什么是高可用?目前的理解,高可用是指通过设计减少系统不能提供服务的时间。如果系统一直能不间断提供服务,我们可以说系统的可用性是100%;如果系统在时间单位内有1%的时间不能提供服务,我们可以说系统的可用性是99%。业内通常使用MTTF和MTTR来量化一个模块的可用性。平均无故障时间(MTTF)MTTF(mean time to failure),指模块处在正常服务状态的平均时间。平均修复时间(MT
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2024-04-11 21:17:19
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什么是高可用?我理解的高可用,就是在机器当机,机房网络不通,服务进程挂掉,不影响业务层的继续。对于数据库来讲,就是数据不丢,数据准确。可横向动态扩展,理论上通过加机器就可实现性能的提高,但是做起来却是很难的一件事~~常见的架构一、 master-slave架构,读写分离优点:
部署简单单向同步方式,基本上不会出现冲突。读写分离,可提高读性能缺点:
master存在单点
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2024-01-21 01:49:42
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熟悉MAA解决方案中使用的高可用性特性以便基于架构进行调整。以下将对主要高可用架构进行图/文功能说明。4.1. 高可用架构介绍 ¶4.1.1. KingbaseES 读写分离集群架构 ¶4.1.2. KingbaseES Clusterware共享存储集群 ¶4.1.3. Kingbase FlySync异构数据同步架构&nbs
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2023-08-22 12:29:25
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数据库高可用架构是近年来在分布式系统中愈发重要的一个话题,尤其是在互联网和大数据的快速发展背景下,数据的可靠性和持续可用性显得尤为重要。高可用架构可以确保数据库在面对各种故障时依然能够正常运行,最大限度地减少业务损失。接下来,我们将详细分析数据库高可用架构的实现过程。
### 背景描述
高可用架构的基本目标是在系统出现故障时能够自动切换到备用系统,从而实现无间断服务。在这方面,解决方案通常包括
谈谈数据库的高可用架构前言本篇文章讨论一下数据库高可用的相关架构。1. 数据库的高可用数据库的高可用从下面几点考虑高可用高性能可拓展一致性1.1 水平切分主要解决单数据库中数据量过多的问题。水平划分成多个库负载均衡。1.1.1 如何划分数据通过范围
时间或者主键id划分,缺点是各个库的压力不均通过哈希 建议
存储查询时取模计算在那个库,缺点是当两个库拓展成三个库时麻烦,(数据需要迁移)通过统一路由
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2020-02-06 11:11:00
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数据库作为信息系统重要的基础设施,一直承担着压舱石的角色。互联网应用的高并发、海量数据使得数据库的负载越来越重,这在数据大集中的情况下愈发明显。而数据库作为信息系统唯一的“单点”,稳定性、可用性是首先要保证的目标。这里的单点并不是指数据库没有高可用方案,而是因为数据库只要涉及到数据的复制就一定是有状态的,有状态的应用更加难以运维,并且在遭遇异常时并不能做到真正意义上的无缝切换。 传统关系型数据库经
原创
2021-03-06 10:58:00
387阅读
SQL Server数据库高可用架构是确保企业关键应用系统稳定运行的核心。为了保证数据的不间断访问和系统的持续可用,设计合理的高可用架构显得尤为重要。本文将深入探讨SQL Server高可用架构的解决方案,从技术原理到架构解析,再到源码分析,最终进行扩展讨论与总结。
> **背景描述**
> 在企业信息化体系中,数据库是数据存储、管理和分析的重要基础设施。随着业务规模的不断扩展,单点故障问题
# 构建数据库高可用架构 PDF
## 一、流程图表示
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[选择数据库]
B --> C[设计高可用架构]
C --> D[实施]
D --> E[测试]
E --> F[优化]
F --> G[完成]
```
## 二、详细步骤
### 1. 准备工作
在开始实施数据库高
原创
2024-02-28 07:08:57
28阅读
数据库高可用架构MGR
=====================
在现代的互联网应用中,数据库是一个非常重要的组件。为了提供高可用性和容错能力,设计一个高可用架构是至关重要的。MySQL数据库的高可用架构MGR (MySQL Group Replication) 就是一种解决方案。本文将介绍MGR的基本概念和使用方法,并附上相关代码示例。
MGR是MySQL官方提供的一个插件,它基于分布式数
原创
2024-01-06 05:09:27
174阅读
MySQL 数据库高可用架构
在现代应用中,MySQL 数据库作为核心数据存储解决方案,越来越多地面临可用性和可靠性的挑战。在高并发、海量数据的情况下,单一主库的架构往往无法满足业务的需求,故而亟需建立高可用架构以确保系统的稳定性与可扩展性。本文将复盘 MySQL 数据库高可用架构的技术方案,以期为类似需求提供参考。
### 背景描述
高可用性 (High Availability, HA)
高可用架构对于互联网服务基本是标配,无论是应用服务还是数据库服务都需要做到高可用。对于一个系统而言,可能包含很多模块,比如前端应用,缓存,数据库,搜索,消息队列等,每个模块都需要做到高可用,才能保证整个系统的高可用。对于数据库服务而言,高可用可能更复杂,对用户的服务可用,不仅仅是能访问,还需要有正确性保证,因此数据库的高可用方案是一直以来的讨论热点,今天就各种的高可用方案,谈一下个人的一些看法,如
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2024-03-14 07:50:50
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数据库作为信息系统重要的基础设施,一直承担着压舱石的角色。互联网应用的高并发、海量数据使得数据库的负载越来越重,这在数据大集中的情况下愈发明显。而数据库作为信息系统唯一的“单点”,稳定性、可用性是首先要保证的目标。这里的单点并不是指数据库没有高可用方案,而是因为数据库只要涉及到数据的复制就一定是有状态的,有状态的应用更加难以运维,并且在遭遇异常时并不能做到真正意义上的无缝切换。 传统关系型数据库经
原创
2021-03-01 21:58:47
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数据库高可用架构对于我们这些应用端开发的人来说是一个比较陌生的领域,是在具体的数据库产品之上搭建的环境,需要像DBA这样对数据库产品有足够的了解才能有所涉及,虽然不能深入其中,但可以通过一些经典的高可用架构学习其中的思想。就我所了解到的有以下几种:MySQL ReplicationMySQL Clu...
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2015-03-04 23:48:00
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2评论
## 论数据库高可用架构
在现代应用程序中,数据库作为核心组件,承载着大量的数据存储与处理需求。然而,确保数据库的高可用性(High Availability, HA)是系统设计中的一项重要任务。高可用性能够确保系统在故障发生时,迅速恢复服务,从而降低业务损失。本文将探讨一些高可用架构的设计理念,并提供代码示例和相应的图表分析,以便更好地理解这一主题。
### 一、高可用架构概述
高可用架构
前言1、在考虑MySQL数据库的高可用的架构时,主要要考虑如下几方面:如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障,能尽快恢复数据库的可用性,尽可能的减少停机时间,保证业务不会因为数据库的故障而中断。用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。当业务发生数据库切换时,切换前后的数据库内容应当一致,不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。一、主从架构1.1 一主一从:
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2023-08-05 17:59:39
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(文章目录)
数据库高可用架构:MHA + Zebra
前言
随着互联网技术和大数据的快速发展,数据库成为了企业重要的数据资产。一旦数据库出现故障,就可能导致整个系统瘫痪,进而影响企业的正常运营。因此,数据库高可用性成为了企业数据资产保护的重要策略之一。
本文将介绍一种数据库高可用架构,即MHA+Zebra架构。通过一个故事,详细介绍MHA+Zebra架构的实现原理和技术细节,并引入实际案例,说明
原创
2023-08-18 07:30:58
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MySQL发展至今,在高可用性方面不断前进,从最初的异步复制、半同步复制、群组复制,演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。在这一篇里将说明各种高可用架构以及其适用的场景。
MySQL Replication
经典的主从复制,需要多个步骤手动进行配置。例如,用户管理,备份恢复,配置复制......。MySQL仅提供了核心功能,整体架构需要用户自己决
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2021-07-21 14:52:09
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MariaDB的Galera集群-双主双活安装设置一、Galera原理 1、简介 Galera Cluster for MySQL是一套基于同步复制的多主MySQL集群解决方案,使用简单,没有单点故障,可用性高,能很好保证业务不断增长时数据的安全和随时的扩展。 2、Galera多主模型的主要特点 基于同步复制 多主服务器的拓扑结构` 可以在任意节点上进行读写 自动剔除故障节点 自动加入新节点 真正
主要内容包括:1.数据库性能测试的目的及范围 2.数据库的常用架构3.数据库主从同步的工作原理 4.数据库分库分表的设计方法数据库性能测试的目的 发现数据库相关的性能瓶颈  
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2024-10-09 09:30:12
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MySQL发展至今,在高可用性方面不断前进,从最初的异步复制、半同步复制、群组复制,演进到现在的InnoDBCluster和InnoDBReplicaSet。在这一篇里将说明各种高可用架构以及其适用的场景。MySQLReplication经典的主从复制,需要多个步骤手动进行配置。例如,用户管理,备份恢复,配置复制......。MySQL仅提供了核心功能,整体架构需要用户自己决定(大部分情况下需要定
原创
2021-02-28 18:55:54
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