当用户量越来越大,则集群中某个group总会到达其极限,这时就得扩展集群的容量了. FastDFS的扩容分为对group纵向扩容和横向扩容 纵向扩容 指在同一个group组中增加服务器,实现数据冗余,数据备份.同一个group中最大容量取决于最小的storage的存储容量.因此如果还想继续使用此group,则需要对此group对应的所有服务器挂载同样容量的磁盘,指定store_path1……,但这样做的话成本相当的高,不推荐. 横向扩容是通过集群实现,指新增一个group,增加整个FastDFS

业务零影响!如何在Online环境中巧用MySQL传统复制技术 这篇文章我并不会介绍如何部署一个MySQL复制环境或keepalived+双主环境,因为此类安装搭建的文章已经很多,大家也很熟悉.在这篇文章里,我主要是介绍MySQL复制技术在Online[在线业务系统]环境里如何进行架构上的调整,同时这些调整对在线业务系统的影响又是尽可能的小甚至是零影响.希望大家能有所收获. 1MySQL复制中的监控管理 大家都知道,MySQL复制(不论是经典传统复制还是5.6新引入的GTID复制)都是以io_t

在生产中我们一般希望文件系统能帮我们解决以下问题,如:1.超大数据存储:2.数据高可用(冗余备份):3.读/写高性能:4.海量数据计算.最好还得支持多平台多语言,支持高并发. 由于单台服务器无法满足以上要求,这就迫使开发者不得不考虑使用其他方式解决此类问题.分布式文件系统就在这样迫切的需求下孕育而生. 今天为什么把标题定为"分布式文件系统"呢?是因为我想通过此次分享(FastDFS原理介绍),和大家去做更多关于分布式文件系统的研究和分享.我想这项研究应该会是一个"系列&quo

几乎整个互联网行业都缺 CTO,特别是一些草根背景的创业者,这个问题更加显著.从我自己的感受,身边各种朋友委托我找 CTO 的需求,嗯,算下来超过两位数了,光最近一个月就有 3 个,而且这三家都是刚拿了A轮的.其他那些公司 CTO 大部分空缺了一两年,或者其他高管临时暂代过渡.实话说,我觉得每个公司都不错的,但通常也只能遗憾的说,真没有能推荐的. 其实,根据个人的观察,每个互联网团队都喊需要 CTO,但是具体诉求却各不相同,如果说共性,就只有一点,那就是,公司老板对技术的期望值与目前技术团队的能

Oplog的扩容: 背景:一个由3个节点组成的复制集. 主节点:A 从节点:B,C 需求:Oplog扩容,尽量少的影响业务. 思路:先由从节点开始,一台一台的从复制集中剥离,修改,再回归复制集,最后操作主节点来减少业务影响时间. 流程: 先将B节点关闭,去掉–replSet启动参数,更换启动端口–port,将节点以单机模式启动. 然后备份其现有的oplog: mongodump –db local –collection ‘oplog.rs’ –port 37017 进入mongo,将现在的op

点击下载<不一样的 双11 技术:阿里巴巴经济体云原生实践> 本文节选自<不一样的 双11 技术:阿里巴巴经济体云原生实践>一书,点击上方图片即可下载! 作者 | 张振(守辰)阿里云云原生应用平台高级技术专家 导读:2019 年阿里巴巴核心系统 100% 以云原生方式上云,完美地支撑了 双11 大促.这次上云的姿势很不一般,不仅是拥抱了 Kubernetes,而且还以拥抱 Kubernetes 为契机进行了一系列对运维体系的深度改造. Kubernetes 作为云原生的最佳实践,已

转自:https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈.单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限.本文总结了分库分表的相关概念.全局ID的生成策略.分片策略.平滑扩容方案.以及流行的方案. 1 分库分表概述在业务量不大时,单库单表即可支撑. 当数据量过大存储不下.或者并发量过大负荷不起时,就要考虑分库分表. 1.1 分库分表相关术语读写分离: 不同的数据库,同步相同的数

小结: 1.中台业务 前台业务 快车.专车.顺风车,在滴滴这些业务线叫做前台服务,他们有一些共同的特性,都有司机信息,订单的状态,收银,账号等等这些业务逻辑,我们会把专门的业务逻辑集合起来,形成专职的服务,这些就是中台服务. 2. 通过TraceID对所有请求的进行串联,通过SpanID记录每个节点的耗时情况. 3. 我们开发的时候,大家都会使用一些动态语言的特性,比如说可能对String和数值类型没有做区分,或者PHP的关联数组和普通数组混合起来操作.这个时候硬性翻译,就需要Golang代码做

https://mp.weixin.qq.com/s/f319mm6QsetwxntvSXpKxg 亿级用户下的新浪微博平台架构 炼数成金前沿推荐 2014-12-04 序言 新浪微博在2014年3月公布的月活跃用户(MAU)已经达到1.43亿,2014年新年第一分钟发送的微博达808298条,如此巨大的用户规模和业务量,需要高可用(HA).高并发访问.低延时的强大后台系统支撑. 微博平台第一代架构为LAMP架构,数据库使用的MyIsam,后台用的php,缓存为Memcache. 随着应用规模的

一.背景 在现网环境,一些使用Redis集群的业务随着业务量的上涨,往往需要进行节点扩容操作. 之前有了解到运维同学对一些节点数比较大的Redis集群进行扩容操作后,业务侧反映集群性能下降,具体表现在访问时延增长明显. 某些业务对Redis集群访问时延比较敏感,例如现网环境对模型实时读取,或者一些业务依赖读取Redis集群的同步流程,会影响业务的实时流程时延.业务侧可能无法接受. 为了找到这个问题的根因,我们对某一次的Redis集群迁移操作后的集群性能下降问题进行排查. 1.1 问题描述 这一次

摘要:采用Redis Labs推出的多线程压测工具memtier_benchmark对比测试下GaussDB(for Redis) 和原生Redis的特性差异. 本文分享自华为云社区<华为云企业级Redis评测第一期:稳定性与扩容表现>,作者:GaussDB 数据库 . GaussDB(for Redis) 是华为云推出的企业级Redis,采用计算存储分离架构,兼容Redis生态的云原生NoSQL数据库,基于共享存储池的多副本强一致机制,支持持久化存储,保证数据的安全可靠.具有高兼容.高性价比

本文分享自华为云社区<墨天轮评测:GaussDB(for Redis)大Key操作的影响>,作者: 高斯 Redis 官方博客. 在前一篇文章<墨天轮评测:GaussDB(for Redis)稳定性与扩容表现> 中,我们使用多线程压测工具 memtier_benchmark 对华为 GaussDB(for Redis)和原生 Redis 进行了对比压测,发现原生 Redis 容易出现 OOM 故障,且扩容操作会很慢,给运维带来很大压力.反观华为 GaussDB(for Redis)

目前本人在看<SQL Server性能调优实战> ,以下内容是本人看书笔记 数据库性能取决于各方面综合因素: 硬件,操作系统,软件 硬件:内存,CPU,磁盘 当服务器的物理内存不足时,会产生大量的磁盘I/O,给磁盘带来压力: 当内存不足时,一些占用CPU资源较多的对象可能就无法被正常缓存在内存中,需要使用大量的CUP资源来处理这些对象的计算,从而给CPU带来更大的压力 内存: 1.执行计划缓存 数据库引擎接收到需要执行的语句时,首先会经过一系列复杂的计算和分析,得到相应的执行计划,然后再根据执

本文由  网易云发布. 易盾业务风控周报每周呈报值得关注的安全技术和事件,包括但不限于内容安全.移动安全.业务安全和网络安全,帮助企业提高警惕,规避这些似小实大.影响业务健康发展的安全风险. 1．央行:严禁未经授权认可的APP接入征信系统 随着个人征信统一市场的建立,征信信息安全纳上日程.央行在近期发布的一份通知中要求,征信运行机构和接入机构未经授权严禁查询征信报告,严禁未经授权认可的APP接入征信系统.此外,要求成立征信信息安全工作领导小组,明确领导层中分管征信工作的负责人为第一责任人. 2．

AOP,中文名称,切面.在不影响业务代码情况下,实现想要的功能,是个真炫酷的事. aop是个好东西,记录日志是必须的. 记录数据也一样的,那么也是可以用aop来实现的,这里借助注解一起解决问题吧. 因为是关键业务,所以意味着不是所有业务,那么自然地就想到了,可以使用过滤的方式,也就是使用注解,如果有注解那么就代表要记录数据,否则不记录. 记录过程需要做什么呢? 首先,因为是记录业务数据,那么我们可以抽象出一个方法出来,也就是 xxx.addRec().也就是就切面里只需调用记录方法即可. 那么还

易盾业务风控周报每周呈报值得关注的安全技术和事件,包括但不限于内容安全.移动安全.业务安全和网络安全,帮助企业提高警惕,规避这些似小实大.影响业务健康发展的安全风险. 1.上海网信办复测23个被约谈APP 涉及1号店.小红书等 近日,上海市网信办对此前被约谈的23个APP开展"回头看"复测工作,要求各企业按照整改报告切实做好整改工作.2018年10月,上海市网信办对本地最常用的23个App获取用户个人信息等权限申请情况开展安全抽查,并就抽查中发现的申请权限不合理.过度索取用户个人信息等

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转 :https://jingyan.baidu.com/article/25648fc18f22b29191fd0011.html 图片看不清可以看原文 LVM是逻辑盘卷管理(Logical Volume Manager)的简称,它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制,LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层,来提高磁盘分区管理的灵活性.LVM是在磁盘分区和文件系统之间添加的一个逻辑层,来为文件系统屏蔽下层磁盘分区布局,提供一个抽象的盘卷,在盘卷上建立文件系统.物理卷(physica

前言:宜信技术人物专访是宜信技术学院推出的系列性专题,我们邀请软件研发行业的优秀技术人,分享自己在软件研发领域的实践经验和前瞻性观点. 第一期专访我们邀请到宜信科技中心AI中台负责人王东老师,从大数据和AI赋能金融业务的角度,分享了中台.大数据.AI等软件研发趋势为业务赋能的经验与思路. 王东老师从技术视角到业务视角,在中台的落地契机.AI与大数据关系.AI和大数据技术的落地等方面提出了自己的看法. 记者:很多人将金融行业的发展划分为三个阶段:信息金融时代,主要指银行卡的出现,银行开始做集中的数

摘要:本文从应用业务优化角度,以常见触发IO慢的业务SQL场景为例,指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO. 本文分享自华为云社区<GaussDB(DWS)性能优化之业务降IO优化>,作者:along_2020. IO高?业务慢?在DWS实际业务场景中因IO高.IO瓶颈导致的性能问题非常多,其中应用业务设计不合理导致的问题占大多数.本文从应用业务优化角度,以常见触发IO慢的业务SQL场景为例,指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO. 说明 :因磁盘故障(如慢盘).raid卡读写策略