何选操作系统? 1. Windows 1) 系统内含正版激活2) 适合于运行windows下开发的程序,如.net等3) 支持SQL Server等数据库(需自行安装)4) 可以使用远程桌面方式登录进行管理 2.Linux 1) 最流行的服务器端操作系统,强大的安全性和稳定性2) 免费且开源,轻松建立和编译源代码3) 通过SSH方式远程访问您的云服务器4) 一般用于高性能web等服务器应用,支持常见的PHP/Python等编程语言,支持MySQL等数据库(需自行安装) 相关链接: [官方教程-操作系统选择建议] http://bbs.aliyun.com/read.php?spm=0.0.0.0.Qm0jpI&tid=120515 [论坛经验-教程101之服务器系统选择]http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=135791 ------------------------- 服务器如何搭建? [官方教程-服务器使用的基本教程]http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=136480 [论坛经验-阿里云服务器从入门到精通,精华帖汇总] http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=135619&displayMode=1#377612 ------------------------- 性能测试常见方法推荐[论坛经验-如何测试云服务器的磁盘 IO性能 CPU性能 和 带宽充裕程度性能]http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=138865[论坛经验-小试用,大学问!菜鸟也要知道如何去试用之云服务器测评] http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=138867[论坛经验-云服务器试用及评测(带unixbench跑分)]http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=117031 [论坛经验-Linux硬盘网络等性能综合测试]http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=7331 ------------------------- 备案那点儿事为了确保您的网站正常运行,您需要按照相关规定提交备案。您只需按指导手册逐步操作,并根据审核意见及时修正,以顺利通过备案。[官方教程-阿里云备案专题]http://www.aliyun.com/act/webbaindex.html?spm=0.0.0.0.uyYNuH[论坛经验-新手入门备案篇]http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=135619&displayMode=1#377613 ------------------------- 试用体验 1、小伙子网          网址:www.xiaohuozi365.com     客户感言:      页面打开很快,网站成员和读者都很满意。阿里云的工单方式比起传统IDC和机房封闭式的霸道管理人性化了很多,另外在解决问题时客户的电话很及时。希望网站在阿里云上能发展的更好。另外一个服务器可以放多个网站,解决我们公司的需求。 2、萝莉盒      网址:www.lolitabox.com       客户感言:      通过阿里云服务器的控制台,可以很方便的监测到系统中的状态信息,CPU、I/O、带宽的使用情况都可以及时的了解到,当做推广活动时遇到的流量激增问题,可以通过阿里云的带宽弹性调整功能进行动态的设置,带宽成本可以很好的得到控制。3、缔梦无限      网址:http://blog.dreamoe.com      客户感言:      解决了服务租用和维护成本的问题,同时高度的可扩展性让我们也不用担心应对业务增长,让我们这样的创业团队把更多的精力放到业务拓展中去。       4、弘通围棋网      网址:http://www.hoetom.com/      客户感言:      云服务器是大势所趋,使我们可以把注意力集中在程序和数据上,解决了困扰我们多年的南北网络互联互通问题,不用再担心硬件设备的单点故障,不用再操心硬件资源的按需扩展。  5、玩艺儿      网址:www.gart360.com     客户感言:      使用阿里云的云服务器没有多久,不敢言过其实,但是事先考察过和阿里云齐名的大企业,阿里云的性价比最高,产品好不好只有使用了才知道,期待阿里云更出色的表现。 6、玩物尚志      网址:http://www.wanwushangzhi.cn/            客户感言:      很庆幸我们选择了阿里云服务器,整体架构搭建快速稳定,会员普遍反应访问顺畅,同时阿里云客服响应速度极快而且能有效解决问题。

qiujin2012 2019-12-02 01:14:41 0 浏览量 回答数 0

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轻松定制跨终端的视频点播服务-新年活动:回复评论送实验体验券!

仟与仟寻 2019-12-01 21:54:08 2787 浏览量 回答数 1

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简单谈谈新手如何选择云主机或VPS或虚拟主机

ap2836i0b 2019-12-01 20:55:48 14063 浏览量 回答数 3

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OSS新手视频教程!

聚小编 2019-12-01 21:04:47 52192 浏览量 回答数 21

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性能测试技术怎么进行?

猫饭先生 2019-12-01 21:26:08 1341 浏览量 回答数 0

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在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?现在很流行的优步(Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有10个小时的服务时间,平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器,单机的平均QPS可以到达800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后,希望大家理解在做一些建构设计的时候,它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构中体现在方方面面,从定义一个函数,到定义一个类,到提供的一个服务,以及模板,背后都是要去重提高可复用率。 第二, 分类能力。做软件需要做对象的解耦,要定义对象的属性和方法,做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化,要定义服务的接口和规范。 第三, 算法(性能),它的价值体现在提升系统的性能,所有性能的提升,最终都会落到CPU,内存,IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子,在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表,我们要从不同的库和表中读取数据,这样的抽象最直观就是使用模板,因为绝大多数SQL语义是相同的,除了路由到哪个库哪个表,如果不使用Proxy中间件,模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN,它是做速度方面的性能提升,刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑,CDN本质上一个是做网络智能调度优化,另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化,刚才已经提到了,各个大网站转型过程中一定会做服务化,其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列,本质上还是做分类,只不过不是两个边际清晰的类,而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构,到一定量级的系统整个架构都会变成三层,客户端包括WEB、安卓和IOS,这里就不说了。接着还都会有一个接口层, 有三个主要作用: 第一个作用,要做 安全隔离,因为前端节点都是直接和用户交互,需要防范各种恶意攻击; 第二个还充当着一个 流量控制的作用,大家知道,在2014年春节的时候,微信红包,每分钟8亿多次的请求,其实真正到它后台的请求量,只有十万左右的数量级(这里的数据可能不准),剩余的流量在接口层就被挡住了; 第三,我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的,所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台,可以看到微博后台有三大块: 一个是 平台服 务, 第二, 搜索, 第三, 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门,做的就是 数据存储和读 取,对搜索来说做的是 数据的 检 索,对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说,第一代架构,基本上能支撑到用户到 百万 级别,到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题,当业务规模到 亿级别时,需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构,有几个地方是非常难的,首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的,同时线上业务又不能停, 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我,说他在内部推行服务化的时候,把一个模块服务化做完了,其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候,首先更多是偏向业务的梳理,同时要找准一个很好的切入点,既有架构和服务化上的提升,业务方也要有收益,比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑,建议开始从原子化服务切入,比如基础的用户服务, 基础的短消息服务,基础的推送服务。 第二,就是可 以做无状 态 服 务,后面会详细讲,还有数据量大了后需要做数据Sharding,后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题,就是用户量和业务趋于稳步增加(相对爆发期的指数级增长),更多考虑技术框架的稳定性, 提升系统整体的性能,降低成本,还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战,PV是在10亿级别,QPS在百万,数据量在千亿级别。我们可用性,就是SLA要求4个9,接口响应最多不能超过150毫秒,线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢?那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务,每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样,就是数据量,bigger and bigger,用户体验是faster and faster,业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动, 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 , 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间,都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度,横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分,第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分,会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下, 接口层有feed、用户关系、通讯接口;服务层,SOA里有基层服务、原子服务和组合服务,在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务,组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ,资源层负责海量数据的存储(后面例子会详细讲)。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题,由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层,微博使用JERSY框架,帮助你做参数的解析,参数的验证,序列化和反序列化;资源层,主要是缓存、DB相关的各类组件,比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 , 完成系统服务的像素级监控,对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个,首先是系统架构三个利器: 一个, 我 们 RPC 服 务组 件 (这里不讲了), 第二个,我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用:可以把两个模块之间的交互异步化,其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量,所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理,它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 , 无状态 , 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物,在这个过程中很多情况下是有状态的,比如我浏览了哪些商品,为什么大家又常说接口层是无状态的,其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物,选了几件商品,到了哪一步,接口无状态后,状态要么放在缓存中,要么放在数据库中, 其 实 它并不是没有状 态 , 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个, 数据 层 比服 务层 更需要 设计,这是一条非常重要的经验。对于服务层来说,可以拿PHP写,明天你可以拿JAVA来写,但是如果你的数据结构开始设计不合理,将来数据结构的改变会花费你数倍的代价,老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生,既有工作量上的,又有数据迁移跨越的时间周期,有一些甚至需要半年以上。 第四,物理结构与逻辑结构的映射,上一张图看到两个维度切成十二个区间,每个区间代表一个技术领域,这个可以看做我们的逻辑结构。另外,不论后台还是应用层的开发团队,一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组,这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射,精细化团队分工,有利于提高沟通协作的效率 。 第五, www .sanhao.com 的访问过程,我们这个架构图里没有涉及到的,举个例子,比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候,这个请求在接口层之前发生了什么?首先会查看你本机DNS以及DNS服务,查找域名对应的IP地址,然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址(公网服务IP地址),VIP之后还要经过负载均衡器(Nginx服务器),之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事,可能有用户报一个问题的时候,你通过在接口层查日志根本发现不了问题,原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六,我们说分布式系统,它最终的瓶颈会落在哪里呢?前端时间有一个网友跟我讨论的时候,说他们的系统遇到了一个瓶颈, 查遍了CPU,内存,网络,存储,都没有问题。我说你再查一遍,因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器,最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机(可能是叶子节点也可能是核心的节点),一定落在CPU、内存、存储和网络上,最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候,经常很少做业务分析,技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例,像前三页占了97%,在做缓存设计的时候,我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 , 越细致越好 。举了一个例子,大家都会用电商,电商在双十一会做全国范围内的活动,他们做设计的时候也会考虑场景的,一个就是购物车,我曾经跟相关开发讨论过,购物车是在双十一之前用户的访问量非常大,就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了,但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景,活动之前重点设计优化购物车的写场景, 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢?最右边的是Feed,就是微博所有关注的人,他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展,除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博,就是会有广告的要求,增加一些广告,还有粉丝头条,就是拿钱买的,热门微博,都会插在其中。分发控制,就是说和一些推荐相关的,我推荐一些相关的好友的微博,我推荐一些你可能没有读过的微博,我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博,实际会起多个并行的程序来读取,最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下, 从SNS社交领域来看,国内现在做的比较好的三个信息流: 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ; 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ; 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 , 它并不是基于关系来构建信息流 , 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合,体现在很多很多的产品之中,除了SNS,电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页,它的信息流基本由几部分组成:第一,打广告的;第二个,做一些推荐,热门的商品,其次,才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 , 但是到后期会 发现 , 你的 这 个流 如何做控制分发 , 非常复杂, 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析,那么技术上怎么解决高并发,高性能的问题?微博访问量很大的时候,底层存储是用MySQL数据库,当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候,大家知道一定有缓存,可以复用可重用的计算结果。可以看到,发一条微博,我有很多粉丝,他们都会来看我发的内容,所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统,微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存,上面是L1,每个L1上都是一组(包含4-6台机器),左边的框相当于一个机房,右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么? 首先,L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS, 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景,只有一篇博文,但是它的访问量无限增长,其实我们不需要影响L2缓存,因为它的内容存储的量小,但它就是访问量大。这种场景下,你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景,就是L2级缓存发生作用,比如我有一千万个用户,去访问的是一百万个用户的微博 ,这个时候,他不只是说你的吞吐量和访问带宽,就是你要缓存的博文的内容也很多了,这个时候你要考虑缓存的容量, 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划,保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ,根据你的用户模型你可以估出来,到底有百分之多少的请求不能穿透到DB, 评估这个容量之后,才能更好的评估DB需要多少库,需要承担多大的访问的压力。另外,我们看双机房的话,左边一个,右边一个。 两个机房是互 为 主 备 , 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域,他们访问两个不同机房的时候,假设用户从IDC1过来,因为就近原理,他会访问L1,没有的话才会跑到Master,当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问,也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ,两个机房都有全量的用户数据,同时在线提供服务,但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢?CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点,比如在杭州市部署一个节点时,在机房里肯定不止一台机器,那么对于一个地区来说,只有几台服务器到源站回源,其他节点都到这几台服务器回源即可,这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存,这也是常见的一种策略。有一种场景,分布式缓存并不适用, 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量,这个时候使用Local Cache + 分布式缓存,Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量,长尾的流量仍然访问分布式缓存,这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点,降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构,微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表,这个比较简单,每条内容一个索引,每天建一张表,其次看索引表,一共建了两级索引。首先想象一下用户场景,大部分用户刷微博的时候,看的是他关注所有人的微博,然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下, 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户,取他们的前条微博ID,然后聚合排序。我们在做哈希(分库分表)的时候,同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的,今天的热点新闻,明天就没热度了,数据的冷热非常明显,这种场景就需要按照时间维度做分表,首先冷热数据做了分离(可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本),其次, 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分,那么这个用户所有数据都在一张表里,这张表就是无限增长的,时间长了查询会越来越慢。二级索引,是我们里面一个比较特殊的场景,就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时,通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统,当系统到千万级以后的时候,越来越庞杂,所解决的问题更偏向稳定性,性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来,你可以依赖你的服务RPC1、RPC2,你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点,就是说一个请求从用户过来之后,在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候,这些日志落在不同的机器上,你也不知道问题到底出在哪儿,各个服务之间互相隔离,互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段,就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题,我们刚才说日志互相隔离,我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID,然后结合RPC框架, 服务治理功能。假设请求从客户端过来,其中包含一个ID 101,到服务A时仍然带有ID 101,然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ,所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个,你做的时候,你不能说每个地方都加,对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作, 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 , 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP,要做到零侵入的原则,就是对所有相关的中间件打点,从接口层组件(HTTP Client、HTTP Server)至到服务层组件(RPC Client、RPC Server),还有数据访问中间件的,这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志?服务化以后,每个服务可以用不同的开发语言, 考虑多种开发语言的兼容性 , 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后,如何构建基于GPS导航的路况监控?我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题, 如果 单一用 户发现问题 后 , 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么,但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控,每辆车有GPS定位,我想看北京哪儿拥堵的时候,怎么做? 第一个 , 你肯定要知道每个 车 在什么位置,它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识,加上每一次流动的信息,就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警,我们怎么能了解道路的流量状况和负载,并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高,单位时间可以通行多少辆车,这就是道路的容量。有了道路容量,再有道路的实时流量,我们就可以基于实习路况做预警? 对应于 分布式系 统 的话如何构建? 第一 , 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ?SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义,相当于定义系统的容量。 第二个 , 统计 线 上 动态 的流量,你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS,有了流量和容量,就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论,实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动,必须保障系统稳定,理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行,为什么?有技术的因素,有人为的因素,因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性,很难全局量化标准,所以真正流量来了以后,你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施:第一,最简单的就是有降 级 的 预 案,流量超过系统容量后,先把哪些功能砍掉,需要有明确的优先级 。第二个, 线上全链路压测,就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍(比如下线一半的服务器,缩容而不是扩容),看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子,推测系统数据库会先出现瓶颈,但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三,搭建在线 Docker 集群 , 所有业务共享备用的 Docker集群资源,这样可以极大的避免每个业务都预留资源,但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升,这里以Java语言为例,首先, 一定要 理解 JAVA;第二步,JAVA完了以后,一定要 理 解 JVM;其次,还要 理解 操作系统;再次还是要了解一下 Design Pattern,这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴;还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。

hiekay 2019-12-02 01:39:25 0 浏览量 回答数 0

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微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点,圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设,他们都有相同的疑问:一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)?需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构?这些框架或组件该如何选型?笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设,同时在这块也投入了很多时间去学习和研究,有一些经验和学习心得,可以和大家一起分享。 服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同,微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构,服务之间通过轻量机制进行通信,这时候必然引入一个服务注册发现问题,也就是说服务提供方要注册通告服务地址,服务的调用方要能发现目标服务,同时服务提供方一般以集群方式提供服务,也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同,目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种: 第一种是集中式 LB 方案,如下图 Fig 1,在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB,LB 通常是专门的硬件设备如 F5,或者基于软件如 LVS,HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表,通常由运维配置注册,当服务消费方调用某个目标服务时,它向 LB 发起请求,由 LB 以某种策略(比如 Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力,能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢?通常的做法是通过 DNS,运维人员为服务配置一个 DNS 域名,这个域名指向 LB。 Fig 1, 集中式 LB 方案 集中式 LB 方案实现简单,在 LB 上也容易做集中式的访问控制,这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题,所有服务调用流量都经过 LB,当服务数量和调用量大的时候,LB 容易成为瓶颈,且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外,LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop),有一定性能开销。 第二种是进程内 LB 方案,针对集中式 LB 的不足,进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头,该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案,下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现,服务提供方启动时,首先将服务地址注册到服务注册表(同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态,相当于健康检查),服务消费方要访问某个服务时,它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询(同时缓存并定期刷新)目标服务地址列表,然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址,最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高,一般采用能满足高可用分布式一致的组件(例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等)来实现。 Fig 2, 进程内 LB 方案 进程内 LB 方案是一种分布式方案,LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部,同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用,没有额外开销,性能比较好。但是,该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头,如果企业内有多种不同的语言栈,就要配合开发多种不同的客户端,有一定的研发和维护成本。另外,一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中,后续如果要对客户库进行升级,势必要求服务调用方修改代码并重新发布,所以该方案的升级推广有不小的阻力。 进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架,对应的组件分别是:Eureka 服务注册表,Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查,Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外,阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。 第三种是主机独立 LB 进程方案,该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案,原理和第二种方案基本类似,不同之处是,他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来,变成主机上的一个独立进程,主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时,他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡,见下图 Fig 3。 Fig 3 主机独立 LB 进程方案 该方案也是一种分布式方案,没有单点问题,一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方,服务调用方和 LB 之间是进程内调用,性能好,同时,该方案还简化了服务调用方,不需要为不同语言开发客户库,LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂,环节多,出错调试排查问题不方便。 该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架,对应组件分别是:Zookeeper 作为服务注册表,Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查,Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes,其内部服务发现采用类似的机制。 服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外,最终要以某种方式暴露出去,才能让外界系统(例如客户的浏览器、移动设备等等)访问到,这就涉及服务的前端路由,对应的组件是服务网关 (Service Gateway),见图 Fig 4,网关是连接企业内部和外部系统的一道门,有如下关键作用: 服务反向路由,网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务,这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构,但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务,网关屏蔽了后台服务的复杂性,同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫,所有外部请求必须经过网关,网关可以集中对访问进行安全控制,比如用户认证和授权,同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能,网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错,在流量高峰期,网关可以限制流量,保护后台系统不被大流量冲垮,在内部系统出现故障时,网关可以集中做容错,保持外部良好的用户体验。监控,网关可以集中监控访问量,调用延迟,错误计数和访问模式,为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志,网关可以收集所有的访问日志,进入后台系统做进一步分析。 Fig 4, 服务网关 除以上基本能力外,网关还可以实现线上引流,线上压测,线上调试 (Surgical debugging),金丝雀测试 (Canary Testing),数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。 网关通常工作在 7 层,有一定的计算逻辑,一般以集群方式部署,前置 LB 进行负载均衡。 开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul,特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制,其它如 HAproxy,Nginx 等都可以扩展作为网关使用。 在介绍过服务注册表和网关等组件之后,我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制,该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中,服务简化为两层,后端通用服务(也称中间层服务 Middle Tier Service)和前端服务(也称边缘服务 Edge Service,前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备,如 PC,Pad 或者 Phone)。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表,前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务;前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表,这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务,这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看,网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式,而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式,微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。 Fig 5, 简化的微服务架构图 服务容错当企业微服务化以后,服务之间会有错综复杂的依赖关系,例如,一个前端请求一般会依赖于多个后端服务,技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中,服务往往不是百分百可靠,服务可能会出错或者产生延迟,如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离,那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,可能在数秒内导致所有应用资源 (线程,队列等) 被耗尽,造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure,见图 Fig 7),严重时可致整个网站瘫痪。 Fig 6, 服务依赖 Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应 经过多年的探索和实践,业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践,主要包括: Fig 8, 弹性电路保护状态图 电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器,如果家里的电路发生短路,熔断器能够主动熔断电路,以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后,当目标服务慢或者大量超时,调用方能够主动熔断,以防止服务被进一步拖垮;如果情况又好转了,电路又能自动恢复,这就是所谓的弹性容错,系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图,正常状态下,电路处于关闭状态 (Closed),如果调用持续出错或者超时,电路被打开进入熔断状态 (Open),后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast),一段时间以后,保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open),允许少量请求进来尝试,如果调用仍然失败,则回到熔断状态,如果调用成功,则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern),顾名思义,该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离,如果一个船舱破了进水,只损失一个船舱,其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子,假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务,且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程,采用线程隔离机制,可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程,当 Svc2 慢了,给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽,线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响,如果没有这种隔离机制,当 Svc2 慢的时候,120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光,整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder),服务总有容量限制,没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀,双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量,比如单位时间只允许 100 个并发调用,对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback),在熔断或者限流发生的时候,应用程序的后续处理逻辑是什么?回退是系统的弹性恢复能力,常见的处理策略有,直接抛出异常,也称快速失败 (Fail Fast),也可以返回空值或缺省值,还可以返回备份数据,如果主服务熔断了,可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中,凡是需要容错的依赖点 (服务,缓存,数据库访问等),开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头,则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证,是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石,正逐渐被社区接受为标准容错组件。 服务框架微服务化以后,为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现,避免冗余和重复劳动,规范研发提升效率,必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑,包括: Fig 9, 服务框架 服务注册、发现、负载均衡和健康检查,假定采用进程内 LB 方案,那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中,健康检查逻辑由具体业务服务定制,框架层提供调用健康检查逻辑的机制,服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志,框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据,还要将日志、metrics 等接口暴露出来,让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中,所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统,做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化,框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来,HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式,在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等),框架层要支持可定制的序列化机制,例如,对浏览器,框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式,而对无线设备上的 Native App,框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置,除了支持普通配置文件方式的配置,框架层还可集成动态运行时配置,能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错,框架集成限流容错组件,能够在运行时自动限流和容错,保护服务,如果进一步和动态配置相结合,还可以实现动态限流和熔断。管理接口,框架集成管理接口,一方面可以在线查看框架和服务内部状态,同时还可以动态调整内部状态,对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理,对于框架层和服务的内部异常,如果框架层能够统一处理并记录日志,对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全,安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装,可做成插件形式,具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成,文档的书写和同步一直是一个痛点,框架层如果能支持文档的自动生成和同步,会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon,Spring 的 Spring Boot/Cloud,阿里的 Dubbo 等。 运行期配置管理服务一般有很多依赖配置,例如访问数据库有连接字符串配置,连接池大小和连接超时配置,这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同,比如生产环境需要配连接池,而开发测试环境可能不配,另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整,例如,运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置,简化架构如下图 (Fig 10): Fig 10, 服务配置中心 动态配置存放在集中的配置服务器上,用户通过管理界面配置和调整服务配置,具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置,拉方式比较可靠,但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新),服务器推方式能及时更新配置,但是实现较复杂,一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题,对于大规模服务化环境,配置中心还要考虑分布式和高可用问题。 配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf,360 的 QConf,Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。 Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司,几年前,Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区,这些框架和组件包括: Eureka: 服务注册发现框架Zuul: 服务网关Karyon: 服务端框架Ribbon: 客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系,来自 recipes-rss。 Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架 Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证,正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品,主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装,方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说,充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud),在此基础上进行必要的企业定制,无疑是通向微服务架构的捷径。 原文地址:https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C

auto_answer 2019-12-02 01:55:22 0 浏览量 回答数 0

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高可用架构部署方案 高可用架构提供业务分发、弹性扩展、多可用区部署等功能。相较于使用单台ECS实例部署数据库与应用,高可用架构只需简单部署,并且拥有更高的稳定性和可扩展性。 高可用架构特点 高可用架构具有如下特点: 使用多可用区高可用版的负载均衡SLB(Server Load Balancer)对多台云服务器ECS进行流量分发,可扩展应用系统对外服务能力、消除单点故障,提升应用系统的可用性。使用SLB自动跨可用区部署,可加强业务容灾能力。 通过自定义镜像,可以迅速复制出相同应用部署的云服务器ECS实例,之后将实例添加到SLB后端服务器组中,实现业务高可用。SLB可以同时配置四层和七层监听,及轮循、加权轮循、加权最小连接数等多种算法,合理分配后端ECS计算资源。 使用云数据库RDS(Relational Database Service),针对高并发场景进行特殊优化,同时引入线程池、并行复制、隐含主键等功能保证系统持续稳定和高吞吐。云数据库CloudDBA具有完备的性能监控数据,实时监控实例硬件使用指标、慢SQL,并给出各种优化建议,帮您快速定位并解决问题。 部署流程 假设您已拥有一台ECS实例,并且在该实例上部署了数据库与应用,您可以将单实例部署方式转变为单可用区或多可用区高可用架构。本教程指导您如何使用ECS、EIP、SLB和RDS产品来部署多可用区高可用架构。 高可用结构图 使用自定义镜像,部署多台相同配置的ECS实例。详情请参见复制ECS实例。 创建负载均衡SLB实例,将实例添加到SLB后端服务器组中,用于跨可用区挂载ECS实例,实现业务的高可用性。详情请参见配置SLB实例。 使用DTS将ECS实例上的自建数据库迁移至RDS实例,保障业务数据库不中断,自动备份保障数据不丢失。详情请参见迁移自建数据库至RDS实例。 复制ECS实例为了支持跨可用区容灾部署,本教程使用源实例的自定义镜像复制出三台ECS实例。一台与源实例位于同一可用区,两台与源实例位于同一地域下的不同可用区。 前提条件 已注册阿里云账号。如还未注册,请先完成账号注册。 已拥有待复制的源ECS实例。 操作步骤 为ECS实例创建自定义镜像。 登录ECS管理控制台。 在左侧导航栏,单击实例与镜像 > 实例。 在顶部状态栏处,选择地域。 找到目标实例。在操作列中,单击更多 > 磁盘和镜像 > 创建自定义镜像。 输入镜像名称和描述信息。 单击创建。 说明 创建镜像需要一段时间,请您耐心等待。 在左侧导航栏,单击实例与镜像 > 镜像。当目标镜像的进度为100%、状态为可用时,表示镜像创建成功。自定义镜像 使用自定义镜像创建3台ECS实例。 在左侧导航栏,单击实例与镜像 > 镜像。 在自定义镜像页面,找到上一步创建的自定义镜像,在操作列,单击创建实例。 在自定义购买页面,镜像区域已设置为您选择的自定义镜像。根据页面提示,完成其他配置项并购买1台ECS实例。 其中: 地域:选择与源实例相同的地域。 可用区:选择与源实例相同的可用区。 公网带宽:取消勾选分配公网IPv4地址。 更多配置详情,请参见使用向导创建实例。 重复第i步和第ii步。在自定义购买页,镜像区域已设置为您选择的自定义镜像。根据页面提示,完成其他配置项并购买2台实例。 其中: 地域:选择与源实例相同的地域。 可用区:选择与源实例不同的可用区。 实例区域:设置购买实例数量为2。 公网带宽区域:取消勾选分配公网IPv4地址。 更多配置详情,请参见使用向导创建实例。 执行结果 在左侧导航栏,单击实例与镜像 > 实例。在实例列表页面,四台ECS实例的状态均为运行中,可用区两两相同。 ecs_instances 配置SLB实例 ECS实例复制完成后,在支持多可用区的地域创建负载均衡SLB实例,用于跨可用区挂载ECS实例,扩展应用系统对外服务能力、消除单点故障,提升应用系统的可用性。本文介绍SLB实例的部署方法。 前提条件 已复制三台ECS实例,详情请参见复制ECS实例。 四台ECS实例的Web服务均已启动并正常运行。 注意 若Web服务未运行,则SLB实例与ECS实例之间无法正常通信。 操作步骤 创建SLB实例。具体操作,请参见创建负载均衡实例。 本教程使用的配置如下: 地域:必须与ECS实例位于同一地域。 可用区类型:选择多可用区。 实例类型:选择私网。 网络类型:选择专有网络。 主可用区和备可用区:按需配置。 create_slb 将源实例的公网IP转换为弹性公网IP。具体操作,请参见专有网络公网IP转换为弹性公网IP。 说明 为避免影响业务,需保证源实例IP地址不变。因此,需要先将源实例的公网IP转换为弹性公网IP,与源实例解绑后,再将其绑定至高可用版SLB实例上。 ip_eip 解绑源实例与弹性公网IP。 在源实例的IP地址列,单击弹性IP地址链接。 click_eip 在弹性公网IP页面,单击解绑。 unbindEIP 单击确定。更多详情,请参见解绑EIP。 绑定弹性公网IP至SLB实例。 在弹性公网IP页面,找到与源实例解绑后的弹性公网IP。 bindEIP 在操作列,单击绑定。 实例类型选择SLB实例,SLB实例选择刚创建的SLB实例,单击确定。更多详情,请参见绑定SLB实例。 配置SLB实例。具体操作,请参见配置负载均衡实例。 基本配置如下: 在协议&监听页签,完成以下配置。 负载均衡协议:选择TCP。 监听端口:输入80。 调度算法:按需选择。本教程选择轮询。 其他配置使用默认值。 configure_slb 单击下一步。在后端服务器页签,选择默认服务器组,单击继续添加添加ECS实例。 addEcsInstance 勾选源实例和已复制的三台ECS实例,单击下一步:配置权重和端口号。端口配置为80,其他值保持默认,单击下一步。 configure_ports 在健康检查页签,使用默认值,单击下一步。 在配置审核页签,核对信息后,单击提交。 单击确定,返回实例管理页面,单击refresh。 当健康检查状态为正常时,表示后端ECS实例可以正常处理负载均衡转发的请求了。 说明 健康检查需要几分钟时间,请您耐心等待并单击刷新图标查看状态。 health_check 执行结果 为方便测试,本教程分别在四台ECS实例上搭建了静态网页,以标识每台ECS实例。在浏览器中输入负载均衡实例的服务地址,测试负载均衡服务。由于调度算法为轮询,请求会轮流发往每台ECS实例。 slb_test 迁移自建数据库至RDS实例 将源ECS实例上的数据库迁移至高可用版云数据库RDS,可实现数据库服务的高可用性、高可靠性、高安全性和高易用性。本教程以MySQL数据库为例,介绍如何使用DTS将ECS实例上的自建数据库迁移至RDS实例。 前提条件 已配置SLB实例,详情请参见配置SLB实例。 已创建高可用版RDS实例。如未创建,请参见创建RDS for MySQL实例。 已为RDS实例创建账号。如未创建,请参见创建账号和数据库。 已为ECS实例上的自建数据库创建非root账号,用于DTS迁移。 例如,您可以运行以下命令为MySQL数据库创建名为dts、密码为123456的账号。 grant all on . to 'dts'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; 背景信息 DTS提供的数据迁移功能能够支持同异构数据源之间的数据迁移,同时提供了库表列三级映射、数据过滤多种ETL特性。您可以使用DTS进行零停机迁移,在迁移过程中,源数据库正常持续提供服务,最大程度降低迁移对业务的影响。DTS支持的数据库类型请参见数据迁移。 操作步骤 登录数据传输DTS控制台。 在左侧导航栏,选择数据迁移。 选择目标RDS实例所在地域,并单击创建迁移任务。 配置迁移任务。 配置任务名称。 您可以使用默认的名称或者自定义名称。 配置源库信息。 DTS支持通过公网、VPN网关、专线及智能网关访问的自建数据库。本教程使用的源数据库为ECS实例上的自建数据库。其他类型数据库的迁移方案,请参见DTS用户手册。 参数名称 描述 实例类型 ECS上的自建数据库。 实例地区 源ECS实例所在地域。 ECS实例ID 源ECS实例的实例ID。DTS支持经典网络及专有网络的ECS实例。 数据库类型 源ECS实例上自建数据库的类型。本示例中,数据库类型为MySQL。 端口 MySQL数据库监听的端口号。 数据库账号 源ECS实例上MySQL数据库的非root账号。 说明 数据库账号必须填写非root账号,否则测试连接时会报错。 数据库密码 非root账号对应的密码。 单击源库信息右下角的测试连接。 当返回的结果为测试通过时,表示源库连接正常。 配置目标库信息。 参数名称 参数值 实例类型 RDS实例。 实例地区 RDS实例所在地域。 RDS实例ID RDS实例的实例ID。 数据库账号 RDS实例的账号。 为RDS实例创建账号,请参见创建账号和数据库。 说明 数据库账号必须填写非root账号,否则测试连接时会报错。 数据库密码 账号对应的密码。 单击目标库信息右下角的测试连接。 当返回的结果为测试通过时,表示目标库连接正常。 单击授权白名单并进入下一步。 配置迁移类型及迁移对象。 配置迁移类型。 业务零停机迁移,请选择:结构迁移+全量数据迁移+增量数据迁移。 全量迁移,请选择:结构迁移+全量数据迁移。 配置迁移对象。 在迁移对象框中单击要迁移的数据库对象,如数据库、表或列,然后单击>添加到已选择对象框中。 说明 默认情况下,数据库对象迁移到ECS自建MySQL实例后,对象名跟本地MySQL实例一致。如果迁移的数据库对象在源实例跟目标实例上名称不同,您需要使用DTS提供的对象名映射功能,详情请参见库表列映射。 单击预检查并启动。 在迁移任务正式启动之前,会预检查连通性、权限及日志格式等。下图表示预检查成功通过。 precheck 预检查通过后,您可以在迁移任务列表中查看迁移任务的迁移状态及进度。 task_result 后续步骤 在应用程序中配置RDS实例的连接地址和账号密码,以连接到RDS实例。您还可以使用数据管理服务DMS(Data Management Service)或客户端管理RDS实例。具体操作,请参见连接MySQL实例。

1934890530796658 2020-03-25 19:18:04 0 浏览量 回答数 0

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92题 一般来说,建立INDEX有以下益处:提高查询效率;建立唯一索引以保证数据的唯一性;设计INDEX避免排序。 缺点,INDEX的维护有以下开销:叶节点的‘分裂’消耗;INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销;有存储要求;其他日常维护的消耗:对恢复的影响,重组的影响。 需要建立索引的情况:为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立; 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立; 为了提高查询效率,则考虑建立(是否建立要考虑相关性能及维护开销); 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用:加快查询速度。原则:(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中,考虑为该属性或属性组建立索引;(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,考虑为该属性建立索引;(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中,考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像,对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言,快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行,通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后,通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前,而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行,而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引。在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引。具体原因为:MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句,在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句,所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程,不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义,以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接,减少复杂 SQL,拆分成简单SQL。减少排序:非必要不排序,利用索引排序,减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or,使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤:选择更优的索引,先分页再Join…。避免类型转换:索引失效。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化,而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。例如,使用<>、not in 、not exist,对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大,MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复,不能为空,唯一键不能重复,可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键,但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的,判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的,且占用空间,不走索引;判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ,SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0;它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值,比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较,该符号与等号作用相似,但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候,如果采用的 NULL 值,会被系统自动忽略掉,但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表,他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启,所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=,<,>,=>,= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字,可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀(X),或者只用(Ox)前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串,则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。 76题 在缺省模式下,MYSQL是autocommit模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话,你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式,在非autocommit模式下,你必须使用COMMIT来提交你的更改,或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增,任何进一步的插入都将产生错误,因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引,由于使用b+tree做为索引,以innodb为例,一个树节点的大小由“innodb_page_size”,为了减少树的高度,同时让一个节点能存放更多的值,索引列尽量在整数类型上创建,如果必须使用字符类型,也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读。垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException,那么我们就针对这块考虑一下重试,自定义一个注解,用于做切面。针对注解进行切面,设置最大重试次数n,然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞,是通过innodb的行多版本实现的,行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现(undo日志用来记录数据修改前的版本,回滚时会用到,用来保证事务的原子性)。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎:尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则;B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单,一般优先考虑,但float存储的数据范围大,所以范围大的数据就只能用它了,但要注意一些处理细节,因为不精确可能会与自己想的不一致,也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒,datetime与时区无关,存储的范围广(1001-9999),timestamp与时区有关,存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储,char(4)存储4个字符,根据编码方式的不同占用不同的字节,gbk编码方式,不论是中文还是英文,每个字符占用2个字节的空间,utf8编码方式,每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串,使用额外的一个或两个字节存储字符串长度,varchar(10),除了需要存储10个字符,还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格,char会自动去掉空格后存储,varchar虽然不会去掉空格,但在进行字符串比较时,会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串,后面不会补\0。 65题 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解:存储过程可以说是一个记录集,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能(对单表或多表的增删改查),然后再给这个代码块取一个名字,在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID,不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted(读取未提交数据) 即便是事务没有commit,但是我们仍然能读到未提交的数据,这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed(可以读取其他事务提交的数据)---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据,未提交的数据读不到。 三. repeatable read(可重读)---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读,就是每次读取的结果集都相同,而不管其他事务有没有提交。 四. serializable(串行化) 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到,这是隔离级别中最严格的,但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上,我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层,所以查找记录时最多只需要2-4次IO,相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时,能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据,当在叶子节点中查到3时,通过3的尾指针便能获取所有数据,而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时,要先记 undo,在记 undo 之前要记 undo 的 redo, 然后修改数据页,再记数据页修改的 redo。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时,因为有 undo,可以把数据页回滚到前镜像的状态,崩溃恢复时,如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录,那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录,就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎,MySQL 自带的引擎是 MyISAM,但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的,既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的,所以 InnoDB 使用另外一套日志系统,也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志(redo log)      作用:确保事务的持久性,防止在发生故障,脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做,达到事务一致性。 回滚日志(undo log)  作用:保证数据的原子性,保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读。 二进 制日志(binlog)    作用:用于主从复制,实现主从同步;用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志(errorlog) 作用:Mysql本身启动,停止,运行期间发生的错误信息。 慢查询日志(slow query log)  作用:记录执行时间过长的sql,时间阈值可以配置,只记录执行成功。 一般查询日志(general log)    作用:记录数据库的操作明细,默认关闭,开启后会降低数据库性能 。 中继日志(relay log) 作用:用于数据库主从同步,将主库发来的bin log保存在本地,然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是:让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法:1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性(脏读,不可重复读,幻读等),可能产生死锁。 乐观锁:乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现。 悲观锁:在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁:加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。 排他锁:当数据对象被加上排它锁时,一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问,一直到事务结束锁才被释放。 行锁:就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库,MongoDB是非关系型数据库,数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点:1.保持数据的一致性(事务处理)。 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点:1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点:1、无需经过sql层的解析,读写性能很高。 2、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展。 3、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点:1、不提供sql支持,学习和使用成本较高。 2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别: 性能:TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性:mongodb支持丰富的数据表达,索引,redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6种策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种: 1.定时去清理过期的缓存; 2.当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列,可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop,blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列,消息作为value,时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存:因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务:expire 命令设置 key 的生存时间,到时间后自动删除 key。 3.计数器:incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜:借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁:利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制:有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点:适合做冷备份;读写服务影响小,reids可以保持高性能;重启和恢复redis进程,更加快速。RDB的缺点:宕机会丢失最近5分钟的数据;文件特别大时可能会暂停数毫秒,或者甚至数秒。 AOF的优点:每个一秒执行fsync操作,最多丢失1秒钟的数据;以append-only模式写入,没有任何磁盘寻址的开销;文件过大时,不会影响客户端读写;适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点:AOF日志文件比RDB数据快照文件更大,支持写QPS比RDB支持的写QPS低;比RDB脆弱,容易有bug。 42题 对于Redis而言,命令的原子性指的是:一个操作的不可以再分,操作要么执行,要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的,是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的,这也和普通数据库的表现是一样的,可以用incr或者使用Redis的事务,或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说,执行get、set以及eval等API,都是一个一个的任务,这些任务都会由Redis的线程去负责执行,任务要么执行成功,要么执行失败,这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单(相对redis只需修改连接端口),对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案,基本和twemproxy一致的效果,但它支持在节点数改变情况下,旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现,起几个毫无关联的redis实例,在代码层,对key进行hash计算,然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的代替算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。 39题 比如订单管理,热数据:3个月内的订单数据,查询实时性较高;温数据:3个月 ~ 12个月前的订单数据,查询频率不高;冷数据:1年前的订单数据,几乎不会查询,只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储,需要分库分表;温数据可以存储在ES中,利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说,一般情况冷数据存储在磁带、光盘,热数据一般存放在SSD中,存取速度快,而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。 37题 分层架构设计,有一条准则:站点层、服务层要做到无数据无状态,这样才能任意的加节点水平扩展,数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务,例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程:通过setnx向特定的key写入一个随机值,并同时设置失效时间,写值成功既加锁成功;redis分布式锁解锁过程:匹配随机值,删除redis上的特点key数据,要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的,为保证原子性一般使用lua脚本实现;在此基础上进一步优化的话,考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期,同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction:禁止驱逐数据,当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免:在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期key来锁住当前key的访问,访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免:1.redis高可用,搭建redis集群。2.限流降级,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。 如何避免:1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2:对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中,查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小:redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置,但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置,通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如:@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族,有众多衍生产品例如Spring Boot,Spring Security等等,但他们的基础都是Spring的IOC和AOP,IOC提供了依赖注入的容器,而AOP解决了面向切面的编程,然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架,主要解决WEB开发的问题,因为 Spring的配置非常复杂,各种xml,properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置,极大降低了Spring使用门槛,又有着Spring原本灵活强大的功能。总结:Spring MVC和Spring Boot都属于Spring,Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架,而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml,是一种人类可读的数据序列化语言,可以简单表达清单、散列表,标量等数据形态。它通常用于配置文件,与属性文件相比,YAML文件就更加结构化,而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式: 1.使用springloaded配置pom.xml文件,使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动,配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包,操作简单,但是每次需要重新部署。 用

游客ih62co2qqq5ww 2020-03-27 23:56:48 0 浏览量 回答数 0

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回 2楼(zc_0101) 的帖子 您好,       您的问题非常好,SQL SERVER提供了很多关于I/O压力的性能计数器,请选择性能计算器PhysicalDisk(LogicalDisk),根据我们的经验,如下指标的阈值可以帮助你判断IO是否存在压力: 1.  % Disk Time :这个是磁盘时间百分比,这个平均值应该在85%以下 2.  Current Disk Queue Length:未完成磁盘请求数量,这个每个磁盘平均值应该小于2. 3.  Avg. Disk Queue Length:磁盘请求队列的平均长度,这个每个磁盘平均值也应该小于2 4.  Disk Transfers/sec:每次磁盘传输数量,这个每个磁盘的最大值应该小于100 5.  Disk Bytes/sec:每次磁盘传入字节数,这个在普通的磁盘上应该在10M左右 6.  Avg. Disk Sec/Read:从磁盘读取的平均时间,这个平均值应该小于10ms(毫秒) 7.  Avg. Disk Sec/Write:磁盘写入的平均时间,这个平均值也应该小于10ms(毫秒) 以上,请根据自己的磁盘系统判断,比如传统的机械臂磁盘和SSD有所不同。 一般磁盘的优化方向是: 1. 硬件优化:比如使用更合理的RAID阵列,使用更快的磁盘驱动器,添加更多的内存 2. 数据库设置优化:比如创建多个文件和文件组,表的INDEX和数据放到不同的DISK上,将数据库的日志放到单独的物理驱动器,使用分区表 3. 数据库应用优化:包括应用程序的设计,SQL语句的调整,表的设计的合理性,INDEX创建的合理性,涉及的范围很广 希望对您有所帮助,谢谢! ------------------------- 回 3楼(鹰舞) 的帖子 您好,      根据您的描述,由于查询产生了副本REDO LOG延迟,出现了架构锁。我们知道SQL SERVER 2012 AlwaysOn在某些数据库行为上有较多变化。我们先看看架构锁: 架构锁分成两类: 1. SCH-M:架构更改锁,主要发生在数据库SCHEMA的修改上,从你的描述看,没有更改SCHEMA,那么可以排除这个因素 2. SCH-S:架构稳定锁,主要发生在数据库的查询编译等活动 根据你的情况,应该属于SCH-S导致的。查询编译活动主要发生有新增加了INDEX, 更新了统计信息,未参数化的SQL语句等等 对于INDEX和SQL语句方面应,我想应该不会有太多问题。 我们重点关注一下统计信息:SQL SERVER 2012 AG副本的统计信息维护有两种: 1. 主体下发到副本 2. 临时统计信息存储在TEMPDB 对于主体下发的,我们可以设置统计信息的更新行为,自动更新时,可以设置为异步的(自动更新统计信息必须首先打开): USE [master] GO ALTER DATABASE [Test_01]     SET AUTO_UPDATE_STATISTICS_ASYNC ON WITH NO_WAIT GO 这样的话查询优化器不等待统计信息更新完成即编译查询。可以优化一下你的BLOCK。 对于临时统计信息存储在TEMPDB里面也是很重要的,再加上ALWAYSON的副本数据库默认是快照隔离,优化TEMPDB也是必要的,关于优化TEPDB这个我想大部分都知道,这里只是提醒一下。 除了从统计信息本身来解决,在查询过程中,可以降低查询的时间,以尽量减少LOCK的时间和范围,这需要优化你的SQL语句或者应用程序。 以上,希望对您有所帮助。谢谢! ------------------------- 回 4楼(leamonjxl) 的帖子 这是一个关于死锁的问题,为了能够提供帮助一些。请根据下列建议进行: 1.    跟踪死锁 2.    分析死锁链和原因 3.    一些解决办法 关于跟踪死锁,我们首先需要打开1222标记,例如DBCC TRACEON(1222,-1), 他将收集的信息写入到死锁事件发生的服务器上的日志文件中。同时建议打开Profiler的跟踪信息: 如果发生了死锁,需要分析死锁发生的根源在哪里?我们不是很清楚你的具体发生死锁的形态是怎么样的。 关于死锁的实例也多,这里不再举例。 这里只是提出一些可以解决的思路: 1.    减少锁的争用 2.    减少资源的访问数 3.    按照相同的时间顺序访问资源 减少锁的争用,可以从几个方面入手 1.    使用锁提示,比如为查询语句添加WITH (NOLOCK), 但这还取决于你的应用是否允许,大部分分布式的系统都是可以加WITH (NOLOCK), 金融行业可能需要慎重。 2.    调整隔离级别,使用MVCC,我们的数据库默认级别是READ COMMITED. 建议修改为读提交快照隔离级别,这样的话可以尽量读写不阻塞,只不过MVCC的ROW VERSION保存到TEMPDB下面,需要维护好TEMPDB。当然如果你的整个数据库隔离级别可以设置为READUNCOMMINTED,这些就不必了。 减少资源的访问数,可以从如下几个方面入手: 1.    使用聚集索引,非聚集INDEX的叶子页面与堆或者聚集INDEX的数据页面分离。因此,如果对非聚集INDEX 操作的话,会产生两个锁,一个是基本表,一个是非聚集INDEX。而聚集INDEX就不一样,聚集INDEX的叶子页面和表的数据页面相同,他只需要一个LOCK。 2.    查询语句尽量使用覆盖INDEX, 使用全覆盖INDEX,就不需要访问基本表。如果没有全覆盖,还会通过RID或者CLUSTER INDEX访问基本表,这样产生的LOCK可能会与其他SESSION争用。 按照相同的时间顺序访问资源: 确保每个事务按照相同的物理顺序访问资源。两个事务按照相同的物理顺序访问,第一个事务会获得资源上的锁而不会被第二个事务阻塞。第二个事务想获得第一个事务上的LOCK,但被第一个事务阻塞。这样的话就不会导致循环阻塞的情况。 ------------------------- 回 4楼(leamonjxl) 的帖子 两种方式看你的业务怎么应用。这里不仅是分表的问题,还可能存在分库,分服务器的问题。取决与你的架构方案。 物理分表+视图,这是一种典型的冷热数据分离的方案,大致的做法如下: 1.    保留最近3个月的数据为当前表,也即就是我们说的热数据 2.    将其他数据按照某种规则分表,比如按照年或者季度或者月,这部分是相对冷的数据 分表后,涉及到几个问题: 第一问题是,转移数据的过程,一般是晚上业务比较闲来转移,转移按照一定的规则来做,始终保持3个月,这个定时任务本身也很消耗时间 再者,关于查询部分,我想你们的数据库服务器应该通过REPLICATION做了读写分离的吧,主库我觉得压力不会太大,主要是插入或者更新,只读需要做视图来包含全部的数据,但通过UNION ALL所有分表的数据,最后可能还是非常大,在某些情况下,性能不一定好。这个是不是业务上可以解决。比如,对于1年前的历史数据,放在单独的只读上,相对热的数据放在一起,这样压力也会减少。 分区表的话,因为涉及到10亿数据,要有好的分区方案,相对比较简单一点。但对于10亿的大表,始终是个棘手的问题,无论分多少个分区,单个服务器的资源也是有限的。可扩展性方面也存在问题,比如在只读上你没有办法做服务器级别的拆分了。这可能也会造成瓶颈。 现在很多企业都在做分库分表,这些的要解决一些高并发,数据量大的问题。不知是否考虑过类似于中间件的方案,比如阿里巴巴的TDDL类似的方案,如果你有兴趣,可以查询相关资料。 ------------------------- 回 9楼(jiangnii) 的帖子 阿里云数据库不仅提供一个数据库,还提供数据库一种服务。阿里云数据库不仅简化了基础架构的部署,还提供了数据库高可用性架构,备份服务,性能诊断服务,监控服务,专家服务等等,保证用户放心、方便、省心地使用数据库,就像水电一样。以前的运维繁琐的事,全部由阿里云接管,用户只需要关注数据库的使用和具体的业务就好。 关于优化和在云数据库上处理大数据量或复杂的数据操作方面,在云数据库上是一样的,没有什么特别的地方,不过我们的云数据库是使用SSD磁盘,这个比普通的磁盘要快很多,IO上有很大的优势。目前单个实例支持1T的数据量大小。陆续我们会推出更多的服务,比如索引诊断,连接诊断,容量分析,空间诊断等等,这些工作可能是专业的DBA才能完成的,以后我们会提供自动化的服务来为客户创造价值,希望能帮助到客户。 谢谢! ------------------------- 回 12楼(daniellin17) 的帖子 这个问题我不知道是否是两个问题,一个是并行度,另一个是并发,我更多理解是吞吐量,单就并行度而言。 提高并行度需要考虑的因素有: 1.    可用于SQL SERVER的CPU数量 2.    SQL SERVER的版本(32位/64位) 3.    可用内存 4.    执行的查询类型 5.    给定的流中处理的行数 6.    活动的并发连接数量 7.    sys.configurations参数:affinity mask/max server memory (MB)/ max degree of parallelism/ cost threshold for parallelism 以DOP的参数控制并行度为例,设置如下: SELECT * FROM sys.configurations WITH (NOLOCK) WHERE name = 'max degree of parallelism' EXEC sp_configure 'max degree of parallelism',2 RECONFIGURE WITH OVERRIDE 经过测试,DOP设置为2是一个比较适中的状态,特别是OLTP应用。如果设置高了,会产生较多的SUSPEND进程。我们可以观察到资源等待资源类型是:CXPACKET 你可以用下列语句去测试: DBCC SQLPERF('sys.dm_os_wait_stats',CLEAR) SELECT * FROM sys.dm_os_wait_stats WITH (NOLOCK) ORDER BY 2 DESC ,3 DESC 如果是吞吐量的话。优化的范围就很广了。优化是系统性的。硬件配置我们选择的话,大多根据业务量来预估,然后考虑以下: 1.    RAID的划分,RAID1适合存放事务日志文件(顺序写),RAID10/RAID5适合做数据盘,RAID10是条带化并镜像,RAID5条带化并奇偶校验 2.    数据库设置,比如并行度,连接数,BUFFER POOL 3.    数据库文件和日志文件的存放规则,数据库文件的多文件设置规则 4.    TEMPDB的优化原则,这个很重要的 5.    表的设计方面根据业务类型而定 6.    CLUSTERED INDEX和NONCLUSTERED INDEX的设计 7.    阻塞分析 8.    锁和死锁分析 9.    执行计划缓冲分析 10.    存储过程重编译 11.    碎片分析 12.    查询性能分析,这个有很多可以优化的方式,比如OR/UNION/类型转换/列上使用函数等等 我这里列举一个高并发的场景: 比如,我们的订单,比如搞活动的时候,订单刷刷刷地增长,单个实例可能每秒达到很高很高,我们分析到最后最常见的问题是HOT PAGE问题,其等待类型是PAGE LATCH竞争。这个过程可以这么来处理,简单列几点,可以参考很多涉及高并发的案例: 1.    数据库文件和日志文件分开,存放在不同的物理驱动器磁盘上 2.    数据库文件需要与CPU个数形成一定的比例 3.    表设计可以使用HASH来作为表分区 4.    表可以设置无序的KEY/INDEX,比如使用GUID/HASH VALUE来定义PRIMARY KEY CLUSTER INDEX 5.    我们不能将自增列设计为聚集INDEX 这个场景只是针对高并发的插入。对于查询而言,是不适合的。但这些也可能导致大量的页拆分。只是在不同的场景有不同的设计思路。这里抛砖引玉。 ------------------------- 回 13楼(zuijh) 的帖子 ECS上现在有两种磁盘,一种是传统的机械臂磁盘,另一种是SSD,请先诊断你的IO是否出现了问题,本帖中有提到如何判断磁盘出现问题的相关话题,请参考。如果确定IO出现问题,可以尝试使用ECS LOCAL SSD。当然,我们欢迎你使用云数据库的产品,云数据库提供了很多有用的功能,比如高可用性,灵活的备份方案,灵活的弹性方案,实用的监控报警等等。 ------------------------- 回 17楼(豪杰本疯子) 的帖子 我们单个主机或者单个实例的资源总是有限的,因为涉及到很大的数据量,对于存储而言是个瓶颈,我曾使用过SAN和SAS存储,SAN存储的优势确实可以解决数据的灵活扩展,但是SAN也分IPSAN和FIBER SAN,如果IPSAN的话,性能会差一些。即使是FIBER SAN,也不是很好解决性能问题,这不是它的优势,同时,我们所有DB SERVER都连接到SAN上,如果SAN有问题,问题涉及的面就很广。但是SAS毕竟空间也是有限的。最终也会到瓶颈。数据量大,是造成性能问题的直接原因,因为我们不管怎么优化,一旦数据量太大,优化的能力总是有限的,所以这个时候更多从架构上考虑。单个主机单个实例肯定是抗不过来的。 所以现在很多企业在向分布式系统发展,对于数据库而言,其实有很多形式。我们最常见的是读写分离,比如SQL SERVER而言,我们可以通过复制来完成读写分离,SQL SERVER 2012及以后的版本,我们可以使用ALWAYSON来实现读写分离,但这只能解决性能问题,那空间问题怎么解决。我们就涉及到分库分表,这个分库分表跟应用结合得紧密,现在很多公司通过中间件来实现,比如TDDL。但是中间件不是每个公司都可以玩得转的。因此可以将业务垂直拆分,那么DB也可以由此拆分开来。举个简单例子,我们一个典型的电子商务系统,有订单,有促销,有仓库,有配送,有财务,有秒杀,有商品等等,很多公司在初期,都是将这些放在一个主机一个实例上。但是这些到了一定规模或者一定数据量后,就会出现性能和硬件资源问题,这时我们可以将它们独立一部分获完全独立出来。这些都是一些好的方向。希望对你有所帮助。 ------------------------- 回 21楼(dt) 的帖子 问: 求大数据量下mysql存储,优化方案 分区好还是分表好,分的过程中需要考虑事项 mysql高并发读写的一些解决办法 答: 分区:对于应用来说比较简单,改造较少 分表: 应用需较多改造,优点是数据量太大的情况下,分表可以拆分到多个实例上,而分区不可以。 高并发优化,有两个建议: 1.    优化事务逻辑 2.    解决mysql高并发热点,这个可以看看阿里的一个热点补丁: http://www.open-open.com/doc/view/d58cadb4fb68429587634a77f93aa13f ------------------------- 回 23楼(aelven) 的帖子 对于第一个问题.需要看看你的数据库架构是什么样的?比如你的架构具有高可用行?具有读写分离的架构?具有群集的架构.数据库应用是否有较冷门的功能。高并发应该不是什么问题。可扩展性方面需要考虑。阿里云数据库提供了很多优势,比如磁盘是性能超好的SSD,自动转移的高可用性,没有任何单点,自动灵活的备份方案,实用的监控报警,性能监控服务等等,省去DBA很多基础性工作。 你第二个问题,看起来是一个高并发的场景,这种高并发的场景容易出现大量的LOCK甚至死锁,我不是很清楚你的业务,但可以建议一下,首先可以考虑快照隔离级别,实现行多版本控制,让读写不要阻塞。至于写写过程,需要加锁的粒度降低最低,同时这种高并发也容易出现死锁,关于死锁的分析,本帖有提到,请关注。 第三个问题,你用ECS搭建自己的应用也是可以的,RDS数据库提供了很多功能,上面已经讲到了。安全问题一直是我们最看重的问题,肯定有超好的防护的。 ------------------------- 回 26楼(板砖大叔) 的帖子 我曾经整理的关于索引的设计与规范,可以供你参考: ----------------------------------------------------------------------- 索引设计与规范 1.1    使用索引 SQL SERVER没有索引也可以检索数据,只不过检索数据时扫描这个表而异。存储数据的目的,绝大多数都是为了再次使用,而一般数据检索都是带条件的检索,数据查询在数据库操作中会占用较大的比例,提高查询的效率往往意味着整个数据库性能的提升。索引是特定列的有序集合。索引使用B-树结构,最小优化了定位所需要的键值的访问页面量,包含聚集索引和非聚集索引两大类。聚集索引与数据存放在一起,它决定表中数据存储的物理顺序,其叶子节点为数据行。 1.2    聚集索引 1.2.1    关于聚集索引 没聚集索引的表叫堆。堆是一种没有加工的数据,以行标示符作为指向数据存储位置的指针,数据没有顺序。聚集索引的叶子页面和表的数据页面相同,因此表行物理上按照聚集索引列排序,表数据的物理顺序只有一种,所以一个表只有一个聚集索引。 1.2.2    与非聚集索引关系 非聚集索引的一个索引行包含指向表对应行的指针,这个指针称为行定位器,行定位器的值取决于数据页保存为堆还是被聚集。若是堆,行定位器指向的堆中数据行的行号指针,若是聚集索引表,行定位器是聚集索引键值。 1.2.3    设计聚集索引注意事项     首先创建聚集索引     聚集索引上的列需要足够短     一步重建索引,不要使用先DROP再CREATE,可使用DROP_EXISTING     检索一定范围和预先排序数据时使用,因为聚集索引的叶子与数据页面相同,索引顺序也是数据物理顺序,读取数据时,磁头是按照顺序读取,而不是随机定位读取数据。     在频繁更新的列上不要设计聚集索引,他将导致所有的非聚集所有的更新,阻塞非聚集索引的查询     不要使用太长的关键字,因为非聚集索引实际包含了聚集索引值     不要在太多并发度高的顺序插入,这将导致页面分割,设置合理的填充因子是个不错的选择 1.3    非聚集索引 1.3.1    关于非聚集索引 非聚集索引不影响表页面中数据的顺序,其叶子页面和表的数据页面时分离的,需要一个行定位器来导航数据,在将聚集索引时已经有说明,非聚集索引在读取少量数据行时特别有效。非聚集索引所有可以有多个。同时非聚集有很多其他衍生出来的索引类型,比如覆盖索引,过滤索引等。 1.3.2    设计非聚集索引     频繁更新的列,不适合做聚集索引,但可以做非聚集索引     宽关键字,例如很宽的一列或者一组列,不适合做聚集索引的列可作非聚集索引列     检索大量的行不宜做非聚集索引,但是可以使用覆盖索引来消除这种影响 1.3.3    优化书签查找 书签会访问索引之外的数据,在堆表,书签查找会根据RID号去访问数据,若是聚集索引表,一般根据聚集索引去查找。在查询数据时,要分两个部分来完成,增加了读取数据的开销,增加了CPU的压力。在大表中,索引页面和数据页面一般不会临近,若数据只存在磁盘,产生直接随机从磁盘读取,这导致更多的消耗。因此,根据实际需要优化书签查找。解决书签查找有如下方法:     使用聚集索引避免书签查找     使用覆盖索引避免书签查找     使用索引连接避免数据查找 1.4    聚集与非聚集之比较 1.4.1    检索的数据行 一般地,检索数据量大的一般使用聚集索引,因为聚集索引的叶子页面与数据页面在相同。相反,检索少量的数据可能非聚集索引更有利,但注意书签查找消耗资源的力度,不过可考虑覆盖索引解决这个问题。 1.4.2    数据是否排序 如果数据需要预先排序,需要使用聚集索引,若不需要预先排序就那就选择聚集索引。 1.4.3    索引键的宽度 索引键如果太宽,不仅会影响数据查询性能,还影响非聚集索引,因此,若索引键比较小,可以作为聚集索引,如果索引键够大,考虑非聚集索引,如果很大的话,可以用INCLUDE创建覆盖索引。 1.4.4    列更新的频度 列更新频率高的话,应该避免考虑所用非聚集索引,否则可考虑聚集索引。 1.4.5    书签查找开销 如果书签查找开销较大,应该考虑聚集索引,否则可使用非聚集索引,更佳是使用覆盖索引,不过得根据具体的查询语句而看。 1.5    覆盖索引 覆盖索引可显著减少查询的逻辑读次数,使用INCLUDE语句添加列的方式更容易实现,他不仅减小索引中索引列的数据,还可以减少索引键的大小,原因是包含列只保存在索引的叶子级别上,而不是索引的叶子页面。覆盖索引充当一个伪的聚集索引。覆盖索引还能够有效的减少阻塞和死锁的发生,与聚集索引类似,因为聚集索引值发生一次锁,非覆盖索引可能发生两次,一次锁数据,一次锁索引,以确保数据的一致性。覆盖索引相当于数据的一个拷贝,与数据页面隔离,因此也只发生一次锁。 1.6    索引交叉 如果一个表有多个索引,那么可以拥有多个索引来执行一个查询,根据每个索引检索小的结果集,然后就将子结果集做一个交叉,得到满足条件的那些数据行。这种技术可以解决覆盖索引中没有包含的数据。 1.7    索引连接 几乎是跟索引交叉类似,是一个衍生品种。他将覆盖索引应用到交叉索引。如果没有单个覆盖索引查询的索引而多个索引一起覆盖查询,SQL SERVER可以使用索引连接来完全满足查询而不需要查询基础表。 1.8    过滤索引 用来在可能没有好的选择性的一个或者多个列上创建一个高选择性的关键字组。例如在处理NULL问题比较有效,创建索引时,可以像写T-SQL语句一样加个WHERE条件,以排除某部分数据而检索。 1.9    索引视图 索引视图在OLAP系统上可能有胜算,在OLTP会产生过大的开销和不可操作性,比如索引视图要求引用当前数据库的表。索引视图需要绑定基础表的架构,索引视图要求企业版,这些限制导致不可操作性。 1.10    索引设计建议 1.10.1    检查WHERE字句和连接条件列 检查WHERE条件列的可选择性和数据密度,根据条件创建索引。一般地,连接条件上应当考虑创建索引,这个涉及到连接技术,暂时不说明。 1.10.2    使用窄的索引 窄的索引有可减少IO开销,读取更少量的数据页。并且缓存更少的索引页面,减少内存中索引页面的逻辑读取大小。当然,磁盘空间也会相应地减少。 1.10.3    检查列的唯一性 数据分布比较集中的列,种类比较少的列上创建索引的有效性比较差,如果性别只有男女之分,最多还有个UNKNOWN,单独在上面创建索引可能效果不好,但是他们可以为覆盖索引做出贡献。 1.10.4    检查列的数据类型 索引的数据类型是很重要的,在整数类型上创建的索引比在字符类型上创建索引更有效。同一类型,在数据长度较小的类型上创建又比在长度较长的类型上更有效。 1.10.5    考虑列的顺序 对于包含多个列的索引,列顺序很重要。索引键值在索引上的第一上排序,然后在前一列的每个值的下一列做子排序,符合索引的第一列通常为该索引的前沿。同时要考虑列的唯一性,列宽度,列的数据类型来做权衡。 1.10.6    考虑索引的类型 使用索引类型前面已经有较多的介绍,怎么选择已经给出。不再累述。 ------------------------- 回 27楼(板砖大叔) 的帖子 这两种都可以吧。看个人的喜好,不过微软现在的统一风格是下划线,比如表sys.all_columns/sys.tables,然后你再看他的列全是下划线连接,name     /object_id    /principal_id    /schema_id    /parent_object_id      /type    /type_desc    /create_date    /modify_date 我个人的喜好也是喜欢下划线。    

石沫 2019-12-02 01:34:30 0 浏览量 回答数 0
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