• 关于 开发数据库响应技术 的搜索结果

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围绕着内存数据库的4个流言

sunny夏筱 2019-12-01 21:46:19 7513 浏览量 回答数 3

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围绕着内存数据库的4个流言

doudou1 2019-12-01 21:17:05 9279 浏览量 回答数 0

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达达O2O后台架构演进实践:从0到4000高并发请求背后的努力:报错

kun坤 2020-06-09 15:20:48 4 浏览量 回答数 1

Java学习路线 26门免费课程

排名第一的编程语言,从事云计算、大数据开发工作必备

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为游戏而生!认证游戏云,立享6000元扶持金!

聚小编 2019-12-01 21:34:23 17052 浏览量 回答数 10

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java企业官网源码 自适应响应式 freemarker 静态引擎 SSM 框架

游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:55:56 23 浏览量 回答数 0

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java官网源码 门户网站 自适应响应式 freemarker 静态引擎 SSM 框架

游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 20:01:28 9 浏览量 回答数 0

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关于开发网页游戏的问题 400 请求报错 

kun坤 2020-05-30 14:57:44 0 浏览量 回答数 1

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【技术干货】原来阿里云自助实验室的系统架构是这样的啊

驻云科技 2019-12-01 21:07:14 9011 浏览量 回答数 1

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以上对XSQL的架构、特性等进行了介绍,本节将介绍一些XSQL适用的场景: 小张是新来数据部门的社招生,有五年的数据开发经验。在之前的公司经常进行数据统计类的工作,通过SQL语句对Hive和MySQL中的数据进行检索和加工,使得本人对于SQL语法非常熟悉。由于当前产品有从海量数据中按照关键字进行搜索的需求,因此部门决定使用Elasticsearch。小张在Elasticsearch面前,完全是一个小白。小张在初步查阅了Elasticsearch的介绍后,感觉无所适从。 A部门的业务数据大多都维护在一些MySQL表中,其中有一张customer表用来记录用户的基本信息(例如:用户ID、昵称、年龄、性别、住址等)。同时,一些博客文档的数据却存储在MongoDB的blogs集合中blogs集合的_id字段采用了用户ID。部门产品新增的需求是,在用户的“个人中心”展示用户的博客列表,列表只显示博客标题、发布时间、博客摘要等信息。对于工程师来说,如果能直接将customer表和blogs集合进行关联查询就好了。事情看似非常ease,这也是XSQL的使用场景。 老王是数据部门的老员工,各种大数据工具都使用的游刃有余。老王经常使用Spark的API来编写从各种异构数据源读写数据的作业,由于这种工作重复度很高,老王感觉对这门技术的反复使用非常枯燥,而且时间成本也较高,因此他希望能有一种方式可以改善现在的工作。 B部门是一个对数据库技术非常发烧的部门,目前的各个机器上都安装了Hive、MySQL、Redis、MongoDB等一系列客户端。大家日常开发的任务也都部署在这些机器上,导致这些机器的CPU、内存、磁盘等资源常常出现报警。使用XSQL可以避免Hive之外的各种数据库客户端的安装。 C部门对Druid有广泛使用,通过预计算加快了查询效率。Web端需要展示Druid结果及其配置信息,但是配置信息存储在MySQL中。Web端对查询展示有极高的响应需求,因此C部门利用XSQL将Druid查询结果导入到MySQL中,并通过MySQL表之间的关系进行展示。

kun坤 2020-04-24 14:53:09 0 浏览量 回答数 0

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能干的多了去了看下面弹性计算云服务器ECS:可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储专有网络 VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络负载均衡:对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务弹性伸缩:自动调整弹性计算资源的管理服务资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源容器服务:应用全生命周期管理的Docker服务高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机批量计算:简单易用的大规模并行批处理计算服务E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务数据库云数据库RDS:完全兼容MySQL,SQLServer,PostgreSQL云数据库MongoDB版:三节点副本集保证高可用云数据库Redis版:兼容开源Redis协议的Key-Value类型云数据库Memcache版:在线缓存服务,为热点数据的访问提供高速响应PB级云数据库PetaData:支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库云数据库HybridDB:基于Greenplum Database的MPP数据仓库云数据库OceanBase:金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库数据传输:比GoldenGate更易用,阿里异地多活基础架构数据管理:比phpMyadmin更强大,比Navicat更易用存储对象存储OSS:海量、安全和高可靠的云存储服务文件存储:无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务归档存储:海量数据的长期归档、备份服务块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储表格存储:高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务网络CDN:跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务专有网络 VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络高速通道:高速稳定的VPC互联和专线接入服务NAT网关:支持NAT转发、共享带宽的VPC网关大数据(数加)MaxCompute:原名ODPS,是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案大数据开发套件:提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能,拥有强大的Open API为数据应用开发者提供良好的再创作生态DataV数据可视化:专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化,通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用, 满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求关系网络分析:基于关系网络的大数据可视化分析平台,针对数据情报侦察场景赋能,如打击虚假交易,审理保险骗赔,案件还原研判等推荐引擎:推荐服务框架,用于实时预测用户对物品偏好,支持 A/B Test 效果对比公众趋势分析:利用语义分析、情感算法和机器学习,分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势企业图谱:提供企业多维度信息查询,方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务数据集成:稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台,为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道分析型数据库:在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索流计算:流式大数据分析平台,提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具人工智能机器学习:基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台,用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验,平台提供了丰富的组件,包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估语音识别与合成:基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,为企业在多种实际应用场景下,赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验人脸识别:提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务,包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块印刷文字识别:将图片中的文字识别出来,包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景云安全(云盾)服务器安全(安骑士):由轻量级Agent和云端组成,集检测、修复、防御为一体,提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能,保障服务器安全DDoS高防IP:云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器(包括非阿里云主机)在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下,推出的付费增值服务,用户可以通过配置高防IP,将攻击流量引流到高防IP,确保源站的稳定可靠Web应用防火墙:网站必备的一款安全防护产品。 通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击,保护网站业务可用及资产数据安全加密服务:满足云上数据加密,密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案CA证书服务:云上签发Symantec、CFCA、GeoTrust SSL数字证书,部署简单,轻松实现全站HTTPS化,防监听、防劫持,呈现给用户可信的网站访问数据风控:凝聚阿里多年业务风控经验,专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险绿网:智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险,如涉黄,暴恐,涉政等,省去90%人力成本安全管家:基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务,为云上用户建立和持续优化云安全防御体系,保障用户业务安全云盾混合云:在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案先知:全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞,最私密的安全众测平台。全面体检,提早发现业务漏洞及风险,按效果付费移动安全:为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务,并可对应用进行安全增强,提高反破解和反逆向能力。互联网中间件企业级分布式应用服务EDAS:以应用为中心的中间件PaaS平台、消息队列MQ:Apache RocketMQ商业版企业级异步通信中间件分布式关系型数据库服务DRDS:水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务云服务总线CSB:企业级互联网能力开放平台业务实施监控服务ARMS:端到端一体化实时监控解决方案产品分析E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务云数据库HybirdDB:基于Greenplum Database的MPP数据仓库高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机大数据计算服务MaxCompute:TB/PB级数据仓库解决方案分析型数据库:海量数据实时高并发在线分析开放搜索:结构化数据搜索托管服务管理与监控云监控:指标监控与报警服务访问控制:管理多因素认证、子账号与授权、角色与STS令牌资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源操作审计:详细记录控制台和API操作密钥管理服务:安全、易用、低成本的密钥管理服务应用服务日志服务:针对日志收集、存储、查询和分析的服务开放搜索:结构化数据搜索托管服务性能测试:性能云测试平台,帮您轻松完成系统性能评估邮件推送:事务/批量邮件推送,验证码/通知短信服务API网关:高性能、高可用的API托管服务,低成本开放API物联网套件:助您快速搭建稳定可靠的物联网应用消息服务:大规模、高可靠、高并发访问和超强消息堆积能力视频服务视频点播:安全、弹性、高可定制的点播服务媒体转码:为多媒体数据提供的转码计算服务视频直播:低延迟、高并发的音频视频直播服务移动服务移动推送:移动应用通知与消息推送服务短信服务:验证码和短信通知服务,三网合一快速到达HTTPDNS:移动应用域名防劫持和精确调整服务移动安全:为移动应用提供全生命周期安全服务移动数据分析:移动应用数据采集、分析、展示和数据输出服务移动加速:移动应用访问加速云通信短信服务:验证码和短信通知服务,三网合一快速到达语音服务:语音通知和语音验证,支持多方通话流量服务:轻松玩转手机流量,物联卡专供物联终端使用私密专线:号码隔离,保护双方的隐私信息移动推送:移动应用通知与消息推送服务消息服务:大规模、高可靠、高并发访问和超强消息堆积能力邮件推送:事务邮件、通知邮件和批量邮件的快速发送

巴洛克上校 2019-12-02 00:25:55 0 浏览量 回答数 0

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大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。   大数据有四个基本特征:一、数据体量巨大(Vomule),二、数据类型多样(Variety),三、处理速度快(Velocity),四、价值密度低(Value)。   在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术,这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。大数据处理一般有以下几种关键性技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。   大数据处理之一:采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。   在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。   大数据处理之二:导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。   导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。   大数据处理之三:统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。   统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。   大数据处理之四:挖掘。与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。   整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。   大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理,而是有一点数据就处理一点,更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量,对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块,之后对其进行处理。重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务,分别单独进行处理,并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算,而是将计算方法(通常是计算函数——映射并简化)作用到这些数据块最终得到结果。   当前,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测,跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。   目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用,公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图,研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。   在医药研发方面,大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理,对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能,挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等,找到更符合其特点或症状的药品和服务,并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段,能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势,确定更为有效率的投入产品比,合理配置有限研发资源。除研发成本外,医药公司能够优化物流信息平台及管理,更快地获取回报,一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年,使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。   在疾病诊治方面,可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据,居民可以随时查阅,了解自身健康程度。同时,提供专业的在线专家咨询系统,由专家对居民健康程度做出诊断,提醒可能发生的健康问题,避免高危病人转为慢性病患者,避免慢性病患者病情恶化,减轻个人和医保负担,实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构,通过对远程监控系统产生数据的分析,医院可以减少病人住院时间,减少急诊量,实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系,并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构,通过实时处理管理系统产生的数据,连同历史数据,利用大数据技术分析就诊资源的使用情况,实现机构科学管理,提高医疗卫生服务水平和效率,引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值,形成个性化医疗,比如基于基因科学的医疗模式。   在公共卫生管理方面,大数据可以连续整合和分析公共卫生数据,提高疾病预报和预警能力,防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库,快速监测传染病,进行全面疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,进行快速响应,这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。   在居民健康管理方面,居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础,大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务,改变现代营养学和信息化管理技术的模式,更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务,帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外,大数据可以对患者健康信息集成整合,在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据,通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测,通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等,进一步提升居民健康管理水平。   在健康危险因素分析方面,互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用,可以系统全面地收集健康危险因素数据,包括环境因素(利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据),生物因素(包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据),经济社会因素(分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据),个人行为和心理因素,医疗卫生服务因素,以及人类生物遗传因素等,利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析,针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能,提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划,促进居民健康水平的提高。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:15:59 0 浏览量 回答数 0

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性能测试:软件测试的重中之重

云效平台 2019-12-01 21:45:09 5839 浏览量 回答数 1

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学术界关于HBase在物联网/车联网/互联网/金融/高能物理等八大场景的理论研究

pandacats 2019-12-18 16:06:18 1 浏览量 回答数 0

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高性能时间序列数据库HiTSDB的产品功能

云栖大讲堂 2019-12-01 21:31:40 1149 浏览量 回答数 0

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开发一款基于B/S多层架构设计,数据库信息管理系统?报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-09 16:14:13 0 浏览量 回答数 1

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

茶什i 2019-12-27 14:17:56 0 浏览量 回答数 0

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设计微服务五个建议:1.它不会与其他服务共享数据库表2.它拥有最少量的数据库表3.它设计为有状态的或无状态的4.其数据可用性需求5.这是真相的唯一来源避免任意规则在设计和创建微服务时,不要陷入使用任意规则的陷阱。如果你阅读了足够多的建议,你会遇到下面的一些规则。虽然吸引人,但这些并不都是划分微服务边界的正确方法。如下:1.“微服务应该有X行代码”让我们弄清楚一件事。对于微服务中有多少行代码没有限制。微服务不会因为你写了几行额外的代码而突然变成单体巨石。关键是确保服务中的代码具有很高的凝聚力(稍后会详细介绍)。2.“将每个函数变成微服务”如果一个函数是根据三个输入值计算出某些东西,并返回一个结果,那么这个函数就是一个微服务吗?这个函数是否是一个可单独部署的应用程序吗?其实真的取决于函数是什么以及它如何服务于整个系统。其他任意规则包括那些不考虑整个上下文的规则,例如团队的经验,DevOps容量,服务在做什么以及数据的可用性需求等。精心设计的服务的特点如果您已阅读过有关微服务的文章,毫无疑问,您会发现有关设计良好的服务的建议。简而言之:高凝聚力和松散耦合。如果你不熟悉这些概念,有很多关于这些概念的文章。虽然合理的建议,但这些概念是相当抽象的。 我已经和数十位CTO就这个话题进行了交流,向他们学习他们如何划分微服务界限,下面为你们提供了一些潜在的特性。特性#1:它不会与其他服务共享数据库表当设计一个微服务时,如果你有多个引用同一个表的服务,这是一个红色警告,因为它可能意味着你的数据库是耦合的来源。“每个服务都应该有自己的表[并且]不应共享数据库表。” - Darby Frey,Lead Honestly共同创始人这实际上是关于服务与数据的关系,这正是Elastic Swiftype SRE的负责人Oleksiy Kovrin告诉我的:“我们在开发新服务时使用的主要基本原则之一是它们不应该跨越数据库边界。每项服务都应该依靠自己的一套底层数据存储。这使我们能够集中访问控制,审计日志记录,缓存逻辑等等,“他说。Kovyrin继续解释说,如果数据库表的一部分“与数据集的其余部分没有或很少有关系,这是一个强烈的信号,即组件可能可以被隔离到一个单独的API或单独的服务中。”特性#2:它具有最少量的数据库表正如第1章所提到的,微服务的理想尺寸应该足够小,但不能过小一点。每个服务的数据库表的数量也是一样。Scaylr工程负责人Steven Czerwinski在接受采访时向我解释说,Scaylr的甜蜜点是“一个服务 + 一个或两个数据库表”。特点#3:它有设计为有状态或无状态在设计微服务时,您需要问自己是否需要访问数据库,或者它是否将成为处理TB数据(如电子邮件或日志)的无状态服务。“我们通过定义服务的输入和输出来定义服务的边界。有时服务是网络API,但它也可能是一个处理输入文件并在数据库中生成记录的过程(这是我们的日志处理服务的情况)“ - Julien Lemoine要清楚这个前沿,它会导致更好的设计服务。特点#4:它的数据可用性需求被考虑在内在设计微服务时,您需要记住哪些服务将依赖于这项新服务,以及如果数据不可用,对系统的影响是什么。考虑到这一点,您可以为此服务正确设计数据备份和恢复系统。 当与Steven Czerwinski谈话时,他提到他们的关键客户行空间映射数据由于其重要性而以不同方式复制和分离到不同分区。“而每个分片信息,都是在自己的小分区中。 如果所在分区宕机,那么就没有备份可用,但它只影响5%的客户,而不是100%的客户,“Czerwinski解释说。特点#5:这是一个真理的单一来源要牢记的最后一个特点是设计一个服务,使其成为系统中某件事情的唯一真理来源。举例来说,当您从电子商务网站订购某物品时,会生成订单ID。此订单ID可供其他服务用于查询订单服务以获取有关订单的完整信息。使用pub / sub概念,在服务之间传递的数据应该是订单ID,而不是订单本身的属性/信息。只有订单服务具有完整的信息,并且是给定订单的唯一真实来源。考虑更大的团队对于大型系统而言,在确定服务边界时,组织架构考虑将发挥作用。有两点需要注意:独立发布时间表和不同的上线时间的重要性。Cloud66首席执行官Khash Sajadi表示:“我们所见过的最成功的微服务实施要么基于软件设计原则,例如基于领域驱动设计、面向服务架构SOA或反映组织方式的架构。“所以对于支付团队来说,”Sajadi继续说道,“他们有支付服务或信用卡验证服务,这是他们向外界提供的服务。这主要是关于向外界提供更多服务的业务部门。““[亚马逊CEO:杰夫贝佐斯]提出了'两个比萨饼'的规则 - 一个团队不能多到两个披萨饼还不够他们吃的地步。” - Iron.io首席技术官Travis Reeder亚马逊是拥有多个团队的大型组织的完美典范。正如在API推荐人发表的一篇文章中提到的,杰夫贝佐斯向所有员工发布了一份授权通知他们,公司内的每个团队都必须通过API进行沟通。任何不会的人将被解雇。这样,所有的数据和功能都通过接口暴露出来。贝佐斯还设法让每个团队解耦,定义他们的资源,并通过API使其可用。亚马逊总是自底而上从头开始建立一个系统。这可以让公司内的每个团队成为彼此的合作伙伴。我与Iron.io的首席技术官Travis Reeder谈到了贝佐斯的内部计划。“杰夫贝佐斯强制所有team都必须建立API来与其他team进行沟通,他也提出了'两个披萨'规则,一个团队不能多到两个披萨饼还不够他们吃的地步。”他说。“我认为这同样适用于这样情况:当一个小团队在开发、管理和生产方面开始变得笨拙或开始变慢,这说明这个团队可能已经太大了,“Reeder告诉我。如何判断服务是否太小,或许没有正确定义在微服务系统的测试和实施阶段,需要牢记下面两条出现现象。要注意的第一个现象是服务之间的任何过度依赖。如果两个服务不断地互相调用,那么这已经是一个强烈的耦合信号,他们如果并成一个服务可能更好。第二个现象:建立服务的开销超过了让其独立的好处。在这种情况下不如合并成一个服务。Darby Frey解释说:“每个应用程序需要将其日志汇总到某处并需要进行监控。您需要设置报警。然后需要有标准的响应操作程序,并在事情中断时运行。你必须管理SSH的访问权限。为了让应用程序正常运行,必须准备大量基础设施支持。“

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