读写分离-分离读操作和写操作,避免相互影响
水平拆分,因为单表太大查询性能太差,减小查询氛围提高反应速度,按照业务维度拆分,比如交易数据最近一周的读写均衡,而一周以前的读远远大于写。此时需要两张表进行数据的转移[先备份]。然后就是少数商户会进行大多数交易,于是自然将频繁交易商户单独拆开,低频商户的实时查询的范围自然更小,不会受到前者影响。
- 首先读写分离,基本操作,分离读写
- 然后做垂直拆分,狭义的技术角度的水平拆分
- 广义的业务角度上的水平拆分—>水平拆分会导致排序问题,局部排序不等于全局排序
水平拆分导致的分页及排序问题:水平拆分后,想要分页检索的话,传统思维select count(id) from table,这个数量查询都是比较耗时的,不过我们不一定需要完整地显示页数,比如TB上我们可以直接显示前2000条数据,100页,20条/页。对于商家,如果需要检索交易数据,一般而言查看前10页是比较频繁的,同时如果真的需要查看全部数据,获得某个时间段的交易数据,我们后台单独开线程提供下载,对于此种完整查询是需要耗时的,所以通过网页展示并不是理想方案。
排序问题,可以依靠一些策略从多个库表中检索出数据在服务层归并进行排序
水平拆分的表设计问题:
- 主键自增,为了控制数据分布均衡,对于自增类型,可以使用1、3、5、7、9另外一张表适用2、4、6、8、10类似的自增序列,或者机器A承担1E条数据是较好的上限,那么机器B就从1E+1开始取ID。前者无法解决将来的上限问题,后者无法解决数据分布不均问题。
- 整数哈希取余,如果主键是业务唯一字段,可以通过该方式决定该条数据的存取位置。
- 一致性哈希,解决拓展及单台服务器故障问题[Memcached集群也会用到该方案]
垂直拆分:比如某些数据不大但是读写连接数多。
拆分会带来很多问题,比如join查询失效,拆分就是为了减轻数据库压力,so让DB安心读写,计算交给服务层。同时拆分引起数据结构和分布变化,如果不希望将来拆分引起业务代码大改动,就需要定义好数据服务接口,减少后期变动。
缓存技术:使用Memcached Redis 每一时间段写入到持久层
检索的要点在于范围,搜索范围越小,速度就越快,所以对表进行水平拆分,拆分就会带来查询问题,我们需要对多表查询结果就行归并、排序。拆表分表让数据库结构发生变化,这段时间的监控要求提高,需要有备份替代方案在手,于是有人自然想另起炉灶。
单库数据库-->数据库读写分离-->缓存技术[剥离价值不高数据实时性不高数据]-->搜索技术-->数据的垂直拆分-->数据的水平拆分
数据库的读写性能一般是一个系统的平静所在,如果通过一般成本下的分库分表都无法解决性能问题,就需要使用NoSQL了。
分享到:
相关推荐
8. **测试与调试**:单元测试、集成测试和压力测试是保证代码质量的关键步骤,调试工具(如Xdebug)能帮助开发者定位问题。 9. **代码规范和文档**:良好的编程习惯和详细的代码注释能提高团队协作效率,降低维护...
缓存可以提高系统的响应速度和减少数据库压力。Java后台开发中常用的缓存解决方案有Redis和Memcached,它们提供高效的键值对存储,适用于临时存储热数据。 9. **消息队列MQ**: 消息队列如RabbitMQ、ActiveMQ等,...
2. **数据库设计**:后台管理系统的数据存储一般依赖于关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)或非关系型数据库(如MongoDB、Redis)。数据库设计包括表结构规划、字段定义、数据类型选择以及关联关系设定,确保数据的...
例如,使用Nginx作为反向代理服务器分配请求,通过Redis缓存热门内容以减轻数据库压力,利用Hadoop或Spark进行大数据处理。 3. **API接口设计**:音乐后台需要提供清晰、安全的API供前端应用调用。这些接口可能包括...
4. **图标和按钮**:使用图标可以直观地表示功能,减少文字阅读的压力。按钮的设计需明确其功能,并有良好的交互反馈,如按下状态和悬停效果。 5. **模块化设计**:模块化的布局让后台首页更易于维护和扩展,每个...
大型的促销活动如双十一、双十二等,需要后台系统具备强大的承载能力和灵活的活动配置,以应对高并发的访问压力。 这套"电商后台管理系统原型"提供了一整套解决方案,覆盖了电商运营的主要流程,对于开发和优化电商...
- **系统影响**:高强度扫描可能对目标服务器造成压力,需谨慎调整扫描强度和频率。 - **结果处理**:发现漏洞后,应立即采取补救措施,如更新系统、修复代码、加强防护等。 文件"**Pker多线程网站后台极速扫描工具...
8. **测试与部署**:项目开发过程中,单元测试、集成测试和压力测试是保证系统质量的重要环节。而部署则需要考虑服务器环境配置、数据库连接、安全性设置等。 这个“普通酒店后台管理系统”涵盖了从后端业务逻辑到...
总之,大型网站后台架构的演变是一个逐步优化和复杂化的过程,旨在应对日益增长的用户需求和流量压力,同时保持系统的稳定性和可扩展性。通过数据库分离、负载均衡、分布式计算、缓存服务等手段,架构设计不断进化,...
该后台管理模板还支持分布式部署,这意味着在高并发场景下,可以通过部署多个节点来分担服务压力,提高系统的可用性和响应速度。Quartz分布式集群调度允许任务在多个服务器上并行执行,增强了任务调度的灵活性和可靠...
MySQL是一款开源、免费的关系型数据库管理系统,因其高效、稳定、易用而广泛应用于各种项目中。在图书管理系统中,MySQL存储图书的基本信息,如书名、作者、出版社、库存数量等,通过精心设计的数据库表结构和索引...
《大漠后台测试工具 V1.5:提升测试效率与质量的关键》 在软件开发过程中,后台测试扮演着至关重要的角色。它确保了系统的稳定性和功能的正确性,尤其是在大型项目中,后台测试的重要性不言而喻。"大漠后台测试...
4. **测试**:进行单元测试、集成测试和压力测试,确保系统的稳定性和可靠性。 综上所述,这个"可二次开发Extjs4.0通用后台管理系统源码"项目,不仅提供了JavaWeb开发的实际案例,也展示了如何利用前端框架与后端...
可能使用的关系型数据库如MySQL或非关系型数据库如MongoDB,用于存储和检索大量实时数据。 3. **实时通信技术**:为了实现实时的打车服务,服务器需要使用WebSocket或者长轮询等技术来实现客户端与服务器的双向通信...
在处理高并发请求时,缓存中间件和传统的关系型数据库MySQL相结合的存储模型能有效地分散数据存储的压力。此模型通过引入cache层,可以对游戏服务器的MySQL读写数据进行同步。NoSQL存储服务集群的另一个存储模型则...
8. **缓存策略**:为了提升性能,Jeecms可能会采用Ehcache或Redis等缓存技术,缓存频繁访问的数据,减少数据库压力。 9. **并发处理**:Java后台处理高并发请求时,线程池管理和并发控制(如Semaphore、Lock等)是...
常见的关系型数据库如MySQL、PostgreSQL等,能够有效管理和检索大量数据。数据库设计需要遵循规范,确保数据的一致性和完整性。 API接口则是前后端通信的桥梁,比如,前端可以通过调用API获取最新的物流信息,或者...
3. **数据库设计**:物流后台管理系统需要存储员工、货物和车辆的信息,因此会涉及到关系型数据库如MySQL或PostgreSQL。数据库设计需要遵循规范化原则,以减少数据冗余和提高数据一致性。 4. **RESTful API**:系统...
服务器可以使用负载均衡策略,分摊处理压力。对于大数据量的喊话,可能需要考虑异步处理,避免阻塞主线程。 四、扩展功能 1. 喊话过滤:添加自定义过滤规则,让玩家可以屏蔽特定类型的喊话,提高游戏体验。 2. ...