MYSQL-读写分离

在mysql主从同步中,slave会同步master的数据。因此写数据要向master中写,读数据要从slave中读。
通过中间件(代理)实现读写分离。
在这里插入图片描述

1、为master,slave配置主从同步


2、部署mysql代理:
	rpm -ivh maxscale-xxxx.rhel.7.x86_64.rpm	#安装中间件

	vim /etc/maxscale.cnf	#修改配置文件
	[maxscale]
	threads=auto			#线程数量,自动,根据cpu核心数生成

	[server1]           	#定义数据库服务器
	type=server
	address=192.168.4.51    #主服务器ip
	port=3306
	protocol=MySQLBackend 

	[server2]            	#定义数据库服务器
	type=server
	address=192.168.4.52    #从服务器ip
	port=3306
	protocol=MySQLBackend 

	[MySQL Monitor]			#定义监控的数据库服务器
	type=monitor
	module=mysqlmon
	servers=server1, server2	#指明需要监控的数据库服务器列表,不能写ip
	user=monuser				#监控用户,要在server1和server2上授权
	passwd=123456			#密码
	monitor_interval=10000  

	#[Read-Only Service]	#只读服务,注释掉
	#...

	[Read-Write Service]	#读写分离服务
	type=service
	router=readwritesplit	#读写分离
	servers=server1, server2	#指明数据库服务器列表,不能写ip
	user=routeruser			#路由用户,用于验证数据库服务器是否存在,要在server1和server2上授权
	passwd=123456
	max_slave_connections=100%

	[MaxAdmin Service]		#定义管理服务
	type=service
	router=cli

	#[Read-Only Listener]	#只读服务的监听端口,注释掉
	#...

	[Read-Write Listener]	#读写服务的监听端口
	type=listener
	service=Read-Write Service	#读写服务
	protocol=MySQLClient
	port=4006

	[MaxAdmin Listener]	#管理服务的监听端口
	type=listener
	service=MaxAdmin Service
	protocol=maxscaled
	socket=default
	port=4016


3、在master上授权用户:(slave会自动同步)
监听用户:(用于连接数据库服务器)
	grant replication slave,replication client on *.* to monuser@"%" indentified by "123456"

路由用户:(用户验证数据库服务器是否存在,以及用户是否存在)
	grant select on mysql.* to routeruser@"%" identified by "123456"; 


4、启动服务:(192.168.4.10,代理服务器)
	maxscale -f /etc/maxscale.cnf


5、查看监听状态:(192.168.4.10代理服务器)
	maxadmin -uadmin -pmariadb -P4016
	MaxScale> list servers;


6、client连接测试:(192.168.4.5,client)
	①在master上添加访问数据库的用户:
	grant all on *.* to testuser@"%" indentified by "123456"
	②连接:
	mysql -h 192.168.4.10 -P4006 -utestuser -p123456
	③测试读写分离:
		写:
		通过客户机插入数据,在slave可以找到
		读:
		通过slave向slave中插入一条数据,使用client读取,可以读到数据。
		#master不会同步slave的数据,因此仅向slave中写数据,在master中则找不到这条数据

写总结的第三十九天!!!

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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