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
# 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
# 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
一、基础总结篇1、谈一下 Redis 的优缺点 优点:读写性能优异, Redis能读的速度是 110000 次/s,写的速度是 81000支持数据持久化,支持 AOF 和 RDB 两种持久化方式支持事务,Redis 的所有操作都是原子性的数据结构丰富,除了支持 string 类型的 value 外,还支持 list、hash、set、zset 等数据结构支持主从复制,
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2023-06-30 10:12:45
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//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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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
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
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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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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# 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
# 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
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
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
# Redis作为缓存的应用场景:读多写少
在现代应用程序的设计中,性能和响应时间是至关重要的。为了提高应用程序的响应速度,使用Redis作为缓存层是一种有效的方法。特别是在“读多写少”的场景中,Redis可以显著地减轻数据库的负担,提高数据访问速度。本文将介绍如何实现这一目标,并通过流程和代码示例帮助你理解这一过程。
## 流程概述
以下是使用Redis作为缓存的基本流程:
| 步骤
介绍我原来遇到这样一种场景,我们将一些配置信息存在数据库中,但这种配置信息访问的频率非常高,如果每次从数据库中查询,会明
原创
2022-08-04 18:04:38
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一、介绍并发包中的并发List只有CopyOnWriteArrayList,一个线程安全的ArrayList,修改操作是在底层的一个复制的数组(快照)上进行的(即写时复制策略)每个CopyOnWriteArrayList对象里面有一个array数组对象用来存放具体元素,RenntranLock独占锁对象用来保证同时只有一个线程对array进行修改二、主要方法源码解析围绕以下3点分析何时初始化lis
本文介绍MySql数据库常用的引擎,并介绍了MyISAM和InnoDB的比较,聚簇索引和非聚簇索引的比较。1. 数据库引擎定义:MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术,能够获得额外的速度或者功能,从而改善应用的整体功能。这些不同的技术以及配套的相关功能在MySQ
案例背景 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,主从分离后,虽然减少了缓解读请求的压力,但随着写入压力增加,数据库的查询和写入性能都在下降,这时你要怎么设计架构? 这个
# 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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一个系统上线之后,开发和调优将会一直伴随在系统的整个生命周期中,HBase也不例外。今天我们要学习如何进行HBase读写性能调优,以获取最大的读写效率。 HBase写入优化客户端优化 批量写采用批量写,可以减少客户端到RegionServer之间的RPC的次数,提高写入性能。批量写请求要么全部成功返回,要么抛出异常。HTable.put(List<Put>);异步批量提交如果业务可以
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2023-08-07 17:07:59
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