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分布式数据库使用逻辑卷管理存储之扩容

浪潮云溪数据库作为一款浪潮自主研发的国产分布式数据库,一大特性便是可支持PB级的数据服务。从存储层面来看,云溪数据库不仅可以使用物理磁盘,也可以使用逻辑卷的方式来管理存储。使用逻辑卷,主要有以下两大场景: (1)当业务上使用大容量的磁盘,单个物理磁盘不能满足需求时。例如:我们需要在 /data 下挂载 30TB 的存储,而单个磁盘没有这么大的容量。如果使用逻辑卷,将多个小容量的磁盘组合成一个卷组,聚合为一个大的逻辑磁盘,即能满足需求。 (2)当数据量不确定,后期需要扩展磁盘时。在业务初期规划磁盘时,不能完全知道需要分配多少磁盘空间。若使用物理卷,后期则无法扩展。如果使用逻辑卷,可以根据后期的需求量,手动扩展和收缩。 -基本概念- 逻辑卷是使用逻辑卷组管理 (Logic Volume Manager) 创建出来的设备,如果要了解逻辑卷,那么首先需要了解逻辑卷管理中的一些概念。 1. 逻辑卷管理器(Logical Volume Manager,LVM):LVM 将一个或多个硬盘的分区在逻辑上集合,相当于一个大硬盘来使用,当硬盘的空间不够使用的时候,可以继续将其它的硬盘的分区加入其中,这样...

记mysql-connector-java:8.0.28的bug排查,你可能也踩坑了

前言 如标题,最终查明问题是因为 mysql-connector-java:8.0.28 的一个 bug 导致的。但是在真相未浮出之前,整个问题可谓扑朔迷离,博主好久没有排查过如此得劲的 bug ,随着一层层的 debug 深入,真相也随之浮出水面。这个问题属于底层 jdbc 驱动的问题,具有普遍性,可能不知不觉中,你的应用也在线上遭受这个 bug 的摧残,所以,请耐心听我讲完这个故事,然后回去检查下你的应用状态,是否也踩坑了。喜欢直接的可以直接拉到文末结语看结果。 背景 讲故事一般先介绍人物、背景。这里也不列外,先把相关方介绍下。通常,故事情节越丰富越精彩,但是这里博主会考虑篇幅(不讲废话)会把一些与结果走向无关的细节忽略掉,力求叙述完整就好。 commons-db : 我们内部维护的,一个采用注解驱动的 Spring 生态下的多数据源管理组件。组件给每个 DataSource 预设了些性能优化的默认值,没有全部列出,不过包含了影响问题走向的属性(useLocalSessionState),如下: Properties defaultProperties = new Properti...

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