echo编辑整理，欢迎转载，转载请声明文章来源。欢迎添加echo微信(微信号：t2421499075)交流学习。 百战不败，依不自称常胜，百败不颓，依能奋力前行。——这才是真正的堪称强大！！！本文主要为了记录MySQL搭建读写分离的操作，是本人的操作纪实，并没有详细讲解其中的原理和操作设置，如果需要详细解释的，不建议阅读。环境准备：linux系统版本对应服务器地址数据库版本CentOS7192.1
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2024-07-13 08:35:47
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简单讲：集群：多个人在一起作同样的事 。分布式 ：多个人在一起作不同的事区别联系1)分布式是指 多个系统协同合作完成一个特定任务的系统。分布式是解决中心化管理的问题，把所有的任务叠加到一个节点处理，太慢了。所以把一个大的问题拆分为多个小的问题，并分别解决，最终协同合作。分布式的主要工作是分解任务，将职能拆解。2) 集群主要的使用场景是为了分担请求的压力，也就是在几个服务器上部署相同的应用程序，来分
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2023-09-04 13:29:16
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为什么要做分布式 Jmeter 本身的局限性 一台压力机的 Jmeter 默认最大支持 1000 左右的并发用户数（线程数），再大的话，容易造成卡顿、无响应等情况，这是受限于 Jmeter 其本身的机制和硬件配置（内存、CPU等） 由于 Jmeter 是 Java 应用，对 CPU 和内存的消耗较大 ...
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2021-09-27 18:35:00
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在分布式系统里，我们有时执行定时任务，或者处理某些并发请求，需要确保多点系统里同时只有一个执行线程进行处理。分布式锁就是在分布式系统里互斥访问资源的解决方案。通常我们会更多地使用Redis分布式锁、Zookeeper分布式锁的解决方案。本篇文章介绍的是基于MySQL实现的分布式锁方案，性能上肯定是不如Redis、Zookeeper。对性能要求不高，并且不希望因为要使用分布式锁而引入新组件的时候，就
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2023-11-01 18:25:17
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MySQL里面的分布式方案其实挺丰富的，今天来简单说下对分布式方案的理解。 首先数据库是一个软件，最基础的功能就是数据存储和数据查询。对于数据的处理方式如果通泛来说是分为读和写，所以分布式方案的很多场景其实也是围绕着这两个维度来做的。 在开始分布式方案前，要说下为什么要有分布式方案。如果单机可以解决的事情，其实完全没有必要去再考虑分布式了。如果要分，其实就不能再很自然的合起来，
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2024-05-14 20:29:24
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上面已经介绍了主从的方式，在这里完善一下。主从分布的优点是实现了备份和读写分离，master只需要专门负责写操作，读操作交给slave来执行，然后主从数据库通过bin_log来异步更新，当然这样也会有一个数据不同步的情况，那可以改成同步的吗？当然，mysql有一个半同步的方式，当写请求来到master上之后，必须保证至少一台slave更新了数据，才会返回写成功的信号，当然这种情况下，对于效率会有一
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2024-04-11 08:17:41
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1、集群环境 管理节点（MGM）：这类节点的作用是管理MySQLCluster内的其他节点，如提供配置数据，并停止节点，运行备份等。由于这类节点负责管理其他节点的配置，应该在启动其他节点之前启动这类节点。MGM节点是用命令“ndb_mgmd”启动的； 数据节点（NDB）：这类节点用于保存Cluster的数据，数据节点的数目与副本的数目相关，是片段的倍数
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2023-07-09 15:31:06
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分布式系统中，一个避不开的话题，就是在很多情况下，我们需要用到分布式锁。 那分布式锁，通常有哪几种实现方式呢？ 分布式锁的实现方式，通常有三种，数据库实现，Redis实现，Zookeeper实现。 我们将分三篇文章来分别介绍这三种实现。 首先要来介绍的是数据库版实现的分布式锁。我们看以下几个场景中，如何用mysql数据库来实现一个分布式锁。场景1：我们曾经做的一个贷款系统，在用户借款前，需要给用户
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2023-08-18 14:46:52
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分布式mysql数据库使用单master多slave的架构。通过master和slave的replication，让应用程序服务器通过负载均衡器去查询slave。这样就能将查询分散到多台服务器上。
此时，应用程序实现上应当只把select等读取类的查询发送给负载均衡器，而更新查询应当直接发给master。要是在slave上执行更新查询，slave和master的内容就无法
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2023-06-30 19:40:25
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作者 | 陈树义MyCat 是一个数据库分库分表中间件，使用 MyCat 可以非常方便地实现数据库的分库分表查询，并且减少项目中的业务代码。今天我们将通过数据库架构发展的演变来介绍 MyCat 的诞生背景，以及 MyCat 在其中扮演的角色，从而使得大家对 MyCat 的诞生及其作用有深入的理解。 1
单数据库架构
一个项目在初期的时候，为了尽可能快地验证市场，其对业务系统的最大要求是快
概述集群和分布式概念集群概念：将多台服务器集中在一起，处理相同的业务；具有可扩展性、高可用性。 狭义集群概念就是多台服务器聚集在一起，每个服务器都处理相同的业务。 广义集群概念就是多台服务器聚集在一起，服务器可能处理相同的业务和不同的业务。 集群可能是分布式与非分布式的。 分布式概念：不同的业务分布在不同的节点，每个节点都可以使用集群处理。 分布式窄意上讲和集群相似，组织比较松散，不像集群那样有组
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2023-08-07 20:01:48
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全分布式redis集群搭建：单节点多实例1 删除2.8 bin目录及文件: # cd /opt/sxt/redis # rm -fr bin2 ftp 上传redis-cluster 目录到根目录 2 redis-cluster目录下解压redis 3.0 : # tar xf redis.....gz3 redis目录下make命令编译拷贝bin至 /opt/sxt/redis/下
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2023-06-13 12:47:45
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#下载最新的redis5.0
wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz
tar -zxvf redis-5.0.3.tar.gz
cd redis-5.0.3
make
make install /usr/local/src/redis/redis-cluster
cd /usr/local/src/redis/redis
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2023-05-25 15:12:06
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目的：解决单机session不能共享问题，插入查询数据库时间效率问题，实现分布式缓存。准备材料：redis redis 下载之后安装部署： 解压压缩包，第一步点击run.bat如下图 第二步会出现如下图，有端口号的界面标示启动成功。 第三步如果发生产时候需要改掉端口号，防止被攻击，在redis.conf配置文件里面修改 第四步点击安装客户端 安装好后按如下操作 好了以上就将redis安装部署完成了
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2023-08-15 19:01:40
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Hive是为提供简单的数据操作而设计的下一代分布式数据仓库。它提供了简单的类似SQL的语法的HiveQL语言进行数据查询。同时，HiveQL语言能力不足时，它也能允许使用传统的map/reduce进行复杂数据分析。 Hive是搭建在Hadoop平台之上的。Hive并不是一个真正的数据库，它的元数据需要存储在其他数据库中(例如mysql)。。Hadoop平台提供了HDFS分布式存储系统和map/re
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2023-10-18 18:06:02
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Dubbo是阿里巴巴开源项目的一个分布式服务框架。可以提供高性能和透明化的RPC远程调用方案 Dubbo核心功能1.远程通讯:Remoting2.服务框架：Cluster 提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持。3.服务注册中心：Registry 基于注册中心目录服务，使服务消费者能动态查找服务提供者
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2024-05-01 22:33:19
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spiderman基于scrapy-redis的通用分布式爬虫框架github 项目地址 spiderman目录效果图采集效果爬虫元数据分布式爬虫运行单机爬虫运行kafka实时采集监控示例介绍功能原理说明快速开始下载安装如何开发一个新爬虫如何进行补爬如何扩展分布式爬虫如何管理爬虫元数据如何配合kafka做实时采集监控其它注意事项hive环境问题demo采集效果爬虫元数据cluster模式stand
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2024-03-06 22:01:02
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分布式锁应该具备哪些条件：1、在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行； 2、高可用的获取锁与释放锁； 3、高性能的获取锁与释放锁； 4、具备可重入特性； 5、具备锁失效机制，防止死锁； 6、具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败。 常见的分布式锁解决方案如下：基于数据库实现分布式锁 基于ZooKeeper实现分布锁 基于缓存（Redis等）实现分布式锁 1
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2024-06-02 22:33:48
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MySQL5.0.3开始支持分布式事务，只支持InnoDB引擎。
1. 分布式事务原理
使用分布式事务的应用程序涉及一个或多个资源管理器和一个事务管理器。
资源管理器（RM）用于提供通向事务资源的途径，数据库服务器是一种资源管理器。该管理器必须可以提交或回滚由RM管理的事务。
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2023-08-15 16:22:44
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1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储，从集中式计算走向分布式
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2024-07-03 22:08:12
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