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微服务MySQL分库分表数据到MongoDB同步方案[转]

需求背景 近年来,微服务概念持续火热,网络上针对微服务和单体架构的讨论也是越来越多,面对日益增长的业务需求是,很多公司做技术架构升级时优先选用微服务方式。我所在公司也是选的这个方向来升级技术架构,以支撑更大访问量和更方便的业务扩展。 发现问题 微服务拆分主要分两种方式:拆分业务系统不拆分数据库,拆分业务系统拆分库。如果数据规模小的话大可不必拆分数据库,因为拆分数据看必将面对多维度数据查询,跨进程之间的事务等问题。而我所在公司随着业务发展单数据库实例已经不能满足业务需要,所以选择了拆分业务系统同时拆分数据库的模式,所以也面临着以上的问题。本文主要介绍多维度数据实时查询解决方案。当前系统架构和存储结构如下: 解决思路 要对多数据库数据进行查询,首先就需要将数据库同步到一起以方便查询 为了满足大数据量数据需求,所以优先选择NOSQL数据库做同步库 NOSQL数据库基本无法进行关联查询,所以需要将关系数据进行拼接操作,转换成非关系型数据 业务多维度查询需要实时性,所以需要选择NOSQL中实时性相对比较好的数据库:MongoDB 根据以上思路,总结数据整合架构如下图所示: 解决方案 目前网上一些...

Java架构师学习路线【转】

Java架构师,首先要是一个高级java攻城狮,熟练使用各种框架,并知道它们实现的原理。jvm虚拟机原理、调优,懂得jvm能让你写出性能更好的代码;池技术,什么对象池,连接池,线程池……Java反射技术,写框架必备的技术,但是有严重的性能问题,替代方案java字节码技术;nio,没什么好说的,值得注意的是”直接内存”的特点,使用场景;java多线程同步异步;java各种集合对象的实现原理,了解这些可以让你在解决问题时选择合适的数据结构,高效的解决问题,比如hashmap的实现原理,好多五年以上经验的人都弄不清楚,还有为什扩容时有性能问题?不弄清楚这些原理,就写不出高效的代码,还会认为自己做的很对;总之一句话越基础的东西越重要,很多人认为自己会用它们写代码了,其实仅仅是知道如何调用api而已,离会用还差的远。熟练使用各种数据结构和算法,数组、哈希、链表、排序树…,一句话要么是时间换空间要么是空间换时间,这里展开可以说一大堆,需要有一定的应用经验,用于解决各种性能或业务上的问题。熟练使用linux操作系统,必备,没什么好说的 。熟悉tcp协议,创建连接三次握手和断开连接四次握手的整个过程,...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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