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想要做读写分离,送你一些小经验

读写分离是应用中提升数据访问性能最常见的一种技术,当用户量越来越多,访问量越来越大,单节点数据库难免会遇到性能瓶颈。很多场景基本上都是读多写少,所以增加多个从节点来分担主节点的压力自然是水到渠成的事情。 在应用接入读写分离后,难免会有一些我们意料之外的问题,这篇文章主要给大家介绍下一些经常会遇到的问题,有其他的问题欢迎留言补充。 实现方式 对于读写分离的使用,主要分为两种方式,客户端方式和代理方式。 客户端方式可以自己用 Spring 自带的 AbstractRoutingDataSource 来实现,也可以用开源的框架来实现,比如 Sharding-JDBC。 代理方式需要编写代理服务来对所有节点进行管理,应用不需要关注多个数据库节点信息。可以自己实现,也可以用开源的框架,也可以用商业的云服务。 数据延迟 谈到数据延迟,你先得理解主从架构的原理。对数据的增删改操作在主库上执行,查询在从库上执行,当数据刚插入到主库,然后马上去查询的时候,很有可能数据还没同步到从库上,就会出现查询不到的情况。 像我之前在某些网站发表文章,发表之后跳转到列表页面,发现没有新发表的文章,重新刷新下页面又有了...

为你总结了N个真实线上故障,从容应对面试官!

很多人在面试时,会被问到这样的问题:遇到过什么系统故障?怎么解决的?下面是笔者根据自己15年互联网研发经历总结的多个线上故障真实案例。相信可以帮你从容应对面试官的提问! 本文图不多,但内容很干!理解为主,面试为辅,学以致用! 故障一:JVM频繁FULL GC快速排查 在分享此案例前,先聊聊哪些场景会导致频繁Full GC: 内存泄漏(代码有问题,对象引用没及时释放,导致对象不能及时回收) 死循环 大对象 尤其是大对象,80%以上的情况就是他。 那么大对象从哪里来的呢? 数据库(包括Mysql和Mongodb等NOSql数据库),结果集太大 第三方接口传输的大对象 消息队列,消息太大 根据多年一线互联网经验,绝大部分情况是数据库大结果集导致。 好,现在我们开始介绍这次线上故障: 在没有任何发布的情况下,POP服务(接入第三方商家的服务)突然开始疯狂Full GC,观察堆内存监控没内存泄漏,回滚到前一版本,问题仍然存在,尴尬了!!! 按照常规做法,一般先用jmap导出堆内存快照(jmap -dump:format=b,file=文件名 [pid]),然后用mat等工具分析出什么对象占用了大...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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