目录案例背景如何确定分库还是分表？何时分表何时分库垂直拆分Range（范围分片）如何解决数据查询问题？总结通过主从复制的技术把数据复制多份，读操作只读取从数据库中的数据，这样就增强了抵抗大量并发读请求的能力，提升了数据库的查询性能。这时，你的系统架构如下：系统架构图案例背景假设在这样的背景下，面试官出了一道考题：公司现有业务不断发展，流量剧增，交易数量突破了千万订单，但是订单数据还是单表存储，主从
数据库建设方案读多写少写多读少写多读多数据库集群方案优缺点 读多写少解决方案：采用传统关系型数据库足以应对，若并发量很大，采用mysql集群即可应对！写多读少1、业务场景：滴滴、饭堂刷卡机等，采用传统关系数据库是不适合，因为传统数据库操作涉及事物机制，每次写入操作需要进行undo、redo操作，然后将redo操作记录到日志文件，事物开销是难以承受的 2、解决方案一（针对低价值数据）： （1）如果
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2023-10-01 11:54:16
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目录读多写少的业务场景读多写少的解决方案写多读少的业务场景写多读少的解决方案读多写多的业务场景写多读少的解决方案数据库集群方案缺点数据库集群方案优点总结 应用系统操作数据集分为读多写少和读多写多两种，业务场景分别是什么，如何优化？这节我们介绍下。 读多写少的业务场景普遍来说，绝大多数系统都是读多写少；读多写少的解决方案可以采用Redis存储部分高并发读请求数据，减轻数据库压力；搭建数据库集群，独
# 读多写少的存储架构
在现代计算机系统中，数据存储的需求日益增长，对于如何高效地设计存储架构成为了一个重要课题。一个有效的存储架构应当能够支持大量的读操作而相对少量的写操作，这种理念被称为“读多写少”的存储架构。
## 什么是读多写少的存储架构？
“读多写少”的存储架构适用于数据读取频率远高于数据写入频率的场景。这种架构通常使用数据缓存、索引以及高效的数据读取机制，以保证高效的数据访问体验
# HBase写多读少实现方法
## 概述
HBase是一种高可扩展、高可靠性的分布式列式数据库，适合存储大规模结构化数据。本文将介绍如何在HBase中实现写多读少的场景，以满足对数据写入的高并发需求。
## 实现步骤
下面是实现“HBase写多读少”的步骤及相应的代码示例：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 步骤一 | 创建 HBase
原创
2023-10-17 03:47:24
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作者： 冰 河。在实际工作中，有一种非常普遍的并发场景：那就是读多写少的场景。在这种场景下，为了优化程序的性能，我们经常使用缓存来提高应用的访问性能。因为缓存非常适合使用在读多写少的场景中。而在并发场景中，Java SDK中提供了ReadWriteLock来满足读多写少的场景。本文我们就来说说使用ReadWriteLock如何实现一个通用的缓存中心。本文涉及的知识点有：读写锁说起读写锁，相信小伙伴
# 实现MySQL写多读少的流程
## 第一步：创建主从复制
主从复制是 MySQL 数据库中实现读写分离的一种常见方式。 主服务器负责处理写操作，从服务器负责处理读操作。 下面是实现MySQL写多读少的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置主服务器 |
| 2 | 配置从服务器 |
| 3 | 启动主从复制 |
### 配置主服务器
首先，我们需要
Redis的主要运用场景：给热点数据加速查询，热点新闻，热点商品这些高访问量的信息任务队列，比如秒杀，抢购，购票排队等计时信息查询，各种排行榜，公交车站到站信息等时效性信息控制，入验证码控制。分布式锁消息队列分布式数据共享。redis的安装安装gcc,yum install gcc-c++解压redis: tar -zxvf redis-5.0.7.tar.gz安装redis: make如果是安装
//简单说来主要包括读多写少型和写多读少型)，内存的相关配置却完全不同。1、针对不同应用场景，对多种工作模式下的参数进行详细说明，并结合相关示例对集群规划中最核心模块-内存规划进行介绍。2、HBase中内存规划直接涉及读缓存BlockCache、写缓存MemStore，影响系统内存利用率、IO利用率等资源以及读写性能等，重要性不言而喻。3、主要配置也是针对BlockCache和MemStore进行
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2019-04-03 17:25:13
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# HBase适合读多写少的实现方法
## 1. 流程概述
下面是实现"HBase适合读多写少"的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建HBase表 |
| 步骤2 | 设计RowKey |
| 步骤3 | 插入数据 |
| 步骤4 | 读取数据 |
在下面的文章中，我将详细介绍每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码示例。
## 2. 步
读写分离结构（主从）读多写少，也就是对数据库读取数据的压力比较大。其中一个是主库，负责写入数据，成为写库；其他都是从库，负责读取数据，成为读库。对我们的要求：读库和写库的数据一致；写数据必须写到写库；读数据必须到读库；集群方案与单节点的差异：数据库从之前的单节点变为多节点提供服务；主节点数据，同步从节点数据；应用程序需要连接2个数据库节点，并且在程序内部实现判断读写操作；这种方案的缺点：应用程序需
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2023-08-29 17:32:15
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当业务的访问量（数据库的查询）非常大时，为了降低数据库的压力，希望有多个数据库进行负载均衡，避免所有的查询都集中在一台数据库，造成数据库压力过大。mysql支持一主多从，即在写库的数据库发生变动时，会同步到所有从库，只是同步过程中，会有一定的延迟（除非业务中出现，立即写立即读，否则稍微的延迟是可以接收的）。  
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2023-07-29 20:01:05
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# Hbase 适合写多读少的场景
## 1. 整体流程
首先，让我们来了解一下在 Hbase 中实现适合写多读少的场景的整体流程。以下是整体流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建 Hbase 表格 |
| 步骤2 | 编写数据写入代码 |
| 步骤3 | 编写数据读取代码 |
| 步骤4 | 配置数据读取缓存 |
| 步骤5 | 启动读取
原创
2023-10-13 07:19:59
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# 数据库写多读少 如何架构
在处理数据库写多读少的情况下，我们需要考虑如何优化数据库架构以提高写入操作的性能，并确保读取操作的并发性能。在本文中，我们将讨论一个具体的问题并提供一个解决方案。
## 问题描述
假设我们有一个在线商店，每天有成千上万的用户进行购买操作。用户可以浏览商品、下订单、添加评论等操作。根据数据统计，每小时有大约1000次的写入操作（例如订单创建、评论添加等），而读取操
原创
2023-07-18 08:39:14
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# Java 写多读少的锁
在并发编程中，锁是一种常用的同步机制，用于保护共享资源的访问。然而，在某些场景下，共享资源的读操作远远多于写操作，此时采用传统的独占锁会导致性能瓶颈。为了提高多读少写场景下的并发性能，我们可以使用一种称为“写多读少的锁”的机制。
## 写多读少的锁模式
写多读少的锁模式是一种特殊的锁机制，它允许多个线程同时读取共享资源，但在写操作时需要互斥访问。这种锁机制的核心思
概述一谈到高并发的优化方案，往往能想到模块水平拆分、数据库读写分离、分库分表，加缓存、加mq等，这些都是从系统架构上解决。单模块作为系统的组成单元，其性能好坏也能很大的影响整体性能，本文从单模块下读多写少的场景出发，探讨其解决方案，以其更好的实现高并发。不同的业务场景，读和写的频率各有侧重，有两种常见的业务场景：读多写少：典型场景如广告检索端、白名单更
MySql读写分离过期读问题Hi，我是阿昌，今天学习记录的是关于MySql读写分离过期读问题的内容。一主多从架构的应用场景：读写分离，以及怎么处理主备延迟导致的读写分离问题。一主多从的结构，其实就是读写分离的基本结构了。读写分离的主要目标就是分摊主库的压力。图 1 中的结构是客户端（client）主动做负载均衡，这种模式下一般会把数据库的连接信息放在客户端的连接层。也就是说，由客户端来选择后端数据
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2023-11-06 13:07:04
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表之间的关系外键 一对多 多对多 一对一一对多确立表与表之间的关系 一定要换位思考(必须两方都考虑周全之后才能得出结论) 以员工表和部门表为例 先站在员工表看能否有多个员工对应一个部门 翻译过来: 一个部门能否有多个员工 可以!!!(暂时只能确定员工单向多对一部门) 再站在部门表看能否有多个部门对应一个员工 翻译过来 一个员工能否属于多个部门 不可以!!! 结论:员工表和部门表之间仅仅是单向的多对
这个问题也是最近才想到的，就是到底读文件更快还是读数据库更快，能快多少，天缘也搜索过，没见有网友就这个问题答复过，也可能是太简单的缘故，我们本文还是来实测一下，由于时间关系，VC还没装，天缘先用PHP测试了一下，下次有时间在C/C++上补充测试到本文来，因为PHP的底层解析应该也是基于C的，所以估计两者环境测试结果差不多，小问题大收获，现在就来看一下测试过程及结果。测试程序如下：说明1：由于读数据
读写访问 L1CACHE：连读大概1700GB/S；连写大概870GB/S；(latency)大概1.1ns L2CACHE：连读大概500GB/S；连写大概270GB/S；(latency)大概3.4ns L3CACHE：连读大概200GB/S；连写大概150GB/S；(latency)大概15.8ns DDR4：连读大概60GB/S；连写大概48GB/S；(latency)大概67
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2023-09-06 20:41:26
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