需求缘起 大部分互联网的业务都是“读多写少”的场景,数据库层面,读性能往往成为瓶颈.如下图:业界通常采用“一主多从,读写分离,冗余多个读库”的数据库架构来提升数据库的读性能. 这种架构的一个潜在缺点是,业务方有可能读取到并不是最新的旧数据: (1)系统先对DB-master进行了一个写操作,写主库 (2)很短的时间内并发进行了一个读操作,读从库,此时主从同步没有完成,故读取到了一个旧数据 (3)主从同步完成 有没有办法解决或者缓解这类“由于主从延时导致读取到旧数据”的问题呢,这是本文要集中讨论的…

需求缘起 大部分互联网的业务都是"读多写少"的场景,数据库层面,读性能往往成为瓶颈.如下图:业界通常采用"一主多从,读写分离,冗余多个读库"的数据库架构来提升数据库的读性能. 这种架构的一个潜在缺点是,业务方有可能读取到并不是最新的旧数据: (1)系统先对DB-master进行了一个写操作,写主库 (2)很短的时间内并发进行了一个读操作,读从库,此时主从同步没有完成,故读取到了一个旧数据 (3)主从同步完成 有没有办法解决或者缓解这类"由于主从延时导致读取…

KA,连接池居然这么简单? 原创: 58沈剑 架构师之路 3月20日…

相信大家都有感触,线上服务内存OOM的问题,是最难定位的问题,不过归根结底,最常见的原因: 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 58到家架构部,运维部,58速运技术部联合进行了一次线上服务内存OOM问题排查实战演练,将内存OOM问题定位三板斧分享出来,希望对大家也有帮助. 题目 某服务器上部署了Java服务一枚,出现了OutOfMemoryError,请问有可能是什么原因,问题应该如何定位? 不妨设服务进程PID为10765(没错,就是CPU占用高的那个倒霉的进程<线上服务CPU100%问题快速…

顽石系列:CSS实现垂直居中的五种方法 在开发过程中,我们可能沿用或者试探性地去使用某种方法实现元素居中,但是对各种居中方法的以及使用场景很不清晰.参考的内容链接大概如下: 行内元素:https://blog.csdn.net/bwf_erg/article/details/69844527 MDN文档:https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/CSS/vertical-align 六种方法:https://www.jianshu.com/p/08…

本文主要讨论这么几个问题: (1)数据库主从延时为何会导致缓存数据不一致 (2)优化思路与方案 一.需求缘起 上一篇<缓存架构设计细节二三事>中有一个小优化点,在只有主库时,通过“串行化”的思路可以解决缓存与数据库中数据不一致.引发大家热烈讨论的点是“在主从同步,读写分离的数据库架构下,有可能出现脏数据入缓存的情况,此时串行化方案不再适用了”,这就是本文要讨论的主题. 二.为什么数据会不一致 为什么会读到脏数据,有这么几种情况: (1)单库情况下,服务层的并发读写,缓存与数据库的操作交叉进行…

一.缘起 mysql主从复制,读写分离是互联网用的非常多的mysql架构,主从复制最令人诟病的地方就是,在数据量较大并发量较大的场景下,主从延时会比较严重. 为什么mysql主从延时这么大? 回答:从库使用[单线程]重放relaylog. 优化思路是什么? 回答:使用单线程重放relaylog使得同步时间会比较久,导致主从延时很长,优化思路不难想到,可以[多线程并行]重放relaylog来缩短同步时间. mysql如何“多线程并行”来重放relaylog,是本文要分享的主要内容. 二.如何多线程…

第一章聊了[“为什么要进行服务化,服务化究竟解决什么问题”] 第二章聊了[“微服务的服务粒度选型”] 第三章聊了[“为什么说要搞定微服务架构,先搞定RPC框架?”] 上一章聊了[“微服务架构之RPC-client序列化细节”] 通过上篇文章的介绍,知道了要实施微服务,首先要搞定RPC框架,RPC框架分为客户端部分与服务端部分. RPC-client的部分又分为: (1)序列化反序列化的部分(上图中的1.4) (2)发送字节流与接收字节流的部分(上图中的2.3) 前一篇文章讨论了序列化与范序列化的…

第一章聊了[“为什么要进行服务化,服务化究竟解决什么问题”] 第二章聊了[“微服务的服务粒度选型”] 上一篇聊了[“为什么说要搞定微服务架构,先搞定RPC框架?”] 通过上篇文章的介绍,知道了要实施微服务,首先要搞定RPC框架,RPC框架的职责要向[调用方]和[服务提供方]屏蔽各种复杂性: (1)让调用方感觉就像调用本地函数一样 (2)让服务提供方感觉就像实现一个本地函数一样来实现服务 整个RPC框架又分为client部分与server部分: RPC-client的部分流程如上图,要进行序列化反…

缘起:有个朋友问我分区表在58的应用,我回答不出来,在我印象中,百度.58都没有听说有分区表相关的应用,业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表,而不是使用分区表.于是去网上查了一下,并询问了58到家的DBA专家,将自己收到的信息沉淀下来,share给大伙. 解决什么问题? 回答:当mysql单表的数据库过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”. mysql常见的水平切分方式有哪些? 回答:分库分表,分区表 什么是mysql的分库分表? 回答:把一个很…