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如何安全地变更数据库 Schema

最近 Reddit 的 r/golang 下有人问了一个如何做数据库 schema 变更的问题,不到一天,就有了超过 40 条回复。 数据库 schema 变更一直是让程序员头疼的问题,但又不得不面对,毕竟业务要发展,产品要迭代,添加新的功能往往需要去修改数据库的结构,比如添加一个新的字段来保存新的信息,那么这就涉及到数据库 schema 的变更。 先看提问者的 2 个问题: 问题 1 - 缺少变更的可见度 因为可能就开发者或者 DBA 直接连到数据库,就执行了变更语句,具体执行了什么语句,什么时候执行的这些只有当事人自己知道(或者说当事人回过头来也可能忘记了)。 问题 2 - 保证变更的唯一性和排他性 一个应用通常代码会部署多个副本,但都连着同一个数据库。从提问者的描述看,他们当前是在新的代码版本启动时,去尝试变更数据库的。那么问题来了,当多个新代码版本的副本同时启动时,到底如何保证只有其中一个副本可以对数据库进行变更,而其他副本先等待着呢。 提问者最后也在问有没有推荐的变更最佳实践和工具,可以用于生产环境。从最佳实践角度,主要就 2 点: 像对待代码变更一样对待数据库变更 把代码变...

Koordinator 最佳实践系列:精细化 CPU 编排

作者:乔普、申信 介绍 在云原生环境中,集群提供者常常将不同类型的工作负载部署在同一个集群中,利用不同业务的不同峰值效果,实现资源分时复用,避免资源浪费。然而,不同类型负载之间混合部署常常会导致资源竞争和相互干扰。最为典型的场景便是在线和离线负载的混合部署。当离线较多的占用计算资源时,在线负载的响应时间就会受到影响;当在线长时间较多的占用计算资源时,离线负载的任务完成时间不能得到保证。这种现象属于 Noisy Neighbor 问题。 根据混合部署的程度、资源类型的不同,解决该问题有许多不同的思路。Quota 管理可从整个集群维度限制负载的资源使用量,Koordinator 在这方面提供了多层次弹性 Quota 管理功能 [ 1] 。单机维度上看,CPU、内存、磁盘 IO,网络资源都有可能被不同负载共享。Koordinator 在 CPU、内存上已经提供了一些资源隔离和保障的能力,磁盘 IO 和网络资源方面的相关能力正在建设中。 本文主要介绍当不同类型工作负载混合部署在同一个节点上时,Koordinator 如何帮助负载之间(在线和在线、在线和离线)协同地共享 CPU 资源。 问题描述...

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