MHA简述 MHA(Master High Availability)目前在MySQL高可用方面是一个相对成熟的解决方案,是一套优秀的作为MySQL高可用性环境下故障切换和主从提升的高可用软件.在MySQL故障切换过程中,MHA能做到在0~30秒之内自动完成数据库的故障切换操作,并且在进行故障切换的过程中,MHA能在最大程度上保证数据的一致性,以达到真正意义上的高可用. MHA负责监控主节点.一旦主节点发生故障,它能够自动根据配置去探测从节点中哪一个节点的数据是最新的,然后将该节点提升为新的主节…

redis简单介绍 Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库.Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点: 支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用. 不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储. 支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份. Redis的持久化 RDB:snapshotting 二进制格式:按…

什么是MySQL集群,什么是MySQL集群,如果你想知道什么是MySQL集群,我现在就带你研究. MySQL 是一款流行的轻量级数据库,很多应用都是使用它作为数据存储.作为小型应用的数据库,它完全可以胜任,但是如果是大型应用,高性能高可用的要求,单服务器部署的MySQL就不够了.MySQL NDB Cluster 为这个需求提供了一个官方的集群解决方案. MySQL NDB Cluster 是什么 MySQL NDB Cluster 是 MySQL 的一个高可用.高冗余版本,适用于分布式计算环境…

背景 在上一篇「MySQL高可用复制管理工具 —— Orchestrator介绍」中大致介绍了Orchestrator的功能.配置和部署,当然最详细的说明可以查阅官方文档.本文开始对Orchestrator的各方面进行测试和说明. 测试说明 环境介绍 服务器环境: 三台服务器 :MySQL实例(3306是orch的后端数据库,3307是MySQL主从架构「开启GTID」) Master : Slave : Slave : :hosts(etc/hosts): 192.168.163.131 te…

背景 在MySQL高可用架构中,目前使用比较多的是Percona的PXC,Galera以及MySQL 5.7之后的MGR等,其他的还有的MHA,今天介绍另一个比较好用的MySQL高可用复制管理工具:Orchestrator(orch). Orchestrator(orch):go编写的MySQL高可用性和复制拓扑管理工具,支持复制拓扑结构的调整,自动故障转移和手动主从切换等.后端数据库用MySQL或SQLite存储元数据,并提供Web界面展示MySQL复制的拓扑关系及状态,通过Web可更改MyS…

龙启东 魅族资深DBA 负责MySQL.Redis.MongoDB以及自动化平台建设 .擅长MySQL高可用方案.SQL性能优化.故障诊断等. 本次分享主要包括以下几方面: 如何利用MHA 改造MHA适应MySQL高可用场景 构建MySQL高可用平台的出发点 如何构建MySQL高可用平台 一.背景和目标 以前几十台DB服务器,人工登陆服务器就能维护好,也没有高可用,当master挂了,通知业务将IP切换到slave然后重启也能基本满足业务要求,但是业务迅速发展,实例数不断增加,复制集不断增加,数…

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选…

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,…

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一…

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)-- 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选…