使用的是 Mycat 提供的 dataMigrate 脚本进行对数据进行迁移和节点扩容,目前支持的 Mycat 是1.6 版本,由于 Mycat 是由 Java 编写的因此在做数据迁移及节点扩容时需要安装JDK等,还有相关的依赖数据库驱动程序等 准备工作 对扩容表的所有数据节点进行备份,以便迁移失败后的数据恢复 安装JDK 1.8 版本,并设置好环境变量 在 Mycat 的 lib 目录中,增加 MySql 的 JDBC 驱动包 在 Mycat 的环境中安装 MySql 的客户端程序 使用 ro

1.最近最少使用算法LRU (Least recently used,最近最少使用) [实现]:最常见的是使用一个链表保存缓存数据 1.新数据插入到链表头部: 2.每当缓存命中(即缓存数据被访问),将数据移动到链表头部: 3.当链表满的时候将链表尾部的数据丢弃: [代价] 命中时需要遍历链表,找到命中的数据块索引,然后需要将数据移到头部. [改变] 基于以上代价,我们将维护的链表改为一个双向链表(即每个节点都有个prev和next),另外需要再多维护一个map,将缓存对象的引用放入map中: 1

摘要: 对于大部分的应用来说,都存在热点数据的访问,即:某些数据在一定时间内的访问频率要远远高于其它数据. 常见的热点数据有“最新的新闻”.“最热门的新闻”.“下载量最大”的电影等. 为了了解MySQL Innodb对热点数据的支持情况,我进行了基准测试,测试环境如下: [硬件配置] 硬件 配置 ... 对于大部分的应用来说,都存在热点数据的访问,即:某些数据在一定时间内的访问频率要远远高于其它数据. 常见的热点数据有“最新的新闻”.“最热门的新闻”.“下载量最大”的电影等. 为了了解MySQL

一款PHP+jQuery实现的中国地图热点数据统计展示实例,当鼠标滑动到地图指定省份区域,在弹出的提示框中显示对应省份的数据信息. 首先在页面中加一个div#tip,用来展示地图信息的提示框和#map用来生成地图. <div id="map"></div> <div id="tip"></div> 接着我们引入jQuery库.raphael.js及chinamapPath.js(中国地图数据) <script t

当redis使用的内存超过设置的最大内存时,会触发redis的key淘汰机制,在redis3.0中的6中淘汰策略如下: (1)noeviction :不删除策略.当达到最大内存限制时,如果需要使用更多内存,则直接返回错误信息(redis默认淘汰策略) (2)allkeys-lru:在所有key中优先删除最近最少使用(less recently used,LRU)的key. (3)allkeys-random:在所有key中随机删除一部分key (4)volatile-lru: 在设置了超时时间(

缓存雪崩如何解决? 缓存穿透如何解决? 如何确保Redis缓存的都是热点数据? 如何更新缓存数据? 如何处理请求倾斜? 实际业务场景下,如何选择缓存数据结构 缓存雪崩 缓存雪崩简单说就是所有请求都从缓存中拿不到数据,比如大批量数据同一时间过期.对于大批量数据同时过期的场景,可以为数据设置过期时间指定一个时间范围内的随机值,比如一天到一天零一小时之间的随机值,但不适用于集合类型,比如hash. 还有小数场景,比如高峰流量导致Redis集群崩溃:未配置持久化的redis无从节点Cluster集群重启

mySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据? 1.限定 Redis 占用的内存,Redis 会根据自身数据淘汰策略,加载热数据到内存.所以,计算一下 20W 数据大约占用的内存,然后设置一下 Redis 内存限制即可. 2.问题是什么数据? 比如用户数据.数据库有2000w条.活跃用户:redis sortSet里 放两天内(为方便取一天内活跃用户)登录过的用户,登录一次ZADD一次,如set已存在则覆盖其分数(登录时间).键:login:

某些热点数据在短时间内可能会被成千上万次访问,所以除了放在redis之外,还可以放在本地内存,也就是JVM的内存中. 我们可以使用google的guava cache组件实现本地缓存,之所以选择guava是因为它可以控制key和value的大小和超时时间,可以配置LRU策略且guava是线程安全的. 首先引入guava cache <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>gua

今天给大家分享一篇简单的安卓app数据分析及抓取方法.以抖音为例,我们想要抓取抖音的热点榜数据. 要知道,这个数据是没有网页版的,只能从手机端下手. 首先我们要安装charles抓包APP数据,它是一款收费的抓包修改工具,易上手,数据请求容易控制,修改简单,抓取数据的开始暂停方便等优势,网上也有汉化版,下载地址为 http://www.zdfans.com/html/42074.html,一路默认安装就ok了. 安装完成后要设置代理,依次点击代理--代理设置. 然后在手机端设置代理,如下图所示:

在这个应用中,我使用了 MQ 来处理异步流程.Redis 缓存热点数据.MySQL 持久化数据,还有就是在系统中调用另外一个业务系统的接口,对我的应用来说这些都是属于 RPC 调用,而 MQ.MySQL 持久化的数据也会存在于一个分布式文件系统中,他们之间的调用也是需要用 RPC 来完成数据交互的.

当redis使用的内存超过了设置的最大内存时,会触发redis的key淘汰机制,在redis 3.0中有6种淘汰策略: noeviction: 不删除策略.当达到最大内存限制时, 如果需要使用更多内存,则直接返回错误信息.(redis默认淘汰策略) allkeys-lru: 在所有key中优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key. allkeys-random: 在所有key中随机删除一部分 key. volatile-lru: 在设置了超时时间(exp

环境准备:MySQL服务器做好主从复制:centos6的系统 主:192.168.164.131 从:192.168.164.144 mycat服务器:192.168.164.141 a.将MySQL主从做好,测试没问题 b.在mycat.io中下载好软件 c.解压到指定路径下: tar xf Mycat-server-1.6.5-release-20180122220033-linux.tar.gz -C /usr/local/ d.在mycat服务器上装好java环境 e.进入/usr/lo

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. redis 提供 6种数据淘汰策略:voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略:volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(s

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰 allkeys-lru:从数据

Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. 相关知识:Redis 提供 6 种数据淘汰策略: volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最 少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过 期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意 选择数据淘汰 allk

1 环境说明 VM 模拟3台MYSQL 5.6 服务器 VM1 192.168.31.187:3307 VM2 192.168.31.212:3307 VM3 192.168.31.150:  3307 MYCAT 1.5 服务部署在宿主机上 MYCAT 192.168.31.207 :8806[SQL执行端口] / 9066[管理端口] 2 应用场景 2.0 MYCAT配置 schema.xml <schema name="TESTDB" checkSQLschema=&quo

温馨提示 更佳阅读体验:[决战西二旗]|Redis面试热点之工程架构篇[2] 前言 前面用了3篇文章介绍了一些底层实现和工程架构相关的问题,鉴于Redis的热点问题还是比较多的,因此今天继续来看工程架构相关的问题,感兴趣的可以先回顾一下之前的3篇文章,如下:[决战西二旗]|Redis面试热点之底层实现篇[决战西二旗]|Redis面试热点之底层实现篇(续)[决战西二旗]|Redis面试热点之工程架构篇 通过本文你将了解到以下内容: Redis的数据同步机制持久化和数据同步的关系.Redis分布式存

在使用OPC 采集 工控数据时,在DA模式下.采集数据通常用到 DataChangeEventHandler这个事件.但有时会遇到一些问题,就是当数据不变化时时不会触发 DataChange 这个事件的. 比如像自控系统中的一些开关量,控制模式等变量,变化不会很频繁. 例如 现地/远程 监控点,当前为远程状态,但我上层应用系统刷新页面或者退出登陆后,就丢失了这个状态信号.这里的处理方法也很简单,因为大家都知道,opc是有 Read方法的,调用读取方法就可以了. 我这里提供一个  web 应用系统

数据切分 ​ 数据切分指的是通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库上面,以达到分散单台设备负载的效果. ​ 数据的切分根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式.一种是按照不同的表来切分到不同的数据库之上,这种切可以称之为数据的垂直切分或者纵向切分,另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库上面,这种切分称之为数据的水平切分或者横向切分. ​ 垂直切分的最大特点就是 规则简单,实施也更为方便,尤其适合各业务之间的耦合度非

实现方式:该算法先进行范围分片,计算出分片组,组内在取模 优点:综合了范围分片和取模分片的优点,分片组内使用取模可以保证组内的数据分布比较均匀,分片组之间采用范围分片可以兼顾范围分片的特点,事先规划好分片的数量,数据扩容时按照分片组扩容,则原有分片组的数据不需要迁移,分片组内还可以避免热点数据问题. 缺点:在数据范围时固定值(非递增值)时,存在不方便扩展的情况,例如将 dataNode Group size 从 2 扩展为 4 时,需要进行数据迁移才能完成 配置示例: <tableRule na