Redis5 集群迁移方案 一.KEY优化 1.按原来要求进行优化与大KEY分拆. 二.现Redis 集群缩容(对业务无影响) 主节点按要求合并至3个主节点. 业务配置为3主4从 删除没有槽的主节点与相应从节点. 三.配置新Redis集群 按集群方式配置2个虚拟机或3台虚拟机(按最终集群要求,主从采用2个虚拟机,集群采用3台虚拟机,从节点先不建). 增加监控. 测试,主集群备份RDB数据,复制至待迁移节点,查看过程时间与KEY数据是否相差不大.(测试脚本详细见附件) 把源集群至所有目标主节点的免

有一些用户在刚开始的时候创建了A7,D14等虚拟机来跑一些IO要求比较高的应用,比如Oracle数据库,MySQL数据库,等到用户量上来之后,性能不够,需要升级数据磁盘到SSD固态硬盘,但是问题是: Azure的固态硬盘SSD磁盘属于高级存储Premium Storage A系列,D系列的虚拟机无法使用高级存储作为数据磁盘 只有DS,DSv2,GS系列的虚拟机才可以使用SSD作为数据磁盘 A系列,D系列虚拟机无法直接升级为DS/GS系列 GS系列暂时在中国没有上线 那么在这种情况下,除了创建高级

作者:老顾聊技术   搜云库技术团队  来源:https://www.toutiao.com/i6677459303055491597 一.前言 中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了.有垂直和水平两种. 垂直拆分比较简单,也就是本来一个数据库,数据量大之后,从业务角度进行拆分多个库.如下图,独立的拆分出订单库和用户库. 水平拆分的概念,是同一个业务数据量大之后,进行水平拆分. 上图中订单数据达到了4000万,我们也知道mysql单表存储量推荐是百万级,如果不

目录 一.背景介绍 二.常见方案 1. 停机迁移 2. 业务双写 3. 增量迁移 三.Change Stream 介绍 监听的目标 变更事件 四.实现增量迁移 五.后续优化 小结 附参考文档 一.背景介绍 最近微服务架构火的不行,但本质上也只是风口上的一个热点词汇. 作为笔者的经验来说,想要应用一个新的架构需要带来的变革成本是非常高的. 尽管如此,目前还是有许多企业踏上了服务化改造的道路,这其中则免不了"旧改"的各种繁杂事. 所谓的"旧改",就是把现有的系统架构来一

Redis5.0支持的新特性说明 本文内容来自华为云帮助中心 华为云DCS的Redis5.x版本继承了4.x版本的所有功能增强以及新的命令,同时还兼容开源Redis5.x版本的新增特性. Stream数据结构 Stream是Redis 5.0引入的一种新数据类型,它是一个全新的支持多播的可持久化消息队列. 点击下方链接,可以了解更多详情. https://www.huaweicloud.com/product/dcs.html Redis Stream的结构示意图如图7-1所示,它是一个可持久化

使用数据传输DTS可以实现两个RDS实例间的数据迁移.对于支持增量迁移的存储引擎,还可以使用DTS在源RDS实例不停服的情况下,将数据迁移到目标RDS实例.目前对于RDS不同存储引擎,只支持同构迁移(例如RDS For MySQL迁移到RDS For MySQL),不支持异构迁移(例如RDS For MySQL迁移到RDS For SQLServer). 本小节简单介绍使用DTS进行两个RDS实例之间的数据迁移的任务配置流程. 迁移权限要求 当使用DTS进行两个RDS实例间的数据迁移时,不同迁移

从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还

这个是之前生产上打算迁移的文档,后面离职了没有在停机迁移,但是测试过几次没有问题,其中需要把9I的110,120库迁移到11g一个数据库中,但是110,120库之间有相同的表名字,以及有DBLINK. 一.迁移前查询110库 活动的用户为以下几个用户(BOSS,MD_QZY,SMART,SRDQ,RIMS) 120库 活动的用户(BOSS,SMART) select distinct username from v$session; BOSSMD_QZYRIMSSMARTSRDQ 关闭监听,杀进

前言: 在平时工作中,经常会遇到数据迁移的需求,比如要迁移某个表.某个库或某个实例.根据不同的需求可能要采取不同的迁移方案,数据迁移过程中也可能会遇到各种大小问题.本篇文章,我们一起来看下 MySQL 数据迁移那些事儿,希望能帮助到各位. 1.关于数据迁移 首先引用下维基百科中对数据迁移的解释: 数据迁移(data migration)是指选择.准备.提取和转换数据,并将数据从一个计算机存储系统永久地传输到另一个计算机存储系统的过程.此外,验证迁移数据的完整性和退役原来旧的数据存储,也被认为是整

作者经历了多次基于HBase实现全量与增量数据的迁移测试,总结了在使用HBase进行数据迁移的多种实践,本文针对全量与增量数据迁移的场景不同,提供了1+2的技巧分享. HBase全量与增量数据迁移的方法 1.背景 在HBase使用过程中,使用的HBase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对业务影响时间也比较长,往往在设计的时间

由于某些原因,我们可能需要将redis master更换机器,我们可以停机进行更换,但是那样可能影响到用户体验.本文简要操作进行不停机迁移. 系统环境 CentOS 6.3 x64redis-server 2.6.16机器两台s1\s2 操作步骤 1我们在新redis服务器上,启动一个redis实例,配置和master配置一致,不同的是配置文件中修改并启用 slave-read-only no,让slave 能写,因为 “Since Redis 2.6 by default slaves are

提到Scale-out和Scale-up,初看到可能会有点晕.其实我认为Scale-out和Scale-up的概念可以用一个简单的例子来解释. 不知您有没有养过鱼?当你只有六七条鱼的时候,一个小型鱼缸就够了;可是过一段时间新生了三十多条小鱼,这个小缸显然不够大了. 如果用Scale-up解决方案,那么你就需要去买一个大缸,把所有沙啊.水草啊.布景啊.加热棒.温度计都从小缸里拿出来,重新布置到大缸.这个工程可不简单哦,不是十分钟八分钟能搞得定的,尤其水草,纠在一起很难分开(不过这跟迁移数据的工程复

旅程7:增加弹性和优化性能 到达旅程的终点:最后的任务. "你不能飞的像一只长着鹪鹩翅膀的老鹰那样."亨利·哈德逊 我们旅程的最后阶段的三个主要目标是使系统对故障更具弹性,提高UI的响应能力,并确保我们的设计是可伸缩的.加强系统的工作主要集中在订单和注册限界上下文中的RegistrationProcessManager类.性能改进工作的重点是当订单创建时UI与领域域模型的交互方式. 本章的工作术语定义: 本章使用了一些术语,我们将在下面进行描述.有关更多细节和可能的替代定义,请参阅参考

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.数据库扩容 1.业务场景 互联网项目中有很多"数据量大,业务复杂度高,需要分库分表"的业务场景. 这样分层的架构 (1)上层是业务层biz,实现业务逻辑封装: (2)中间是服务层service,封装数据访问: (3)下层是数据层db,存储业务数据: 2.扩容场景和问题 当数据量持续新增,面临着这样一些需求,两台数据库无法容纳,需要数据库扩容,这里选择2台-扩容到3台的模式,如下图: 这样扩容的问题 (1)分库分表的策略导致数

ARTS的初衷 Algorithm:主要是为了编程训练和学习.每周至少做一个 leetcode 的算法题(先从Easy开始,然后再Medium,最后才Hard).进行编程训练,如果不训练你看再多的算法书,你依然不会做算法题,看完书后,你需要训练.关于做Leetcode的的优势,你可以看一下我在coolshell上的文章 Leetcode 编程训练 - 酷 壳 - CoolShell. Review:主要是为了学习英文,如果你的英文不行,你基本上无缘技术高手.所以,需要你阅读并点评至少一篇英文技术

Oracle是非常强大的综合数据库,但同时也存在一些劣势,比如由于采用集中式架构,无法很好地实现横向扩展,并且其稳定性依赖于硬件.出于架构升级.降低成本和云化等需求,越来越多的企业需要“去Oracle”. 日前,阿里云数据库技术专家樊文凯在2019数据技术嘉年华大会上,为大家分享了Oracle数据库异构上云的最佳实践. 本次分享主要围绕以下5个方面: Oracle数据迁云概述 数据库&应用迁云流程 数据库迁云解决方案 最佳实践 企业异构迁云建议 1.Oracle数据迁云概述 众所周知,Oracl

根据Gartner的预计,全球非关系型数据库(NoSQL)在2020~2022预计保持在30%左右高速增长,远高于数据库整体市场. 阿里云数据库HBase版也是踏着技术发展的节奏,伴随着NoSQL和大数据技术的兴起和发展,从2010年开始研究和发展.时光荏苒,日月如梭,转眼九年时间,在阿里云上直接开放提供服务也有1年多时间,并在去年的12月份全新发布X-Pack,将单一的HBase演进到一个完整的数据处理平台的能力.我们注意到还有很多同学和客户不清楚HBase X-Pack是什么,什么场景下合适

最近才考虑数据库迁移,想起了之前做DTS踩过的那些坑. 基于数据库迁移,比如从源A库迁移到源B库,包括但不限于数据库上云. 数据库迁移方案有两种场景: (1).停机迁移方案 这种方案是允许停服的场景,通过mysqldump就搞定了,就不说了. (2).在线不停机方案 这种场景方案中,我们采用先在线整库迁移,然后在通过binlog在线DTS对齐数据. 步骤如下: 1.源数据库采用ROW模式,开启binlog权限 2.需要一个源库的全局schema查询用户,获取源数据库的schema同步到目标库 3

java基础JUC.AQSJVM类加载过程mybatisSpringspringboot设计模式数据库redis网络问题认证授权Nginxlinux其他lombok消息队列ES缓存分库分表设计高并发系统zookeeper限流微服务Tomcat调优HBASE数据库 部分知识来源JavaGuide等网络学习资源,特此首位表示鸣谢. java基础 内部类:静态内部类.成员内部类.局部内部类.匿名内部类. 重写(override)要求子类的返回值小于父类(类型相同),修饰符使用范围也大于分类,抛出异常小

背景 在日益数据量增长的情况下,影响数据库的读写性能,我们一般会有分库分表的方案和使用newSql方案,newSql如TIDB.那么为什么需要使用TiDB呢?有什么情况下才用TiDB呢?解决传统分库分表的什么问题呢?还会解释一些关键点和踩坑点.下面我会用比较白话的形式解读,当做对TiDB进行推广. 点赞再看,关注公众号:[地藏思维]给大家分享互联网场景设计与架构设计方案 掘金:地藏Kelvin https://juejin.im/user/5d67da8d6fb9a06aff5e85f7 目前痛

一.业务背景 优惠券是电商常见的营销手段,具有灵活的特点,既可以作为促销活动的载体,也是重要的引流入口.优惠券系统是vivo商城营销模块中一个重要组成部分,早在15年vivo商城还是单体应用时,优惠券就是其中核心模块之一.随着商城的发展及用户量的提升,优惠券做了服务拆分,成立了独立的优惠券系统,提供通用的优惠券服务.目前,优惠券系统覆盖了优惠券的4个核心要点:创.发.用.计. "创"指优惠券的创建,包含各种券规则和使用门槛的配置. "发"指优惠券的发放,优惠券系统提