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安全技术百问,老板再也不用担心病毒勒索了!

yq传送门 2019-12-01 20:11:52 24648 浏览量 回答数 15

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云时代软件服务

笑傲江虎 2019-12-01 21:59:08 11432 浏览量 回答数 1

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原创文章:云时代软件服务

domen 2019-12-01 21:59:08 9189 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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跨域请求需要用webservice,远程方法调用!######能详细一些吗?怎么跨域的意思,我http请求不也就行了吗?怎么存在跨域了...还有远程方法调用,###### 传统的webservice是提供wsdl格式的内容,通过解析这样的返回内容可以得到一些对象和方法。需要特定的client去接收并解析 而广义上的webservice则可以将SpringMVC 遵循rest规范的API也纳入范畴,对于controller提供的API可以通过简单的httpclient进行接收和请求 ######那你意思上,广义来说,他们都是一个样咯。哈。###### 有一个地方很明显不一样: webService可以调用其他系统中的class的一个方法。controller中调用不了其他系统中的类的方法吧? 另外一个上面上面提到的一个跨域问题,一般都是js出现跨域问题。不用webService也可以解决(webService可以解决这个问题吗?一直不清楚。)。js请求本地controller,controller再通过httpClient请求其他域的接口。或者js请求jsp,jsp再请求其他的域接口都行。 ######【webService可以调用其他系统中的class的一个方法】,调用都是做一些业务处理,数据库操作吧,开放一个接口出来也可以呀。会不会因为安全问题,不对外开放接口,只允许代码调用??? 对,关于跨域的,如你所说就可以解决啦,只是代码任务上多了些操作...###### 首先,WebService肯定不是MVC里的Controller,虽然这两种东西都具有接口的性质,但这不代表他们就可以用“类似”来比较。 其次,WebService本身就是编程实现的,你用不同的程序语言当然也能实现了。但是注意,这里不是说用Struts、SpringMVC之类的某某框架去实现,因为你实现的过程就已经撇开了框架,是建立在Java(或者某种语言)的基础上,这个关系也不要混淆。 最后,那为什么不自己去实现呢?自己去实现当然是可以的,但是你真正觉得你能做到专门做WebService团队的水平吗?开发的时间能保证不会得不偿失吗?代码质量和运行速度有保证吗?显然是不行的,将WebService独立出来,其实是模块化的一个例子,这些东西留给WebService去考虑,而不是你来考虑。 ######像你所说的,比如一个快递公司,它内部一个查询快递单号的系统, 这个系统只对内使用。但对外互联网用户就重新的弄一套WebService应用使用???######mark

kun坤 2020-05-29 23:09:26 0 浏览量 回答数 0

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01. 前言 关于程序员接私活,社会各界说法不一。按照作者的观点来说如果你确实急用钱,价格又合适,那就去做。如果不怎么缺钱,那就接私活之前要好好考虑。私活的钱不好挣是一个方面,更重要的是如果你把做私活的时间花在提升自己上,产生的价值就要大得多。等你提升了自己,提升了固定薪水,远比拿的这点私活的钱划算。千万不要“捡了芝麻丢了西瓜”。 如果你主业上遇到了瓶颈,平时的时间比较充分,想有一些额外的收入,同时为了保持技术的熟练度,这种情况下,是可以考虑接一些私活的。对于那种投入时间巨大,回报很可怜的项目,千万不要接。 下面介绍一些常用的平台可以接私活。 02. 程序员客栈 程序员客栈中国非常领先的自由工作平台,为中高端程序员、产品经理和设计师等等互联网相关人员提供稳定的线上工作机会,包括自由工作、远程工作和兼职工作,还支持按需雇佣,工作模式非常多,感兴趣的推荐大家尝试一下。虽然名称叫程序员客栈,但是除了程序员,像产品经理,设计师等等互联网相关人员,都能在上面找到适合自己的项目。感兴趣的可以体验一下。 程序员客栈官网:https://www.proginn.com/ 03. 码市 码市是 Coding 推出的互联网软件外包服务平台,意在连接需求方与广大开发者。让项目的需求方快速的找到合适的开发者,完成项目开发工作。 码市官方网站:https://codemart.com/ 04. 猪八戒网 猪八戒网创建于2006年,是服务中小微企业的人才共享平台。开创式地为人才与雇主搭建起双边市场,通过线上线下资源整合与大数据服务,实现人才与雇主精准无缝对接。找兼职的地方,主要是入门级项目,不适合专业程序员,只适合新手。 猪八戒官网:https://luoyang.zbj.com/ 05. 开源众包 开源众包–专业的软件众包平台,350万+ 优质开发者为您提供网站、APP、微信/小程序、企业应用等软件开发服务,有效降低企业 IT 软件开发成本、解决技术资源不足等问题。 开源中国的众包平台,主要是以众包为主。 开源众包官网:https://zb.oschina.net/ 06. 智城外包网 智城外包网,聚合全国软件团队资源,官方认证,1小时响应,零交易佣金,托管安全保障。十年口碑运营,万家靠谱团队。免费比价,免费一站式外包项目管理工具。平台汇集软件咨询专家,软件技术专家,软件开发专家,软件开发公司,软件外包公司,软件外派公司。在线竞标模式,让IT外包项目和短期IT招聘、人力派遣需求可以获得高性价比的候选。海量资源池包括:网站设计、网站开发、手机应用开发、移动应用开发、安卓应用开发、苹果应用开发、微信应用开发、Java技术、C#技术、Web前端开发、IT人力外包、IT人力外派、IT人力短期招聘、技术合伙人、通用软件开发,SaaS软件实施,软件运维等服务门类。 网官方网站:http://www.taskcity.com/ 07. 实现网 北京实现与爱科技有限公司是一个互联网工程师兼职平台。解决创业公司招人难、成本高的问题。 创业公司通过实现网可以快速预约知名互联网企业的工程师、设计师到自己的团队工作。上午预约工程师,最快晚上即可到班兼职。 互联网工程师可以在实现网注册成为技术顾问,利用业余时间助力创业公司,并且获得以时薪为单位的报酬。 目前已有9000+工程师或设计师可在线预约和支付,支付后工程师会到团队里坐班沟通,快速推进创业者的产品开发进度。 实现网为企业提供BAT等名企背景的、靠谱的开发设计兼职人才和自由职业者,满足企业项目外包、驻场开发、远程兼职、技术咨询等短期人力需求。已服务2000多家企业,包括好未来、方正、人人贷、秒拍等知名企业。 官方网站:https://shixian.com/ 08. 猿急送 猿急送,一个高级技术共享平台,这里汇聚知名互联网公司的技术、设计、产品大牛,通过实际坐班、远程等方式,一对一为创业公司解决问题,提高创业效率。 猿急送为您提供兼职程序员,兼职工程师信息,猿急送是一个高级技术共享平台,是优质的程序员兼职网站,这里汇聚BAT等知名互联网公司的技术开发、产品、设计大牛,通过实际坐班等方式,一对一为创业公司解决程序员、工程师等开发、产品设计人力问题。 官方网站:https://www.yuanjisong.com/ 09. 人人开发 人人开发基于可视化快速开发平台 - 捷得(Joget)/捷得云(Joget Cloud)(PaaS),集众多开发者资源,为企业提供企业管理软件服务。应用市场提供应用产品、插件的在线试用和销售,服务市场以威客众包模式提供管理软件定制开发服务,各类企业级应用开发服务,例如:协同OA产品,ERP,CRM,人事管理,项目管理,资产管理,设备管理等。 官方网站:http://rrkf.com/ 10. 开发邦 公司位于北京中关村科技园区核心区海淀园,成立于2010年,专注于为客户提供互联网软件技术开发与咨询服务,致力于利用互联网软件技术为客户提高效率、降低成本、提升效能、优化管理。 团队核心成员均具有十年以上软件互联网技术开发经验,毕业于工科名校。至今,已成功执行近百个项目,涵盖管理软件、互联网系统、移动APP、前端互动开发等。 先后为华为公司、商汤科技、工信部中国软件评测中心、神州数码、深鉴科技、中软集团、中国万网、中石油吐哈气举中心、华北电力大学、中科院科技政策与管理研究所、浪潮集团、ADI、世界五百强伊顿中国、北京外国语大学、51talk、勤邦生物、安龙基因等知名企业及机构提供过互联网软件技术开发与技术咨询服务。 开发邦致力于成为企业业务互联网软件服务与咨询的定制方案提供商。 官方网站:https://www.kaifabang.com/ 11. 电鸭社区 电鸭社区旨在帮助更多人走上「只工作,不上班」的自由工作之路,我们是一个「分布式组织」,通过分享及行动带来积极的影响,相信点滴的力量能改变潮水的方向。 官方网站:https://eleduck.com/ 12. 快码 深圳快码科技成立于2014年11月,是一家创新型的互联网公司,致力于通过创新的开发方式,为软件技术开发行业带来改变,提供更快速、更高性价比的软件定制服务。 “快码”的意思是“快速编写代码”。公司采用“专属项目经理 + 自有开发团队 + 平台程序员”的创新开发方式,严格按照互联网公司的标准来管理开发团队,确保每个项目都有充足的人员投入,确保项目的进度和开发质量。2015年,我们和全球最大的手游、APP云测试平台Testin达成战略合作协议,并获得Testin数百万的战略投资。 目前平台已注册的开发者达到3万多人,涵盖各种开发语言与类型,可以提供开发的项目有iOS APP、安卓APP、微信公众号、PC网站、手机网站、微信小程序、桌面软件、智能硬件APP等。上线以来,我们已经完成了数千项目&任务的开发。 创业灵感来自于快码团队的从业经验。在近十年的互联网技术经历中,对由于创业公司、外包公司人员不稳定,招聘困难、人手有限等问题而导致现有团队开发任务过重,开发进度缓慢等问题有着切身之痛,将在P2P旅游行业2年多的共享经济经验,和自身最熟悉的“软件开发”结合,创立了“快码”。 快码将立足于代码开发,深耕行业,面向未来,通过持续的产品创新,为广大项目方、开发者提供专业的服务,为软件技术开发行业带来改变。 快码是一个创新的软件开发平台。项目方可以更省钱、高效地完成项目的开发;开发者可以充分利用闲置时间,实现更高的商业价值! 官方网站:https://www.kuai.ma/ 13. 英选 英选,可信赖的软件外包服务。用优秀的人,做漂亮的产品,写干净的代码。平台以定制开发外包服务为主,也是外包项目平台。 官方网站:https://www.yingxuan.io/ 14. Upwork Upwork 是全球最大的、最优秀的、最规范的综合类人力外包服务平台,由著名的 Elance 和 oDesk 合并。这里聚集 900 万来自全球各地的自由工作者,你肯定可以在找到适合你的职位。 官方网站:https://www.upwork.com/ 15. Freelancer Freelancer 的工作类型覆盖了很多不同的领域,由程序开发到市场营销、广告、会计、法务等一系列的可以远程的工作。 官方网站:https://www.freelance.com/ 16. Dribbble Dribbble 不只是全球最受欢迎的设计师社区,同样是设计师寻找远程工作的好出处。自从被 Tiny 收购后,Dribbble 的招聘属性正在慢慢增强,试着持续 PO 出自己的好作品,等待你的伯乐,同样你可以关注 Jobs 页面,给心仪的 Team 提交简历。 官方网站:https://dribbble.com/jobs 17. Remoteok Remoteok 不仅提供最初的兼职类远程工作,还有全职类,签署合同类和实习类的工作。网站创始人 Pieter Levels 本身就是一名数字游民,他同样是 Nomadlist 的创始人。 官方网站:https://remoteok.io/ 18. Toptal Toptal 是一个高端一些的自由职业者平台,适合比较有经验和工作尽力的远程工作者。它将企业与全球的软件工程师,设计师和业务顾问联系起来。 官方网站:https://www.toptal.com/ 19. AngelList AngelList 主要是服务于初创公司和天使投资人的平台,这里还有初创公司提供的远程工作的机会,如果对远程加入初创公司感兴趣的,可以尝试一下。 官方网站:https://angel.co/remote 20. Topcoder Topcoder 通过算法比赛吸引世界顶级的程序员,他会将一下大型项目分割成很多小模块,通过竞赛的模式交给用户来做,优胜者可以拿到制定模块的奖金。 官方网站:https://www.topcoder.com/

茶什i 2020-01-15 11:55:41 0 浏览量 回答数 0

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为什么你的代码是一个单体? 除了已经实现了微前端的应用之外,所有前端应用本质上都是单一的应用。原因是如果您正在使用 React 库进行开发,并且如果您有两个团队,则两个团队都应该使用相同的React 库,并且两个团队应该在部署时保持同步,并且在代码合并期间始终会发生冲突。它们没有完全分离,很可能它们维护着相同的仓库并具有相同的构建系统。单体应用的退出被标志为微服务的出现。但是它适用于后端! 什么是微服务? 对于微服务,一般而言最简单的解释是,它是一种开发技术,允许开发人员为平台的不同部分进行独立部署,而不会损害其他部分。独立部署的能力允许他们构建孤立或松散耦合的服务。为了使这个体系结构更稳定,有一些规则要遵循,可以总结如下:每个服务应该只有一个任务,它应该很小。所以负责这项服务的团队应该很小。关于团队和项目的规模,James Lewis 和 Martin Fowler 在互联网上做出的最酷解释之一如下: 在我们与微服务从业者的对话中,我们看到了一系列服务规模。报道的最大规模遵循亚马逊关于Two Pizza Team的概念(即整个团队可以由两个比萨饼供给),意味着不超过十几个人。在规模较小的规模上,我们已经看到了一个由六人组成的团队支持六项服务的设置。 我画了一个简单的草图,为整体和微服务提供了直观的解释: 从上图可以理解,微服务中的每个服务都是一个独立的应用,除了UI。UI仍然是一体的!当一个团队处理所有服务并且公司正在扩展时,前端团队将开始苦苦挣扎并且无法跟上它,这是这种架构的瓶颈。 除了瓶颈之外,这种架构也会导致一些组织问题。假设公司正在发展并将采用需要 跨职能 小团队的敏捷开发方法。在这个常见的例子中,产品所有者自然会开始将故事定义为前端和后端任务,而 跨职能 团队将永远不会成为真正的 跨职能 部门。这将是一个浅薄的泡沫,看起来像一个敏捷的团队,但它将在内部分开。关于管理这种团队的更多信息将是一项非常重要的工作。在每个计划中,如果有足够的前端任务或者sprint中有足够的后端任务,则会有一个问题。为了解决这里描述的所有问题和许多其他问题,几年前出现了微前端的想法并且开始迅速普及。 解决微服务中的瓶颈问题:Micro Frontends 解决方案实际上非常明显,采用了多年来为后端服务工作的相同原则:将前端整体划分为小的UI片段。但UI与服务并不十分相似,它是最终用户与产品之间的接口,应该是一致且无缝的。更重要的是,在单页面应用时代,整个应用在客户端的浏览器上运行。它们不再是简单的HTML文件,相反,它们是复杂的软件,达到了非常复杂的水平。现在我觉得微型前端的定义是必要的: Micro Frontends背后的想法是将网站或Web应用视为独立团队拥有的功能组合。每个团队都有一个独特的业务或任务领域,做他们关注和专注的事情。团队是跨职能的,从数据库到用户界面开发端到端的功能。(micro-frontends.org) 根据我迄今为止的经验,对于许多公司来说,直接采用上面提出的架构真的很难。许多其他人都有巨大的遗留负担,这使他们无法迁移到新的架构。出于这个原因,更柔软的中间解决方案更加灵活,易于采用和安全迁移至关重要。在更详细地概述了体系结构后,我将尝试提供一些体系结构的洞察,该体系结构确认了上述提议并允许更灵活的方式。在深入了解细节之前,我需要建立一些术语。 整体结构和一些术语 让我们假设我们通过业务功能垂直划分整体应用结构。我们最终会得到几个较小的应用,它们与单体应用具有相同的结构。但是如果我们在所有这些小型单体应用之上添加一个特殊应用,用户将与这个新应用进行通信,它将把每个小应用的旧单体UI组合成一个。这个新图层可以命名为拼接图层,因为它从每个微服务中获取生成的UI部件,并为最终用户组合成一个无缝 UI,这将是微前端的最直接实现朗 为了更好地理解,我将每个小型单体应用称为微应用,因为它们都是独立的应用,而不仅仅是微服务,它们都有UI部件,每个都代表端到端的业务功能。 众所周知,今天的前端生态系统功能多样,而且非常复杂。因此,当实现真正的产品时,这种直接的解决方案还不够。 要解决的问题 虽然这篇文章只是一个想法,但我开始使用Reddit讨论这个想法。感谢社区和他们的回复,我可以列出一些需要解决的问题,我将尝试逐一描述。 当我们拥有一个完全独立的独立微应用时,如何创建无缝且一致的UI体验? 好吧,这个问题没有灵丹妙药的答案,但其中一个想法是创建一个共享的UI库,它也是一个独立的微应用。通过这种方式,所有其他微应用将依赖于共享的UI库微应用。在这种情况下,我们刚刚创建了一个共享依赖项, 我们就杀死了独立微应用的想法。 另一个想法是在根级共享CSS自定义变量( CSS custom variables )。此解决方案的优势在于应用之间的全局可配置主题。 或者我们可以简单地在应用团队之间共享一些SASS变量和混合。这种方法的缺点是UI元素的重复实现,并且应该对所有微应用始终检查和验证类似元素的设计的完整性。 我们如何确保一个团队不会覆盖另一个团队编写的CSS? 一种解决方案是通过CSS选择器名称进行CSS定义,这些名称由微应用名称精心选择。通过将该范围任务放在拼接层上将减少开发开销,但会增加拼接层的责任。 另一种解决方案可以是强制每个微应用成为自定义Web组件(custom web component)。这个解决方案的优点是浏览器完成了范围设计,但需要付出代价:使用shadow DOM进行服务器端渲染几乎是不可能的。此外,自定义元素没有100%的浏览器支持,特别是IE。 我们应该如何在微应用之间共享全局信息? 这个问题指出了关于这个主题的最关注的问题之一,但解决方案非常简单:HTML 5具有相当强大的功能,大多数前端开发人员都不知道。例如,自定义事件(custom events) 就是其中之一,它是在微应用中共享信息的解决方案。 或者,任何共享的pub-sub实现或T39可观察的实现都可以实现。如果我们想要一个更复杂的全局状态处理程序,我们可以实现共享的微型Redux,通过这种方式我们可以实现更多的相应式架构。 如果所有微应用都是独立应用,我们如何进行客户端路由? 这个问题取决于设计的每个实现, 所有主要的现代框架都通过使用浏览器历史状态在客户端提供强大的路由机制, 问题在于哪个应用负责路由以及何时。 我目前的实用方法是创建一个共享客户端路由器,它只负责顶级路由,其余路由器属于相应的微应用。假设我们有 /content/:id 路由定义。共享路由器将解析 /content,已解析的路由将传递到ContentMicroApp。ContentMicroApp是一个独立的服务器,它将仅使用 /:id 进行调用。 我们必须是服务器端渲染,但是有可能使用微前端吗? 服务器端呈现是一个棘手的问题。如果你正在考虑iframes缝合微应用然后忘记服务器端渲染。同样,拼接任务的Web组件也不比iframe强大。但是,如果每个微应用能够在服务器端呈现其内容,那么拼接层将仅负责连接服务器端的HTML片段。 与传统环境集成至关重要!但是怎么样? 为了整合遗留系统,我想描述我自己的策略,我称之为“ 渐进式入侵 ”。 首先,我们必须实现拼接层,它应该具有透明代理的功能。然后我们可以通过声明一个通配符路径将遗留系统定义为微应用:LegacyMicroApp 。因此,所有流量都将到达拼接层,并将透明地代理到旧系统,因为我们还没有任何其他微应用。 下一步将是我们的 第一次逐步入侵 :我们将从LegacyMicroApp中删除主要导航并用依赖项替换它。这种依赖关系将是一个使用闪亮的新技术实现的微应用:NavigationMicroApp 。 现在,拼接层将每个路径解析为 Legacy Micro App ,它将依赖关系解析为 Navigation MicroApp ,并通过连接这两个来为它们提供服务。 然后通过主导航遵循相同的模式来为引导下一步。 然后我们将继续从Legacy MicroApp中获取逐步重复以上操作,直到没有任何遗漏。 如何编排客户端,这样我们每次都不需要重新加载页面? 拼接层解决了服务器端的问题,但没有解决客户端问题。在客户端,在将已粘贴的片段作为无缝HTML加载后,我们不需要每次在URL更改时加载所有部分。因此,我们必须有一些异步加载片段的机制。但问题是,这些片段可能有一些依赖关系,这些依赖关系需要在客户端解决。这意味着微前端解决方案应提供加载微应用的机制,以及依赖注入的一些机制。 根据上述问题和可能的解决方案,我可以总结以下主题下的所有内容: 客户端 编排路由隔离微应用应用之间通信微应用UI之间的一致性 服务端 服务端渲染路由依赖管理 灵活、强大而简单的架构 所以,这篇文章还是很值得期待的!微前端架构的基本要素和要求终于显现! 在这些要求和关注的指导下,我开始开发一种名为microfe的解决方案。在这里,我将通过抽象的方式强调其主要组件来描述该项目的架构目标。 它很容易从客户端开始,它有三个独立的主干结构:AppsManager, Loader, Router 和一个额外的MicroAppStore。 AppsManager AppsManager 是客户端微应用编排的核心。AppsManager的主要功能是创建依赖关系树。当解决了微应用的所有依赖关系时,它会实例化微应用。 Loader 客户端微应用编排的另一个重要部分是Loader。加载器的责任是从服务器端获取未解析的微应用。 Router 为了解决客户端路由问题,我将 Router 引入了 microfe。与常见的客户端路由器不同,microf 的功能有限,它不解析页面而是微应用。假设我们有一个URL /content/detail/13 和一个ContentMicroApp。在这种情况下,microfe 将URL解析为 /content/,它将调用ContentMicroApp /detail/13 URL部分。 MicroAppStore 为了解决微应用到微应用客户端的通信,我将MicroAppStore引入了 microfe。它具有与Redux库类似的功能,区别在于:它对异步数据结构更改和reducer 声明更灵活。 服务器端部分在实现上可能稍微复杂一些,但结构更简单。它只包含两个主要部分 StitchingServer 和许多MicroAppServer。 MicroAppServer MicroAppServer 的最小功能可以概括为 init 和 serve。 虽然 MicroAppServer 首先启动它应该做的是使用 微应用声明 调用 SticthingServer 注册端点,该声明定义了 MicroAppServer 的微应用 依赖关系, 类型 和 URL架构。我认为没有必要提及服务功能,因为没有什么特别之处。 StitchingServer StitchingServer 为 MicroAppServers 提供注册端点。当 MicroAppServer 将自己注册到 StichingServer 时,StichingServer 会记录MicroAppServer 的声明。 稍后,StitchingServer 使用声明从请求的URL解析 MicroAppServers。 解析M icroAppServer 及其所有依赖项后,CSS,JS和HTML中的所有相对路径都将以相关的 MicroAppServer 公共URL为前缀。另外一步是为CSS选择器添加一个唯一的 MicroAppServer 标识符,以防止客户端的微应用之间发生冲突。 然后 StitchingServer 的主要职责就是:从所有收集的部分组成并返回一个无缝的HTML页面。 其他实现一览 甚至在2016年被称为微前端之前,许多大公司都试图通过 BigPipe 来解决Facebook等类似问题。如今这个想法正在获得验证。不同规模的公司对该主题感兴趣并投入时间和金钱。例如,Zalando开源了其名为Project Mosaic的解决方案。我可以说,微型和 Project Mosaic.遵循类似的方法,但有一些重要的区别。虽然microfe采用完全分散的路由定义来增强每个微应用的独立性,但Project Mosaic更喜欢每条路径的集中路由定义和布局定义。通过这种方式,Project Mosaic可以实现轻松的A/B测试和动态布局生成。 对于该主题还有一些其他方法,例如使用iframe作为拼接层,这显然不是在服务器端而是在客户端。这是一个非常简单的解决方案,不需要太多的服务器结构和DevOps参与。这项工作只能由前端团队完成,因此可以减轻公司的组织负担,同时降低成本。 已经有一个框架叫做 single-spa。该项目依赖于每个应用的命名约定来解析和加载微应用。容易掌握想法并遵循模式。因此,在您自己的本地环境中尝试该想法可能是一个很好的初步介绍。但是项目的缺点是你必须以特定的方式构建每个微应用,以便他们可以很好地使用框架。 最后的想法 我相信微前端话题会更频繁地讨论。如果该主题能够引起越来越多公司的关注,它将成为大型团队的事实发展方式。在不久的将来,任何前端开发人员都可以在这个架构上掌握一些见解和经验,这真的很有用。 关于本文 译者:@Vincent.W 译文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/82965940 作者:@onerzafer 原文:https://hackernoon.com/understanding-micro-frontends-b1c11585a297 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 阿里云开发者社区

茶什i 2020-01-06 17:57:24 0 浏览量 回答数 0

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面试官心理分析 这个问题,互联网公司必问,要是一个人连缓存都不太清楚,那确实比较尴尬。 只要问到缓存,上来第一个问题,肯定是先问问你项目哪里用了缓存?为啥要用?不用行不行?如果用了以后可能会有什么不良的后果? 这就是看看你对缓存这个东西背后有没有思考,如果你就是傻乎乎的瞎用,没法给面试官一个合理的解答,那面试官对你印象肯定不太好,觉得你平时思考太少,就知道干活儿。 面试题剖析 项目中缓存是如何使用的? 这个,需要结合自己项目的业务来。 为什么要用缓存? 用缓存,主要有两个用途:高性能、高并发。 高性能 假设这么个场景,你有个操作,一个请求过来,吭哧吭哧你各种乱七八糟操作 mysql,半天查出来一个结果,耗时 600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了,或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办? 缓存啊,折腾 600ms 查出来的结果,扔缓存里,一个 key 对应一个 value,下次再有人查,别走 mysql 折腾 600ms 了,直接从缓存里,通过一个 key 查出来一个 value,2ms 搞定。性能提升 300 倍。 就是说对于一些需要复杂操作耗时查出来的结果,且确定后面不怎么变化,但是有很多读请求,那么直接将查询出来的结果放在缓存中,后面直接读缓存就好。 高并发 mysql 这么重的数据库,压根儿设计不是让你玩儿高并发的,虽然也可以玩儿,但是天然支持不好。mysql 单机支撑到 2000QPS 也开始容易报警了。 所以要是你有个系统,高峰期一秒钟过来的请求有 1万,那一个 mysql 单机绝对会死掉。你这个时候就只能上缓存,把很多数据放缓存,别放 mysql。缓存功能简单,说白了就是 key-value 式操作,单机支撑的并发量轻松一秒几万十几万,支撑高并发 so easy。单机承载并发量是 mysql 单机的几十倍。 缓存是走内存的,内存天然就支撑高并发。 用了缓存之后会有什么不良后果? 常见的缓存问题有以下几个: 缓存与数据库双写不一致缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿缓存并发竞争 点击超链接,可直接查看缓存相关问题及解决方案。 往期回顾: 【Java问答学堂】1期 为什么使用消息队列?消息队列有什么优点和缺点?Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别,以及适合哪些场景? 【Java问答学堂】2期 如何保证消息队列的高可用? 【Java问答学堂】3期 如何保证消息不被重复消费?或者说,如何保证消息消费的幂等性? 【Java问答学堂】4期 如何保证消息的可靠性传输?(如何处理消息丢失的问题?) 【Java问答学堂】5期 如何保证消息的顺序性? 【Java问答学堂】6期 如何解决消息队列的延时以及过期失效问题? 【Java问答学堂】7期 如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计? 【Java问答学堂】8期 es 的分布式架构原理能说一下么(es 是如何实现分布式的啊)? 【Java问答学堂】9期 es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊? 【Java问答学堂】10期 es 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率啊? 【Java问答学堂】11期 es 生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?

剑曼红尘 2020-04-30 13:03:26 0 浏览量 回答数 0

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【Java问答学堂】12期 项目中缓存是如何使用的?为什么要用缓存?缓存使用不当会造成什么后果?

剑曼红尘 2020-04-30 13:03:14 0 浏览量 回答数 1

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转自:阿飞的博客 一、数据库技术选型的思考维度 我们做选型的时候首先要问: 谁选型?是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发? 如果选型的是采购的同学,他们更注重成本,包括存储方式、网络需求等。 如果选型的是 DBA 同学,他们关心的: ① 运维成本 首先是运维成本,包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等; ② 稳定性 其次,DBA会关注稳定性,包括是否支持数据多副本、服务高可用、多写多活等; ③ 性能 第三是性能,包括延迟、QPS 以及是否支持更高级的分级存储功能等; ④ 拓展性 第四是扩展性,如果业务的需求不确定,是否容易横向扩展和纵向扩容; ⑤ 安全 最后是安全,需要符合审计要求,不容易出现 SQL 注入或拖库情况。 ⑥ 其他 除了采购和 DBA之外,后台应用研发的同学同样会关注稳定性、性能、扩展性等问题,同时也非常关注数据库接口是否便于开发,是否便于修改数据库 schema 等问题。 接下来我们来看一下爱奇艺使用的数据库类型: MySQL,互联网业务必备系统; TiDB,爱奇艺的 TiDB 实践会有另外的具体介绍; Redis,KV 数据库,互联网公司标配; Couchbase,这个在爱奇艺用得比较多,但国内互联网公司用得比较少,接下来的部分会详细说明; 其他,比如 MongoDB、图数据库、自研 KV 数据库 HiKV 等; 大数据分析相关系统,比如 Hive、Impala 等等。 可以看到爱奇艺的数据库种类还是很多的,这会造成业务开发的同学可能不太清楚在他的业务场景下应该选用哪种数据库系统。 那么,我们先对这些数据库按照接口(SQL、NoSQL)和面向的业务场景(OLTP、OLAP)这两位维度进行一个简单非严谨的分类。 下图中,左上角是面向 OLTP、支持 SQL 的这样一类系统,例如 MySQL,一般支持事务不同的隔离级别, QPS 要求比较高,延时比较低,主要用于交易信息和关键数据的存储,比如订单、VIP 信息等。 左下角是 NoSQL 数据库,是一类针对特殊场景做优化的系统,schema 一般比较简单,吞吐量较高、延迟较低,一般用作缓存或者 KV 数据库。 整个右侧都是 OLAP 的大数据分析系统,包括 Clickhouse、Impala等,一般支持SQL、不支持事务,扩展性比较好,可以通过加机器增加数据的存储量,响应延迟较长。 还有一类数据库是比较中立的,在数据量比较小的时候性能比较好,在数据量较大或复杂查询的时候性能也不差,一般通过不同的存储引擎和查询引擎来满足不同的业务需求,我们把它叫做 HTAP,TiDB 就是这样一种数据库。 二、iQIYI对数据库的优化与完善 前面我们提到了很多种的数据库,那么接下来就和大家介绍一下在爱奇艺我们是怎么使用这些数据库的。 1、MySQL在爱奇艺的使用 ① MySQL 首先是 MySQL。MySQL 基本使用方式是 master-slave + 半同步,支持每周全备+每日增量备份。我们做了一些基本功能的增强,首先是增强了数据恢复工具 Xtrabackup 的性能。 之前遇到一个情况,我们有一个全量库是 300G 数据,增量库每天 70G 数据,总数据量 700G 左右。我们当时只需要恢复一个表的数据,但该工具不支持单表恢复,且整库恢复需要 5 个小时。 针对这个情况我们具体排查了原因,发现在数据恢复的过程中需要进行多次写盘的 IO 操作并且有很多串行操作,所以我们做了一些优化。例如删减过程中的一些写盘操作,减少落盘并将数据处理并行化,优化后整库恢复耗时减少到 100 分钟,而且可以直接恢复单表数据。 然后是适配 DDL 和 DML 工具到内部系统,gh-ostt 和 oak-online-alter-table 在数据量大的时候会造成 master-slave 延时,所以我们在使用工具的时候也增加了延时上的考虑,实时探测Master-Slave 库之间延时的情况,如果延时较大会暂停工具的使用,恢复到正常水平再继续。 ② MySQL高可用 第二是 MySQL 高可用。Master-slave 加上半同步这种高可用方式不太完善,所以我们参照了 MHA 并进行了改动,采用 master + agent 的方式。Agent 在每一个物理机上部署,可以监控这个物理机上的所有实例的状态,周期性地向 master 发送心跳,Master 会实时监测各个Agent的状态。 如果 MySQL故障,会启动 Binlog 补偿机制,并切换访问域名完成 failover。考虑到数据库跨机房跨地区部署的情况,MHA 的 master 我们也做了高可用设计,众多 master 会通过 raft 组成一个 raft group,类似 TiDB 的 PD 模块。目前 MySQL failover 策略支持三种方式:同机房、同地域跨机房以及跨地域。 ③ MySQL拓展能力 第三是提高MySQL扩展能力,以提供更大容量的数据存储。扩展方式有 SDK,例如开源的 ShardingSphere,在爱奇艺的使用也比较广泛。另外就是 Proxy,开源的就更多了。但是 SDK 和 Proxy 使用的问题是支持的 SQL 语句简单,扩容难度大,依赖较多且运维复杂,所以部分业务已经迁移至 TiDB。 ④ 审计 第四是审计。我们在 MySQL 上做了一个插件获取全量 SQL 操作,后端打到 Kafka,下游再接入包括 Clickhouse 等目标端进行 SQL 统计分析。除此之外还有安全策略,包括主动探索是否有 SQL 注入及是否存在拖库情况等,并触发对应的告警。 MySQL 审计插件最大的问题是如何降低对 MySQL 性能的影响,对此我们进行了一些测试,发现使用 General Log 对性能损耗较大,有 10%~20% 的降低。 于是我们通过接口来获取 MySQL 插件里的监控项,再把监控项放到 buffer 里边,用两级的 RingBuffer 来保证数据的写入不会有锁资源竞争。在这个插件里再启动一个线程,从 RingBuffer 里读取数据并把数据打包写到 FIFO 管道里。 我们在每台 MySQL 的物理机里再启动一个 Agent,从管道里阻塞地读取数据发至 Kafka。优化后我们再次进行压测,在每台机器上有 15 万的更新、删除或插入操作下不会丢失数据,性能损耗一般情况下小于 2%。 目前已经在公司内部的集群上线了一年时间,运行比较稳定,上线和下线对业务没有影响。 ⑤ 分级存储 第五是分级存储。MySQL 里会存一些过程性的数据,即只需要读写最近一段时间存入的数据,过段时间这些数据就不需要了,需要进行定时清理。 分级存储就是在 MySQL 之上又用了其他存储方式,例如 TiDB 或其他 TokuDB,两者之间可以进行数据自动搬迁和自动归档,同时前端通过 SDK + Proxy 来做统一的访问入口。这样一来,业务的开发同学只需要将数据存入 MySQL 里,读取时可能从后端接入的任意数据库读出。这种方式目前只是过渡使用,之后会根据 TiDB 的特性进行逐步迁移。 Redis在爱奇艺的使用 接下来是 Redis。Redis 也是使用 master - slave 这种方式,由于网络的复杂性我们对 Sentinel 的部署进行了一些特殊配置,在多机房的情况下每个机房配置一定数量 Sentinel 来避免脑裂。 备份恢复方面介绍一个我们的特殊场景,虽然 Redis 是一个缓存,但我们发现不少的业务同学会把它当做一个 KVDB 来使用,在某些情况下会造成数据的丢失。 所以我们做了一个 Redis 实时备份功能,启动一个进程伪装成 Redis 的 Slave 实时获取数据,再放到后端的 KV 存储里,例如 ScyllaDB,如果要恢复就可以从 ScyllaDB 里把数据拉出来。 我们在用 Redis 时最大的痛点就是它对网络的延迟或抖动非常敏感。如有抖动造成 Redis Master 超时,会由 Sentinel 重新选出一个新的节点成为 Master,再把该节点上的数据同步到所有 Slave 上,此过程中数据会放在 Master 节点的 Buffer 里,如果写入的 QPS 很高会造成 Buffer 满溢。如果 Buffer 满后 RDB 文件还没有拷贝过去,重建过程就会失败。 基于这种情况,我们对 Redis 告警做了自动化优化,如有大量 master - slave 重建失败,我们会动态调整一些参数,例如把 Buffer 临时调大等, 此外我们还做了 Redis 集群的自动扩缩容功能。 我们在做 Redis 开发时如果是 Java 语言都会用到 Jedis。用 Jedis 访问客户端分片的 Redis 集群,如果某个分片发生了故障或者 failover,Jedis 就会对所有后端的分片重建连接。如果某一分片发生问题,整个 Redis 的访问性能和 QPS 会大幅降低。针对这个情况我们优化了 Jedis,如果某个分片发生故障,就只针对这个分片进行重建。 在业务访问 Redis 时我们会对 Master 绑定一个读写域名,多个从库绑定读域名。但如果我们进行 Master failover,会将读写域名从某旧 Master 解绑,再绑定到新 Master 节点上。 DNS 本身有一个超时时间,所以数据库做完 failover 后业务程序里没有立刻获取到新的 Master 节点的 IP的话,有可能还会连到原来的机器上,造成访问失败。 我们的解决方法是把 DNS 的 TTL 缩短,但对 DNS 服务又会造成很大的压力,所以我们在 SDK 上提供 Redis 的名字服务 RNS,RNS 从 Sentinel 里获取集群的拓扑和拓扑的变化情况,如果集群 failover,Sentinel 会接到通知,客户端就可以通过 RNS 来获取新的 Master 节点的 IP 地址。我们去掉域名,通过 IP 地址来访问整个集群,屏蔽了 DNS 的超时,缩短了故障的恢复时间。 SDK 上还做了一些功能,例如 Load Balance 以及故障检测,比如某个节点延时较高的话会被临时熔断等。 客户端分片的方式会造成 Redis 的扩容非常痛苦,如果客户端已经进行了一定量的分片,之后再增加就会非常艰难。 Redis 在 3.0 版本后会提供 Redis Cluster,因为功能受限在爱奇艺应用的不是很多,例如不支持显示跨 DC 部署和访问,读写只在主库上等。 我们某些业务场景下会使用 Redis 集群,例如数据库访问只发生在本 DC,我们会在 DC 内部进行 Cluster 部署。 但有些业务在使用的过程中还是想做 failover,如果集群故障可以切换到其他集群。根据这种情况我们做了一个 Proxy,读写都通过它来进行。写入数据时 Proxy 会做一个旁路,把新增的数据写在 Kafka 里,后台启用同步程序再把 Kafka 里的数据同步到其他集群,但存在一些限制,比如我们没有做冲突检测,所以集群间数据需要业务的同学做单元化。线上环境的Redis Cluster 集群间场景跨 DC 同步 需要 50 毫秒左右的时间。 2、Couchbase在爱奇艺的使用 Redis 虽然提供 Cluster 这种部署方式,但存在一些问题。所以数据量较大的时候(经验是 160G),就不推荐 Redis 了,而是采用另一种存储方式 Couchbase。 Couchbase 在国内互联网公司用的比较少,一开始我们是把他当做一个 Memcached 来使用的,即纯粹的缓存系统。 但其实它性能还是比较强大的,是一个分布式高性能的 KV 系统,支持多种存储引擎 (bucket)。第一种是 Memcached bucket,使用方式和 Memcached 一样为 KV 存储,不支持数据持久化也没有数据副本,如果节点故障会丢失数据; 第二种是 Couchbase bucket,支持数据持久化,使用 Json 写入,有副本,我们一般会在线上配置两个副本,如果新加节点会对数据进行 rebalance,爱奇艺使用的一般是 Couchbase bucket 这种配置。 Couchbase 数据的分布如下图,数据写入时在客户端上会先进行一次哈希运算,运算完后会定位 Key 在哪一个 vBucket (相当于数据库里的某个分片)。之后客户端会根据 Cluster Map 发送信息至对应的服务端,客户端的 Cluster Map 保存的是 vBucket 和服务器的映射关系,在服务端数据迁移的过程中客户端的 Cluster Map 映射关系会动态更新,因此客户端对于服务端的 failover 操作不需要做特殊处理,但可能在 rebalance 过程中会有短暂的超时,导致的告警对业务影响不大。 Couchbase 在爱奇艺应用比较早,2012 年还没有 Redis Cluster 的时候就开始使用了。集群管理使用 erlang 语言开发,最大功能是进行集群间的复制,提供多种复制方式:单向、双向、星型、环式、链式等。 爱奇艺从最初的 1.8 版本使用到如今的 5.0 版本,正在调研的 6.0,中间也遇到了很多坑,例如 NTP 时间配置出错会导致崩溃,如果每个集群对外 XDCR 并发过高导致不稳定,同步方向变更会导致数据丢失等等,我们通过运维和一些外部工具来进行规避。 Couchbase 的集群是独立集群,集群间的数据同步通过 XDCR,我们一般配置为双向同步。对于业务来说,如果 Cluster 1 写入, Cluster 2 不写入,正常情况下客户端会写 Cluster 1。如果 Cluster 1 有故障,我们提供了一个 Java SDK,可以在配置中心把写入更改到 Cluster 2,把原来到 Cluster 1 的连接逐步断掉再与Cluster 2 新建连接。这种集群 failover 的过程对于客户端来说是相对透明和无感的。 3、爱奇艺自研数据库HiKV的使用 Couchbase 虽然性能非常高,并且数据的存储可以超过内存。但是,如果数据量超过内存 75% 这个阈值,性能就会下降地特别快。在爱奇艺,我们会把数据量控制在可用内存的范围之内,当做内存数据库使用。但是它的成本非常高,所以我们后面又开发了一个新的数据库—— HiKV。 开发 HiKV 的目的是为了把一些对性能要求没那么高的 Couchbase 应用迁移到 HiKV 上。HiKV 基于开源系统 ScyllaDB,主要使用了其分布式数据库的管理功能,增加了单机存储引擎 HiKV。 ScyllaDB 比较吸引人的是它宣称性能高于 Cassandra 十倍,又完全兼容 Cassandra 接口,设计基本一致,可以视为 C++ 版 Cassandra 系统。 ScyllaDB 性能的提升主要是使用了一些新的技术框架,例如 C++ 异步框架 seastar,主要原理是在j每台物理机的核上会 attach 一个应用线程,每个核上有自己独立的内存、网络、IO 资源,核与核之间没有数据共享但可以通信,其最大的好处是内存访问无锁,没有冲突过程。 当一个数据读或写到达 ScyllaDB 的 server 时,会按照哈希算法来判断请求的 Key 是否是该线程需要处理的,如果是则本线程处理,否则会转发到对应线程上去。 除此之外,它还支持多副本、多数据中心、多写多活,功能比较强大。 在爱奇艺,我们基于 SSD 做了一个 KV 存储引擎。Key 放在内存里,Value 放在盘上的文件里,我们在读和写文件时,只需要在内存索引里定位,再进行一次盘的 IO 开销就可以把数据读出来,相比 ScyllaDB 原本基于 LSM Tree 的存储引擎方式对 IO 的开销较少。 索引数据全部放在内存中,如果索引长度较长会限制单机可存储的数据量,于是我们通过开发定长的内存分布器,对于比较长的 Key 做摘要缩短长度至 20 字节,采用红黑树索引,限制每条记录在内存里的索引长度至为 64 字节。内存数据要定期做 checkpoint,客户端要做限流、熔断等。 HiKV 目前在爱奇艺应用范围比较大,截至目前已经替换了 30% 的 Couchbase,有效地降低了存储成本。 4、爱奇艺的数据库运维管理 爱奇艺数据库种类较多,如何高效地运维和管理这些数据库也是经历了不同的阶段。 最初我们通过 DBA 写脚本的方式管理,如果脚本出问题就找 DBA,导致了 DBA 特别忙碌。 第二个阶段我们考虑让大家自己去查问题的答案,于是在内部构建了一个私有云,通过 Web 的方式展示数据库运行状态,让业务的同学可以自己去申请集群,一些简单的操作也可以通过自服务平台实现,解放了 DBA。一些需要人工处理的大型运维操作经常会造成一些人为故障,敲错参数造成数据丢失等。 于是在第三个阶段我们把运维操作 Web 化,通过网页点击可以进行 90% 的操作。 第四个阶段让经验丰富的 DBA 把自身经验变成一些工具,比如有业务同学说 MySQL master-slave 延时了,DBA 会通过一系列操作排查问题。现在我们把这些操作串起来形成一套工具,出问题时业务的同学可以自己通过网页上的一键诊断工具去排查,自助进行处理。 除此之外我们还会定期做预警检查,对业务集群里潜在的问题进行预警报告;开发智能客服,回答问题;通过监控的数据对实例打标签,进行削峰填谷地智能调度,提高资源利用率。 三、不同场景下数据库选型建议 1、实用数据库选型树 最后来说一些具体数据库选型建议。这是 DBA 和业务一起,通过经验得出来的一些结论。 对于关系型数据库的选型来说,可以从数据量和扩展性两个维度考虑,再根据数据库有没有冷备、要不要使用 Toku 存储引擎,要不要使用 Proxy 等等进行抉择。 NoSQL 也是什么情况下使用 master-slave,什么情况下使用客户端分片、集群、Couchbase、HiKV 等,我们内部自服务平台上都有这个选型树信息。 2、一些思考 ① 需求 我们在选型时先思考需求,判断需求是否真实。 你可以从数据量、QPS、延时等方面考虑需求,但这些都是真实需求吗?是否可以通过其他方式把这个需求消耗掉,例如在数据量大的情况下可以先做数据编码或者压缩,数据量可能就降下来了。 不要把所有需求都推到数据库层面,它其实是一个兜底的系统。 ② 选择 第二个思考的点是对于某个数据库系统或是某个技术选型我们应该考虑什么?是因为热门吗?还是因为技术上比较先进?但是不是能真正地解决你的问题?如果你数据量不是很大的话就不需要选择可以存储大数据量的系统。 ③ 放弃 第三是放弃,当你放弃一个系统时真的是因为不好用吗?还是没有用好?放弃一个东西很难,但在放弃时最好有一个充分的理由,包括实测的结果。 ④ 自研 第四是自研,在需要自己开发数据库时可以参考和使用一些成熟的产品,但不要盲目自研。 ⑤ 开源 最后是开源,要有拥抱开源的态度。

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回2楼啊里新人的帖子 在日常的业务开发中,常见使用到索引的地方大概有两类: 第一类.做业务约束需求,比如需要保证表中每行的单个字段或者某几个组合字段是唯一的,则可以在表中创建唯一索引; 比如:需要保证test表中插入user_id字段的值不能出现重复,则在设计表的时候,就可以在表中user_id字段上创建一个唯一索引: CREATE TABLE `test` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`),   UNIQUE KEY `uk_userid` (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ; 第二类.提高SQL语句执行速度,可以根据SQL语句的查询条件在表中创建合适的索引,以此来提升SQL语句的执行速度; 此过程好比是去图书找一本书,最慢的方法就是从图书馆的每一层楼每一个书架一本本的找过去;快捷一点的方法就是先通过图书检索来确认这一本书在几楼那个书架上,然后直接去找就可以了;当然创建这个索引也需要有一定的代价,需要存储空间来存放,需要在数据行插入,更新,删除的时候维护索引: 例如: CREATE TABLE `test_record` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5635996 DEFAULT CHARSET=utf8 该表有500w的记录,我需要查询20:00后插入的记录有多少条记录: mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (1.31 sec) 可以看到查询耗费了1.31秒返回了1行记录,如果我们在gmt_create字段上添加索引: mysql> alter table test_record add index ind_gmt_create(gmt_create); Query OK, 0 rows affected (21.87 sec) Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0 mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (0.01 sec) 查询只消耗了0.01秒中就返回了记录. 总的来说,为SQL语句(select,update,delete)创建必要的索引是必须的,这样虽然有一定的性能和空间消耗,但是是值得,尤其是在大并发的请求下,大量的数据被扫描造成系统IO和CPU资源消耗完,进而导致整个数据库不可服务. ------------------------- 怎么学好数据库是一个比较大题目,数据库不仅仅是写SQL那么简单,即使知道了SQL怎么写,还需要很清楚的知道这条SQL他大概扫描了多少数据,返回多少数据,是否需要创建索引。至于SQL优化是一个比较专业的技术活,但是可以通过学习是可以掌握的,你可以把一条sql从执行不出来优化到瞬间完成执行,这个过程的成就感是信心满满的。学习的方法可以有以下一些过程:1、自己查资料,包括书本,在线文档,google,别人的总结等等,试图自己解决2、多做实验,证明自己的想法以及判断3、如果实在不行,再去论坛问,或者问朋友4、如果问题解决了,把该问题的整个解决方法记录下来,以备后来的需要5、多关注别人的问题,或许以后自己就遇到了,并总是试图去多帮助别人6、习惯从多个方面去考虑问题,并且养成良好的总结习惯 下面是一些国内顶级数据库专家学习数据库的经验分享给大家: http://www.eygle.com/archives/2005/08/ecinieoracleouo.html 其实学习任何东西都是一样,没有太多的捷径可走,必须打好了坚实的基础,才有可以在进一步学习中得到快速提高。王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界,我在这里套用一下: 古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。"昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。"此第一境界也。"衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。"此第二境界也。"众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。"此第三境界也。 学习Oracle,这也是你必须经历的三种境界。 第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。 这里,注意一个"尽"字,在开始学习的过程中,你必须充分阅读Oracle的基础文档,概念手册、管理手册、备份恢复手册等(这些你都可以在http://tahiti.oracle.com 上找到);OCP认证的教材也值得仔细阅读。打好基础之后你才具备了进一步提升的能力,万丈高楼都是由地而起。 第二层境界是说,尽管经历挫折、打击、灰心、沮丧,也都要坚持不放弃,具备了基础知识之后,你可以对自己感兴趣或者工作中遇到的问题进行深入的思考,由浅入深从来都不是轻而易举的,甚至很多时候你会感到自己停滞不前了,但是不要动摇,学习及理解上的突破也需要时间。 第三次境界是说,经历了那么多努力以后,你会发现,那苦苦思考的问题,那百思不得其解的算法原理,原来答案就在手边,你的思路豁然开朗,宛如拨云见月。这个时候,学习对你来说,不再是个难题,也许是种享受,也许成为艺术。 所以如果你想问我如何速成,那我是没有答案的。 不经一番寒彻骨,哪得梅花扑鼻香。 当然这三种境界在实际中也许是交叉的,在不断的学习中,不断有蓦然回首的收获。 我自己在学习的过程中,经常是采用"由点及面法"。 当遇到一个问题后,一定是深入下去,穷究根本,这样你会发现,一个简单的问题也必定会带起一大片的知识点,如果你能对很多问题进行深入思考和研究,那么在深处,你会发现,这些面逐渐接合,慢慢的延伸到oracle的所有层面,逐渐的你就能融会贯通。这时候,你会主动的去尝试全面学习Oracle,扫除你的知识盲点,学习已经成为一种需要。 由实践触发的学习才最有针对性,才更能让你深入的理解书本上的知识,正所谓:" 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行"。实践的经验于我们是至为宝贵的。 如果说有,那么这,就是我的捷径。 想想自己,经常是"每有所获,便欣然忘食", 兴趣才是我们最好的老师。 Oracle的优化是一门学问,也是一门艺术,理解透彻了,你会知道,优化不过是在各种条件之下做出的均衡与折中。 内存、外存;CPU、IO...对这一切你都需要有充分的认识和相当的了解,管理数据库所需要的知识并不单纯。 作为一个数据库管理人员,你需要做的就是能够根据自己的知识以及经验在各种复杂情况下做出快速正确的判断。当问题出现时,你需要知道使用怎样的手段发现问题的根本;找到问题之后,你需要运用你的知识找到解决问题的方法。 这当然并不容易,举重若轻还是举轻若重,取决于你具备怎样的基础以及经验积累。 在网络上,Howard J. Rogers最近创造了一个新词组:Voodoo Tuning,用以形容那些没有及时更新自己的知识技能的所谓的Oracle技术专家。由于知识的陈旧或者理解的肤浅,他们提供的很多调整建议是错误的、容易使人误解的,甚至是荒诞的。他们提供的某些建议在有些情况下也许是正确的,如果你愿意回到Oracle5版或者6版的年代;但是这些建议在Oracle7.0,8.0 或者 Oracle8i以后往往是完全错误的。 后来基于类似问题触发了互联网内Oracle顶级高手的一系列深入讨论,TOM、Jonathan Lewis、HJR等人都参与其中,在我的网站上(www.eygle.com )上对这些内容及相关链接作了简要介绍,有兴趣的可以参考。 HJR给我们提了很好的一个提示:对你所需要调整的内容,你必须具有充分的认识,否则你做出的判断就有可能是错误的。 这也是我想给自己和大家的一个建议: 学习和研究Oracle,严谨和认真必不可少。 当然 你还需要勤奋,我所熟悉的在Oracle领域有所成就的技术人员,他们共同的特点就是勤奋。 如果你觉得掌握的东西没有别人多,那么也许就是因为,你不如别人勤奋。 要是你觉得这一切过于复杂了,那我还有一句简单的话送给大家: 不积跬步,无以至千里。学习正是在逐渐积累过程中的提高。 现在Itpub给我们提供了很好的交流场所,很多问题都可以在这里找到答案,互相讨论,互相学习。这是我们的幸运,我也因此非常感谢这个网络时代。 参考书籍: 如果是一个新人可以先买一些基本的入门书籍,比如MySQL:《 深入浅出MySQL——数据库开发、优化与管理维护 》,在进阶一点的就是《 高性能MySQL(第3版) 》 oracle的参考书籍: http://www.eygle.com/archives/2006/08/oracle_fundbook_recommand.html 最后建议不要在数据库中使用外键,让应用程序来保证。 ------------------------- Re:回 9楼(千鸟) 的帖子 我有一个问题想问问,现在在做一个与图书有关的项目,其中有一个功能是按图书书名搜索相似图书列表,问题不难,但是想优化一下,有如下问题想请教一下: 1、在图书数据库数据表的书名字段里,按图书书名进行关键字搜索,如何快速搜索相关的图书?   现在由于数据不多,直接用的like模糊查找验证功能而已; 如果数据量不大,是可以在数据库中完成搜索的,可以在搜索字段上创建索引,然后进行搜索查询: CREATE TABLE `book` (   `book_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `book_name` varchar(100) NOT NULL,   .............................   PRIMARY KEY (`book_id`),   KEY `ind_name` (`book_name`) ) ENGINE=InnoDB select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id  where book.book_id=book_search_id.book_id; 但是当数据量变得很大后,就不在适合了,可以采用一些其他的第三方搜索技术比如sphinx; 2、如何按匹配的关键度进行快速排序?比如搜索“算法”,有一本书是《算法》,另一本书是《算法设计》,要求前者排在更前面。 现在的排序是根据数据表中的主键序号id进行的排序,没有达到想要的效果。 root@127.0.0.1 : test 15:57:12> select book_id,book_name from book_search where book_name like '%算%' order by book_name; +---------+--------------+ | book_id | book_name    | +---------+--------------+ |       2 | 算法       | |       1 | 算法设计 | ------------------------- 回 10楼(大黑豆) 的帖子 模糊查询分为半模糊和全模糊,也就是: select * from book where name like 'xxx%';(半模糊) select * from book where name like '%xxx%';(全模糊) 半模糊可以可以使用到索引,全模糊在上面场景是不能使用到索引的,但可以进行一些改进,比如: select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id   where book.book_id=book_search_id.book_id; 注意这里book_id是主键,同时在book_name上创建了索引 上面的sql语句可以利用全索引扫描来完成优化,但是性能不会太好;特别在数据量大,请求频繁的业务场景下不要在数据库进行模糊查询; 非得使用数据库的话 ,建议不要在生产库进行查询,可以在只读节点进行查询,避免查询造成主业务数据库的资源消耗完,导致故障. 可以使用一些开源的搜索引擎技术,比如sphinx. ------------------------- 回 11楼(蓝色之鹰) 的帖子 我想问下,sql优化一般从那几个方面入手?多表之间的连接方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join,是不是Hash Join最优连接? SQL优化需要了解优化器原理,索引的原理,表的存储结构,执行计划等,可以买一本书来系统的进行学习,多多实验; 不同的数据库优化器的模型不一样,比如oracle支持NL,HJ,SMJ,但是mysql只支持NL,不通的连接方式适用于不同的应用场景; NL:对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择 HJ:对于列连接是做大数据集连接时的常用方式 SMJ:通常情况下散列连接的效果都比排序合并连接要好,然而如果行源已经被排过序,在执行排序合并连接时不需要再排序了,这时排序合并连接的性能会优于散列连接 ------------------------- Re:回 19楼(原远) 的帖子 有个问题:分类表TQueCategory,问题表TQuestion(T-SQL) CREATE TABLE TQueCategory ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题分类ID NAME VARCHAR(20)        --问题分类名称 ) CREATE TABLE TQuestion ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题ID CateID INT NOT NULL,        --问题分类ID TITLE VARCHAR(50),        --问题标题 CONTENT VARCHAR(500)        --问题内容 ) 当前要统计某个分类下的问题数,有两种方式: 1.每次统计,在TQuestion通过CateID进行分组统计 SELECT CateID,COUNT(1) AS QueNum FROM TQuestion GROUP BY CateID WHERE 1=1 2.在TQueCategory表增加字段QueNum,用于标识该分类下的问题数量 ALTER TABLE TQueCategory ADD QueNum INT SELECT CateID,QueNum FROM TQueCategory 问:在哪种业务应用场景下采用上面哪种方式性能比较好,为什么? ############################################################################################### 方案 一 需要对 TQuestion 的 CateID字段 进行分组 ,可以在 CateID上创建一个索引,这样就可以索引扫描来完成查询; 方案 二 需要对 TQueCategory 进行扫描就可以得出结果,但是必须在问题表有插入,删除的时候维护quenum数量; 单单从SQL的性能来看, 分类表的数量应该是远远小于问题表的数量的,所以方案二的性能会比较好; 但是如果 TQuestion 的插入非常频繁的话,会带来对 TQueCategory的频繁更新,一次 TQuestion 的 insert或deleted就会带来一次 TQueCategory 的update,这个代价其实是蛮高的; 如果这个分类统计的查询不是非常频繁的话,建议还是使用方案一; 同时还可能还会其他的业务逻辑统计需求(例如: CateID +时间),这个时候在把逻辑放到 TQueCategory就不合适了。 ------------------------- 回 20楼(原远) 的帖子 经验之谈,仅供参考 使用外键在开发上确实省去了很多功夫,但是把业务逻辑交由数据库来完成,对后期的维护来说是很麻烦的事情,不利于维护. ------------------------- 回 21楼(玩站网) 的帖子 无关技术方面: 咨询一下,现在mysql新的版本,5.5.45后貌似修改了开源协议。 是否意味着今后我们商业化使用mysql将受到限制? 如果甲骨文真周到那一步,rds是否会受到影响? 一个疑惑: 为什么很少见到有人用mysql正则匹配?性能不好还是什么原因? ######################################## MySQL有商业版 和 社区版,RDS的MySQL采用开源的社区版进行改进,由专门的RDS MySQL源码团队来维护,国内TOP 10的mysql源码贡献者大部分都在RDS,包括了@丁奇 ,@彭立勋 ,@印风 等; 不在数据库中做业务计算,是保证数据库运行稳定的一个好的设计经验; 是否影响性能与你的sql的执行频率,需要参与的计算数据量相关,当然了还包括数据库所在主机的IO,cpu,内存等资源,离开了这些谈性能是没有多大意义的; ------------------------- 回 22楼(比哥) 的帖子 分页该怎么优化才行??? ######################### 可以参考这个链接,里面有很多的最佳实践,其中就包括了分页语句的优化: http://bbs.aliyun.com/read/168647.html?spm=5176.7114037.1996646101.1.celwA1&pos=1 普通写法: select  *  from t where sellerid=100 limit 100000,20 普通limit M,N的翻页写法,往往在越往后翻页的过程中速度越慢,原因 mysql会读取表中的前M+N条数据,M越大,性能就越差: 优化写法: select t1.* from  t t1,             (select id from t  sellerid=100 limit 100000,20) t2 where t1.id=t2.id; 优化后的翻页写法,先查询翻页中需要的N条数据的主键id,在根据主键id 回表查询所需要的N条数据,此过程中查询N条数据的主键ID在索引中完成 注意:需要在t表的sellerid字段上创建索引 create index ind_sellerid on t(sellerid); 案例: user_A (21:42:31): 这个sql该怎么优化,执行非常的慢: | Query   |   51 | Sending data | select id, ... from t_buyer where sellerId = 765922982 and gmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00' and gmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit 255000, 5000 SQL改写:selectt2.* from (selectid from t_buyer where sellerId = 765922982   andgmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00'   andgmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit255000, 5000)t1,t_buyer t2 where t1.id=t2.id index:seller_id,gmt_modified user_A(21:58:43): 好像很快啊。神奇,这个原理是啥啊。牛!!! user_A(21:59:55): 5000 rows in set (4.25 sec), 前面要90秒。 ------------------------- 回 27楼(板砖大叔) 的帖子 这里所说的索引都是普通的b-tree索引,mysql,sqlserver,oracle 的关系数据库都是默认支持的; ------------------------- 回 32楼(veeeye) 的帖子 可以详细说明一下“最后建议不要在数据库中使用外键,让应用程序来保证。 ”的原因吗?我们公司在项目中经常使用外键,用程序来保证不是相对而言更加复杂了吗? 这里的不建议使用外键,主要考虑到 : 第一.维护成本上,把一些业务逻辑交由数据库来保证,当业务需求发生改动的时候,需要同时考虑应用程序和数据库,有时候一些数据库变更或者bug,可能会导致外键的失效;同时也给数据库的管理人员带来维护的麻烦,不便于管理。 第二.性能上考虑,当大量数据写入的时候,外键肯定会带来一定的性能损耗,当出现这样的问题时候,再来改造去除外键,真的就不值得了; 最后,不在数据库中参与业务的计算(存储过程,函数,触发器,外键),是保证数据库运行稳定的一个好的最佳实践。 ------------------------- 回 33楼(优雅的固执) 的帖子 ReDBA专家门诊一期:索引与sql优化 十分想请大师分享下建立索引的经验 我平时简历索引是这样的 比如订单信息的话 建立 订单号  唯一聚集索引 其他的比如   客户编号 供应商编号 商品编号 这些建立非聚集不唯一索引   ################################################## 建立索引,需要根据你的SQL语句来进行创建,不是每一个字段都需要进行创建,也不是一个索引都不创建,,可以把你的SQL语句,应用场景发出来看看。 索引的创建确实是一个非常专业的技术活,需要掌握:表的存储方式,索引的原理,数据库的优化器,统计信息,最后还需要能够读懂数据库的执行计划,以此来判断索引是否创建正确; 所以需要进行系统的学习才能掌握,附件是我在2011年的时候的一次公开课的ppt,希望对你有帮助,同时可以把你平时遇到的索引创建的疑惑发到论坛上来,大家可以一起交流。 ------------------------- 回 30楼(几几届) 的帖子 我也是这样,简单的会,仔细写也会写出来,但是就是不知道有没有更快或者更好的 #################################################### 多写写SQL,掌握SQL优化的方法,自然这些问题不在话下了。 ------------------------- 回 40楼(小林阿小林) 的帖子 mysql如何查询需要优化的语句,比如慢查询的步奏,如何找出需要通知程序员修改或者优化的sql语句 ############################################################ 可以将mysql的慢日志打开,就可以记录执行时间超过指定阀值的慢SQL到本地文件或者数据库的slow_log表中; 在RDS中默认是打开了慢日志功能的:long_query_time=1,表示会记录执行时间>=1秒的慢sql; 如何快速找到mysql瓶颈: 简单一点的方法,可以通过监控mysql所在主机的性能(CPU,IO,load等)以及mysql本身的一些状态值(connections,thread running,qps,命中率等); RDS提供了完善的数据库监控体系,包括了CPU,IOPS,Disk,Connections,QPS,可以重点关注cpu,IO,connections,disk 4个 指标; cpu,io,connections主要体现在了性能瓶颈,disk主要体现了空间瓶颈; 有时候一条慢sql语句的频繁调用,也可能导致整个实例的cpu,io,connections达到100%;也有可能一条排序的sql语句,消耗大量的临时空间,导致实例的空间消耗完。 ------------------------- 下面是分析一个cpu 100%的案例分析:该实例的cpu已经到达100% 查看当前数据库的活动会话信息:当前数据库有较多的活跃线程在数据库中执行查看当前数据库正在执行的sql: 可以看到这条sql执行的非常缓慢:[tr=rgb(100, 204, 255)]delete from task_process where task_id='1801099' 查看这个表的索引: CREATE TABLE `task_process` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,    ................  `task_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '??????id',   ................  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `index_over_task` (`is_over`,`task_id`),  KEY `index_over` (`is_over`,`is_auto`) USING BTREE,  KEY `index_process_sn` (`process_sn`,`is_over`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=32129710; 可以看到这个表有3KW的数据,但是没有task_id字段开头的索引,导致该sql语句删除需要进行全表扫描: 在我们的诊断报告中已经将该sql语句捕获到,同时给你提出该怎样进行索引的添加。 广告:诊断报告将会在1月底发布到控制台,到时候用户可以直接查看诊断建议,来完成你的数据库优化。 ------------------------- 回 45楼(dentrite) 的帖子 datetime和int都是占用数据库4个字节,所以在空间上没有什么差别;但是为了可读性,建议还是使用datetime数据类型。 ------------------------- 回 48楼(yuantel) 的帖子 麻烦把ecs_brand和ecs_goods的表结构发出来一下看看 。 ------------------------- 回 51楼(小林阿小林) 的帖子 普通的 ECS服务器上目前还没有这样的慢SQL索引建议的工具。 不过后续有IDBCloud将会集成这样的sql诊断功能,使用他来管理ECS上的数据库就可以使用这样的功能了 。

玄惭 2019-12-02 01:16:11 0 浏览量 回答数 0
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