对于变化频率非常快的数据来说,如果还选择传统的静态缓存方式(Memocached.File System等)展示数据,可能在缓存的存取上会有很大的开销,并不能很好的满足需要,而Redis这样基于内存的NoSQL数据库,就非常适合担任实时数据的容器. 但是往往我们又有数据可靠性的需求,采用MySQL作为数据存储,不会因为内存问题而引起数据丢失,同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能. 所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎,Redis则作为Cache.而这种需求目前还没有看…

MySQL到Redis数据复制方案 无论MySQL还是Redis,自身都带有数据同步的机制,像比较常用的 MySQL的Master/Slave模式 ,就是由Slave端分析Master的binlog来实现的,这样的数据复制其实还是一个异步过程,只不过当服务器都在同一内网时,异步的延迟几乎可以忽略. 那么理论上我们也可以用同样方式,分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis.但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解,同时由于 binlog存在Statement/Row…

[TOC] 1, 环境 CentOS, MySQL, Redis, Nodejs 2, Redis简介 Redis是一个开源的K-V内存数据库,它的key可以是string/set/hash/list/...,因为是基于内存的,所在访问速度相当快. 3, Gearman简介 Gearman是一个开源的Map/Reduce分布式计算框架,具有丰富的client sdk,而且它支持MySQL UDF. Gearman工作图 Gearman调用流程 Gearman集群 从图中可以看出貌似Gearman…

由于 TiDB 本身兼容绝大多数的 MySQL 语法,所以对于绝大多数业务来说,最安全的切换数据库方式就是将 TiDB 作为现有数据库的从库接在主 MySQL 库的后方,这样对业务方实现完全没有侵入性下使用 TiDB 对现有的业务进行备份,应对未来数据量或者并发量增长带来的单点故障风险,如需上线 TiDB,也只需要简单的将业务的主 MySQL 地址指向 TiDB 即可. 下面我们详细介绍了如何将 MySQL 的数据迁移到 TiDB,并将 TiDB 作为 MySQL 的 Slave 进行数据同步.…

数据库中的数据一般都涉及到需要对数据进行备份的,这样可以保证数据的安全性,并且如果将一个主设备的数据同步到多个从设备上,允许用户访问数据时可以从多个从设备进行读取, 这样还可以缓解主设备的压力,Redis作为一个内存数据库同样可以进行数据的同步,并且操作及其简单,Redis进行数据同步,只需要在从服务器中加入一个配置参数slaveof 主服务器IP 主服务器Port即可实现,这样从服务器就会将主服务器上的数据同步到自己的数据库之中. 这个slaveof 参数既可以在配置文件中设置,也可以在启动从…

场景是从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中.当然,最直接的做法就是遍历MySQL数据,一条一条写入到Redis中.这样可能没什么错,但是速度会非常慢.而如果能够使MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合,可能就省事多了.根据测试800w的数据迁移,时间从90分钟缩短到2分钟.具体案例如下:MySQL数据表结构: CREATE TABLE events_all_time (id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREM…

大型网站为了软解大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够.到了数据业务层.数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器扛,如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,数据丢失的话,后果更是 不堪设想.这时候,我们会考虑如何减少数据库的联接,一方面采用优秀的代码框架,进行代码的优化,采用优秀的数据缓存技术如:memcached,如果资金丰厚的话,必然会想到假设服务器群,来分担主数据库的压力.Ok切入今天微博主题,利用MySQL主从配置,实现读写分离,减轻数据库压力.这种…

一.背景 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的 Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Mapp…

一.为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Ma…

数据库结构如下 如果是linux系统下,如此整备数据 SELECT CONCAT( "*10\r\n", '$', LENGTH(redis_cmd), '\r\n',redis_cmd, '\r\n','$', LENGTH(redis_key), '\r\n',redis_key, '\r\n', '$', LENGTH(hkey1), '\r\n',hkey1, '\r\n','$', LENGTH(hval1), '\r\n', hval1, '\r\n' '$', LENGT…