1. Exactly Only Once (1). 发送消息阶段,不允许发送重复的消息 (2). 消费消息阶段,不允许消费重复的消息. 只有以上两个条件都满足情况下,才能认为消息是“Exactly Only Once”,而要实现以上两点,在分布式系统环 境下,不可避免要产生巨大的开销.所以RocketMQ 为了追求高性能,并不保证此特性,要求在业务上进行去重,也就是说消费消息要做到幂等性.RocketMQ 虽然不能严格保证不重复,但是正常情况下很少会出现重复发送.消 费情况,只有网络异常,Con

一.Mysql分库分表方案 1.为什么要分表: 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性.表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行.行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作. 2. mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba. 从上层的ja

关于分库分表方案详细介绍 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 这里就不作详细描述了 分库分表方案基本脱离不了这个结构,受制于实现的难度,好像没有看到有很方便的实现方案框架 为了解决此问题,在CRL框架基础上作了扩展,使CRL能很好实现此方案,以之前了解到的需求,基本能满足了 本方案拆分结构表示为 会员为业务核心,所有业务围绕会员来进行,所以垂直划分用会员编号作索引,将会员分配到不同的库 会员订单增长量是不固定的,所以需要平

Mysql分库分表方案 1.为什么要分表: 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性.表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行.行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作. 2. mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba. 从上层的java

2014多校第一题,当时几百个人交没人过,我也暴力交了几发,果然不行. 比完了去学习了BSGS才懂! 题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4887 Endless Punishment Time Limit: 30000/15000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 52    Accepted Submissi

pgbouncer+pg(fdw)+pg(datanode)分表方案 (环境RHEL6.5,PG9.4.5,pgbouncer1.5.4,libevent2.0.22) 方案架构图如下: pgbouncer+pg(fdw)+pg(datanode)分表方案架构图 (pgbouncer,PG(FDW)所在的机器为192.168.0.106,PG1所在的机器为192.168.0.108,PG2所在的机器为192.168.0.109) 在192.168.0.106,192.168.0.108,192.

由于一些原因,我需要RocketMQ消费的时候,一批拉400条,一批处理400条.设置如下: 为了简单验证是否正确,消费如下: 直接通过打印msgs.size()观察情况即可. 现象 实验的topic里面的消息数量很多很多,但是启动消费端,消费端的日志如下: 奇怪啦,明明已经进行了修改 为什么还是每次只能消费32条呢? 调试RocketMQ源码 通过跟踪consumer代码: 这里的确已经设置为400了,那么我们需要跟踪到broker服务端进行查看了. broker接受到的也是400,我们只有继

Mysql分库分表方案 为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性.表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行.行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作. mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba. 从上层的java程序来讲,不

前言 公司最近在搞服务分离,数据切分方面的东西,因为单张包裹表的数据量实在是太大,并且还在以每天60W的量增长. 之前了解过数据库的分库分表,读过几篇博文,但就只知道个模糊概念, 而且现在回想起来什么都是模模糊糊的. 今天看了一下午的数据库分库分表,看了很多文章,现在做个总结,“摘抄”下来.(但更期待后期的实操) 会从以下几个方面说起: 第一部分:实际网站发展过程中面临的问题. 第二部分:有哪几种切分方式,垂直和水平的区别和适用面. 第三部分:目前市面有的一些开源产品,技术,它们的优缺点是什么.

移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析,都需要依靠数据都统计和分析,当数据量小时,问题没有暴露出来,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大时,系统响应会变慢, TPS直线下降,直至服务不可用,可能有人会提出来,为何不用Oracle呢,确实,很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题,凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化,可是,不是每一个项目都会有DBA, 也不是所有的项目都会采用 Oracle 数据库,而且, Oracle 数据库在大数据

Mysql Proxy Lua读写分离设置 一.读写分离说明 读写分离(Read/Write Splitting),基本的原理是让主数据库处理事务性增.改.删操作(INSERT.UPDATE.DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作.数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库. 1.设置说明 Master服务器: 192.168.41.196 Slave服务器: 192.168.41.197 Proxy服务器: 192.168.41.203 2.安装Mysql Pro

0 引言 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性.表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行.行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作. 1 分表 1.1 大数据量并且访问频繁的表,将其分为若干表 某网站现在的数据量至多是5000万条,可以设计每张表容纳的数据量是500

MongoDB动态建表方案(官方原生驱动) 需求前提:表名动态,表结构静态,库固定 1.导入相关依赖 <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongodb-driver</artifactId> <version>3.11.2</version> </dependency> <dependency> <groupId&g

Mysql分库分表方案 1.为什么要分表: 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性.表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行.行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作. 2. mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba. 从上层的java

一 简介:分库分表的理解二 具体: 1 当由于单台DB业务增长导致的服务器压力时,就必须横向进行扩展              2 本文仅从中间层观点进行分析三 现有方案  方案1 sharding家族 Sharding-JDBC是一款轻量级的Java框架,在JDBC层提供上述核心功能,使用方式与正常的JDBC方式如出一辙,面向Java开发的用户. Sharding-Proxy是一款实现了MySQL二进制协议的服务器端版本,大家可以把它当成升级版的MySQL数据库使用.独立部署后,即可按照正常M

mybatis作为流行的ORM框架,项目实际使用过程中可能会遇到分库分表的场景.mybatis在分表,甚至是同主机下的分库都可以说是完美支持的,只需要将表名或者库名作为动态参数组装sql就能够完成.但是多余分在不同主机上的库,就不太一样了,组装sql无法区分数据库主机.网上搜索了一下,对于此类情况,大都采用的动态数据源的概念,也即定义不同的数据源连接不同的主机数据库,在查询前通过动态数据源进行数据源切换,但从实现上来看,这个切换并不是单sql级别的,而可以理解为时间级别的切换,即查询前切到对应数

安装环境 jdk1.7 alibaba-rocketmq-3.2.6.tar.gz VM虚拟机redhat6.5-x64:192.168.1.201  192.168.1.202 Xshell4 部署方案 序号 IP 角色 模式 1 192.168.1.201 nameServer1,brokerServer1 Master1 2 192.168.1.202 nameServer2,brokerServer2 Master2 安装步骤:[两台机器同样操作  以201为例] 步骤一:解压安装文件a

有些题怎么都解不出来,这时候可以打表,找规律,求通项公式等,这些方法让人拍手叫绝,真不错…… Description It's Saturday today, what day is it after 11 + 22 + 33 + ... + NN days? Input There are multiple test cases. The first line of input contains an integer T indicating the number of test cases.

选择开源核心组件的一个非常重要的考虑通常是社区活跃性,一旦项目团队无法进行自己后续维护和扩展的情况下更是如此. 至于为什么选择sharding-jdbc而不是Mycat,可以参考知乎讨论帖子https://www.zhihu.com/question/64709787. 还可以参考https://blog.csdn.net/u013898617/article/details/79615427. 关于分库分表和读写分离.主从 一般来说,需要分库分表的系统是流量比较大的,而且比较容易出现峰值的比如

pfadd 用法和sadd一样 pfcount 用法和scard一样 127.0.0.1:6379> get lan (nil) 127.0.0.1:6379> pfadd lan js (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfadd lan php (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfcount lan (integer) 2 127.0.0.1:6379> pfadd lan php (integer) 0 127.0.0.1:

一.数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值.在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用.接下来就可以想象了吧(并发量.吞吐量.崩溃). 1.IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表. 第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够 -> 分库. 2.CPU瓶颈 第一种:SQL问题,如SQL中包含joi