统计分析系统出现问题怎么解决

转自：思否 话说当下技术圈的朋友，一起聚个会聊个天，如果不会点大数据的知识，感觉都融入不了圈子，为了以后聚会时让你有聊有料，接下来就跟随我的讲述，一起与大数据混个脸熟吧，不过在“撩”大数据之前，还是先揭秘一下研发这些年我们都经历了啥？ 缘起：应用系统架构的从 0 到 1 揭秘：研发这些年我们都经历了啥？ 大道至简。生活在技术圈里，大家静下来想想，无论一个应用系统多庞大、多复杂，无非也就是由一个漂亮的网站门面 + 一个丑陋的管理模块 + 一个闷头干活的定时任务三大板块组成。 我们负责的应用系统当然也不例外，起初设计的时候三大模块绑在一起（All in one），线上跑一个 Tomcat 轻松就搞定，可谓是像极了一个大泥球。 衍化至繁。由于网站模块、管理平台、定时任务三大模块绑定在一起，开发协作会比较麻烦，时不时会有代码合并冲突出现；线上应用升级时，也会导致其它模块暂时不能使用，例如如果修改了一个定时任务的配置，可能会导致网站、管理平台的服务暂时不能用。面对诸多的不便，就不得不对 All in one 的大泥球系统进行拆解。 随着产品需求的快速迭代，网站 WEB 功能逐渐增多，我们起初设计时雄心勃勃（All in one 的单体架构），以为直接按模块设计叠加实现就好了，谁成想系统越发显得臃肿（想想也是走弯路啦！）。所以不得不改变实现思路，让模块服务下沉，分布式思想若现——让原来网站 WEB 一个系统做的事，变成由子系统分担去完成。 应用架构的演变，服务模块化拆分，随之而来的就是业务日志、业务数据散落在各处。随着业务的推广，业务量逐日增多，沉淀的数据日益庞大，在业务层面、运维层面上的很多问题，逐渐开始暴露。 在业务层面上，面对监管机构的监管，整合提取散落在各地的海量数据稍显困难；海量数据散落，想做个统计分析报表也非常不易。在运维层面上，由于缺少统一的日志归档，想基于日志做快速分析也比较困难；如果想从散落在各模块的日志中，进行调用链路的分析也是相当费劲。 面对上述问题，此时一个硕大的红色问号出现在我们面前，到底该如何解决？ 面对结构化的业务数据，不妨先考虑采用国内比较成熟的开源数据库中间件 Sharding-JDBC、MyCat 看是否能够解决业务问题；面对日志数据，可以考虑采用 ELK 等开源组件。如果以上方案或者能尝试的方式都无法帮我们解决，尝试搬出大数据吧。 那到底什么时候需要用大数据呢？大数据到底能帮我们解决什么问题呢？注意，前方高能预警，门外汉“撩”大数据的正确姿势即将开启。 邂逅：一起撬开大数据之门 槽点：门外汉“撩”大数据的正确姿势 与大数据的邂逅，源于两个头痛的问题。第一个问题是海量数据的存储，如何解决？第二个问题是海量数据的计算，如何解决？ 面对这两个头痛的问题，不得不提及谷歌的“三驾马车”（分布式文件系统 GFS、MapReduce 和 BigTable），谷歌“三驾马车”的出现，奠定了大数据发展的基石，毫不夸张地说，没有谷歌的“三驾马车”就没有大数据，所以接下来很有必要逐一认识。 大家都知道，谷歌搜索引擎每天要抓取数以亿计的网页，那么抓取的海量数据该怎么存储？ 谷歌痛则思变，重磅推出分布式文件系统 GFS。面对谷歌推出的分布式文件系统 GFS 架构，如 PPT 中示意，参与角色着实很简单，主要分为 GFS Master（主服务器）、GFS Chunkserver（块存储服务器）、GFS Client（客户端）。 不过对于首次接触这个的你，可能还是一脸懵 ，大家心莫慌，接下来容我抽象一下。 GFS Master 我们姑且认为是古代的皇上，统筹全局，运筹帷幄。主要负责掌控管理所有文件系统的元数据，包括文件和块的命名空间、从文件到块的映射、每个块所在的节点位置。说白了，就是要维护哪个文件存在哪些文件服务器上的元数据信息，并且定期通过心跳机制与每一个 GFS Chunkserver 通信，向其发送指令并收集其状态。 GFS Chunkserver 可以认为是宰相，因为宰相肚子里面能撑船，能够海纳百川。主要提供数据块的存储服务，以文件的形式存储于 Chunkserver 上。 GFS Client 可以认为是使者，对外提供一套类似传统文件系统的 API 接口，对内主要通过与皇帝通信来获取元数据，然后直接和宰相交互，来进行所有的数据操作。 为了让大家对 GFS 背后的读写流程有更多认识，献上两首歌谣。 到这里，大家应该对分布式文件系统 GFS 不再陌生，以后在饭桌上讨论该话题时，也能与朋友交涉两嗓子啦。 不过这还只是了解了海量数据怎么存储，那如何从海量数据存储中，快速计算出我们想要的结果呢？ 面对海量数据的计算，谷歌再次创新，推出了 MapReduce 编程模型及实现。 MapReduce 主要是采取分而治之的思想，通俗地讲，主要是将一个大规模的问题，分成多个小规模的问题，把多个小规模问题解决，然后再合并小规模问题的结果，就能够解决大规模的问题。 也有人说 MapReduce 就像光头强的锯子和锤子，世界上的万事万物都可以先锯几下，然后再锤几下，就能轻松搞定，至于锯子怎么锯，锤子怎么锤，那就是个人的手艺了。 这么解释不免显得枯燥乏味，我们不妨换种方式，走进生活真实感受 MapReduce。 斗地主估计大家都玩过，每次开玩之前，都会统计一副牌的张数到底够不够，最快的步骤莫过于：分几份给大家一起数，最后大家把数累加，算总张数，接着就可以愉快地玩耍啦... ...这不就是分而治之的思想吗？！不得不说架构思想来源于人们的生活！ 再举个不太贴切的例子来感受MapReduce 背后的运转流程，估计很多人掰过玉米，每当玉米成熟的季节，地主家就开始忙碌起来。 首先地主将一亩地的玉米分给处于空闲状态的长工来处理；专门负责掰玉米的长工领取任务，开始掰玉米操作（Map 操作），并把掰好的玉米放到在麻袋里（缓冲区），麻袋装不下时，会被装到木桶中（溢写），木桶被划分为蓝色的生玉米木桶、红色的熟玉米木桶（分区），地主通知二当家来“收”属于自己的那部分玉米，二当家收到地主的通知后，就到相应的长工那儿“拿回”属于自己的那部分玉米（Fetch 操作），二当家对收取的玉米进行处理（Reduce 操作），并把处理后的结果放入粮仓。 一个不太贴切的生活体验 + 一张画得不太对的丑图 = 苦涩难懂的技术，也不知道这样解释，你了解了多少？不过如果以后再谈大数据，知道 MapReduce 这个词的存在，那这次的分享就算成功（哈哈）。 MapReduce 解决了海量数据的计算问题，可谓是力作，但谷歌新的业务需求一直在不断出现。众所周知，谷歌要存储爬取的海量网页，由于网页会不断更新，所以要不断地针对同一个 URL 进行爬取，那么就需要能够存储一个 URL 不同时期的多个版本的网页内容。谷歌面临很多诸如此类的业务场景，面对此类头痛的需求，该怎么办？ 谷歌重磅打造了一款类似以“URL + contents + time stamp”为 key，以“html 网页内容”为值的存储系统，于是就有了 BigTable 这个键值系统的存在（本文不展开详述）。 至此，两个头痛的问题就算解决了。面对海量数据存储难题，谷歌推出了分布式文件系统 GFS、结构化存储系统 BigTable；面对海量数据的计算难题，谷歌推出了 MapReduce。 不过静下来想想，GFS 也好、MapReduce 也罢，无非都是秉承了大道至简、一人掌权、其它人办事、人多力量大的设计理念。另外画龙画虎难画骨，建议闲暇之余也多些思考：为什么架构要这么设计？架构设计的目标到底是如何体现的？ 基于谷歌的“三驾马车”，出现了一大堆开源的轮子，不得不说谷歌的“三驾马车”开启了大数据时代。了解了谷歌的“三驾马车”的设计理念后，再去看这些开源的轮子，应该会比较好上手。 好了，门外汉“撩”大数据就聊到这儿吧，希望通过上文的分享能够了解几个关键词：大道至简、衍化至繁、谷歌三驾马车（GFS、MapReduce、BigTable）、痛则思变、开源轮子。 白头：番外篇 扯淡：不妨换一种态度 本文至此也即将接近尾声，最后是番外篇~ 首先，借用日本剑道学习心诀“守、破、离”，希望我们一起做一个精进的人。 最后，在有限的时间内要多学习，不要停下学习的脚步，在了解和使用已经有的成熟技术之时，更要多思考，开创适合自己工作场景的解决方案。 文章来源：宜信技术学院 & 宜信支付结算团队技术分享第6期-宜信支付结算部支付研发团队高级工程师许赛赛《揭秘：“撩”大数据的正确姿势》 分享者：宜信支付结算部支付研发团队高级工程师许赛赛 原文首发于公号-野指针

一、基础篇 1.1、Java基础 面向对象的特征：继承、封装和多态 final, finally, finalize 的区别 Exception、Error、运行时异常与一般异常有何异同 请写出5种常见到的runtime exception int 和 Integer 有什么区别，Integer的值缓存范围 包装类，装箱和拆箱 String、StringBuilder、StringBuffer 重载和重写的区别 抽象类和接口有什么区别 说说反射的用途及实现 说说自定义注解的场景及实现 HTTP请求的GET与POST方式的区别 Session与Cookie区别 列出自己常用的JDK包 MVC设计思想 equals与==的区别 hashCode和equals方法的区别与联系 什么是Java序列化和反序列化，如何实现Java序列化？或者请解释Serializable 接口的作用 Object类中常见的方法，为什么wait notify会放在Object里边？ Java的平台无关性如何体现出来的 JDK和JRE的区别 Java 8有哪些新特性 1.2、Java常见集合 List 和 Set 区别 Set和hashCode以及equals方法的联系 List 和 Map 区别 Arraylist 与 LinkedList 区别 ArrayList 与 Vector 区别 HashMap 和 Hashtable 的区别 HashSet 和 HashMap 区别 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别 HashMap 的工作原理及代码实现，什么时候用到红黑树 多线程情况下HashMap死循环的问题 HashMap出现Hash DOS攻击的问题 ConcurrentHashMap 的工作原理及代码实现，如何统计所有的元素个数 手写简单的HashMap 看过那些Java集合类的源码 1.3、进程和线程 线程和进程的概念、并行和并发的概念 创建线程的方式及实现 进程间通信的方式 说说 CountDownLatch、CyclicBarrier 原理和区别 说说 Semaphore 原理 说说 Exchanger 原理 ThreadLocal 原理分析，ThreadLocal为什么会出现OOM，出现的深层次原理 讲讲线程池的实现原理 线程池的几种实现方式 线程的生命周期，状态是如何转移的 可参考：《Java多线程编程核心技术》 1.4、锁机制 说说线程安全问题，什么是线程安全，如何保证线程安全 重入锁的概念，重入锁为什么可以防止死锁 产生死锁的四个条件（互斥、请求与保持、不剥夺、循环等待） 如何检查死锁（通过jConsole检查死锁） volatile 实现原理（禁止指令重排、刷新内存） synchronized 实现原理（对象监视器） synchronized 与 lock 的区别 AQS同步队列 CAS无锁的概念、乐观锁和悲观锁 常见的原子操作类 什么是ABA问题，出现ABA问题JDK是如何解决的 乐观锁的业务场景及实现方式 Java 8并法包下常见的并发类 偏向锁、轻量级锁、重量级锁、自旋锁的概念 可参考：《Java多线程编程核心技术》 1.5、JVM JVM运行时内存区域划分 内存溢出OOM和堆栈溢出SOE的示例及原因、如何排查与解决 如何判断对象是否可以回收或存活 常见的GC回收算法及其含义 常见的JVM性能监控和故障处理工具类：jps、jstat、jmap、jinfo、jconsole等 JVM如何设置参数 JVM性能调优 类加载器、双亲委派模型、一个类的生命周期、类是如何加载到JVM中的 类加载的过程：加载、验证、准备、解析、初始化 强引用、软引用、弱引用、虚引用 Java内存模型JMM 1.6、设计模式 常见的设计模式 设计模式的的六大原则及其含义 常见的单例模式以及各种实现方式的优缺点，哪一种最好，手写常见的单利模式 设计模式在实际场景中的应用 Spring中用到了哪些设计模式 MyBatis中用到了哪些设计模式 你项目中有使用哪些设计模式 说说常用开源框架中设计模式使用分析 动态代理很重要！！！ 1.7、数据结构 树（二叉查找树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树） 深度有限算法、广度优先算法 克鲁斯卡尔算法、普林母算法、迪克拉斯算法 什么是一致性Hash及其原理、Hash环问题 常见的排序算法和查找算法：快排、折半查找、堆排序等 1.8、网络/IO基础 BIO、NIO、AIO的概念 什么是长连接和短连接 Http1.0和2.0相比有什么区别，可参考《Http 2.0》 Https的基本概念 三次握手和四次挥手、为什么挥手需要四次 从游览器中输入URL到页面加载的发生了什么？可参考《从输入URL到页面加载发生了什么》 二、数据存储和消息队列 2.1、数据库 MySQL 索引使用的注意事项 DDL、DML、DCL分别指什么 explain命令 left join，right join，inner join 数据库事物ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性） 事物的隔离级别（读未提交、读以提交、可重复读、可序列化读） 脏读、幻读、不可重复读 数据库的几大范式 数据库常见的命令 说说分库与分表设计 分库与分表带来的分布式困境与应对之策（如何解决分布式下的分库分表，全局表？） 说说 SQL 优化之道 MySQL遇到的死锁问题、如何排查与解决 存储引擎的 InnoDB与MyISAM区别，优缺点，使用场景 索引类别（B+树索引、全文索引、哈希索引）、索引的原理 什么是自适应哈希索引（AHI） 为什么要用 B+tree作为MySQL索引的数据结构 聚集索引与非聚集索引的区别 遇到过索引失效的情况没，什么时候可能会出现，如何解决 limit 20000 加载很慢怎么解决 如何选择合适的分布式主键方案 选择合适的数据存储方案 常见的几种分布式ID的设计方案 常见的数据库优化方案，在你的项目中数据库如何进行优化的 2.2、Redis Redis 有哪些数据类型，可参考《Redis常见的5种不同的数据类型详解》 Redis 内部结构 Redis 使用场景 Redis 持久化机制，可参考《使用快照和AOF将Redis数据持久化到硬盘中》 Redis 集群方案与实现 Redis 为什么是单线程的？ 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级 使用缓存的合理性问题 Redis常见的回收策略 2.3、消息队列 消息队列的使用场景 消息的重发补偿解决思路 消息的幂等性解决思路 消息的堆积解决思路 自己如何实现消息队列 如何保证消息的有序性 三、开源框架和容器 3.1、SSM/Servlet Servlet的生命周期 转发与重定向的区别 BeanFactory 和 ApplicationContext 有什么区别 Spring Bean 的生命周期 Spring IOC 如何实现 Spring中Bean的作用域，默认的是哪一个 说说 Spring AOP、Spring AOP 实现原理 动态代理（CGLib 与 JDK）、优缺点、性能对比、如何选择 Spring 事务实现方式、事务的传播机制、默认的事务类别 Spring 事务底层原理 Spring事务失效（事务嵌套），JDK动态代理给Spring事务埋下的坑，可参考《JDK动态代理给Spring事务埋下的坑！》 如何自定义注解实现功能 Spring MVC 运行流程 Spring MVC 启动流程 Spring 的单例实现原理 Spring 框架中用到了哪些设计模式 Spring 其他产品（Srping Boot、Spring Cloud、Spring Secuirity、Spring Data、Spring AMQP 等） 有没有用到Spring Boot，Spring Boot的认识、原理 MyBatis的原理 可参考《为什么会有Spring》 可参考《为什么会有Spring AOP》 3.2、Netty 为什么选择 Netty 说说业务中，Netty 的使用场景 原生的 NIO 在 JDK 1.7 版本存在 epoll bug 什么是TCP 粘包/拆包 TCP粘包/拆包的解决办法 Netty 线程模型 说说 Netty 的零拷贝 Netty 内部执行流程 Netty 重连实现 3.3、Tomcat Tomcat的基础架构（Server、Service、Connector、Container） Tomcat如何加载Servlet的 Pipeline-Valve机制 可参考：《四张图带你了解Tomcat系统架构！》 四、分布式 4.1、Nginx 请解释什么是C10K问题或者知道什么是C10K问题吗？ Nginx简介，可参考《Nginx简介》 正向代理和反向代理. Nginx几种常见的负载均衡策略 Nginx服务器上的Master和Worker进程分别是什么 使用“反向代理服务器”的优点是什么? 4.2、分布式其他 谈谈业务中使用分布式的场景 Session 分布式方案 Session 分布式处理 分布式锁的应用场景、分布式锁的产生原因、基本概念 分布是锁的常见解决方案 分布式事务的常见解决方案 集群与负载均衡的算法与实现 说说分库与分表设计，可参考《数据库分库分表策略的具体实现方案》 分库与分表带来的分布式困境与应对之策 4.3、Dubbo 什么是Dubbo，可参考《Dubbo入门》 什么是RPC、如何实现RPC、RPC 的实现原理，可参考《基于HTTP的RPC实现》 Dubbo中的SPI是什么概念 Dubbo的基本原理、执行流程 五、微服务 5.1、微服务 前后端分离是如何做的？ 微服务哪些框架 Spring Could的常见组件有哪些？可参考《Spring Cloud概述》 领域驱动有了解吗？什么是领域驱动模型？充血模型、贫血模型 JWT有了解吗，什么是JWT，可参考《前后端分离利器之JWT》 你怎么理解 RESTful 说说如何设计一个良好的 API 如何理解 RESTful API 的幂等性 如何保证接口的幂等性 说说 CAP 定理、BASE 理论 怎么考虑数据一致性问题 说说最终一致性的实现方案 微服务的优缺点，可参考《微服务批判》 微服务与 SOA 的区别 如何拆分服务、水平分割、垂直分割 如何应对微服务的链式调用异常 如何快速追踪与定位问题 如何保证微服务的安全、认证 5.2、安全问题 如何防范常见的Web攻击、如何方式SQL注入 服务端通信安全攻防 HTTPS原理剖析、降级攻击、HTTP与HTTPS的对比 5.3、性能优化 性能指标有哪些 如何发现性能瓶颈 性能调优的常见手段 说说你在项目中如何进行性能调优 六、其他 6.1、设计能力 说说你在项目中使用过的UML图 你如何考虑组件化、服务化、系统拆分 秒杀场景如何设计 可参考：《秒杀系统的技术挑战、应对策略以及架构设计总结一二！》 6.2、业务工程 说说你的开发流程、如何进行自动化部署的 你和团队是如何沟通的 你如何进行代码评审 说说你对技术与业务的理解 说说你在项目中遇到感觉最难Bug，是如何解决的 介绍一下工作中的一个你认为最有价值的项目，以及在这个过程中的角色、解决的问题、你觉得你们项目还有哪些不足的地方 6.3、软实力 说说你的优缺点、亮点 说说你最近在看什么书、什么博客、在研究什么新技术、再看那些开源项目的源代码 说说你觉得最有意义的技术书籍 工作之余做什么事情、平时是如何学习的，怎样提升自己的能力 说说个人发展方向方面的思考 说说你认为的服务端开发工程师应该具备哪些能力 说说你认为的架构师是什么样的，架构师主要做什么 如何看待加班的问题

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。

12月17日更新 请问下同时消费多个topic的情况下，在richmap里面可以获取到当前消息所属的topic吗？ 各位大佬，你们实时都是怎样重跑数据的? 有木有大神知道Flink能否消费多个kafka集群的数据？ 这个问题有人遇到吗? 你们实时读取广业务库到kafka是通过什么读的？kafka connector 的原理是定时去轮询，这样如果表多了，会不会影响业务库的性能？甚至把业务库搞挂？ 有没有flink 1.9 连接 hive的例子啊?官网文档试了，没成功 请问各位是怎么解决实时流数据倾斜的？ 请问一下，对于有状态的任务，如果任务做代码升级的时候，可否修改BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor的maxOutOfOrderness呢？是否会有影响数据逻辑的地方呢？ 老哥们有做过统计从0点开始截止到现在时刻的累计用户数吗？ 比如五分钟输出一次，就是7点输出0点到7点的累计用户，7:05输出0点到7:05的累计用户。 但是我这里有多个维度，现在用redis来做的。 想知道有没有更好的姿势？ 实时数仓用什么存储介质来存储维表，维表有大有小，大的大概5千万左右。 各位大神有什么建议和经验分享吗？ 请教个问题，就是flink的窗口触发必须是有数据才会触发吗？我现在有个这样的需求，就是存在窗口内没有流数据进入，但是窗口结束是要触发去外部系统获取上一个窗口的结果值作为本次窗口的结果值！现在没有流数据进入窗口结束时如何触发？ kafkaSource.setStartFromTimestamp(timestamp); 发现kafkasource从指定时间开始消费，有些topic有效，有效topic无效，大佬们有遇到过吗? 各位大佬，flink两个table join的时候，为什么打印不出来数据，已经赋了关联条件了，但是也不报错 各位大佬 请教一下 一个faile的任务 会在这里面存储展示多久啊？ 各位大佬，我的程序每五分钟一个窗口做了基础指标的统计，同时还想统计全天的Uv，这个是用State就能实现吗？ 大佬们，flink的redis sink是不是只适用redis2.8.5版本？ 有CEP 源码中文注释的发出来学习一下吗？ 有没有拿flink和tensorflow集成的？ 那位大神，给一个java版的flink1.7 读取kafka数据，做实时监控和统计的功能的代码案例。 请问下风控大佬，flink为风控引擎做数据支撑的时候，怎么应对风控规则的不断变化，比如说登录场景需要实时计算近十分钟内登录次数超过20次用户，这个规则可能会变成计算近五分钟内登录次数超过20次的。 想了解一下大家线上Flink作业一般开始的时候都分配多少内存？广播没办法改CEP flink支持多流（大于2流）join吗？ 谁能帮忙提供一下flink的多并行度的情况下，怎么保证数据有序 例如map并行度为2 那就可能出现数据乱序的情况啊 请教下现在从哪里可以可以看单任务的运行状况和内存占用情况,flink页面上能看单个任务的内存、cpu 大佬们 flink1.9 停止任务手动保存savepoint的命令是啥？ flink 一个流计算多个任务和 还是一个流一个任务好？ flink 1.9 on yarn， 自定义个connector里面用了jni， failover以后 就起不来了， 报错重复load so的问题。 我想问一下 这个，怎么解决。 难道flink 里面不能用jni吗。 ide里面调试没有问题，部署到集群就会报错了，可能什么问题？ 请教一下对于长时间耗内存很大的任务，大家都是开checkpoint机制，采用rocksdb做状态后端吗？ 请问下大佬，flink jdbc读取mysql，tinyin字段类型自动转化为Boolean有没有好的解决方法 Flink 1.9版本的Blink查询优化器，Hive集成，Python API这几个功能好像都是预览版，请问群里有大佬生产环境中使用这些功能了吗？ 想做一个监控或数据分析的功能，如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据，但是我监控的规则数据会增加或修改，但是不想停这个正在运行的flink程序，要如何传递这个动态变化的规则数据，大神给个思路，是用ConnectedStream这个吗？还是用Broadcast ？还有一个，比如我的规则数据是存放在Mysql表中，用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢？谢谢！ 想做一个监控或数据分析的功能，如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据，但是我监控的规则数据会增加或修改，但是不想停这个正在运行的flink程序，要如何传递这个动态变化的规则数据，大神给个思路，是用ConnectedStream这个吗？还是用Broadcast ？还有一个，比如我的规则数据是存放在Mysql表中，用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢？谢谢！ 各位大佬，在一个 Job 计算过程中，查询 MySQL 来补全额外数据，是一个好的实践嘛？还是说流处理过程中应该尽量避免查询额外的数据？ Flink web UI是jquery写的吗？ 12月9日更新 成功做完一次checkpoint后，会覆盖上一次的checkpoint吗？ 数据量较大时，flink实时写入hbase能够异步写入吗？ flink的异步io，是不是只是适合异步读取，并不适合异步写入呀？ 请问一下，flink将结果sink到redis里面会不会对存储的IO造成很大的压力，如何批量的输出结果呢？ 大佬们，flink 1.9.0版本里DataStream api,若从kafka里加载完数据以后，从这一个流中获取数据进行两条业务线的操作，是可以的吗？ flink 中的rocksdb状态怎么样能可视化的查看有大佬知道吗？ 感觉flink 并不怎么适合做hive 中的计算引擎来提升hive 表的查询速度 大佬们，task端rocksdb状态 保存路径默认是在哪里的啊？我想挂载个新磁盘 把状态存到那里去 flink 的state 在窗口滑动到下一个窗口时候 上一个窗口销毁时候 state会自己清除吗？ 求助各位大佬，一个sql里面包含有几个大的hop滑动窗口，如15个小时和24个小时，滑动步长为5分钟，这样就会产生很多overlap 数据，导致状态会很快就达到几百g，然后作业内存也很快达到瓶颈就oom了，然后作业就不断重启，很不稳定，请问这个业务场景有什么有效的解决方案么？ 使用jdbcsink的时候，如果连接长时间不使用 就会被关掉，有人遇到过吗？使用的是ddl的方式 如何向云邪大佬咨询FLink相关技术问题？ 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗？ 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗？ 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册？ 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册？ 想问下老哥们都是怎么统计一段时间的UV的？ 是直接用window然后count嘛？ Flink是不是也是这样的？ 请问现在如有个实时程序，根据一个mysql的维表来清洗，但是我这个mysql表里面就只有几条信息且可能会变。 我想同一个定时器去读mysql，然后存在对象中，流清洗的时候读取这个数据，这个想法可行吗？我目前在主类里面定义一个对象，然后往里面更新，发现下面的map方法之类的读不到我更新进去的值 有大佬做过flink—sql的血缘分析吗？ 12月3日更新 请教一下，为什么我flume已经登录成功了keytab认证的kafka集群，但是就是消费不到数据呢？ flink 写入mysql 很长一段时间没有写入，报错怎么解决呢? flink timestamp转换为date类型，有什么函数吗 Run a single Flink job on YARN 我采用这种模式提交任务，出现无法找到 开启 HA 的ResourceManager Failed to connect to server: xxxxx:8032: retries get failed due to exceeded maximum allowed retries number: 0 有大佬遇到过吗 ？ 各位大佬，请问有Flink写S3的方案吗？ flink 连接hbase 只支持1.4.3版本？ onnector: type: hbase version: "1.4.3" 请问 flink1.9能跑在hadoop3集群上吗? 滑动窗口 排序 报错这个是什么原因呢? 这个pravega和kafka有啥区别? flink 开发里数据源配置了RDS，但是在RDS里没有看到创建的表，是为什么呢？ Tumbling Window里的数据，是等窗口期内的数据到齐之后一次性处理，还是到了一条就处理一条啊 双流join后再做time window grouping. 但是双流join会丢失时间属性，请问大家如何解决 stream processing with apache flink，这本书的中译版 现在可以买吗? flink on yarn时，jm和tm占用的内存最小是600M，这个可以修改吗？ 各位大佬，使用默认的窗口Trigger，在什么情况下会触发两次啊？窗口关闭后，然后还来了这个窗口期内的数据，并且开了allowedLateness么？ flink web里可以像storm那样 看每条数据在该算子中的平均耗时吗？ 各位大佬，flink任务的并发数调大到160+以后，每隔几十分钟就会出现一次TM节点连接丢失的异常，导致任务重启。并发在100时运行比较稳定，哪位大佬可以提供下排查的思路？ 感觉stateful function 是下一个要发力的点，这个现在有应用案例吗？ 我有2个子网（a子网，b子网）用vpn联通，vpn几周可能会断一次。a子网有一个kafka集群，b子网运行我自己的flink集群和应用，b子网的flink应用连接到a子网的kafka集群接收消息来处理入库到数仓去。我的问题是，如果vpn断开，flink consumer会异常整个作业退出吗？如果作业退出，我重连vpn后，能从auto checkpoint再把flink应用恢复到出错时flink kafka consumer应该读取的partition/offset位置吗？flink的checkpoint除了保存自己开发的算子里的state，kafkaconsumer里的partition/offset也会保存和恢复吗？ flink的反压为什么不加入metrics呢 hdfs是不是和flink共用一个集群? flink消费kafka，可以从指定时间消费的吗？目前提供的接口只是根据offset消费？有人知道怎么处理？ flink 的Keyby是不是只是repartition而已？没有将key相同的数据放到一个组合里面 电商大屏 大家推荐用什么来做吗？ 我比较倾向用数据库，因为有些数据需要join其他表，flink充当了什么角色，对这个有点迷，比如统计当天订单量，卖了多少钱，各个省的销量，销售金额，各个品类的销售量销售金额 开源1.9的sql中怎么把watermark给用起来，有大神知道吗？ 有没有人能有一些flink的教程 代码之类的分享啊 采用了checkpoint,程序停止了之后，什么都不改，直接重启，还是能接着继续运行吗？如果可以的话，savepoint的意义又是什么呢? 有人做过flink 的tpc-ds测试吗，能不能分享一下操作的流程方法 checkpoint是有时间间隔的，也就可以理解为checkpoint是以批量操作的，那如果还没进行ckecnpoint就挂了，下次从最新的一次checkpoint重启，不是重复消费了？ kafka是可以批量读取数据，但是flink是一条一条处理的，应该也可以一条一条提交吧。 各位大佬，flink sql目前是不是不支持tumbling window join，有人了解吗？ 你们的HDFS是装在taskmanager上还是完全分开的,请问大佬们有遇到这种情况吗？ 大佬们flink检查点存hdfs的话怎么自动清理文件啊 一个128M很快磁盘就满了 有谁遇到过这个问题? 请教一下各位，这段代码里面，我想加一个trigger，实现每次有数据进window时候，就输出，而不是等到window结束再输出，应该怎么加？ 麻烦问下 flink on yarn 执行 客户端启动时 报上面错,是什么原因造成的 求大佬指点 ERROR org.apache.flink.client.program.rest.RestClusterClient - Error while shutting down cluster java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.flink.runtime.concurrent.FutureUtils$RetryException: Could not complete the operation. Number of retries has been exhausted. 大家怎么能动态的改变 flink WindowFunction 窗口数据时间 flink on yarn之后。yarn的日志目录被写满，大家如配置的？ Flink1.9 启动 yarn-session报这个错误 怎么破？ yarn 模式下，checkpoint 是存在 JobManager的，提交任务也是提交给 JobManager 的吧？ heckpoint机制，会不会把window里面的数据全部放checkpoint里面？ Flink On Yarn的模式下，如果通过REST API 停止Job,并触发savepiont呢 jenkins自动化部署flink的job，一般用什么方案？shell脚本还是api的方式？ 各位大佬，开启增量checkpoint 情况下，这个state size 是总的checkpoint 大小，还是增量上传的大小？ 想用状态表作为子表 外面嵌套窗口 如何实现呢 因为状态表group by之后 ctime会失去时间属性,有哪位大佬知道的？ 你们有试过在同样的3台机器上部署两套kafka吗？ 大家有没有比较好的sql解析 组件（支持嵌套sql）? richmapfuntion的open/close方法，和处理数据的map方法，是在同一个线程，还是不同线程调用的？ flink on yarn 提交 参数 -p 20 -yn 5 -ys 3 ，我不是只启动了5个container么？ Flink的乱序问题怎么解决? 我对数据流先进行了keyBy,print的时候是有数据的,一旦进行了timeWindow滑动窗口就没有数据了,请问是什么情况呢? 搭建flinksql平台的时候，怎么处理udf的呀? 怎么查看sentry元数据里哪些角色有哪些权限？ 用java api写的kafka consumer能消费到的消息，但是Flink消费不到，这是为啥? 我state大小如果为2G左右 每次checkpoint会不会有压力? link-table中的udaf能用deltaTrigger么？ flink1.7.2，场景是一分钟为窗口计算每分钟传感器的最高温度，同时计算当前分钟与上一分钟最高温 001 Flink集群支持kerberos认证吗？也就是说flink客户端需要向Flink集群进行kerberos认证，认证通过之后客户端才能提交作业到Flink集群运行002 Flink支持多租户吗？ 如果要对客户端提交作业到flink进行访问控制，你们有类似的这种使用场景吗？ flink可以同时读取多个topic的数据吗？ Flink能够做实时ETL（oracle端到oracle端或者多端）么？ Flink是否适合普通的关系型数据库呢？ Flink是否适合普通的关系型数据库呢？ 流窗口关联mysql中的维度表大佬们都是怎么做的啊? 怎么保证整个链路的exactly one episode精准一次，从source 到flink到sink? 在SQL的TUMBLE窗口的统计中，如果没数据进来的，如何让他也定期执行，比如进行count计算，让他输出0？ new FlinkKafkaConsumer010[String]("PREWARNING",new JSONKeyValueDeserializationSchema(true), kafkaProps).setStartFromGroupOffsets() ) 我这样new 它说要我传个KeyedDeserializationSchema接口进去 flink里面broadcast state想定时reload怎么做？我用kafka里的stream flink独立模式高可用搭建必需要hadoop吗？ 有人用增量cleanupIncrementally的方式来清理状态的嘛，感觉性能很差。 flink sink to hbase继承 RichOutputFormat运行就报错 kafka 只有低级 api 才拿得到 offset 吗？ 有个问题咨询下大家，我的flinksql中有一些参数是要从mysql中获取的，比如我flink的sql是select * from aa where cc=?,这个问号的参数需要从mysql中获取，我用普通的jdbc进行连接可以获的，但是有一个问题，就是我mysql的数据改了之后必须重启flink程序才能解决这个问题，但这肯定不符合要求，请问大家有什么好的办法吗？ flink里怎样实现多表关联制作宽表 flink写es，因为半夜es集群做路由，导致写入容易失败，会引起source的反压，然后导致checkpoint超时任务卡死，请问有没有办法在下游es处理慢的时候暂停上游的导入来缓解反压？ flink 写parquet 文件，使用StreamingFileSink streamingFileSink = StreamingFileSink.forBulkFormat( new Path(path), ParquetAvroWriters.forReflectRecord(BuyerviewcarListLog.class)). withBucketAssigner(bucketAssigner).build(); 报错 java.lang.UnsupportedOperationException: Recoverable writers on Hadoop are only supported for HDFS and for Hadoop version 2.7 or newer 1.7.2 NoWindowInnerJoin这个实现，我看实现了CleanupState可更新过期时间删除当前key状态的接口，是不是这个1.7.2版本即使有个流的key一直没有被匹配到他的状态也会被清理掉，就不会存在内存泄漏的问题了？ flink1.7.2 想在Table的UDAF中使用State，但是发现UDAF的open函数的FunctionContext中对于RuntimeContext是一个private，无法使用，大佬，如何在Table的UDAF中使用State啊？ Flink有什么性能测试工具吗？ 项目里用到了了KafkaTableSourceSinkFactory和JDBCTableSourceSinkFactory。maven打包后，META-INF里只会保留第一个 标签的org.apache.flink.table.factories.TableFactory内容。然后执行时就会有找不到合适factory的报错，请问有什么解决办法吗？ 为什么这个这段逻辑 debug的时候 是直接跳过的 各位大佬，以天为单位的窗口有没有遇到过在八点钟的时候会生成一条昨天的记录? 想问一下，我要做一个规则引擎，需要动态改变规则，如何在flink里面执行？ flink-1.9.1/bin/yarn-session.sh: line 32: construc 我要用sql做一个规则引擎，需要动态改变规则，如何在flink里面执行？ 我要用sql做一个规则引擎，需要动态改变规则，如何在flink里面执行？ 一般公司的flink job有没有进程进行守护？有专门的工具或者是自己写脚本？这种情况针对flink kafka能不能通过java获取topic的消息所占空间大小？ Flink container was removed这个咋解决的。我有时候没有数据的时候也出现这 大家有没有这种场景，数据从binlog消费，这个信息是订单信息，同一个订单id，会有不同状态的变更 问大家个Hive问题，新建的hive外部分区表， 怎么把HDFS数据一次性全部导入hive里 ？ flink里面的broadcast state值，会出现broad流的数据还没put进mapstat Flink SQL DDL 创建表时，如何定义字段的类型为proctime? 请问下窗口计算能对历史数据进行处理吗？比如kafka里的写数据没停，窗口计算的应用停掉一段时间再开起 请问下，想统计未退费的订单数量，如果一个订单退费了（发过来一个update流），flink能做到对结果进行-1吗，这样的需求sql支持吗? 使用Flink sql时,对table使用了group by操作。然后将结果转换为流时是不是只能使用的toRetractStream方法不能使用toAppendStream方法。 百亿数据实时去重，有哪位同学实践过吗？ 你们的去重容许有误差？因为bloom filter其实只能给出【肯定不存在】和【可能存在】两种结果。对于可能存在这种结果，你们会认为是同一条记录？ 我就运行了一个自带的示例，一运行就报错然后web页面就崩了 flink定时加载外部数据有人做过吗？ NoSuchMethodError: org.apache.flink.api.java.Utils.resolveFactory(Ljava/lang/ThreadLocal;Ljava/lang/Object;)Ljava/util/Optional 各位知道这个是那个包吗？ flink 可以把大量数据写入mysql吗？比如10g flink sql 解析复杂的json可以吗？ 在页面上写规则，用flink执行，怎么传递给flink？ 使用cep时，如何动态添加规则？ 如何基于flink 实现两个很大的数据集的交集 并集 差集？ flink的应用场景是？除了实时 各位好，请教一下，滑动窗口，每次滑动都全量输出结果，外部存储系统压力大，是否有办法，只输出变化的key？ RichSinkFunction close只有任务结束时候才会去调用，但是数据库连接一直拿着，最后成了数据库连接超时了，大佬们有什么好的建议去处理吗？？ 为啥我的自定义函数注册，然后sql中使用不了？ 请问一下各位老师，flink flapmap 中的collector.collect经常出现Buffer pool is destroyed可能是什么原因呢？ 用asyncIO比直接在map里实现读hbase还慢，在和hbase交互这块儿，每个算子都加了时间统计 请教一下，在yarn上运行，会找不到 org.apache.flink.streaming.util 请问下大佬，flink1.7.2对于sql的支持是不是不怎么好啊 ，跑的数据一大就会报错。 各位大佬，都用什么来监控flink集群？ flink 有那种把多条消息聚合成一条的操作吗，比如说每五十条聚合成一条 如何可以让checkpoint 跳过对齐呢? 请问 阿里云实时计算（Blink）支持这4个源数据表吗？DataHub Kafka MQ MaxCompute？ 为啥checkpoint时间会越来越长，请问哪位大佬知道是因为啥呢？ 请问Flink的最大并行度跟kafka partition数量有关系吗? source的并行度应该最好是跟partition数量一致吧，那剩下的算子并行度呢？ Flink有 MLIB库吗，为什么1.9中没有了啊？ 请教一下，有没有flink ui的文章呢？在这块内存配置，我给 TM 配置的内存只有 4096 M，但是这里为什么对不上呢？请问哪里可以看 TM 内存使用了多少呢？ 请教个问题，fink RichSinkFunction的invoke方法是什么时候被调用的？ 请教一下，flink的window的触发条件 watermark 小于 window 的 end_time。这个 watermark 为什么是针对所有数据的呢？没有设计为一个 key 一个 watermark 呢？ 就比如说有 key1、key2、key3，有3个 watermark，有 3个 window interval不支持left join那怎么可以实现把窗口内左表的数据也写到下游呢？ 各位 1、sink如何只得到最终的结果而不是也输出过程结果 ；2、不同的运算如何不借助外部系统的存储作为另外一个运算的source 请教各位一个问题，flink中设置什么配置可以取消Generic这个泛型，如图报错： 有大佬在吗，线上遇到个问题，但是明明内存还有200多G，然后呢任务cancel不了，台也取消不了程序 flink遇到The assigned slot container_1540803405745_0094_01_000008_1 was removed. 有木有大佬遇到过。在flink on yarn上跑 这个报错是什么意思呢?我使用滑动窗口的时候出现报错 flink 双流union状态过期不清理有遇到的吗? 大家有没有这种场景，数据从binlog消费，这个信息是订单信息，同一个订单id，会有不同状态的变更，如果订单表与商品明细join查询，就会出现n条重复数据，这样数据就不准了，flink 这块有没有比较好的实战经验的。 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows，但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的？ flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗？ 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows，但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的？ flink timestamp转换为date类型，有什么函数吗 flink 写入mysql 很长一段时间没有写入，报错怎么解决呢? flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗？ 有没有大佬知道实时报表怎么做？就是统计的结果要实时更新，热数据。 刚接触flink 1.9 求问flink run脚本中怎么没有相关提交到yarn的命令了 请教一下，flink里怎么实现batch sink的操作而不导致数据丢失

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。    

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。

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 。

简介 ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。 同时ES还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。 可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。 ES就是为高可用和可扩展而生的。一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展，称为垂直或向上扩展（Vertical Scale/Scaling Up）。 另一方面，增加更多的服务器来完成系统扩展，称为水平扩展或者向外扩展（Horizontal Scale/Scaling Out）。尽管ES能够利用更强劲的硬件，但是垂直扩展毕竟还是有它的极限。真正的可扩展性来自于水平扩展，通过向集群中添加更多的节点来分担负载，增加可靠性。ES天生就是分布式的，它知道如何管理多个节点来完成扩展和实现高可用性。意味应用不需要做任何的改动。 Gateway，代表ES索引的持久化存储方式。在Gateway中，ES默认先把索引存储在内存中，然后当内存满的时候，再持久化到Gateway里。当ES集群关闭或重启的时候，它就会从Gateway里去读取索引数据。比如LocalFileSystem和HDFS、AS3等。 DistributedLucene Directory，它是Lucene里的一些列索引文件组成的目录。它负责管理这些索引文件。包括数据的读取、写入，以及索引的添加和合并等。 River，代表是数据源。是以插件的形式存在于ES中。　 Mapping，映射的意思，非常类似于静态语言中的数据类型。比如我们声明一个int类型的变量，那以后这个变量只能存储int类型的数据。比如我们声明一个double类型的mapping字段，则只能存储double类型的数据。 Mapping不仅是告诉ES，哪个字段是哪种类型。还能告诉ES如何来索引数据，以及数据是否被索引到等。 Search Moudle，搜索模块，支持搜索的一些常用操作 Index Moudle，索引模块，支持索引的一些常用操作 Disvcovery，主要是负责集群的master节点发现。比如某个节点突然离开或进来的情况，进行一个分片重新分片等。这里有个发现机制。 发现机制默认的实现方式是单播和多播的形式，即Zen，同时也支持点对点的实现。另外一种是以插件的形式，即EC2。 Scripting，即脚本语言。包括很多，这里不多赘述。如mvel、js、python等。　　　 Transport，代表ES内部节点，代表跟集群的客户端交互。包括 Thrift、Memcached、Http等协议 RESTful Style API，通过RESTful方式来实现API编程。 3rd plugins，代表第三方插件。 Java(Netty)，是开发框架。 JMX，是监控。 使用案例 1、将ES作为网站的主要后端系统 比如现在搭建一个博客系统，对于博客帖子的数据可以直接在ES上存储，并且使用ES来进行检索，统计。ES提供了持久化的存储、统计和很多其他数据存储的特性。 注意：但是像其他的NOSQL数据存储一样，ES是不支持事务的，如果要事务机制，还是考虑使用其他的数据库做真实库。 2、将ES添加到现有系统 有些时候不需要ES提供所有数据的存储功能，只是想在一个数据存储的基础之上使用ES。比如已经有一个复杂的系统在运行，但是现在想加一个搜索的功能，就可以使用该方案。 3、将ES作为现有解决方案的后端部分 因为ES是开源的系统，提供了直接的HTTP接口，并且现在有一个大型的生态系统在支持他。比如现在我们想部署大规模的日志框架、用于存储、搜索和分析海量的事件，考虑到现有的工具可以写入和读取ES，可以不需要进行任何开发，配置这些工具就可以去运作。 设计结构 1、逻辑设计 文档 文档是可以被索引的信息的基本单位，它包含几个重要的属性： 是自我包含的。一篇文档同时包含字段和他们的取值。 是层次型的。文档中还可以包含新的文档，一个字段的取值可以是简单的，例如location字段的取值可以是字符串，还可以包含其他字段和取值，比如可以同时包含城市和街道地址。 拥有灵活的结构。文档不依赖于预先定义的模式。也就是说并非所有的文档都需要拥有相同的字段，并不受限于同一个模式 {   "name":"meeting",   "location":"office",   "organizer":"yanping" } {   "name":"meeting",   "location":{     "name":"sheshouzuo",        "date":"2019-6-28"   },   "memebers":["leio","shiyi"] } 类型 类型是文档的逻辑容器，类似于表格是行的容器。在不同的类型中，最好放入不同的结构的文档。 字段 ES中，每个文档，其实是以json形式存储的。而一个文档可以被视为多个字段的集合。 映射 每个类型中字段的定义称为映射。例如，name字段映射为String。 索引 索引是映射类型的容器一个ES的索引非常像关系型世界中的数据库，是独立的大量文档集合。   关系型数据库与ES的结构上的对比 2、物理设计 节点 一个节点是一个ES的实例，在服务器上启动ES之后，就拥有了一个节点，如果在另一个服务器上启动ES，这就是另一个节点。甚至可以在一台服务器上启动多个ES进程，在一台服务器上拥有多个节点。多个节点可以加入同一个集群。 当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，并与之建立连接。这个过程如下图所示： 节点主要有3种类型，第一种类型是client_node，主要是起到请求分发的作用，类似路由。第二种类型是master_node，是主的节点，所有的新增，删除，数据分片都是由主节点操作（elasticsearch底层是没有更新数据操作的，上层对外提供的更新实际上是删除了再新增），当然也能承担搜索操作。第三种类型是date_node，该类型的节点只能做搜索操作，具体会分配到哪个date_node，就是由client_node决定，而data_node的数据都是从master_node同步过来的 分片 一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。   为了解决这个问题，ES提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。 分片之所以重要，主要有两方面的原因：   1、允许你水平分割/扩展你的内容容量 允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量 至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由ES管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。   2、在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了。这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，ES允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。 复制之所以重要，主要有两方面的原因： （1）在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。 （2）扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行 总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制数量，但是不能改变分片的数量。   默认情况下，ES中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。一个索引的多个分片可以存放在集群中的一台主机上，也可以存放在多台主机上，这取决于你的集群机器数量。主分片和复制分片的具体位置是由ES内在的策略所决定的。 3、插件HEAD elasticsearch-head是一个界面化的集群操作和管理工具 ● node：即一个 Elasticsearch 的运行实例，使用多播或单播方式发现 cluster 并加入。 ● cluster：包含一个或多个拥有相同集群名称的 node，其中包含一个master node。 ● index：类比关系型数据库里的DB，是一个逻辑命名空间。 ● alias：可以给 index 添加零个或多个alias，通过 alias 使用index 和根据index name 访问index一样，但是，alias给我们提供了一种切换index的能力，比如重建了index，取名● customer_online_v2，这时，有了alias，我要访问新 index，只需要把 alias 添加到新 index 即可，并把alias从旧的 index 删除。不用修改代码。 ● type：类比关系数据库里的Table。其中，一个index可以定义多个type，但一般使用习惯仅配一个type。 ● mapping：类比关系型数据库中的 schema 概念，mapping 定义了 index 中的 type。mapping 可以显示的定义，也可以在 document 被索引时自动生成，如果有新的 field，Elasticsearch 会自动推测出 field 的type并加到mapping中。 ● document：类比关系数据库里的一行记录(record)，document 是 Elasticsearch 里的一个 JSON 对象，包括零个或多个field。 ● field：类比关系数据库里的field，每个field 都有自己的字段类型。 ● shard：是一个Lucene 实例。Elasticsearch 基于 Lucene，shard 是一个 Lucene 实例，被 Elasticsearch 自动管理。之前提到，index 是一个逻辑命名空间，shard 是具体的物理概念，建索引、查询等都是具体的shard在工作。shard 包括primary shard 和 replica shard，写数据时，先写到primary shard，然后，同步到replica shard，查询时，primary 和 replica 充当相同的作用。replica shard 可以有多份，也可以没有，replica shard的存在有两个作用，一是容灾，如果primary shard 挂了，数据也不会丢失，集群仍然能正常工作；二是提高性能，因为replica 和 primary shard 都能处理查询。另外，如上图右侧红框所示，shard数和replica数都可以设置，但是，shard 数只能在建立index 时设置，后期不能更改，但是，replica 数可以随时更改。但是，由于 Elasticsearch 很友好的封装了这部分，在使用Elasticsearch 的过程中，我们一般仅需要关注 index 即可，不需关注shard。   shard、node、cluster 在物理上构成了 Elasticsearch 集群，field、type、index 在逻辑上构成一个index的基本概念，在使用 Elasticsearch 过程中，我们一般关注到逻辑概念就好，就像我们在使用MySQL 时，我们一般就关注DB Name、Table和schema即可，而不会关注DBA维护了几个MySQL实例、master 和 slave 等怎么部署的一样。 ES中的索引原理 （1）传统的关系型数据库 二叉树查找效率是logN，同时插入新的节点不必移动全部节点，所以用树型结构存储索引，能同时兼顾插入和查询的性能。因此在这个基础上，再结合磁盘的读取特性(顺序读/随机读)，传统关系型数据库采用了B-Tree/B+Tree这样的数据结构做索引 （2）ES 采用倒排索引 那么，倒排索引是个什么样子呢？ 首先，来搞清楚几个概念，为此，举个例子： 假设有个user索引，它有四个字段：分别是name，gender，age，address。画出来的话，大概是下面这个样子，跟关系型数据库一样 Term（单词）：一段文本经过分析器分析以后就会输出一串单词，这一个一个的就叫做Term Term Dictionary（单词字典）：顾名思义，它里面维护的是Term，可以理解为Term的集合 Term Index（单词索引）：为了更快的找到某个单词，我们为单词建立索引 Posting List（倒排列表）：倒排列表记录了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息，每条记录称为一个倒排项(Posting)。根据倒排列表，即可获知哪些文档包含某个单词。（PS：实际的倒排列表中并不只是存了文档ID这么简单，还有一些其它的信息，比如：词频（Term出现的次数）、偏移量（offset）等，可以想象成是Python中的元组，或者Java中的对象） （PS：如果类比现代汉语词典的话，那么Term就相当于词语，Term Dictionary相当于汉语词典本身，Term Index相当于词典的目录索引） 我们知道，每个文档都有一个ID，如果插入的时候没有指定的话，Elasticsearch会自动生成一个，因此ID字段就不多说了 上面的例子，Elasticsearch建立的索引大致如下： name字段： age字段： gender字段： address字段： Elasticsearch分别为每个字段都建立了一个倒排索引。比如，在上面“张三”、“北京市”、22 这些都是Term，而[1，3]就是Posting List。Posting list就是一个数组，存储了所有符合某个Term的文档ID。 只要知道文档ID，就能快速找到文档。可是，要怎样通过我们给定的关键词快速找到这个Term呢？ 当然是建索引了，为Terms建立索引，最好的就是B-Tree索引（MySQL就是B树索引最好的例子）。 我们查找Term的过程跟在MyISAM中记录ID的过程大致是一样的 MyISAM中，索引和数据是分开，通过索引可以找到记录的地址，进而可以找到这条记录 在倒排索引中，通过Term索引可以找到Term在Term Dictionary中的位置，进而找到Posting List，有了倒排列表就可以根据ID找到文档了 （PS：可以这样理解，类比MyISAM的话，Term Index相当于索引文件，Term Dictionary相当于数据文件） （PS：其实，前面我们分了三步，我们可以把Term Index和Term Dictionary看成一步，就是找Term。因此，可以这样理解倒排索引：通过单词找到对应的倒排列表，根据倒排列表中的倒排项进而可以找到文档记录） 为了更进一步理解，用两张图来具现化这一过程： （至于里面涉及的更加高深的数据压缩技巧，以及多个field联合查询利用跳表的数据结构快速做运算来查询，这些大家有兴趣可以自己去了解）

Re我和iDBCloud登录数据库的故事 11到13年做DBA的时候，最早接触的是iDB，我的理解之所以叫iDB应该是表达我的数据库的含义吧，估计我还是上学的时候就已经有了，目前iDB已经迭代到3.0，明年初会发布4.0，从DBA视角上看iDB就是可以review业务SQL，自动执行线上DDL，业务数据提取的申请和审批，WEB上的数据查询，最近做产品经理后才有机会系统的审视iDB（一个包含研发支撑、安全管控的企业级数据库管理产品），支撑了淘宝、天猫、支付宝(现在叫蚂蚁金服)的研发流程，保障了每年的双十一，但iDB Cloud与iDB不是一个产品，iDB是企业版的数据库管理产品，iDB Cloud则定位于个人版数据管理，相比企业中的流程约束，iDB Cloud更期望给大家提供在约束下的易用性最大化的灵活数据管理服务！ ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 这个月实例信息-实时性能UI改版发布，新版看起来还是比较舒服的！这个我在5元RDS大促时买的，没有跑业务，所以指标都是0，哈哈 实时性能的原型取自阿里DBA团队的传奇(朱旭)之手：orzdba，貌似很久之前已经开源，谷歌下便知! 翻出之前做DBA使用orzdba观察测试机器压测的截图，orzdba是用perl写的，检查项还是蛮多的，比如io吞吐量、rt、主机的load、swap、innodb row、innodb状态，这些是iDB Cloud没有的功能，iDB Cloud通过用户登录账号访问数据库，只能拿到MySQL进程内存中的状态信息，没有权限拿到主机指标，不过innodb相关信息是可以拿到的，但是考虑一般只有DBA才会关注这些细节，所以没开放，不知道大家还会关注什么指标？有没有办法拿到主机的指标？ ------------------------- 回5楼ringtail的帖子 刷新页面，类似关闭并重新打开，啥都没了，这个应该是正常的行为，话说为什么要刷新呢，我记得首页性能指标每5分钟自动刷新，即使点击页面上提供的刷新是没啥事的，而实时性能是每4秒更新一行的，还有什么场景要刷洗整个页面是我没想到的吗？ ------------------------- 回7楼ringtail的帖子 目前据我所知，真心还做不到刷新不丢iDB Cloud已经打开的选项卡、sql语句和执行结果什么的，现在只能在刷新时加一个“导航确认”，减少手痒式误刷新，哈哈 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 翻工单时，发现有人关心使用iDB Cloud是否会收取流量费，我也没搞清楚，于是问了几个同事，终于把场景基本覆盖了，最终结论： 只要你不把你的RDS实例切换成外网（公网）模式的同时再导出或查询数据就不会收取流量费！ 由于那几个工单已经关闭，我就在这里回复下大家，希望那几个朋友能看到 ------------------------- 回9楼yzsind的帖子 一定不会辜负领导的期望，努力工作，争取升职加薪，当上总经理，出任ceo，迎娶白富美，想想还有点小激动 ------------------------- 回10楼佩恩六道的帖子 可能文字不好理解整体的流量计费情况，中午用我那小学的美术细胞，完成了一副“巨作”！ ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 刚才看到一个工单（iDB Cloud点击登录无效），这个工单已经处理完毕，但我觉得可以把售后同学的方法和大家分享下！ 以后遇到点击登录无效、登录后菜单栏点击无效、页面展示不全，很可能是浏览器兼容设置的问题！ 浏览器兼容设置的问题： 1.检查浏览器是否安装了AdBlockPlus（火狐浏览器的一个扩展），用火狐浏览器的用户遇到类似问题要注意这一点 2.IE浏览器的话就调整下兼容性模式（http://jingyan.baidu.com/article/fcb5aff791bb47edaa4a7115.html ），并进入开发者模式再测试下IDB Cloud 如果上述2招还是解决不了，记得留言给我！ ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 今天看工单时发现有个朋友反馈，包含mediumblob类型字段的表在做导出后，导出文件中没有mediumblob类型字段！ 其实导出时默认是不会导出BLOB类型字段，但是在导出-高级选项中是可以选择导出BLOB，但是BLOB字段只能以16进制格式导出，试想一个WORD文档或者一首歌曲，16进制导出后，没啥意义！ BOLB字段支持WEB界面上传和下载，是原文件呀，哈哈！ ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 未来几天休假，去考驾照 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 看工单和论坛中，有用户会抱怨产品不好用，然后就消失了，真的好可惜！ 作为产品经理是很想倾听这些抱怨背后的真实想法，期待可以直接对话，无论是功能缺失，还是操作不便，哪怕是使用上的一种感觉或产品散发的味道不对都可以，不求需求，只求对话！ ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 感谢你的关注和支持！ 产品说到底不是产品经理个人的，也不是哪个企业的，而是用户的产品，水能载舟亦能覆舟，产品经理和企业只不过在帮用户把需求实现而已，所以我们会一直坚持下去，坚持和用户一起把iDB Cloud做得更好 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 最近几天公司感冒发烧的同学很多，我也是坚持了好几天才沦陷的，这是在我记忆中来杭州4年第一次发烧，看来20多年在东北积累的体质终于被消耗殆尽，不过意外收获是在高烧间隔清醒之际对最近自己的所作所为反倒有了一些悔悟，有些是工作上，有些是做人上 ------------------------- 回24楼zhouzhenxing的帖子 可以的，iDB Cloud对RDS公网和私网模式都是支持的！ 你可以在RDS控制台-账号管理中 新建你的数据库账号，然后还是在RDS控制台的右上角，点击“登录数据库”就可以进入iDB Cloud了，建议你先自己试着玩玩，有困惑的话我们一同讨论 ------------------------- 回24楼zhouzhenxing的帖子 iDB Cloud在官网上有2个手册，写的比较官方，可能对你用处不大，我其实不太喜欢写什么手册，如果一个产品做的体验不好，只能靠手册来弥补还是有点low，不过我已经在想如何不low了，还是那句话 有困惑的话我们一同讨论 http://help.aliyun.com/doc/view/13526530.html?spm=0.0.0.0.6W7Qx1 http://help.aliyun.com/view/11108238_13861850.html?spm=5176.7224961.1997285473.4.Irtizv ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 都说在产品上做加法容易，做减法难，我理解无论产品功能还是工作上，给予总会得到别人的喜欢，而要求或收回时会得到对方的负面情绪，因此趋利避害，尽量不做减法，但有时候很难避免，这就要想想为什么要做减法？ 多数都是之前错误选择，做了过多的加法，因为普通的加法很好做，人们往往会趋之如骛，但是真正、正确的加法是要在拒绝几十到上百种选择基础上的最终选择，将复杂解决方案以极简形式展现出来，而不是解决方案和功能的堆积，所以未经严格挑选的加法对产品是有害的，工作也一样，不要贸然接受新工作，保证核心精力投入到核心工作上，摊子铺得太大，一定会遇到心力瓶颈，而心力一旦枯竭，再强的脑力也无法施展，任何一项工作都是以大量心力付出为前提，脑力提升我找到了一些办法，心力提升却一筹莫展，所以只好专注，要不全心投入，要不置身事外，今后功能和工作都要适时做做减法了！ ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 今天有个同事转给我一个工单，说从深圳云管理系统界面的iDB Cloud上看到库是utf8，而后端开发人员说库是gbk的，我查看了工单中截图附件（RDS控制台-参数设置），虽然从工单中无法完全断定用户遇到的问题，我还是大胆猜测下： 我看到截图上的character_set_server参数，首先character_set_server是RDS唯一开放的关于字符集的参数，但其实这个参数与用户在iDB Cloud上看到数据是否乱码没有关系，character_set_server其实就是默认的内部操作字符集，只有当字段->表->库都没有设置CHARACTER SET，才会使用character_set_server作为对应字段-表-库的默认字符集！ 透露一个秘诀（传男也传女）： (1)让你的字段-表-库的字符集都是utf8; (2)在iDB Cloud-命令窗口执行set names utf8；#会将character_set_client、character_set_connection和character_set_results都设置成utf8 只要让(1)和(2)字符集保持一致（utf8、gbk、latin1等），乱码就搞定了！ 不清楚为什么截图会变成上面这样！把在iDB Cloud-命令窗口上执行的命令和结果也粘下 mysql>set names gbk; 执行成功,花费 7.59 ms. mysql>show  variables like '%char%'; +--------------------------+----------------------------------+ | Variable_name            | Value                            | +--------------------------+----------------------------------+ | character_set_client     | gbk                              | | character_set_connection | gbk                              | | character_set_database   | gbk                              | | character_set_filesystem | binary                           | | character_set_results    | gbk                              | | character_set_server     | gbk                              | | character_set_system     | utf8                             | | character_sets_dir       | /u01/mysql/share/mysql/charsets/ | +--------------------------+----------------------------------+ 共返回 8 行记录,花费 10.51 ms. mysql>set names utf8; 执行成功,花费 7.32 ms. mysql>show  variables like '%char%'; +--------------------------+----------------------------------+ | Variable_name            | Value                            | +--------------------------+----------------------------------+ | character_set_client     | utf8                             | | character_set_connection | utf8                             | | character_set_database   | gbk                              | | character_set_filesystem | binary                           | | character_set_results    | utf8                             | | character_set_server     | gbk                              | | character_set_system     | utf8                             | | character_sets_dir       | /u01/mysql/share/mysql/charsets/ | +--------------------------+----------------------------------+ 共返回 8 行记录,花费 10.32 ms. ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 你的专属BUG： 发现时间 资深用户 专属BUG 2015-02-03 23:06 啊啊啊啊8  实例信息-实时性能-参数说明-【delete】 表示InnoDB存储引擎表的写入（删除）记录行数 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 用户“夫子然”反馈说iDB Cloud感觉没phpMyAdmin方便！ 非常感谢这个用户的反馈，我先谈下我的理解，每个人使用产品都有一些固定的用例(use case)，我无法承诺针对任何人的任何用例，都做到最短操作路径（方便），这个用户抛出的问题也是我一直在思考的，虽然无法100%，但是我们可以覆盖主流用例，只要绝大多数的常规操作室是方便的，少数非经常用的操作路径长点，应该能接受吧，我们已经在行动！ 今天iDB Cloud发布了2.0.2，一个主要变化就是在左侧对象列表上增加了“列”和“索引”，正是我们分析数据看到在众多数据库对象中表的操作是最频繁的，而在表的操作中“列“和”索引“是最频繁的，这个版本将对“列”和“索引”的操作前置，缩短了主流用例路径，与用户“夫子然”的建议不谋而合，这只是开始，只要我们深挖，与功能和体验死磕，终有一天会让大家说iDB Cloud比phpMyAdmin方便！ ------------------------- 回31楼sqlserverdba的帖子 非常感谢！ 有你们作为后盾，有用户支持，才有iDB Cloud的现在和未来！ ------------------------- 消失了几天，终于把科目三和科目四搞定了，昨天终于拿到驾照了之前在【17楼】总结了科目二的一些体会，今天也分享下科目三的一点点感受！ 考试前几天，教练说是智能考（据说智能考比较简单，通过率很高），结果就留出考前2天练车时间，结果阴差阳错的换成了人工考（貌似是我们车是4个大老爷们，听教练说他一年最多抽到2次人工考就算多的啦，对此我只能呵呵），现在的问题就来了，4个人2天练车时间，一个人半天，那就从早到晚的练呗，我先简单描述下整个过程！ 1.心态(1)从开始练车到考试通过，心情没有特别大的起伏，不过考前失眠还是有的，哈哈(2)另外三个人，有的信心满满，有的吊儿郎当，有的不言不语，我应该也属于不言不语那种 2.练习(1)4个人轮流练，虽然一天下来很累，但还能挺住，开的时好时坏，不过总体上在变好(2)开车的时候几乎意识不到什么的，关键是在后座自己去琢磨，回忆自己错在哪里，为什么会错 3.考试(1)考试单上说7：00考试，结果在寒风中等了1个小时，终于盼来了考官，一共5辆车考试，我们是第二辆车(2)第一辆车是2男2女，2女都挂，当时我们第二辆车是被要求跟在第一辆车后面的，所以看的一清二楚，比如连续3次手刹未放下导致起步失败、4档走转弯到对向车道等(3)接下来到我们了，4男0女，结果挂了2男（信心满满和吊儿郎当） 上面只是简单介绍了科目三过程，下面才是干货！ 每年都有成千上万的人拿到驾照，我不认为自己牛，只是把我个人的应对方法和背后的原因拿出来分享下！练车其实就是教练的心智模型-翻译-语言-反译-我们的心智模型，让我们知道在什么情况做什么动作，预测路况，只要我们关于开车拥有了自己的心智模，开车就变成了一种本能，就像一旦学会了骑自行车，很难失去这种技能，在练车之前，我们是有自己关于开车的心智模型的，正所谓没吃过猪肉也见过猪跑，但是我们想想自己关于开车的心智模型是正确的吗？显然不是，不信你就试试去开车吧，抛开被交警抓之外，我想应该也能开起来，至于开的好不好，会不会一直开得好，我说不准，但是绝大多数人一定是开不好的，所以我们报驾校，除了硬性法律规定，驾校教练的确交会了很多东西，虽然很多是应试的技巧，这里就顺便说下这些技巧，技巧具体内容每家教练都会教的，而我想说的技巧其实就是“语言”，通过教练的“心智模型”-翻译出来的“语言”，接下来我们要做什么，“反译”将教练开车技巧的“语言”理解，首先你要虚心去接受，然后再去观察或运用，根据反馈把坏的放弃，把好的保留以便修正自己关于开车的“心智模型”，而“心智模型”最快速的形成方式就是亲身体验，所以一定要实战、要开车，还要经常开车，不断改进关于开车的“心智模型”，拿3个案例具体说下吧！【吊儿郎当】这两天都是下午才过来练车，开车时教练说一句话，他有十句等着，其中五句是解释自己为什么要这么做，另外五句是在问如果这种情况应该怎么做，如果那种情况怎么做，总是在关注自己想象中的场景，而不关注自己正在体验的场景，所以学来学去还是最初始的关于开车的“心智模型”，失败在“反译”这一步，认为只要听过就会了，结果被考官判直接挂掉并不予补考机会 【信心满满】与我们一直练车，对教练的话言听计从，而且也理解了，如果是上学时的考试或科目三智能考试一定没问题，但是面对人工考，评判是由交警而不是电脑，结果转向时没有观察后视镜，被考官迫停在路中间后开始补考，然后还是转向时没有观察后视镜，在路中间起步，之前学的技巧中没有应对的方法，结果还是挂了，教练也很惋惜，如果说他的失败，败于没有改进自己关于开车的“心智模型”，其实“反译”他做的很好，但是在运用、观察和反馈分析上做的不好，“心智模型”不是统一的标准，一定是个性化的，一定是自己认为是好的反馈、行为积累起来的，也只有“心智模型”才能在任何情况下帮助你做出判断，判断效果就取决于“心智模型”是否成熟，成熟的“心智模型”可以让在紧张、突发等情况下依然做出正确的判断，因为那是一种本能 【我】总说别人不好之处，也谈谈我自己，自然这些都是我事后分析总结的，练车过程中可没有感受到，我做的事情也很简单，就是“反译”和改进我的“心智模型”，“反译”，教练说什么，我就听什么，开车时来不及想，就在后座时在脑中模拟上演之前的场景并不断上演我不断修正的剧本，比如我的离合器总是抬的很快，经常熄火，特别是在路况复杂、指令突然时根本来不及思考如何应对，只能靠本能的时候，往往还是会快速抬离合器，因为我的“心智模型”中就是这么认为的，你可以说是离合器太低、座位太靠后，这些都是理由，如果是理由，那就去解决吧！我是这样做的，强制自己将抬离合器的动作拆成3步，即使不开车时也经常练习，慢慢的就变成了“心智模型”的一部分，自然在任何场景下都不会再出现离合器抬快熄火的情况了，这只是一个细节，其他细节也是类似，慢慢我的“心智模型”就建立起来了，开车技巧是很有用的，关键是你要理解这些技巧是要解决什么问题，你要解决相同问题时的做法是否相同，如果有不同之处是否正确，要去不断验证，如果是正确的，就改进到你的“心智模型”吧！ PD不光光是要把产品做好，我认为一个好PD应该能让整个世界变得更好！ ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 近期iDB Cloud将更名：DMS DMS (data management service) 数据管理服务 iDB Cloud从RDS起步，目前已经覆盖包括RDS、ADS、TAE，未来2个月还会覆盖万网和DRDS，同时ECS也开始兼容，“DMS”请各位新老用户，继续支持！ ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 1.使用HTTPS iDB Cloud这个4月份中旬版本就会支持HTTPS，敬请期待！ 2.设置账号是否允许登录iDB 3.31 会发布一个版本，这版本其中一个功能就是授权登录，允许实例owner设置该实例是否允许别人访问，允许谁可以访问 有如此心犀相通的用户，夫复何求！！！ 还有什么建议？ ------------------------- 回38楼pillowsky的帖子 好的，我先逐条对照分析下 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 RDS数据库？RDS控制台-账号管理，检查下账号对不对，不行就重置密码 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 3.31 DMS(原iDB Cloud) 在RDS上新版本发布！ 【实例授权】 DMS for MySQL 2.1发布！ 【会话统计】 DMS for SQL Server 2.0发布！ 【E-R图】 【对象列表】 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 你是想听客服回复？算了，我还是从DMS PD 看RDS的视角来分享下吧！ RDS是一个数据库，在数据库之外包装了一些东西，帮用户做了备份恢复、HA、监控等，回到你提到的账号，root账号在MySQL里是权限最大的，也是风险最大的，为了保证RDS这些备份恢复、HA能7*24小时为你服务，所以就不能让你的账号去影响到这些组件，不然你一个误操作把实例关闭了怎么办，但是我承认目前RDS在控制台上提供的账号的确限制比较死，所以在RDS上你是无法获取root账号的，话说你要root权限做什么，你说的数据库创建在RDS控制台上提供功能了 ------------------------- 回46楼苗教授的帖子 客气了，也不知道能不能帮上你！ 如果从外看RDS的使用的话，可以在RDS控制台上去管理RDS实例（用用就熟悉了），或者直接调用OPEN API来完成实例管理操作，然后针对RDS实例中数据管理，就可以登录DMS，有几个常用链接发你看看，有问题可以在这里继续探讨！ DMS： http://idb.rds.aliyun.com/ DMS 功能介绍： http://docs.aliyun.com/#/rds/getting-started/database-manage&login-database OPEN API: http://docs.aliyun.com/?spm=5176.383715.9.5.1LioEO#/rds/open-api/abstract RDS控制台： https://rds.console.aliyun.com/console/index#/