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网站停服、秒杀大促…解析高可用网站架构云化

摘要:高可用架构的主要手段,是数据和服务的冗余备份及失效转移。 本文分享自华为云社区《高可用网站架构云化解决方案解析》,作者:琴棋书画-Linda。 一、背景 早期互联网产品用户量少,并发量低,数据量小,多数只需要单个应用服务器可以满足需要,而数据库和文件服务部署在外部单个服务器上。随着业务在线化、互联网化的高速发展,企业对核心业务系统的稳定性、可靠性、有效性、业务连续性等有了更高的要求。 在大规模网站系统中,硬件故障是常态,网站的高可用架构设计的主要目的就是保证服务器硬件故障时,服务依然可用、数据依然保存并能够访问。采用高可用系统架构支持重要系统、为关键业务提供7x24的不间断服务,已经成为众多企业保障业务稳定、持续运转的主要选择。 二、客户网站业务连续性、性能扩展性、数据可靠性的痛点 (一)单点故障导致网站停服 网站对用户提供服务时,如果只使用1台弹性云服务器ECS搭建应用,就面临极高的单点故障风险:当这台服务器因各种故障(磁盘故障、内存故障、网线松动等各种问题)离线或宕机时,整个网站业务也会完全停服。 (二)应对秒杀大促等运营场景的系统服务能力瓶颈 利用打折、秒杀等促销活动吸引用...

数据库 智能优化器之基数估计

现代数据库优化器主要依赖于其内部的代价估计系统,而代价估计最重要的依据就是查询算子的基数,即数据通过算子内查询条件过滤之后剩余的结果行数。因此基数估计技术是影响优化器产生的执行计划性能最关键的技术。学术界和工业界针对基数估计技术研究和发展了几十年,但是由于基数估计需要兼顾准确性和效率,到目前为止其依然是数据库中最难解决的课题之一,被称为是优化器的“Achilles heel”。 当前数据库为了高效估计多列复合查询条件的基数,广泛采用了基于独立性假设的多列数据分布刻画的技术,比如假设X,Y,Z列的联合分布为P(X,Y,Z)=P(X)P(Y)P(Z)。这种方式可以估计出多列查询基数的下界,但是往往会严重偏离真实的基数,导致优化器无法选中正确的执行计划。针对这个问题,数据库领域提出过很多多维数据的分布刻画技术,比如多列直方图,神经网络建模等技术,但在实际落地中遇到很大的性能方面的挑战。 openGauss本次开源的智能基数估计特性采用了一种分布自适应的内核原生多列数据分布刻画方法,其首先利用数据列相关性进行数据分布感知,然后根据分布构建对应的概率图模型。 具体来说,图模型中的每个节点都是一列...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Eclipse

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

JDK

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。