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最新推荐文章于 2025-11-30 19:25:58 发布
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单体到微服务：电商平台架构的演变与可扩展性探索
张彦峰的博客
10-14 10万+
可扩展性是软件架构中至关重要的特性，它确保系统能够在需求增长和规模扩大的情况下保持高效运行。为实现可扩展性，首要考虑模块化设计，将系统分解为独立、低耦合的模块，使得扩展时能够有针对性地进行修改而不影响整体。同时，水平扩展和垂直扩展是两种常见的扩展策略，前者通过增加节点或服务器来分担负载，后者则通过提升单节点性能来处理更多请求。弹性设计是实现可扩展性的关键，系统需要能够动态地分配和释放资源，以适应负载的波动。采用服务化架构，将系统拆解成小型服务单元，有助于独立开发和扩展。
大数据时代的数据库架构演变：从传统数据库到分布式系统
威哥说编程
01-14 1085
随着大数据技术的不断发展，传统数据库架构面临着前所未有的挑战，单体数据库已经无法满足高吞吐量、高可用性和大规模数据处理的需求。通过从传统单体数据库到分布式数据库的转型，企业可以实现数据的水平扩展、提高系统的可靠性和可用性，同时满足大数据时代对实时处理和高并发的要求。通过数据分片、数据复制、分布式事务管理和自动扩展等技术，分布式数据库能够有效应对现代业务的复杂需求。虽然在迁移过程中可能会遇到技术难题，但通过合理规划、选择合适的数据库架构和迁移工具，企业可以顺利完成转型，打造适应大数据时代的数据库架构。
MySql数据库架构演变
抽象的螺旋
02-13 1769
概述 参考 mysql集群与分布式数据库的区别
聊聊MySQL架构演进：从主从复制到分库分表
代码界的扛把子
07-04 189
方案二，采用柔性事务，柔性事务是指，数据库保证局部事务，全局事务实现由业务层实现（如通过调度补偿，重试补偿，人工介入等），柔性事务常见的解决方案有：TCC、利用消息队列实现事务。路由问题，需要业务层根据SQL路由到不同的数据库，路由到SLAVE节点时，还需要保证系统负载均衡。count问题，分表后，如果需要统计表记录总和，需要遍历所有的表，然后再将结果进行汇总，可以通过一张单独的汇总表来解决，但这种解决方案需要每次insert或者delete的时候就需要更新汇总表，如果有一次没有更新，就会导致数据不一致。
MySQL数据库-主从复制和架构演变
qq_26363645的博客
05-18 954
主从复制 Replication 介绍 通过二进制日志方式，达到2台以上MySQL实例数据“同步”。 主从复制前提 两台以上数据库实例，版本一致。 [root@db01 ~]# systemctl start mysqld3307 [root@db01 ~]# systemctl start mysqld3308 [root@db01 ~]# systemctl start mysqld3309 区分不同角色 [root@db01 ~]# mysql -S /data/3307/mysql.sock -e
Mysql在大型网站的应用架构演变
Rico's Blogs
10-22 2836
本文主要描述在网站的不同的并发访问量级下Mysql架构的演变历程。架构的可扩展性往往和并发是息息相关，没有并发的增长也就没必要做高可扩展性的架构。常用的扩展手段主要有Scale-up和Scale-out两种，前者为纵向扩展，主要通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩，提升服务能力；后者为横向扩展，通过加节点（机器）来实现伸缩，提升服务能力。而对于互联网的高并发应用来说，Scale-out才是真正得出路。
MySQL在大型网站的应用架构演变
clh604的专栏
06-23 1266
转自:http://www.youkuaiyun.com/article/2014-06-10/2820160
大型网站应用中MySQL的架构演变史
02-24
今天我们就从淘宝的发展来阐述MySQL在大型网站下的架构演变史！架构的可扩展性往往和并发是息息相关，没有并发的增长，也就没有必要做高可扩展性的架构，这里对可扩展性进行简单介绍一下，常用的扩展手段有以下两种...
MySQL数据库：MySQL数据库基础架构与历史
07-11
### MySQL数据库：MySQL数据库基础架构与历史 #### 一、MySQL的历史与发展 ##### 1. MySQL的起源 MySQL是一款由瑞典MySQL AB公司开发的关系型数据库管理系统。它的故事始于1979年的瑞典森林中，创始人Michael ...
MySQL在大型网站的应用架构演变.docx
09-01
随着技术的发展和业务的复杂性，大型网站的MySQL应用架构还会涉及更多的优化和改进，如分布式事务处理、读写分离、数据分区、数据库中间件等。这些技术的运用旨在提升系统的稳定性和性能，同时保持良好的可维护性和...
面试必问——Redis 主从同步
2301_79966297的博客
11-26 600
偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。salve完成同步时也会记录当前同步的offset。如果salve的offset小于master的offset，说明salve的数据落后于master，需要更新。：简称replid,是数据集的标记，id一致则说明是同一个数据集。每个master都有唯一的replid,salve则会继承master节点的replid。：单点的Redis的并发能力是有限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 820
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
redis基本类型 5种基本类型
最新发布
yeshihouhou的博客
11-30 158
List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的 PUSH 操作，将任务存放在List中，然后工作线程再用 POP 操作将任务取出进行执行。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash。Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。
influx2.0+grafana
lan266548_ning的博客
11-27 413
Mac 安装 Docker（Docker Desktop）教程官方下载地址：根据你的 Mac 类型，下载对应版本：Intel。
后端在分布式存储中的元数据管理
2509_93946509的博客
11-28 458
但实际生产环境中远不止这些：数据的冷热状态、压缩标志、校验和、生命周期标签，甚至用户自定义的扩展属性，都是元数据的一部分。我们团队就吃过亏，早期设计时只考虑了基础字段，后来业务方想要实现智能分层存储，不得不对元数据表做了两次大的结构调整，那个迁移过程简直噩梦。我们现在用的是Raft共识算法，虽然写性能有些损失，但保证了数据的强一致性，运维起来也省心。按文件路径哈希是最简单的，但有个问题：同一个目录下的文件可能被散列到不同节点，做目录遍历时要跨节点查询，效率很低。全量缓存不现实，我们吃过内存溢出的亏。
Spring Boot「多数据源并存」的设计思路，它与动态数据源又有什么区别？
weixin_46739493的博客
11-27 1334
我不切换数据源，我只是同时拥有多个 DataSource，每一个都明确对应自己的 Mapper / SqlSessionFactory / 事务管理器。其核心特点是：同时存在多个 DataSource Bean每个 DataSource 有自己的配置每个 DataSource 对应自己的 Mapper / Dao / Service不使用 AbstractRoutingDataSource不需要 ThreadLocal 切换不互相影响各自为政使用起来一模一样怎么切换？
mysql数据被误删的恢复方案
2509_94083135的博客
11-26 235
STATEMENT： 表示使用语句模式（statement-based replication），在这种模式下，可能会丢失一些数据，因为它仅记录执行的SQL语句。ROW： 表示使用行模式（row-based replication），这是推荐的设置，因为它提供了更好的数据一致性。数据误删是一个严重的数据库管理问题，但通过合理的备份策略和使用适当的恢复工具，可以有效地减少数据丢失的风险。如果log_bin的值为ON，则表示binlog已经开启；数据丢失：只能恢复到最后一次备份的时间点，之后的数据无法恢复。
极简主义者的PostgreSQL AI指南
IvorySQL的博客
11-28 942
SQL 与 AI 的结合展示了简化复杂、提升效率的价值。理解底层原理并合理运用工具，才能在快速变化的技术生态中保持掌控与高效。
快速学习Java
2501_94155965的博客
11-26 295
Java 学习的核心是「先基础后进阶，先理论后实践」，不要跳过基础直接学框架（会导致似懂非懂），也不要只学不练（会导致眼高手低）。跟着路径一步步走，多写项目、多解决问题，你会发现 Java 其实并不难，而且越学越有意思！
大型网站MySQL架构演进：从单一到分布式
总结起来，大型网站应用中MySQL的架构演变是一个持续优化的过程，随着业务增长和技术进步，不断调整以满足更高的并发、更大数据量的处理需求，同时也追求更高的稳定性和更低的延迟。这一演变历程反映了技术演进与...
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