DTCC 2019 | 深度解码阿里数据库实现 数据库内核--基于HLC的分布式事务实现深度剖析-阿里云开发者社区 https://developer.aliyun.com/article/703552 直播回放 链接:https://yq.aliyun.com/live/1045 议题PPT下载,戳这里! https://yq.aliyun.com/download/3566 本次的分享主要围绕以下两个方面: 一.时钟方案二.分布式事务管理 一.时钟方案 1.数据库为什么需要时钟 数据库归根结…

摘要:分布式事务是分布式数据库最难攻克的技术之一,分布式事务为分布式数据库提供一致性数据访问的支持,保证全局读写原子性和隔离性,提供一体化分布式数据库的用户体验.本文主要分享分布式数据库中的时钟解决方案及分布式事务管理技术方案.混合逻辑时钟(HLC)可以实现本地获取,避免了中心时钟的性能瓶颈和单点故障,同时维护了跨实例的事务或事件的因果(happen before)关系. 演讲嘉宾简介:何登成(花名:圭多),阿里云智能数据库产品事业部资深技术专家,DTCC的老朋友.从2005年开始一直坚守在数据…

摘要: 作为DTCC的老朋友和全球领先的云计算厂商,阿里云数据库团队受邀参加本次技术盛会,不仅将派出重量级嘉宾阵容,还会为广大数据库业内人士和行业用户奉上8场精彩议题.下面小编就为大家提前梳理了8大亮点,并附上阿里云议题全集,精彩一网打尽. 2019年5月8日-5月10日,由国内知名IT技术社区主办的数据库技术交流盛会——DTCC 2019将在北京新云南皇冠假日大酒店召开.数据风云,十年变迁,DTCC见证并铭记了国内数据库技术的关键成长历程.作为DTCC的老朋友和全球领先的云计算厂商,阿里云数据…

摘要: 作为DTCC的老朋友和全球领先的云计算厂商,阿里云数据库团队受邀参加本次技术盛会,不仅将派出重量级嘉宾阵容,还会为广大数据库业内人士和行业用户奉上8场精彩议题.下面小编就为大家提前梳理了8大亮点,并附上阿里云议题全集,精彩一网打尽. 2019年5月8日-5月10日,由国内知名IT技术社区主办的数据库技术交流盛会——DTCC 2019将在北京新云南皇冠假日大酒店召开.数据风云,十年变迁,DTCC见证并铭记了国内数据库技术的关键成长历程.作为DTCC的老朋友和全球领先的云计算厂商,阿里云数据…

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1. 阿里分布式事务seata入门(采坑) 1.1. 前言 seata是feascar改名而来,这是阿里在19年年初开源出来的分布式事务框架,当初刚出来的时候就想研究下了,一直拖到了现在,目前是0.8.0版本,看版本就知道这还是个比较新的项目,但现在已经有上万个Star了,可见阿里的影响力.但是虽然有阿里背书,该挖坑还得挖,它宣称集成它比较简单,导致的是现在它的文档优点残缺不全,好几个文档标题点进去都没内容,不知道为什么删了,可能是更新比较快,文档跟不上节奏索性删了[手动滑稽] 1.2. 快速开…

前言 这是<Spring Cloud 进阶>专栏的第六篇文章,往期文章如下: 五十五张图告诉你微服务的灵魂摆渡者Nacos究竟有多强? openFeign夺命连环9问,这谁受得了? 阿里面试这样问:Nacos.Apollo.Config配置中心如何选型?这10个维度告诉你! 阿里面试败北:5种微服务注册中心如何选型?这几个维度告诉你! 阿里限流神器Sentinel夺命连环 17 问? 这篇文章主要介绍一些目前主流的几种分布式解决方案以及阿里开源的一站式分布式解决方案Seata. 文章有点长,耐…

NoSQL一词最早出现在1998年.2009年Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论,来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL概念,这时的NoSQL主要是指非关系型.分布式.不提供数据库设计模式.从2009年开始,NoSQL开始逐渐兴起和发展. 回望历史应该说NoSQL数据库的兴起,完全是十年来伴随互联网技术,大数据数据的兴起和发展,NoSQL在面临大数据场景下相对于关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新思维的注入. 正值20…

阿里云OneinStack数据库相关必须进入oneinstack目录下执行相关命令 ===================================源码安装目录: Nginx:/usr/local/nginx JDK: /usr/java Tomcat:/usr/local/tomcat MySQL:/usr/local/mysql Pureftpd:/usr/local/pureftpd Redis: /usr/local/redis Memcached:/usr/local/memca…

由于某几个业务表数据量太大,数据由业务写,数据部门读. 写压力不大,读却很容易导致长时间等待问题(读由单独系统进行读),导致连接被占用,从而容易并发稍稍增长导致全库卡死! 于是,就拆库呗. 业务系统拆分就不要做了(微服务化),没那工夫. 直接原系统拆两个数据源出来,对某几个高压力表的写就单独用这个数据源,从而减轻压力. 所以,分库工作就变为了两个步骤: 1. 两个数据源读写业务: 2. 将新数据库写动作同步回读库: 再由于方便性,数据库也是使用阿里的rds数据库,一个变为两个! 代码上做两个数据…