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分布式演化

应用发展历程: 1、第一版应用 图1-1 第二版 单机负载越来越高,数据库服务器和应用服务器分离 图1-2 第三版应用服务器做集群 图1-3 当做到这个部分的时候,就会出现一个问题,应用服务器集群的session共享问题 解决session跨域共享问题: 1、session sticky 2、session replication 3、session集中存储 存储在DB、存储在缓存服务器中(redis) 4、cookie(主流) access_token(userid/token/timestamp) soa架构和微服务架构 如何做请求转发 第四版 数据库的高性能操作 图1-4 1、数据库读写分离怎么操作 2、数据库的数据同步 3、数据库路由mycat 电商平台最多的操作: 搜索商品 图1-5 问题: 1、搜索引擎的索引数据怎么去做同步,实时增量同步? 还是定时全量同步? 第六版 解决访问量持续增高,引入缓存机制 用户量是没有上限的 缓存、 限流、 降级 图1-6 第8️版本数据库的水平/垂直拆分 图1-7 第9版本

数据库之架构:主备+分库?主从+读写分离?

一、数据库架构原则 高可用 高性能 一致性 扩展性 二、常见的架构方案 方案一:主备架构,只有主库提供读写服务,备库冗余作故障转移用 jdbc:mysql://vip:3306/xxdb 高可用分析:高可用,主库挂了,keepalive(只是一种工具)会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的,无需修改代码或配置。 高性能分析:读写都操作主库,很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少,读会先成为瓶颈,进而影响写性能。另外,备库只是单纯的备份,资源利用率50%,这点方案二可解决。 一致性分析:读写都操作主库,不存在数据一致性问题。 扩展性分析:无法通过加从库来扩展读性能,进而提高整体性能。 可落地分析:两点影响落地使用。第一,性能一般,这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能,进而提高性能。这也是通用的方案。第二,扩展性差,这点可以通过分库分表来扩展。 方案二:双主架构,两个主库同时提供服务,负载均衡 jdbc:mysql://vip:3306/xxdb 高可用分析:高可用,一个主库挂了,不影响另一台主库提供服务。这个过程对业务层是透明的,无需修改代码或配置。 高性能分析:读...

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