高可用数据库平台架构 及日常管理经验介绍
数据库集群管理的最佳实践与经验总结
数据库集群管理的最佳实践与经验总结数据库是现代应用开发中不可或缺的组件之一，特别是在大规模应用中，单个数据库往往无法满足高并发和高可用的要求，因此数据库集群管理成为了重要的任务。
本文将从架构设计、负载均衡、故障恢复和监控等方面，总结数据库集群管理的最佳实践与经验。
1. 架构设计数据库集群的架构设计是搭建可靠、高效的基础。
在设计过程中，应该考虑以下几点：1.1 数据库复制：采用主从复制的方式，将主节点的写入操作同步到从节点，保证数据的一致性和可用性。
同时，可以通过增加从节点来实现读取负载的均衡。
1.2 分片策略：采用水平分片，将数据划分到不同的片（shard）中。
合理的分片策略可以提高查询性能和负载均衡。
通常可以根据数据的某些字段进行分片，例如按照用户ID或地理位置进行分片。
1.3 高可用性：设置故障转移策略和自动容错机制，当一个节点发生故障时，自动切换到另一个可用节点，保证服务的连续性。
同时，还可以考虑采用多活架构，将数据库集群部署在不同的地理位置，提高系统的容灾能力。
2. 负载均衡负载均衡是数据库集群管理的关键点之一，它能够实现请求的均衡分发，提高系统的并发处理能力和响应速度。
以下是一些负载均衡的最佳实践：2.1 代理模式：引入数据库代理，将请求转发到不同的数据库节点。
代理可以根据不同的算法进行负载均衡，例如轮询或基于性能评估的动态负载均衡。
2.2 缓存节点：在负载均衡的基础上，引入缓存节点，将频繁查询的结果缓存起来，减轻数据库的压力。
2.3 读写分离：通过将读请求分发给从节点，减少主节点的负载压力。
可以采用软负载均衡或硬负载均衡的方式实现读写分离。
3. 故障恢复故障恢复是数据库集群管理不可忽视的部分，以下是一些经验总结：3.1 数据备份：定期进行数据备份，保证数据的安全性。
同时，备份要存放在不同的地理位置以保证灾备能力。
3.2 监控告警：设置监控系统，监测数据库节点和集群的运行状态，及时发现异常并采取相应措施。
tidb数据库核心原理与架构笔记
tidb数据库核心原理与架构笔记TiDB是一种分布式数据库系统，以其可伸缩性、强一致性和高可用性而受到广泛关注。
本文将深入探讨TiDB的核心原理和架构，以及它所提供的关键功能和优势。
一、TiDB的概述TiDB是PingCAP开发并维护的一种开源分布式数据库系统，它通过将关系型数据库和分布式系统相结合，实现了水平扩展和高性能的特性。
相比传统的单机数据库，TiDB能够处理海量数据和高并发访问的需求。
二、TiDB的核心原理1. 分布式架构TiDB采用分布式架构，将数据分散存储在多个节点上，并通过Raft协议实现数据的一致性。
每个节点都是平等的，具有相同的角色和功能，可以承担查询、事务和存储的任务。
数据分片和复制策略确保了数据的可靠性和高可用性。
2. 一致性哈希算法TiDB使用一致性哈希算法将数据分片，并将每个片段分散存储在不同的节点上。
这种分片方式能够保证数据的均衡分布和负载均衡，同时实现了水平扩展的能力。
3. 分布式事务TiDB支持分布式事务，通过二阶段提交协议（2PC）确保事务的原子性和一致性。
在分布式环境下，事务管理变得更加复杂，但TiDB通过高效的协议和锁机制，实现了事务的可靠性和高性能。
4. SQL优化器TiDB的SQL优化器能够解析和优化复杂的SQL查询语句，以提高查询性能和资源利用率。
它采用了基于成本的优化策略，通过计算查询的执行代价和选择最佳的执行计划，使得查询结果更加高效和准确。
三、TiDB的架构1. TiDB ServerTiDB Server是TiDB的核心组件，负责处理SQL查询和事务管理。
它通过解析、优化和执行查询计划，将查询请求发送到合适的存储节点，并返回查询结果给客户端。
2. TiKVTiKV是TiDB的分布式存储引擎，负责实际的数据存储和读写操作。
TiKV使用RocksDB作为底层存储引擎，通过Raft协议实现数据的一致性和可靠性。
每个TiKV节点都包含多个Region，通过Leader和Follower之间的复制机制确保数据的一致性和高可用性。
Oracle数据库怎样做高可用性方案
Oracle数据库怎样做高可用性方案高可用性是指系统在发生故障时，能够保证系统持续向用户提供服务的能力。
对于数据库来说，高可用性方案是非常重要的，因为数据库是企业中最重要的业务应用之一。
如果数据库发生故障，将会对企业的业务造成非常大的影响，甚至引起巨大的经济损失。
因此，为了最大程度地保障业务的安全和稳定，每个企业都必须为其数据库设计一个高可用性的方案。
Oracle数据库作为业界最为优秀的数据库系统之一，在高可用性方面也具备了很强的能力。
在本文中，我们将探讨Oracle数据库怎样做高可用性方案，主要包括以下几个方面：一、数据冗余方案Oracle数据库的数据冗余方案是实现高可用性的基础。
通过数据冗余，可以使得系统在发生故障时仍能够保证数据的安全性和可用性。
Oracle数据库提供了多种数据冗余方案，包括物理备份、逻辑备份和复制等。
物理备份是Oracle数据库最常用的数据冗余方案之一。
它是通过备份数据库中的物理数据文件来实现数据的冗余。
物理备份可以保证数据的安全性和完整性，但是恢复时间较长，且需要占用大量的存储空间。
逻辑备份是通过备份数据库中的逻辑数据来实现数据的冗余。
逻辑备份可以快速地恢复数据，但是并不能保证数据的完整性。
复制是通过在多个节点之间同步数据来实现数据的冗余。
复制可以实现数据的快速恢复和容错能力，但是也需要占用大量的存储空间。
二、负载均衡方案Oracle数据库的负载均衡方案是实现高可用性的重要手段。
通过负载均衡，可以实现将请求分配到多个节点上，以达到负载均衡的效果。
Oracle数据库提供了多种负载均衡方案，包括Oracle数据库集群、Oracle RAC（实时应用集群）等。
Oracle数据库集群是通过在多个节点上部署Oracle数据库实例来实现负载均衡。
Oracle数据库集群可以实现高可用性和负载均衡的效果，但是需要进行较为复杂的配置和管理。
Oracle RAC是Oracle数据库中专门用于实现高可用性和负载均衡的产品。
聊聊常见的数据库架构设计方案
一、数据库架构原则1.高可用2.3.高性能4.5.一致性6.7.扩展性8.二、常见的数据库架构方案方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用jdbc:mysql://vip:3306/xxdb1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。
这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。
大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。
另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。
3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。
4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。
5、可落地分析：两点影响落地使用。
第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。
这也是通用的方案。
第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡jdbc:mysql://vip:3306/xxdb1、高可用分析：高可用，一个主库挂了，不影响另一台主库提供服务。
这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
2、高性能分析：读写性能相比于方案一都得到提升，提升一倍。
3、一致性分析：存在数据一致性问题。
请看，一致性解决方案。
4、扩展性分析：当然可以扩展成三主循环，但笔者不建议（会多一层数据同步，这样同步的时间会更长）。
如果非得在数据库架构层面扩展的话，扩展为方案四。
5、可落地分析：两点影响落地使用。
第一，数据一致性问题，一致性解决方案可解决问题。
第二，主键冲突问题，ID统一地由分布式ID生成服务来生成可解决问题。
方案三：主从架构，一主多从，读写分离jdbc:mysql://master-ip:3306/xxdbjdbc:mysql://slave1-ip:3306/xxdbjdbc:mysql://slave2-ip:3306/xxdb1、高可用分析：主库单点，从库高可用。
MYSQL高可用方案大全
MYSQL高可用方案大全MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种Web应用程序中。
为了确保业务的连续性和高可用性，需要采取一些措施来预防和解决数据库故障。
下面是一些MySQL高可用方案的介绍。
1. 数据库复制（Replication）数据库复制是MySQL提供的一种基本的高可用方案。
它使用了主从模式，将主数据库的更新操作异步地复制到一台或多台从数据库中。
主数据库负责处理写操作，而从数据库负责读操作。
当主数据库发生故障时，从数据库可以接管业务并提供读写服务。
2. 数据库镜像（Mirroring）数据库镜像是一种同步复制的方式，可以确保数据的完整性和一致性。
它通常使用两台或多台服务器，在主库上进行写操作，然后将写操作同步到所有从库上。
这样，当主库发生故障时，可以快速切换到从库并继续提供服务。
3. 数据库分片（Sharding）数据库分片是一种水平切分数据库的方式，可以将大型数据库分成多个较小的部分，分布在不同的服务器上。
每个分片都有自己的主从数据库，可以独立地处理读写请求。
这种方案可以提高数据库的可用性和性能。
4. 数据库集群（Cluster）数据库集群是一种多节点共享存储的方式，可以提供高可用性和高性能。
集群中的每个节点都是一个完整的数据库服务器，它们共享存储，可以同时处理读写请求。
如果一个节点发生故障，其他节点可以接管工作并继续提供服务。
5. 数据库备份与恢复（Backup and Recovery）数据库备份是一种常见的高可用方案，可以在数据库发生故障时恢复数据。
通过定期备份数据库，可以保留历史数据，并在需要时进行恢复。
备份可以分为物理备份和逻辑备份两种方式，具体选择哪种方式取决于业务需求和复杂度。
6. 数据库热备份（Hot Backup）数据库热备份是一种可以在数据库运行时进行备份的方式。
不需要停止数据库服务，可以实时备份数据库的数据和日志。
这样可以减少备份对业务的影响，并提高备份的可用性。
数据库服务器的负载均衡与高可用性架构
数据库服务器的负载均衡与高可用性架构随着互联网的迅猛发展和大数据的日益增长，数据库服务器成为许多企业不可或缺的核心基础设施。
为了确保数据库系统的可靠性和稳定性，负载均衡与高可用性架构成为非常重要的设计要素。
本文将探讨数据库服务器负载均衡和高可用性架构的概念、实现方法以及相关技术。
首先，对于数据库服务器的负载均衡，它是一种将请求分配到多个服务器上的技术，以达到提高性能和可扩展性的目的。
在传统的单一数据库服务器架构中，当请求量过大时，服务器的负载将过重，导致响应时间延长甚至系统崩溃。
通过引入负载均衡，可以将流量分散到多个服务器上，从而提高系统的整体处理能力。
负载均衡可以通过多种方法来实现，其中最常见的是通过硬件或软件进行负载均衡。
硬件负载均衡器位于服务器前面，作为一个独立的设备，将请求均匀地分发到主机集群中的不同服务器上。
而软件负载均衡则是通过在应用层实现负载均衡，利用代理服务器、反向代理服务器或应用程序来分发请求。
无论是硬件还是软件方式，负载均衡的关键在于均衡算法的选择。
常用的负载均衡算法有轮询、最小连接和最少负载等。
轮询算法将请求循环分发给每个服务器，最小连接算法将请求发送到当前连接数最少的服务器，而最少负载算法则是通过监测服务器的负载情况来判断将请求发送到哪个服务器。
通过合理选择均衡算法，可以更好地分配负载，提高并发能力和响应速度。
除了负载均衡，数据库服务器的高可用性架构也是非常重要的。
高可用性架构旨在提供系统的连续运行和数据的不丢失，即使在硬件或软件故障的情况下也能够自动地恢复。
为了实现高可用性，有以下几种常见的架构模式。
第一种架构模式是主从复制。
主从复制是指将一个主数据库复制到一个或多个备用数据库的过程。
主数据库处理写入操作，而备用数据库接收复制的数据并用于读取操作。
当主数据库出现故障时，备用数据库将自动接管并成为新的主数据库，从而实现高可用性。
第二种架构模式是多主复制。
多主复制是指将多个数据库设置为主数据库，并通过复制技术将数据同步到其他主数据库。
服务器高可用性架构设计实践保证业务连续性
服务器高可用性架构设计实践保证业务连续性服务器高可用性架构是指通过设计和配置一系列硬件、软件和网络设备，以确保服务器系统能够在遇到故障或意外事件时持续可用，保障业务的连续性。
在当今数字化时代，许多企业都依赖于服务器来存储和处理数据，因此对于服务器的高可用性要求越来越高。
本文将探讨服务器高可用性架构设计的实践和方法，以保证业务的连续性。
1. 异地多活架构在服务器高可用性架构中，异地多活架构是一种常见的解决方案。
通过在不同地理位置建立多个数据中心，并将数据中心之间实现实时数据同步，可以在某一数据中心出现故障时，快速切换到其他数据中心，保证业务的连续性。
异地多活架构可以通过使用复制和同步技术，如镜像、数据复制和网络通信等，实现数据的持续可用。
2. 负载均衡技术负载均衡是一种常用的服务器高可用性架构设计实践。
通过使用负载均衡器，可以均匀地分配用户请求到多个服务器，避免单个服务器过载，提高系统的可用性和性能。
负载均衡器可以根据服务器的负载情况，智能地调度请求，保证每个服务器都能够正常运行，并在某个服务器故障时，自动切换到其他可用的服务器上，确保业务的连续性。
3. 数据备份和恢复数据备份和恢复是服务器高可用性架构设计中不可或缺的一部分。
通过定期备份服务器的数据，并将备份数据存储在独立于主服务器的地方，如云存储或磁带库中，可以在主服务器数据丢失或损坏时，快速恢复数据并保证业务的连续性。
同时，还应该进行备份数据的验证和测试，以确保备份数据的完整性和可用性。
4. 自动故障转移和容错机制在服务器高可用性架构设计中，自动故障转移和容错机制是必不可少的一部分。
通过使用集群技术，可以将多个服务器组建成一个逻辑服务器，实现故障转移和容错。
当某个服务器出现故障时，其他服务器可以自动接管其工作，保证业务的连续性。
同时，还可以通过使用热备份和冷备份等技术，提高服务器的容错性和可用性。
5. 实时监控和警报系统实时监控和警报系统在服务器高可用性架构设计中扮演着重要的角色。
数据库管理技术的高可用性实现方法
数据库管理技术的高可用性实现方法在当今信息化的时代，数据库已经成为了企业和组织日常工作不可或缺的一部分。
然而，数据库管理系统的可用性一直是个值得关注的问题。
为了确保数据库系统的平稳运行和数据的安全性，高可用性的实现是非常必要的。
本文将介绍一些常用的数据库管理技术的高可用性实现方法，以帮助读者了解和应用这些技术来提高数据库系统的可用性。
1. 数据库复制数据库复制是一种常用的高可用性实现方法。
它通过将主库的数据复制到一个或多个备库来实现数据的冗余存储和高可用性。
当主库出现故障时，备库可以立即接管主库的工作，保证系统的可用性。
数据库复制可以采用同步复制或异步复制的方式。
同步复制要求备库必须与主库保持实时同步，确保数据的一致性；而异步复制则可以有一定的延迟，提高了数据同步的效率。
2. 数据库集群数据库集群是一种将多个数据库服务器连接起来形成一个逻辑上的整体，从而提高数据库系统的可用性和性能的方法。
数据库集群通常由主节点和多个从节点组成。
主节点负责处理用户提交的写请求，而从节点则用来处理读请求。
当主节点发生故障时，从节点中的一个会自动晋升为新的主节点。
数据库集群的好处在于它提供了水平扩展的能力，可以根据需要增加或减少节点的数量，以适应不同规模的应用需求。
3. 数据库备份与恢复数据库备份与恢复是一种保证数据安全和高可用性的重要手段。
通过定期对数据库进行备份，可以在数据库发生故障时快速恢复数据，减少系统停机时间。
在选择备份方案时，需要考虑到数据库的大小、备份的频率和备份的存储位置等因素。
同时，还需要测试备份和恢复的过程，以确保备份数据的完整性和可用性。
4. 数据库监控和故障检测数据库监控是保证数据库高可用性的关键环节之一。
通过对数据库系统的实时监控，可以及时发现故障和异常，采取相应的措施来预防和解决问题。
数据库监控可以包括对数据库性能指标的监测、对数据库资源的监控和对数据库操作的审计等。
同时，也可以通过故障检测来及时发现数据库中的硬件故障和软件故障，并采取相应的措施来修复。
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不可避免的故障
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数据库平台的其他好处：
提升全球扩展性，包括新浪香港和北美等都能共 享到重要数据资源，如体育，财经数据。
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3. 单库表数量的限制
-- 为什么？
- 受文件系统操作限制，文件数过大需要更多文件句柄， 且大目录 操作造成复制、压缩、备份效率低。
- 打开表占用数据库资源（table_cache） √ 建议一个库不应超过300-400个表 √ 建议一般带char字段的表不应超过500万rows.基于数字 的字段为主的表不要超过1000万rows.
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不要超过自身运输能力
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数据库应用项目规划和优化原则
1. 了解自己的应用
应用类型
读多写少（如体育，读书），读写比例差不多（如音乐），和写多读少（如 投票，统计）
预计数据量
半年？一年？后续扩展？ 决定单表还是多表，扩展的方法(hash分表)
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5.索引优化、选择和试验
稳妥地改进
将需要优化的相关表复制到测试环境 在测试环境启动一个测试daemon，关闭query cache
或是使用select SQL_NO_CACHE 方式。 未优化时测试若干次查询时间，以及explain检查扫描
集。 选择合适的索引试验建立。可以通过use index(xx)来强
预计访问量
多少读？多少写？峰值？ Com_select,Com_update(insert,delete)
实时数据和非实时数据
哪些必须实时查询？哪些可以预先准备或可以cache？哪些用于统计汇总？
时间的要求
实时性高的项目，如财经，体育，实时性低的项目如博客圈等。
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结语
“结合实际情况不断优化” “让数据库多做它擅长的工作” 谢谢参与！ 问题和讨论
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让用户访问就近IDC，提升服务质量。 很多刚开始的项目可以混用同一个服务器资源。
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关于一些数据库日常管理的经验介绍
如何去了解应用项目的数据库使用情况？ 大项目的有效切分方式？ 一个库下多少表比较合适？ 长期运行的数据库，如何避免表性能下降？ 减少慢查询语句的方法有哪些？ 数据库服务器负载急剧上升的主要原因？
高可用数据库平台架构 及日常管理经验介绍
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传统基础设施平台
无法解决拥堵问题，不适合繁华地区。
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高可用的基础设施平台
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为何需要搭建数据库平台
各大部门自己申请数据库服务器，运维成本过高。 操作系统，数据库版本不一。 出现突发热点，造成数据库读写访问巨增，受限于部门数
制使用。检查是否有效。 测试查询时间变化，反复试验得到最优结果
保持关注，根据情况随时改变索引设置
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6.关于排序的问题
尽量使用带主键的字段做order by 的排序 尽量不要多提供页面的查找（最好只提供100页
内），避免机器爬虫抓取数据，导致数据库压力 负载过高。因为做order by field1 limit xxxxxx,20 是非常消耗数据库资源。
合理分配调度，实现全球快速到达。
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2.如何对大应用项目切分
保证数据库单个实例尽量不要超过150G。 切分尽量多的小实例，一个机器跑7-8个实例，平
常load avg不超过1-2，峰值不超过6-7为合理。
分表原则的选择
按时间(财经) 按ID号hash分(统一通行证) 按业务项目(通用投票)
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4.表的优化
正确使用索引，避免全表搜索 使用定长表,且定期做OPTIMIZE TABLE命令（注
意这个命令会锁表，请在数据库访问小的时候做） 在对大表进行添加索引，一定要选择访问小的时
间段做，否则会导致严重问题。
注:一般临晨2-3点时候是大部分项目访问的低谷。
据库资源机器，而错失扩大业务良机。 缺乏统一的数据库服务器性能监控和报警。 新项目产品上线数量过多，单个部门的数据库资源无法满
足。 无专门的人进行全局数据库各种读写操作统计的分析。 存在磁盘故障导致不可访问，无自动切换的问题。
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目前新浪数据库平台现状
多个IDC数据中心 Mysql5.0 数据库服务几百台.(不断增长中) 约有几百T的数据量.（线上+备份存档） 约有几百个项目产品使用。 平台重点产品有：财经，体育，统一通行证，无