独家揭秘阿里云SQL Server AlwaysOn集群版重大突破
缘起
早在2015年的时候,随着阿里云业务突飞猛进的发展,SQLServer业务也积累了大批忠实客户,其中一些体量较大的客户在类似大促的业务高峰时RDS的单机规格(规格是按照 内存CPUIOPS 一定比例分配,根据底层资源不同都会有各自上限)已经不能满足用户的业务需求,在我们看来也需要做Scale Out了,但SQLServer并没有完备的中间件产品,所以无论是逻辑Sharding还是只读分离,都需要用户配合做应用改造,而从用户角度看Sharding改动量很大不是一时间能完成的,那么更多寄希望我们提供读写分离的方案来满足业务需求。
那么读写分离我们第一个想到的即是AlwaysOn技术,但由于当时AlwaysOn对域控和Windows群集都是强依赖,而这两者又对我们所依赖的基础设施有很大挑战,需要做很多的突破产品限制的非标准化操作才有可
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史上更全的MySQL高性能优化实战总结!
一、前言 MySQL对于很多Linux从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 今天给大家体验MySQL的优化实战,助你高薪之路顺畅! 图 - MySQL查询过程 二、优化的哲学 注意:优化有风险,涉足需谨慎! 2.1、优化可能带来的问题 优化不总是对一个单纯的环境进行,还很可能是一个复杂的已投产的系统。 优化手段本来就有很大的风险,只不过你没能力意识到和预见到! 任何的技术可以解决一个问题,但必然存在带来一个问题的风险! 对于优化来说解决问题而带来的问题,控制在可接受的范围内才是有成果。 保持现状或出现更差的情况都是失败! 2.2、优化的需求 稳定性和业务可持续性,通常比性能更重要! 优化不可避免涉及到变更,变更就有风险! 优化使性能变好,维持和变差是等概率事件! 切记优化,应该是各部门协同,共同参与的工作,任何单一部门都不能对数据库进行优化! 所以优化工作,是由业务需要驱使的!!...
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分库分表后如何部署上线?
引言 我们先来讲一个段子 面试官:“有并发的经验没?”应聘者:“有一点。” 面试官:“那你们为了处理并发,做了哪些优化?” 应聘者:“前后端分离啊,限流啊,分库分表啊。。” 面试官:"谈谈分库分表吧?" 应聘者:“bala。bala。bala。。” 面试官心理活动:这个仁兄讲的怎么这么像网上的博客抄的,容我再问问。 面试官:“你们分库分表后,如何部署上线的?” 应聘者:“这!!!!!!” 不要惊讶,写这篇文章前,我特意去网上看了下分库分表的文章,很神奇的是,都在讲怎么进行分库分表,却不说分完以后,怎么部署上线的。这样在面试的时候就比较尴尬了。 你们自己摸着良心想一下,如果你真的做过分库分表,你会不知道如何部署的么?因此我们来学习一下如何部署吧。 ps: 我发现一个很神奇的现象。因为很多公司用的技术比较low,那么一些求职者为了提高自己的竞争力,就会将一些高大上的技术写进自己的low项目中。然后呢,他出去面试害怕碰到从这个公司出来的人,毕竟从这个公司出来的人,一定知道自己以前公司的项目情形。因此为了圆谎,他就会说:“他们从事的是这个公司的老项目改造工作,用了很多新技术进去!” 那么,请你...
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