关于MYSQL的容错性

group replication是一种全新的高可用,高扩张的MySQL集群服务.高一致性,基于原生复制及paxos协议的组复制技术,以插件方式提供一致数据安全保证:高容错性,大多数服务正常就可继续工作,自动不同节点检测资源征用冲突,按顺序优先处理,内置自动防脑裂机制:高扩展性,自动添加移除节点,并更新组信息:高灵活性,单主模式和多主模式.单主模式自动选主,所有更新操作在主进行:多主模式,所有server同时更新. 0,修改hostsvim /etc/hostslocalhost 127.0.0

Qihoo360将他们改造后的MySQL Proxy项目开源了,至于为什么起名Atlas就不清楚了,项目地址:https://github.com/Qihoo360/Atlas.我2008年曾测试过官方版本的MySQL Proxy,主要是看中其连接池以及读写分离功能,不过当时的版本效率实在太差,后面就没再关注了.这几天对Qihoo360 Atlas做了下测试,下面是测试结果. 环境准备 服务器端: 测试机 DELL PE R710 CPU E5620  @ 2.40GHz(4 core, 8 t

一.MemCache简介: MemCache是一个自由.源码开放.高性能.分布式的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库的负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高了网站访问的速度.MemCaChe是一个存储键值对的HashMap,在内存中对任意的数据(比如字符串.对象等)所使用的key-value存储,数据可以来自数据库调用.API调用,或者页面渲染的结果.MemCache设计理念就是小而强大,它简单的设计促进了快速部署.易于开发并解决面对大规模的数据缓

第1章  引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互 联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层已 经成为架构研发人员首选的方式.水平切分数据库,可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了宕机造成的损失.通过负载均衡策略,有效的降低了单台机 器的访问负载,降低了宕机的可能性:通过集群方案,解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题:通过读写

MySQL DBA及Linux企业集群实战工程师 2015,来一场随时随地的学习之旅 开启我赢职场MySQL学习之旅 不能错过的我赢之旅 任性就是想问就问 谁是你的群聊小伙伴 学习点滴我主宰 名师在线答与问 职业入门--数据库基础知识及安装MySQL MySQL课程介绍 讲师访谈 深入了解什么是数据库 MySQL从万千数据库中脱颖而出 选择学习哪个版本的MySQL 搭建学习MySQL的实验环境 提前熟悉一下MySQL环境 Linux下基于官方YUM源安装MySQL Linux下基于官方源码包包安

第1章  引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和訪问成为了系统设计的瓶颈问题. 对于一个大型的互联网应用.每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高站点性能,横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式.水平切分数据库.能够减少单台机器的负载,同一时候最大限度的减少了了宕机造成的损失.通过负载均衡策略,有效的减少了单台机器的訪问负载,减少了宕机的可能性:通过集群方案,攻克了数据库宕机带来的单点数据库不能訪问的问题:通过读

Mysql DBA 20天速成教程 基本知识1.mysql的编译安装2.mysql 第3方存储引擎安装配置方法3.mysql 主流存储引擎(MyISAM/innodb/MEMORY)的特点4.字符串编码知识5.MySQL用户账户管理6.数据备份/数据入导出7.mysql 支持的基本数据类型8.库/表/字段/索引 的创建/修改/删除9.基本sql 语法:select/insert/update/delete,掌握最基本的语法即可,什么inner join,left join的了解就行 mysql的

什么是MySQL集群 MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing).分布式节点架构的存储方案,其目的是提供容错性和高性能. 数据更新使用读已提交隔离级别(read-committedisolation)来保证所有节点数据的一致性,使用两阶段提交机制(two-phasedcommit)保证所有节点都有相同的数据(如果任何一个写操作失败,则更新失败). 无共享的对等节点使得某台服务器上的更新操作在其他服务器上立即可见.传播更新使用一种复杂的通信机制,这一机制专用来提供跨网络的高吞吐量

一.业务说明 使用Hadoop2及其他开源框架,对本地的日志文件进行处理,将处理后需要的数据(PV.UV...)重新导入到关系型数据库(Mysql)中,使用Java程序对结果数据进行处理,组织成报表的形式在数据后台进行展示. 二.为什么使用Hadoop(开发动机) 现有的日志处理方式,是采用纯的java程序来计算的,对于大数据的日志文件来说,这种方案在处理速度.IO占用.数据备份及资源利用率方面都有一定的缺陷: 相比之下使用Hadoop完成数据存储和计算有以下的好处: (1)高可靠性:Hadoo