[转]腾讯云如何应对日益膨胀的数据流量?
任何看到显著增长的应用程序或网站,最终都需要进行扩展。以适应流量的增加和确保数据安全性和完整性的方式进行扩展,对于数据驱动的应用程序和网站来说十分重要。人们可能很难预测某个网站或应用程序的流行程度,也很难预测这种流行程度会持续多久——这就是为什么有些机构选择“可动态扩展的”数据库架构的原因。 本文将讨论一种“可动态扩展的”数据库架构:分片数据库。
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任何看到显著增长的应用程序或网站,最终都需要进行扩展。以适应流量的增加和确保数据安全性和完整性的方式进行扩展,对于数据驱动的应用程序和网站来说十分重要。人们可能很难预测某个网站或应用程序的流行程度,也很难预测这种流行程度会持续多久——这就是为什么有些机构选择“可动态扩展的”数据库架构的原因。 本文将讨论一种“可动态扩展的”数据库架构:分片数据库。
1. 一、业务背景 运满满创立于 2013 年,致力于为公路运输行业提供高效管理配货的 app。在 5 年时间内从初创型公司发展到独角兽企业,我们经历了很多次的技术架构调整。 今天给大家分享下不同时期,在运维监控方面做的多次架构升级。希望给大家在技术选型阶段,提供一些参考和借鉴。
1. 写在前面 虽然我们之前遇到的大多数的数据被删,都是运维同学或者 DBA 背锅的。但实际上,只要有数据操作权限的同学,都有可能踩到误删数据这条线。 今天我们就来聊聊误删数据前后,我们可以做些什么,减少误删数据的风险,和由误删数据带来的损失。
本文将首先介绍 MySQL 事务相关的基础概念,然后介绍事务的 ACID 特性,并分析其实现原理。MySQL 博大精深,文章疏漏之处在所难免,欢迎批评指正。
1. 1.问题 1、何为分布式何为微服务? 2、为什么需要分布式? 3、分布式核心理论基础,节点、网络、时间、顺序,一致性? 4、分布式是系统有哪些设计模式? 5、分布式有哪些类型? 6、如何实现分布式?
1. 正文 老规矩,我还是以循序渐进的方式来讲,我一共经历过三套集群架构的演进!
本文从饱和监控的采集和监控的四个黄金指标入手,解答关于新系统如何添加监控的问题。 有很多文章都提到过白盒监控和黑盒监控,以及监控的四个黄金指标。关于白盒与黑盒监控的定义,这里不再赘述。一般来说,白盒与黑盒分别从内部和外部来监控系统的运行状况,例如机器存活、CPU 内存使用率、业务日志、JMX 等监控都属于白盒监控,而外部端口探活、HTTP 探测以及端到端功能监控等则属于黑盒监控的范畴。
今年花了一些笔墨写推拉系统架构: 系统通知,推送还是拉取? 状态同步,推送还是拉取? 网页消息,推送还是拉取? 群已读回执,推送还是拉取?(这个diao) 群消息,存一份还是多份?(这个meng) feed流,到底什么是读扩散? feed流,到底什么是写扩散? 每一篇都是细致展开的案例,绝无花哨的装B。 画外音:每一篇,都先说业务场景,再聊N个方案,以及方案的优缺点,细细品味,定有收获。
1. 导读 相比于数据分片方案的逐渐成熟,集性能、透明化、自动化、强一致、并能适用于各种应用场景于一体的分布式事务解决方案则显得凤毛麟角。基于两(三)阶段提交的分布式事务的性能瓶颈以及柔性事务的业务改造问题,使得分布式事务至今依然是令架构师们头疼的问题。 Apache ShardingSphere(Incubating)不失时机的在2019年初,提供了一个刚柔并济的一体化分布式事务解决方案。如果您的应用系统正在受到这方面的困扰,不妨倒上一杯咖啡,花十分钟阅读此文,说不定会有些收获呢?
微服务离不开RPC框架,RPC框架的原理、实践及细节,是本篇要分享的内容。
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