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什么是Redis 管理控制台

Redis 管理控制台是用于管理 Redis 实例的 Web 应用程序,您可以通过该控制台上直观的用户界面进行实例创建、网络设置、实例管理、密码设置等操作。 Redis 管理控制台是阿里云管理控制台的一部分,关于...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:19:31 1313 浏览量 回答数 0

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云数据库 Redis 版的产品优势有什么

性能卓越 集群功能可支持超大容量,超高性能。支持集群功能,提供128 GB 及以上集群实例规格,可满足大容量和高性能需求。提供 64 GB 及以下的主-从双节点实例,满足一般用户的...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:19:17 896 浏览量 回答数 0

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云数据库 Redis 版的使用限制有什么

项目说明List 数据类型没有 List 个数限制,单个元素最大值为 512 MB,推荐 list的元素个数小于 8192, value 最大长度不超过 1 MB。Set 数据类型没有 set 个数限制ÿ...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:19:32 1036 浏览量 回答数 0

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云数据库Redis简单易用 服务开箱即用:支持即开即用的方式,购买之后即刻可用,方便业务快速部署 兼容开源Redis:兼容Redis命令,任何Redis客户端都可以轻松与AliCloudDB for Redis建立连接进行数据操作。 可视化的管理监控面板:控制台提供多项监控统计信息,并可以进行管理操作。 弹性扩容 存储容量一键扩容:用户可根据业务需求通过控制台对实例存储容量进行调整(公测期间需申请开通) 在线扩容不中断服务:调整实例存储容量可在线进行,无需停止服务,不影响用户自身业务 高可用 每个实例均有主从双节点:避免单点故障引起的服务中断 硬件故障自动检测与恢复:自动侦测硬件故障并在数秒内切换,恢复服务 高可靠 数据持久化存储:内存+硬盘的存储方式,在提供高速数据读写能力的同时满足数据持久化需求。 数据主从双备份:所有数据在主从节点上进行双备份。 进一步说,云数据库Redis在产品功能上也是做的面面俱到。 云数据库Redis支持丰富的数据类型:兼容开源Redis协议中定义的所有数据类型,如String,Hash,List,Set,SortedSet等,支持多种数据操作,充分满足业务需求。 持久化存储:内存+硬盘的存储方式,数据存储到物理磁盘,满足用户数据持久化需求 支持消息通知机制:基于事件通知机制解耦消息发布者和消息订阅者之间的耦合,实现消息发布及订阅(PUB/SUB)功能,满足多个客户端使用者之间的互联互通。 支持事务操作:支持Redis协议中定义的事务(Transaction)处理,实现单个客户端发送的多个命令组成的原子性操作。
问问小秘 2019-12-02 03:18:35 0 浏览量 回答数 0

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我的redis监控出问题了,现在键值数显示0,我在服务器上连接显示是有键值的,请帮忙查看下

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2019-12-01 18:42:08 256 浏览量 回答数 1

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云监控概览

云监控概览为您提供了云服务资源使用概览、报警概览、重要事件概览和资源使用情况概览。让您实时了解各云服务的资源保有、使用水位和报警情况。 云服务概览 云服务概览提供主机(包括云服务器 ECS 和安装云监控插件的非ECS 机...
反向一觉 2019-12-01 21:23:42 1084 浏览量 回答数 0

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都木有人么....是我表述得有问题??######表述没有问题。。。你配置的问题。我成功搭建过!!!不过用的tomcat7######回复 @youkaohasang : 跨服务器???这个有区别吗?######问下你搭建的是跨服务器session共享不!我tomcat6和7都搭建了发现都不行######回复 @梦幻de风 : win下测试也通过######回复 @梦幻de风 : Linux######redis是在win环境下吗?###### tomcat下四个包 commons-pool-1.6.jar commons-pool2-2.3.jar jedis-2.1.0.jar tomcat-redis-session-manager-1.2-tomcat-6.jar 少了commons-pool2-2.3.jar ######我是用的这四个包,没问题啊,还部署了www.wangjb.com######还是不行,如果使用的是jedis-2.5.0的话,就需要使用到commons-pool2这个路径下的class文件,2.10版本的,不用这个commons-pool2-2.23,也不会报错######问题解决了吗?我遇到同样问题了。求解决办法。######没有,还是不行,windows下面搭建不成功....######我试过jdk1.7 + tomcat 7的环境,也是不行。只要一运行web,redis-server.exe进程的内存消耗就狂涨至100%,直接导致timeout。######网上有说,windows下的redis可能有Bug,之前还打算在ubuntu玩一下,后来领导没拍板,所以就不了了之了;打算辞职后,自己去玩一下,现在忙交接######用terracotta集群session试试。就不用redis了######感兴趣可以了解一下bboss会话共享框架,快速实现集群节点间会话共享和跨域跨应用会话共享,实现与具体容器无关(tomcat,weblogic,websphere,jetty等),能够统计在线会话数,还能在统一监控中心管理应用会话(删除会话,查询会话数据等),无需使用session_sticky,参考资料: bboss会话共享培训文档 bboss session共享架构及特点  bboss会话共享demo使用指南  bboss session共享使用方法介绍######Cent0S6.4下测试可用。 只使用了:commons-pool-1.6.jar、jedis-2.1.0.jar、tomcat-redis-session-manager-1.2-tomcat-6.jar这三个包。jdk是1.6的,apache-tomcat-6.0.33.tar.gz。 在浏览器下,需要往session里设置一次key值才能由redis共享session。 ######你Redis和tomcat不在一个服务器?######回复 @梦幻de风 : 1,用tomcat的session复制,效率低.2,保存一个key到cookie,数据放到redis,用key去取######@Rlserim 对,多个tomcat共享session,一个tomcat死掉了,集群中的另外一个tomcat能无缝的把操作都连接起来!######回复 @梦幻de风 : 你是想多个tomcat之间session共享还是什么?######对,不在######我在window10 64位 搭建成功得 可以看我的博客
kun坤 2020-06-05 13:16:33 0 浏览量 回答数 0

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云数据库 Redis 版有什么功能特性

架构灵活 单节点架构 单节点架构适用于纯缓存场景,支持单节点集群弹性变配,满足高 QPS 场景,提供超高性价比。 双机热备架构 系统工作时主节点(Master&#x...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:19:16 1057 浏览量 回答数 0

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云监控预设监控项参考

注意事项 “求和值”为统计周期内数据的累计和,以ECS的公网流量为例,原单位为KB/min,则统计周期为5min的求和计算,返回结果为5min的流量总和。新版接口支持ECS基础监控数据查询...
反向一觉 2019-12-01 21:26:17 1278 浏览量 回答数 0

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云监控应用分组怎么查看应用分组

概览 分组的详情页包含故障列表、报警历史、报警规则、组内资源、事件和分组内资源的监控数据六类信息。 应用分组列表 应用分组列表展示用户在云监控拥有的全部应用分组及各个分组的资源和健康度概况。 列表参数说明 分组名称࿱...
反向一觉 2019-12-01 21:24:02 1293 浏览量 回答数 0

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ECS自建数据库管理工具:Data Management,免安装免维护

     阿里云数据管理(AliCloud Data Management)已经正式上线公测,目前可以免费开通。数据管理是一个让有无数据库基础的用户都能立即上手、即用即解决问题的免安装数据管理软件。数据管理由阿里DBA团队自主...
数据管理dms 2019-12-01 21:51:42 18159 浏览量 回答数 11

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92题 一般来说,建立INDEX有以下益处:提高查询效率;建立唯一索引以保证数据的唯一性;设计INDEX避免排序。 缺点,INDEX的维护有以下开销:叶节点的‘分裂’消耗;INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销;有存储要求;其他日常维护的消耗:对恢复的影响,重组的影响。 需要建立索引的情况:为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立; 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立; 为了提高查询效率,则考虑建立(是否建立要考虑相关性能及维护开销); 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用:加快查询速度。原则:(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中,考虑为该属性或属性组建立索引;(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,考虑为该属性建立索引;(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中,考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像,对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言,快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行,通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后,通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前,而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行,而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引。在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引。具体原因为:MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句,在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句,所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程,不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义,以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接,减少复杂 SQL,拆分成简单SQL。减少排序:非必要不排序,利用索引排序,减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or,使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤:选择更优的索引,先分页再Join…。避免类型转换:索引失效。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化,而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。例如,使用<>、not in 、not exist,对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大,MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复,不能为空,唯一键不能重复,可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键,但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的,判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的,且占用空间,不走索引;判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ,SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0;它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值,比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较,该符号与等号作用相似,但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候,如果采用的 NULL 值,会被系统自动忽略掉,但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表,他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启,所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=,<,>,=>,= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字,可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀(X),或者只用(Ox)前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串,则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。 76题 在缺省模式下,MYSQL是autocommit模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话,你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式,在非autocommit模式下,你必须使用COMMIT来提交你的更改,或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增,任何进一步的插入都将产生错误,因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引,由于使用b+tree做为索引,以innodb为例,一个树节点的大小由“innodb_page_size”,为了减少树的高度,同时让一个节点能存放更多的值,索引列尽量在整数类型上创建,如果必须使用字符类型,也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读。垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException,那么我们就针对这块考虑一下重试,自定义一个注解,用于做切面。针对注解进行切面,设置最大重试次数n,然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞,是通过innodb的行多版本实现的,行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现(undo日志用来记录数据修改前的版本,回滚时会用到,用来保证事务的原子性)。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎:尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则;B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单,一般优先考虑,但float存储的数据范围大,所以范围大的数据就只能用它了,但要注意一些处理细节,因为不精确可能会与自己想的不一致,也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒,datetime与时区无关,存储的范围广(1001-9999),timestamp与时区有关,存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储,char(4)存储4个字符,根据编码方式的不同占用不同的字节,gbk编码方式,不论是中文还是英文,每个字符占用2个字节的空间,utf8编码方式,每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串,使用额外的一个或两个字节存储字符串长度,varchar(10),除了需要存储10个字符,还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格,char会自动去掉空格后存储,varchar虽然不会去掉空格,但在进行字符串比较时,会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串,后面不会补\0。 65题 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解:存储过程可以说是一个记录集,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能(对单表或多表的增删改查),然后再给这个代码块取一个名字,在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID,不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted(读取未提交数据) 即便是事务没有commit,但是我们仍然能读到未提交的数据,这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed(可以读取其他事务提交的数据)---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据,未提交的数据读不到。 三. repeatable read(可重读)---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读,就是每次读取的结果集都相同,而不管其他事务有没有提交。 四. serializable(串行化) 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到,这是隔离级别中最严格的,但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上,我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层,所以查找记录时最多只需要2-4次IO,相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时,能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据,当在叶子节点中查到3时,通过3的尾指针便能获取所有数据,而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时,要先记 undo,在记 undo 之前要记 undo 的 redo, 然后修改数据页,再记数据页修改的 redo。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时,因为有 undo,可以把数据页回滚到前镜像的状态,崩溃恢复时,如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录,那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录,就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎,MySQL 自带的引擎是 MyISAM,但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的,既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的,所以 InnoDB 使用另外一套日志系统,也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志(redo log)      作用:确保事务的持久性,防止在发生故障,脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做,达到事务一致性。 回滚日志(undo log)  作用:保证数据的原子性,保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读。 二进 制日志(binlog)    作用:用于主从复制,实现主从同步;用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志(errorlog) 作用:Mysql本身启动,停止,运行期间发生的错误信息。 慢查询日志(slow query log)  作用:记录执行时间过长的sql,时间阈值可以配置,只记录执行成功。 一般查询日志(general log)    作用:记录数据库的操作明细,默认关闭,开启后会降低数据库性能 。 中继日志(relay log) 作用:用于数据库主从同步,将主库发来的bin log保存在本地,然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是:让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法:1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性(脏读,不可重复读,幻读等),可能产生死锁。 乐观锁:乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现。 悲观锁:在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁:加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。 排他锁:当数据对象被加上排它锁时,一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问,一直到事务结束锁才被释放。 行锁:就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库,MongoDB是非关系型数据库,数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点:1.保持数据的一致性(事务处理)。 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点:1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点:1、无需经过sql层的解析,读写性能很高。 2、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展。 3、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点:1、不提供sql支持,学习和使用成本较高。 2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别: 性能:TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性:mongodb支持丰富的数据表达,索引,redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6种策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种: 1.定时去清理过期的缓存; 2.当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列,可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop,blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列,消息作为value,时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存:因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务:expire 命令设置 key 的生存时间,到时间后自动删除 key。 3.计数器:incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜:借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁:利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制:有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点:适合做冷备份;读写服务影响小,reids可以保持高性能;重启和恢复redis进程,更加快速。RDB的缺点:宕机会丢失最近5分钟的数据;文件特别大时可能会暂停数毫秒,或者甚至数秒。 AOF的优点:每个一秒执行fsync操作,最多丢失1秒钟的数据;以append-only模式写入,没有任何磁盘寻址的开销;文件过大时,不会影响客户端读写;适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点:AOF日志文件比RDB数据快照文件更大,支持写QPS比RDB支持的写QPS低;比RDB脆弱,容易有bug。 42题 对于Redis而言,命令的原子性指的是:一个操作的不可以再分,操作要么执行,要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的,是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的,这也和普通数据库的表现是一样的,可以用incr或者使用Redis的事务,或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说,执行get、set以及eval等API,都是一个一个的任务,这些任务都会由Redis的线程去负责执行,任务要么执行成功,要么执行失败,这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单(相对redis只需修改连接端口),对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案,基本和twemproxy一致的效果,但它支持在节点数改变情况下,旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现,起几个毫无关联的redis实例,在代码层,对key进行hash计算,然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的代替算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。 39题 比如订单管理,热数据:3个月内的订单数据,查询实时性较高;温数据:3个月 ~ 12个月前的订单数据,查询频率不高;冷数据:1年前的订单数据,几乎不会查询,只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储,需要分库分表;温数据可以存储在ES中,利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说,一般情况冷数据存储在磁带、光盘,热数据一般存放在SSD中,存取速度快,而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。 37题 分层架构设计,有一条准则:站点层、服务层要做到无数据无状态,这样才能任意的加节点水平扩展,数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务,例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程:通过setnx向特定的key写入一个随机值,并同时设置失效时间,写值成功既加锁成功;redis分布式锁解锁过程:匹配随机值,删除redis上的特点key数据,要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的,为保证原子性一般使用lua脚本实现;在此基础上进一步优化的话,考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期,同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction:禁止驱逐数据,当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免:在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期key来锁住当前key的访问,访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免:1.redis高可用,搭建redis集群。2.限流降级,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。 如何避免:1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2:对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中,查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小:redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置,但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置,通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如:@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族,有众多衍生产品例如Spring Boot,Spring Security等等,但他们的基础都是Spring的IOC和AOP,IOC提供了依赖注入的容器,而AOP解决了面向切面的编程,然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架,主要解决WEB开发的问题,因为 Spring的配置非常复杂,各种xml,properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置,极大降低了Spring使用门槛,又有着Spring原本灵活强大的功能。总结:Spring MVC和Spring Boot都属于Spring,Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架,而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml,是一种人类可读的数据序列化语言,可以简单表达清单、散列表,标量等数据形态。它通常用于配置文件,与属性文件相比,YAML文件就更加结构化,而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式: 1.使用springloaded配置pom.xml文件,使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动,配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包,操作简单,但是每次需要重新部署。 用
游客ih62co2qqq5ww 2020-03-27 23:56:48 0 浏览量 回答数 0

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第一讲:云计算带来的技术变革 6月9日打卡,今日学习《第一讲:云计算带来的技术变革》,通过乔帮主本次的领读,学到了云平台、云产品的选型以及软件技术的选项 完成的作业见如下: 1. B 2. 区别是:云平台相对传统的虚拟化容器来讲,有强大的技术支持,同时尽量满足大多数业务需要,能够一键开启服务器环境,进行管理、操作相关软件应用 3.区别是: SaaS、PaaS、IaaS简单的说都属于云计算服务,也就是云计算+服务 IaaS(Infrastructure as a service – 基础设施即服务):用户可以在云服务提供商提供的基础设施上部署和运行任何软件,包括操作系统和应用软件 PaaS(Platform as a service – 平台即服务):PaaS给用户提供的能力是使用由云服务提供商支持的编程语言、库、服务以及开发工具来创建、开发应用程序并部署在相关的基础设施上 SaaS(Software as a Service – 软件即服务):SaaS给用户提供的能力是使用在云基础架构上运行的云服务提供商的应用程序。 4. 云端最火的语言是Java 第二讲:云端系统热门技术选型及配置容量规划实战 2020年6月20日打卡,今日学习《第二讲:云端系统热门技术选型及配置容量规划实战》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端系统技术选型:云端网络、云端web服务器、云端负载均衡、云端存储、云端缓存和云端数据库六个方面,以及云端配置选型。 作业1:不收取流量费用,因为是入口流量;作业2:Nginx可以作为Web服务器、或者负载均衡,优势如下:稳定性好,云端架构中LNMP(Linux+Nginx+MySQL+PHP)应用很广泛;性能高,高并发,系统资源占用少;支持四层、七层的负载均衡、反向代理的功能;前端静态数据缓存; 支持插件和灵活的二次开发;作业3:可以,因为LVS(Linux Virtual Server)在四层和二层,不能识别封装在七层中的数据包内容。作业4:一次连接:LVS的DR模式、NAT模式对数据包的处理都做一次连接,负载均衡对数据包仅做转发;二次连接:Ngnix/HAProxy四层的二次连接是客户端和负载均衡进行TCP三次握手后,负载均衡和后端服务器会进行新的TCP连接; Nginx/HAProxy七层的二次连接是客户端和负载均衡进行TCP三次握手后,还需要等客户端Pushdata传输数据后,负载均衡和后端服务器会进行新的TCP连接;作业5:I/O 5分钟法则:如果一天记录频繁被访问,就应该考虑放到缓存里。否则的话,客户端就按需要直接去访问数据源,这个临界点就是5分钟。作业6:数据库的三大分类:关系型数据库(ACID模型)、BASE模型、非关系型数据库。热门关系型数据库:Oracle、MySQL、SQL Server;热门非关系型数据库:Redis;作业7:2台 核16G,10Mb 第三讲:云端五大类热门技术实践 2020年6月25日打卡,今日学习《第三讲:云端五大类热门技术实践》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端实践中的主机、负载均衡、存储、缓存和数据库实践。 作业1 分布式架构对服务器单机的性能依赖不高,通过大量云资源进行分布式快速部署,满足业务的需求和发展。 作业2 DNS+跨地域+Docker分布式架构,通过智能解析把不同地域的请求引流到各自地域部署的节点中,节点中部署的业务用Docker进行部署,业务代码对平台没有依赖,又可以接入各大云运营商。 作业3 前端建议使用四层; 部署Web类后端的注意事项:需要配置https证书,虚拟主机,Rewrite等功能,可放在后端中用Nginx配置; 作业4: 系统数据:Rsync,快照 文件数据:NFS,OSS 数据库数据:主从复制 作业5:读写分离属于垂直分区,主要是为了解决数据库读写的压力; Sharing技术属于水平分区,为了解决海量数据的压力; 第四讲:云端运维/监控/容器及DevOps实践 2020年6月30日打卡,今日学习《第四讲:云端运维/监控/容器及DevOps实践》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端实践篇中的云端运维实践、云端监控实践和云端容器/DevOps实践。 作业1 一:云端配置选型 二:云端网络架构 三:云端负载均衡的选择 四:云端静态资源访问 五:云端运维管理 作业2 Zabbix的Server端数据是以MySQL为主的关系型数据库,存在性能问题,对云容器支持不太好; Prometheus属于容器监控体系技术,对云产品、站点、日志、代码监控问题无法解决; 作业3 云监控会成为未来监控的主要趋势,云平台把常见的开源环境,Web、缓存、数据库等进行封装产品化。 作业4 基于Docker镜像的CI/CD与传统基于代码仓库的CI/CD有以下优势: 实现容器启动在秒级完成发布; 对ECS没有依赖; Docker容器资源自定义配置,最大化提升资源利用率; 可以结合JIRA+Confluence做项目管理及知识库管理; 作业5 使用Docker+K8S+DNS+Rancher 第五讲:云时代安全防护面临的挑战和机遇 2020年7月7日打卡,今日学习《第五讲:云时代安全防护面临的挑战和机遇》,通过乔帮主的领读,学习到了云端安全面临的挑战和机遇,云端黑客常见攻击和云端安全最佳防御方案。 作业1 Redis漏洞不能用WAF防御,要用安骑士来检测,WAF针对OSI七层模型中HTTP层的防御,也就是Web漏洞的防御;安骑士是解决操作系统级别的漏洞、木马、病毒。 作业2 在CDN上配置证书,一般把证书存放在流量入口处。 作业3 DDoS+WAF结合起来防御。 作业4 采用安全类云产品,替代单机低配服务器; 安全架构进行优化,采用分布式架构; 在运维层次进行安全保障,调优PHP进行数、Tomcat连接数等,调优操作系统内核参数;
爱吃鱼的程序员 2020-06-09 21:43:01 0 浏览量 回答数 0

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第五讲:云时代安全防护面临的挑战和机遇 2020年7月12日打卡,今日学习《第五讲:云时代安全防护面临的挑战和机遇》,通过乔帮主的领读,学习到了云端安全面临的挑战和机遇,云端黑客常见攻击和云端安全最佳防御方案。 作业1 Redis漏洞不能用WAF防御,要用安骑士来检测,WAF针对OSI七层模型中HTTP层的防御,也就是Web漏洞的防御;安骑士是解决操作系统级别的漏洞、木马、病毒。 作业2 在CDN上配置证书,一般把证书存放在流量入口处。 作业3 DDoS+WAF结合起来防御。 作业4 采用安全类云产品,替代单机低配服务器;安全架构进行优化,采用分布式架构;在运维层次进行安全保障,调优PHP进行数、Tomcat连接数等,调优操作系统内核参数; 第四讲:云端运维/监控/容器及DevOps实践 2020年7月5日打卡,今日学习《第四讲:云端运维/监控/容器及DevOps实践》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端实践篇中的云端运维实践、云端监控实践和云端容器/DevOps实践。 作业1 一:云端配置选型 二:云端网络架构 三:云端负载均衡的选择 四:云端静态资源访问 五:云端运维管理 作业2 Zabbix的Server端数据是以MySQL为主的关系型数据库,存在性能问题,对云容器支持不太好; Prometheus属于容器监控体系技术,对云产品、站点、日志、代码监控问题无法解决; 作业3 云监控会成为未来监控的主要趋势,云平台把常见的开源环境,Web、缓存、数据库等进行封装产品化。 作业4 基于Docker镜像的CI/CD与传统基于代码仓库的CI/CD有以下优势: 实现容器启动在秒级完成发布;对ECS没有依赖;Docker容器资源自定义配置,最大化提升资源利用率;可以结合JIRA+Confluence做项目管理及知识库管理; 作业5 使用Docker+K8S+DNS+Rancher 第三讲:云端五大类热门技术实践 2020年6月25日打卡,今日学习《第三讲:云端五大类热门技术实践》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端实践中的主机、负载均衡、存储、缓存和数据库实践。 作业1 分布式架构对服务器单机的性能依赖不高,通过大量云资源进行分布式快速部署,满足业务的需求和发展。 作业2 DNS+跨地域+Docker分布式架构,通过智能解析把不同地域的请求引流到各自地域部署的节点中,节点中部署的业务用Docker进行部署,业务代码对平台没有依赖,又可以接入各大云运营商。 作业3 前端建议使用四层; 部署Web类后端的注意事项:需要配置https证书,虚拟主机,Rewrite等功能,可放在后端中用Nginx配置; 作业4 系统数据:Rsync,快照 文件数据:NFS,OSS 数据库数据:主从复制 作业5 读写分离属于垂直分区,主要是为了解决数据库读写的压力; Sharing技术属于水平分区,为了解决海量数据的压力; 第二讲:云端系统热门技术选型及配置容量规划实战 2020年6月20日打卡,今日学习《第二讲:云端系统热门技术选型及配置容量规划实战》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端系统技术选型:云端网络、云端web服务器、云端负载均衡、云端存储、云端缓存和云端数据库六个方面,以及云端配置选型。 作业1 不收取流量费用,因为是入口流量; 作业2 Nginx可以作为Web服务器、或者负载均衡,优势如下: 稳定性好,云端架构中LNMP(Linux+Nginx+MySQL+PHP)应用很广泛;性能高,高并发,系统资源占用少;支持四层、七层的负载均衡、反向代理的功能;前端静态数据缓存;支持插件和灵活的二次开发; 作业3 不可以,因为LVS(Linux Virtual Server)在四层和二层,不能识别封装在七层中的数据包内容。 作业4 一次连接:LVS的DR模式、NAT模式对数据包的处理都做一次连接,负载均衡对数据包仅做转发; 二次连接:Ngnix/HAProxy四层的二次连接是客户端和负载均衡进行TCP三次握手后,负载均衡和后端服务器会进行新的TCP连接; Nginx/HAProxy七层的二次连接是客户端和负载均衡进行TCP三次握手后,还需要等客户端Pushdata传输数据后,负载均衡和后端服务器会进行新的TCP连接; 作业5 I/O 5分钟法则:如果一天记录频繁被访问,就应该考虑放到缓存里。否则的话,客户端就按需要直接去访问数据源,这个临界点就是5分钟。 作业6 数据库的三大分类:关系型数据库(ACID模型)、BASE模型、非关系型数据库。 热门关系型数据库:Oracle、MySQL、SQL Server; 热门非关系型数据库:Redis; 作业7 2台 8核16G,10Mbps 第一讲:云计算带来的技术变革 6月17日打卡,今日学习《第一讲:云计算带来的技术变革》,通过乔帮主本次的领读,学到了云平台、云产品的选型以及软件技术的选项; 名词解释: IDC(Internet Data Center):互联网数据中心 作业1 B,web应用做云端负载均衡,优先采用SLB,且SLB七层支持HTTP/HTTPS。 作业2 云平台与传统虚拟化技术最大的优势在于按需索取、随开随用。(借用老师在书中的介绍) 作业3 IaaS:基础设施服务,Infrastructure-as-a-servicePaaS:平台服务,Platform-as-a-serviceSaaS:软件服务,Software-as-a-service IaaS 是云服务的最底层,主要提供一些基础资源。 PaaS 提供软件部署平台(runtime),抽象掉了硬件和操作系统细节,可以无缝地扩展(scaling)。开发者只需要关注自己的业务逻辑,不需要关注底层。 SaaS 是软件的开发、管理、部署都交给第三方,不需要关心技术问题,可以拿来即用。 作业4 支持我从事的Java语言,自动化运维DevOps方向
yvonne6688 2020-06-17 22:20:40 0 浏览量 回答数 0

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我在阿里云为很多客户搭建过环境。 都面见过他们提出任何  “数据库连接错误”  的事情。 监控中也没反应过。 各地域的都有。 怀疑是你的配置环境有问题 ------------------------- 回 8楼(一如繁星) 的帖子 你是不是超过了数据库的连接数限制? ------------------------- 回 12楼(一如繁星) 的帖子 做好缓存机制,减少sql查询 我的wp首页可以做到0查询 ------------------------- 回 14楼(一如繁星) 的帖子 WP 必须上缓存。 不然随便 F5 就能把服务器搞宕机 ------------------------- 回 16楼(一如繁星) 的帖子 说实话,阿里云只负责 SLA 的, 不宕机是阿里云的任务。 稳定性还得是使用者自己搭建稳定、可靠的生产环境 ------------------------- 回 19楼(一如繁星) 的帖子 你还可以考虑通过缓存而减少对 mysql 的查询。 ------------------------- 回 21楼(一如繁星) 的帖子 你看看我最新发的帖子。 都是缓存的方法。 ------------------------- 回 23楼(一如繁星) 的帖子 就是动态缓存技术。 你是 wordpress 还是 discuz? ------------------------- 回 25楼(一如繁星) 的帖子 https://www.mf8.biz/nginx-redis-cache-make-wordpress-fast/ ------------------------- 回 27楼(一如繁星) 的帖子 做好缓存,数据库真的不会是太大问题
妙正灰 2019-12-02 02:04:06 0 浏览量 回答数 0

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该来的终于来了:“第一起”基于 IPv6 的 DDoS 攻击

作者介绍 杨彪,蚂蚁金服技术专家,《分布式服务架构:原理、设计与实战》和《可伸缩服务架构:框架与中间件》作者。近10年互联网和游戏行业工作经验,曾在酷我音乐盒、人人游戏...
驻云科技 2019-12-01 21:44:35 4186 浏览量 回答数 1

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spring cloud springboot 框架源码 activiti工作流 前后分离

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:57:42 15 浏览量 回答数 0

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spring cloud springboot 框架源码 activiti工作流 前后分离

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客q6uipubrszn5g 2019-12-01 19:56:47 21 浏览量 回答数 0

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springcloud vue.js 微服务分布式 前后分离 activiti工作流

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:59:33 11 浏览量 回答数 0

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spring cloud 微服务 分布式 Activiti6 工作流 vue.js html

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 21:49:22 8 浏览量 回答数 0

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springcloud 项目源码 Activiti6 工作 微服务 分布式 vue.js html

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:54:54 22 浏览量 回答数 0

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springcloud 微服务 分布式 Activiti6 工作流 vue.js html 项目源码

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 20:00:15 13 浏览量 回答数 0

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springcloud vue activiti工作流 前后分离 集成代码生成器 微服务分布式

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客q6uipubrszn5g 2019-12-01 19:55:22 6917 浏览量 回答数 8

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springcloud 项目源码 微服务 分布式 Activiti6 工作流 vue.js html

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:52:32 34 浏览量 回答数 0

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springcloud 项目源码 微服务 分布式 Activiti6 工作流 vue.js html

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客egqjd4t7mlyom 2019-12-01 19:58:16 35 浏览量 回答数 0

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springcloud 微服务分布式 vue activiti工作流 前后分离 集成代码生成器

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客egqjd4t7mlyom 2019-12-01 19:53:36 191 浏览量 回答数 1

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spring cloud 微服务分布式 vue.js html 前后分离 集成代码生成器 shiro

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:51:28 66 浏览量 回答数 0

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DRDS:Distributed Relational Database Service,是阿里巴巴致力于解决单机数据库服务瓶颈问题而自主研发推出的分布式数据库产品。DRDS 高度兼容 MySQL 协议和语法,支持自动化水平拆分、在线平滑扩缩容、弹性扩展、透明读写分离,具备数据库全生命周期运维管控能力。详细的DRDS介绍请参考DRDS概述章节。 RDS:Relational Database Service,是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于阿里云分布式文件系统和SSD盘高性能存储,并且提供了公共云数据库的容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案。详细的RDS介绍请参考什么是RDS章节。 HDM:Hybrid Cloud Database Management,是混合云数据库管理平台,帮助企业打通混合云数据库架构,提供多环境统一管理、快速弹性、容灾切换的能力。对于混合云灾备场景下,使用阿里云HDM可便捷、快速的将本地IDC的数据同步至云上,并进行容灾切换演练,故障发生时可通过HDM进行容灾切换,保障数据库的可用性。详细的HDM介绍请参考混合云数据管理章节。 DTS:Data Transmission Service,是阿里云提供的一种支持多种数据源之间数据交互的数据流服务。它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输能力。在数据库灾备解决方案中,使用阿里云DTS可实现各数据库间的数据迁移与实时同步,从而为数据库灾备打好最重要的基础。DTS的数据迁移、数据同步详细架构设计及原理请参见产品架构章节。 DMS:Data Management,支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MongoDB、Redis等关系型数据库和NoSQL的数据库管理,同时还支持Linux服务器管理。它是一种集数据管理、结构管理、访问安全、BI图表、数据趋势、数据轨迹、性能与优化和服务器管理于一体的数据管理服务。详细的DMS介绍请参考数据管理章节。 CloudDBA:CloudDBA是监控和管理RDS实例性能及运行状况的服务,在RDS控制台的实例管理页面,目前只适用于MySQL类型的实例。针对SQL语句的性能、CPU使用率、IOPS使用率、内存使用率、磁盘空间使用率、连接数、锁信息、热点表等,CloudDBA提供了智能的诊断及优化功能,能最大限度发现数据库存在的或潜在的健康问题。CloudDBA的诊断基于单个实例,该诊断会提供问题详情及相应的解决方案,可为您管理实例运行状况带来极大的便利。
剑曼红尘 2020-03-23 15:42:07 0 浏览量 回答数 0

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服务器和操作系统 1、主板的两个芯片分别是什么芯片,具备什么作用? 北桥:离CPU近,负责CPU、内存、显卡之间的通信。 南桥:离CPU远,负责I/O总线之间的通信。 2、什么是域和域控制器? 将网络中的计算机逻辑上组织到一起,进行集中管理,这种集中管理的环境称为域。 在域中,至少有一台域控制器,域控制器中保存着整个域的用户账号和安全数据,安装了活动目录的一台计算机为域控制器,域管理员可以控制每个域用户的行为。 3、现在有300台虚拟机在云上,你如何进行管理? 1)设定堡垒机,使用统一账号登录,便于安全与登录的考量。 2)使用ansiable、puppet进行系统的统一调度与配置的统一管理。 3)建立简单的服务器的系统、配置、应用的cmdb信息管理。便于查阅每台服务器上的各种信息记录。 4、简述raid0 raid1 raid5 三种工作模式的工作原理及特点 磁盘冗余阵列(Redundant Arrays of Independent Disks,RAID),把硬盘整合成一个大磁盘,在大磁盘上再分区,存放数据、多块盘放在一起可以有冗余(备份)。 RAID整合方式有很多,常用的:0 1 5 10 RAID 0:可以是一块盘和N个盘组合 优点:读写快,是RAID中最好的 缺点:没有冗余,一块坏了数据就全没有了 RAID 1:只能2块盘,盘的大小可以不一样,以小的为准 10G+10G只有10G,另一个做备份。它有100%的冗余,缺点:浪费资源,成本高 RAID 5 :3块盘,容量计算10*(n-1),损失一块盘 特点:读写性能一般,读还好一点,写不好 总结: 冗余从好到坏:RAID1 RAID10 RAID 5 RAID0 性能从好到坏:RAID0 RAID10 RAID5 RAID1 成本从低到高:RAID0 RAID5 RAID1 RAID10 5、linux系统里,buffer和cache如何区分? buffer和cache都是内存中的一块区域,当CPU需要写数据到磁盘时,由于磁盘速度比较慢,所以CPU先把数据存进buffer,然后CPU去执行其他任务,buffer中的数据会定期写入磁盘;当CPU需要从磁盘读入数据时,由于磁盘速度比较慢,可以把即将用到的数据提前存入cache,CPU直接从Cache中拿数据要快的多。 6、主机监控如何实现? 数据中心可以用zabbix(也可以是nagios或其他)监控方案,zabbix图形界面丰富,也自带很多监控模板,特别是多个分区、多个网卡等自动发现并进行监控做得非常不错,不过需要在每台客户机(被监控端)安装zabbix agent。 如果在公有云上,可以使用云监控来监控主机的运行。 网络 7、主机与主机之间通讯的三要素有什么? IP地址、子网掩码、IP路由 8、TCP和UDP都可以实现客户端/服务端通信,这两个协议有何区别? TCP协议面向连接、可靠性高、适合传输大量数据;但是需要三次握手、数据补发等过程,耗时长、通信延迟大。 UDP协议面向非连接、可靠性低、适合传输少量数据;但是连接速度快、耗时短、延迟小。 9、简述TCP协议三次握手和四次分手以及数据传输过程 三次握手: (1)当主机A想同主机B建立连接,主机A会发送SYN给主机B,初始化序列号seq=x。主机A通过向主机B发送SYS报文段,实现从主机A到主机B的序列号同步,即确定seq中的x。 (2)主机B接收到报文后,同意与A建立连接,会发送SYN、ACK给主机A。初始化序列号seq=y,确认序号ack=x+1。主机B向主机A发送SYN报文的目的是实现从主机B到主机A的序列号同步,即确定seq中的y。 (3)主机A接收到主机B发送过来的报文后,会发送ACK给主机B,确认序号ack=y+1,建立连接完成,传输数据。 四次分手: (1)当主机A的应用程序通知TCP数据已经发送完毕时,TCP向主机B发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x。 (2)主机B收到这个FIN报文段,并不立即用FIN报文段回复主机A,而是想主机A发送一个确认序号ack=x+1,同时通知自己的应用程序,对方要求关闭连接(先发ack是防止主机A重复发送FIN报文)。 (3)主机B发送完ack确认报文后,主机B 的应用程序通知TCP我要关闭连接,TCP接到通知后会向主机A发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x,ack=x+1。 (4)主机A收到这个FIN报文段,向主机B发送一个ack确认报文,ack=y+1,表示连接彻底释放。 10、SNAT和DNAT的区别 SNAT:内部地址要访问公网上的服务时(如web访问),内部地址会主动发起连接,由路由器或者防火墙上的网关对内部地址做个地址转换,将内部地址的私有IP转换为公网的公有IP,网关的这个地址转换称为SNAT,主要用于内部共享IP访问外部。 DNAT:当内部需要提供对外服务时(如对外发布web网站),外部地址发起主动连接,由路由器或者防火墙上的网关接收这个连接,然后将连接转换到内部,此过程是由带有公网IP的网关替代内部服务来接收外部的连接,然后在内部做地址转换,此转换称为DNAT,主要用于内部服务对外发布。 数据库 11、叙述数据的强一致性和最终一致性 强一致性:在任何时刻所有的用户或者进程查询到的都是最近一次成功更新的数据。强一致性是程度最高一致性要求,也是最难实现的。关系型数据库更新操作就是这个案例。 最终一致性:和强一致性相对,在某一时刻用户或者进程查询到的数据可能都不同,但是最终成功更新的数据都会被所有用户或者进程查询到。当前主流的nosql数据库都是采用这种一致性策略。 12、MySQL的主从复制过程是同步的还是异步的? 主从复制的过程是异步的复制过程,主库完成写操作并计入binlog日志中,从库再通过请求主库的binlog日志写入relay中继日志中,最后再执行中继日志的sql语句。 **13、MySQL主从复制的优点 ** 如果主服务器出现问题,可以快速切换到从服务器提供的服务; 可以在从服务器上执行查询操作,降低主服务器的访问压力; 可以在从服务器上执行备份,以避免备份期间影响主服务器的服务。 14、redis有哪些数据类型? (一)String 最常规的set/get操作,value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。 (二)hash 这里value存放的是结构化的对象,比较方便的就是操作其中的某个字段。做单点登录的时候,就是用这种数据结构存储用户信息,以cookieId作为key,设置30分钟为缓存过期时间,能很好的模拟出类似session的效果。 (三)list 使用List的数据结构,可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是,可以利用lrange命令,做基于redis的分页功能,性能极佳,用户体验好。 (四)set 因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重?因为我们的系统一般都是集群部署,使用JVM自带的Set,比较麻烦,难道为了一个做一个全局去重,再起一个公共服务,太麻烦了。 另外,就是利用交集、并集、差集等操作,可以计算共同喜好,全部的喜好,自己独有的喜好等功能。 (五)Zset Zset多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用,取TOP N操作。另外,sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。 15、叙述分布式数据库及其使用场景? 分布式数据库应该是数据访问对应用透明,每个分片默认采用主备架构,提供灾备、恢复、监控、不停机扩容等整套解决方案,适用于TB或PB级的海量数据场景。 应用 16、Apache、Nginx、Lighttpd都有哪些特点? Apache特点:1)几乎可以运行在所有的计算机平台上;2)支持最新的http/1.1协议;3)简单而且强有力的基于文件的配置(httpd.conf);4)支持通用网关接口(cgi);5)支持虚拟主机;6)支持http认证,7)集成perl;8)集成的代理服务器;9)可以通过web浏览器监视服务器的状态,可以自定义日志;10)支持服务器端包含命令(ssi);11)支持安全socket层(ssl);12)具有用户绘画过程的跟踪能力;13)支持fastcgi;14)支持java servlets Nginx特点:nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器,处理静态文件,索引文件以及自动索引,无缓存的反向代理加速,简单的负载均衡和容错,具有很高的稳定性,支持热部署。 Lighttpd特点:是一个具有非常低的内存开销,CPU占用率低,效能好,以及丰富的模块,Lighttpd是众多opensource轻量级的webserver中较为优秀的一个,支持fastcgi,cgi,auth,输出压缩,url重写,alias等重要功能。 17、LVS、NGINX、HAPROXY的优缺点? LVS优点:具有很好的可伸缩性、可靠性、可管理性。抗负载能力强、对内存和CPU资源消耗比较低。工作在四层上,仅作分发,所以它几乎可以对所有的应用做负载均衡,且没有流量的产生,不会受到大流量的影响。 LVS缺点:软件不支持正则表达式处理,不能做动静分离,如果web应用比较庞大,LVS/DR+KEEPALIVED实施和管理比较复杂。相对而言,nginx和haproxy就简单得多。 nginx优点:工作在七层之上,可以针对http应用做一些分流的策略。比如针对域名、目录结构。它的正则规则比haproxy更为强大和灵活。对网络稳定性依赖非常小。理论上能PING就能进行负载均衡。配置和测试简单,可以承担高负载压力且稳定。nginx可以通过端口检测到服务器内部的故障。比如根据服务器处理网页返回的状态码、超时等。并且可以将返回错误的请求重新发送给另一个节点,同时nginx不仅仅是负载均衡器/反向代理软件。同时也是功能强大的web服务器,可以作为中层反向代理、静态网页和图片服务器使用。 nginx缺点:不支持URL检测,仅支持HTTP和EMAIL,对session的保持,cookie的引导能力相对欠缺。 Haproxy优点:支持虚拟主机、session的保持、cookie的引导;同时支持通过获取指定的url来检测后端服务器的状态。支持TCP协议的负载均衡;单纯从效率上讲比nginx更出色,且负载策略非常多。 aproxy缺点:扩展性能差;添加新功能很费劲,对不断扩展的新业务很难对付。 18、什么是中间件?什么是jdk? 中间件介绍: 中间件是一种独立的系统软件或服务程序,分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源 中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上,管理计算机资源和网络通讯 是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。相连接的系统,即使它们具有不同的接口 但通过中间件相互之间仍能交换信息。执行中间件的一个关键途径是信息传递 通过中间件,应用程序可以工作于多平台或OS环境。 jdk:jdk是Java的开发工具包 它是一种用于构建在 Java 平台上发布的应用程序、applet 和组件的开发环境 19、日志收集、日志检索、日志展示的常用工具有哪些? ELK或EFK。 Logstash:数据收集处理引擎。支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,然后存储以供后续使用。 Kibana:可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。 Elasticsearch:分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发,现在使用最广的开源搜索引擎之一,Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它来构建自己的搜索引擎。 Filebeat:轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,逐渐取代其位置。 20、什么是蓝绿发布和灰度发布? 蓝绿:旧版本-新版本 灰度:新旧版本各占一定比例,比例可自定义 两种发布都通过devops流水线实现
剑曼红尘 2020-03-23 15:51:44 0 浏览量 回答数 0

问题

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如今计算机已经渗透到企业运作的各个角落,企业依靠所存放的这些业务数据进行决策,因此企业如何存放数据成为企业信息系统的重中之重,这也掀起了如今的存储热潮。根据不同的应用环境通过采取合理、安全、有效的方式将数据保存并能保证有效的访问需要更高要求...
yq传送门 2019-12-01 20:27:42 31965 浏览量 回答数 35

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