MySQL高可用解决方案(MySQL HA Solution)
http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e89c3f501012vtr.html 什么是高可用性? 很多公司的服务都是24小时*365天不间断的。比如Call Center。这就要求高可用性。再比如购物网站,必须随时都可以交易。那么当购物网的server挂了一个的时候,不能对业务产生任何影响
http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e89c3f501012vtr.html
什么是高可用性?
很多公司的服务都是24小时*365天不间断的。比如Call Center。这就要求高可用性。再比如购物网站,必须随时都可以交易。那么当购物网的server挂了一个的时候,不能对业务产生任何影响。这就是高可用性。
高可用性2个问题:
如何共享数据或同步数据?如何处理failover?
解释failover,意思就是当服务器down掉,或者出现错误的时候,可以自动的切换到其他待命的服务器,不影响服务器上App的运行。
对于分布式数据库系统。如何架构才能保证其高可用性呢?以MySQL为例。
1. MySQL replication with manual failover
同步数据是采用MySQL replication的方法,在MySQL分表分块到主从已经解释。简单的说就是从库根据主库的日志来做相应的处理,保证数据的一致。通常还配合MySQL Proxy或Amoeba等进行读写分离减少服务器压力。manual failover,显然当Master挂掉时,利用本方式是需要手动来处理failover,一般来说是将slave更改为server。
可用性达到: 98%-99.9+%
2. Master-Master with MMM manager(Multi-Master Replication Manager)
同步数据的方式是Multi-Master Replication Manager,在MySQL分表分块到主从解释,多主多从的设置,是一个loop环形,每个DB既是前一个DB的Slave又是后一个的Master。优势就在于,一个Master挂掉,也还可以继续DB操作。每个DB都可以进行读写,分散压力。可用性达到:99%
3. Heartbeat/SAN
处理failover的方式是Heartbeat,Heartbeat可以看成是一组程序,监控管理各个node间连接的网络。当node出现错误时,自动启动其他node开始服务。Heartbeat必须解决的一个问题就是split brain,在网络中的一个node down掉后,每个node都会认为其他node down掉并尝试开始服务,因为产生数据冲突。通过SAN来共享数据。
SAN:Storage Area Network,是一种LAN来处理大数据量的传输,提供了计算机和存储系统之间的数据传输。各个计算机组成的集群可以通过SAN共享存储。

当server1挂掉的时候,Heartbeat监控到启动Server2的服务。而因为采用了SAN来共享了存储,Server2可以直接利用SAN网络中的数据。通过这种方式来提供高可用的解决方案。
可用性达到: 99.5%-99.9%
4. Heartbeat/DRBD
处理failover的方式依旧是Heartbeat。同步数据使用DRBD:Distributed Replicated Block Device(DRBD)是一个用软件实现的、无共享的、服务器之间镜像块设备内容的存储复制解决方案。和SAN网络不同,它并不共享存储,而是通过服务器之间的网络复制数据。

可用性达到: 99.9%
5. MySQL Cluster(NDB Cluster)
MySQL Cluster也是由各个DB node组成一个cluster,在这个cluster中由网络连接。可以自由的增减node的个数来对应数据库压力。用synchronous replication(同步复制,要不同时成功要么同时失败)的方式来同步各个node的数据。然后对各个table进行partition,基于各个table的primary key。
采用了Shared Nothing Architecture的结构。不共享任何数据,而是每个node都同步好各自的数据。这样即使是PC也可以轻松被加入到Shared Nothing的结构中。
很难懂,我猜想MySQL Cluster的结构应该和Hadoop中的HDFS(Hadoop Distributed File System)相似,按照key来做partition,然后将各个partition通过synchronous的方式同步的保存到各个DataNode上,Management Node来监听管理Cluster,通过SQL Node来访问DataNode上的数据。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Kemahiran pemprosesan struktur data besar: Pecahan: Pecahkan set data dan proseskannya dalam bahagian untuk mengurangkan penggunaan memori. Penjana: Hasilkan item data satu demi satu tanpa memuatkan keseluruhan set data, sesuai untuk set data tanpa had. Penstriman: Baca fail atau hasil pertanyaan baris demi baris, sesuai untuk fail besar atau data jauh. Storan luaran: Untuk set data yang sangat besar, simpan data dalam pangkalan data atau NoSQL.

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Prestasi pertanyaan MySQL boleh dioptimumkan dengan membina indeks yang mengurangkan masa carian daripada kerumitan linear kepada kerumitan logaritma. Gunakan PreparedStatements untuk menghalang suntikan SQL dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Hadkan hasil pertanyaan dan kurangkan jumlah data yang diproses oleh pelayan. Optimumkan pertanyaan penyertaan, termasuk menggunakan jenis gabungan yang sesuai, membuat indeks dan mempertimbangkan untuk menggunakan subkueri. Menganalisis pertanyaan untuk mengenal pasti kesesakan; gunakan caching untuk mengurangkan beban pangkalan data;

Membuat sandaran dan memulihkan pangkalan data MySQL dalam PHP boleh dicapai dengan mengikuti langkah berikut: Sandarkan pangkalan data: Gunakan arahan mysqldump untuk membuang pangkalan data ke dalam fail SQL. Pulihkan pangkalan data: Gunakan arahan mysql untuk memulihkan pangkalan data daripada fail SQL.

Bagaimana untuk memasukkan data ke dalam jadual MySQL? Sambung ke pangkalan data: Gunakan mysqli untuk mewujudkan sambungan ke pangkalan data. Sediakan pertanyaan SQL: Tulis pernyataan INSERT untuk menentukan lajur dan nilai yang akan dimasukkan. Laksanakan pertanyaan: Gunakan kaedah query() untuk melaksanakan pertanyaan sisipan Jika berjaya, mesej pengesahan akan dikeluarkan.

Untuk menggunakan prosedur tersimpan MySQL dalam PHP: Gunakan PDO atau sambungan MySQLi untuk menyambung ke pangkalan data MySQL. Sediakan penyata untuk memanggil prosedur tersimpan. Laksanakan prosedur tersimpan. Proses set keputusan (jika prosedur tersimpan mengembalikan hasil). Tutup sambungan pangkalan data.

Salah satu perubahan utama yang diperkenalkan dalam MySQL 8.4 (keluaran LTS terkini pada 2024) ialah pemalam "Kata Laluan Asli MySQL" tidak lagi didayakan secara lalai. Selanjutnya, MySQL 9.0 mengalih keluar pemalam ini sepenuhnya. Perubahan ini mempengaruhi PHP dan apl lain

Mencipta jadual MySQL menggunakan PHP memerlukan langkah berikut: Sambung ke pangkalan data. Buat pangkalan data jika ia tidak wujud. Pilih pangkalan data. Buat jadual. Laksanakan pertanyaan. Tutup sambungan.
