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[转]数据库连接池的大小与性能
1. 一、前言 基本上来说，大部分项目都需要跟数据库做交互，那么，数据库连接池的大小设置成多大合适呢？ 一些开发老鸟可能还会告诉你：没关系，尽量设置的大些，比如设置成 200，这样数据库性能会高些，吞吐量也会大些！ 你也许会点头称是，真的是这样吗？看完这篇文章，也许会颠覆你的认知哦！
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[转]分库分表无限扩容
1. 正常情况下的服务演化之路 让我们从最初开始。 1-1. 1、单体应用 每个创业公司基本都是从类似 SSM 和 SSH 这种架构起来的，没什么好讲的，基本每个程序员都经历过。 1-2. 2、RPC 应用 当业务越来越大，我们需要对服务进行水平扩容，扩容很简单，只要保证服务是无状态的就可以了，如下图： 当业务又越来越大，我们的服务关系错综复杂，同时，有很多服务访问都是不需要连接 DB 的，只需要连接缓存即可，那么就可以做成分离的，减少 DB 宝贵的连接。如下图： 我相信大部分公司都是在这个阶段。Dubbo 就是为了解决这个问题而生的。 1-3. 3、分库分表 如果你的公司产品很受欢迎，业务继续高速发展，数据越来越多，SQL 操作越来越慢，那么数据库就会成为瓶颈，那么你肯定会想到分库分表，不论通过 ID hash 或者 range 的方式都可以。如下图： 这下应该没问题了吧。任凭你用户再多，并发再高，我只要无限扩容数据库，无限扩容应用，就可以了。 这也是本文的标题，分库分表就能解决无限扩容吗？ 实际上，像上面的架构，并不能解决。 其实，这个问题和...
[转]跨库分页的几种常见方案
为什么需要研究跨库分页？ 互联网很多业务都有分页拉取数据的需求，例如： （1）微信消息过多时，拉取第N页消息； （2）京东下单过多时，拉取第N页订单； （3）浏览58同城，查看第N页帖子；
[转]1万属性，100亿数据，每秒10万吞吐，架构如何设计？
有一类业务场景，没有固定的schema存储，却有着海量的数据行数，架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢？58最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，今天和大家聊一聊。 1. 一、背景描述及业务介绍 什么是58最核心的数据？ 58是一个信息平台，有很多垂直品类：招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等，每个品类又有很多子品类，不管哪个品类，最核心的数据都是“帖子信息”。 画外音：像不像一个大论坛？
[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。
[转]冗余数据一致性，到底如何保证？
1. 一，为什么要冗余数据 互联网数据量很大的业务场景，往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量。 水平切分会有一个patition key，通过patition key的查询能够直接定位到库，但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。 此时常见的架构设计方案，是使用数据冗余这种反范式设计来满足分库后不同维度的查询需求。
[转]全球最大的支付结算系统：微信每秒50万拆红包数据库是如何支撑运行的？
1. 一、背景 这图是2016年互联网女皇发布的互联网报告里的截图，左图是讲用户每月支付的频率，可以看到微信支付排在最前面的，大概每月支付超过50次，排在第二的是全美借记卡的支付次数。 微信支付单月支付次数大于全美借记卡+信用卡的次数总和，在这数据背后反应出移动支付时代的全面到来，同时也可以看出我们国内的移动支付，无论是产品、用户量、支付频率上，个人认为都是领先全球的。
[转]怎样选择数据平台的建设方案
公司要做数据分析，首先要考虑数据的准备，也就是数据平台的建设，最近接触了几个客户都处于这一环节，而且其中一个在方案选型过程中，也是充满了纠结，而我也并没有在开始阶段给出合理全面的建议。 所以根据自己的认知整理了这篇文章，一是对自己的整理，二是希望通过分享，给大家一些参考的价值。
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