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GreatSQL 构建高效 HTAP 服务架构指南(MGR)

GreatSQL 构建高效 HTAP 服务架构指南(MGR) 引言 全文约定:$为命令提示符、greatsql>为 GreatSQL 数据库提示符。在后续阅读中,依据此约定进行理解与操作 上一篇已经介绍了如何在主从复制架构中,搭建一个专属 HTAP 服务。本篇将在 MGR 架构中部署一个专属 HTAP 服务。 整体方案架构图 本服务架构采用 GreatSQL MGR 架构,在 MGR 架构中部署一个专属 HTAP 服务节点。Primary 节点采用默认 InnoDB 引擎,Secondary 节点使用辅助引擎 Rapid 加速查询构建专属 HTAP 只读节点。加上 MySQL Router 等之类的代理/中间件负责读写分离来完成 HTAP 服务架构。 高查询效率 : Rapid引擎的引入使得从节点能够加速查询处理,特别适用于 OLAP(联机分析处理)场景。 读写分离及读负载均衡 : 利用代理/中间件实现读写分离,确保主节点(写操作)和从节点(读操作)的读写负载得到有效均衡。 高可用 : GreatSQL 针对 MGR 做了大量的改进和提升工作,进一步提升 MGR 的高可靠等级,例...

百行代码实现 Kafka 运行在 S3 之上

01 TL;DR 是的,你没有看错。AutoMQ[1] 当前已经支持完全构建于像 S3 这样的对象存储之上。你可以参考快速上手[3] 即刻开始体验。AutoMQ 在已有的流存储引擎之上仅仅通过对顶层 WAL 的抽象进行拓展实现少量代码即可做到一些友商引以为傲的的特性,即将流系统完全构建于像 S3 对象存储之上。值得一提的是,我们也已经将这部分源码完全公开,开发者可以利用 S3Stream[2] 流存储引擎轻松在自己的环境中拥有一个完全部署在对象存储之上的 Kafka 服务,具备极低的存储成本和运维复杂度。AutoMQ 核心的流存储引擎可以如此轻松的完成这项能力和其围绕 WAL 与 共享存储架构设计的优秀流存储顶层抽象是分不开的。也正是基于这套优秀的顶层抽象我们实现了极具创新的 S3Stream[2] 流存储引擎。在这篇文章中,我们将与你分享 AutoMQ 共享流存储引擎的设计细节、背后的思考以及演进的过程。看完前面的内容,你也会真正明白为什么我们说只需要百行代码即可实现将 Kafka 运行在 S3 之上。 02 从共享存储架构启航 在十几年前,Kafka 诞生于一个以 IDC(Inte...

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