0. 前言 前几天跟朋友聚会的时候,朋友说他们公司准备自己搞一套saas系统,以实现多个第三方平台的业务接入需求.聊完以后,实在手痒难耐,于是花了两天时间自己实现了两个saas系统多租户数据隔离实现方案.俗话说“独乐乐不如众乐乐”,所以我把我的“研究成果”写出来,让大家乐呵乐呵. 在分享我的研究成果之前,我们先了解一下相关的定义吧.如果对这部分内容熟悉的同学,可以直接略过. 1. 什么是saas系统 引用百度百科上面的描述, “SaaS平台是运营saas软件的平台.SaaS提供商为企业搭建信息化

摘要:解读云上前沿技术,畅聊开发应用实践.专家团队授课,答疑解惑,助力开发者使用华为云开放能力进行应用构建.技术创新. 围绕当下许多企业青睐的SaaS应用开发,华为云DTSE技术布道师李良龙为大家带来<SaaS应用开发>系列课程第3期<SaaS数据路由设计实现>的分享. 本期直播详解 一个合格的SaaS应用开发必定伴随着租户数据的隔离,同时租户的开销及成本预算各不相同.随着业务规模的变化,我们该如何选择租户数据隔离的方式,如何实现隔离?相信在这期直播里,你可以找到解答. 从7个租户

一.背景 vivo评论中台通过提供评论发表.点赞.举报.自定义评论排序等通用能力,帮助前台业务快速搭建评论功能并提供评论运营能力,避免了前台业务的重复建设和数据孤岛问题.目前已有vivo短视频.vivo浏览器.负一屏.vivo商城等10+业务接入.这些业务的流量大小和波动范围不同,如何保障各前台业务的高可用,避免因为某个业务的流量暴增导致其他业务的不可用?所有业务的评论数据都交由中台存储,他们的数据量大小不同.db压力不同,作为中台,应该如何隔离各个业务的数据,保障整个中台系统的高可用? 本文将

云计算多租户几乎用于所有软件即服务 (Software as a Service, SaaS) 应用程序,因为计算资源是可伸缩的,而且这些资源的分配由实际使用决定.话虽如此,用户可以通过 Internet 访问多种类型的 SaaS 应用程序,从小的基于 Internet 的小部件到大型企业软件应用程序.根据存储在企业网络之外的软件供应商的基础架构上的数据不同,安全需求也在不断增长.应用程序需要多租户是有许多原因的,其中最明显的原因就是成本:在大多数情况下,为每个客户增加几个服务器和一个数据库是远

云计算多租户几乎用于所有软件即服务 (Software as a Service, SaaS) 应用程序,因为计算资源是可伸缩的,而且这些资源的分配由实际使用决定.话虽如此,用户可以通过 Internet 访问多种类型的 SaaS 应用程序,从小的基于 Internet 的小部件到大型企业软件应用程序.根据存储在企业网络之外的软件供应商的基础架构上的数据不同,安全需求也在不断增长.应用程序需要多租户是有许多原因的,其中最明显的原因就是成本:在大多数情况下,为每个客户增加几个服务器和一个数据库是远

文件组的基本知识点介绍完毕后,根据场景引入中的内容,我们将利用SQL Server文件组技术来实现冷热数据隔离备份的方案设计介绍如下. 设计分析 由于payment数据库过大,超过10TB,单次全量备份超过20小时,如果按照常规的完全备份,会导致备份文件过大.耗时过长.甚至会因为备份操作对I/O能力的消耗影响到正常业务.我们仔细想想会发现,虽然数据库本身很大,但是,由于只有当前年表数据会不断变化(热数据),历史年表数据不会修改(冷数据),因此正真有数据变化操作的数据量相对整个库来看并不大.那么,

1.1 多租户是什么 多租户技术(Multi-TenancyTechnology)又称多重租赁技术:是一种软件架构技术,是实现如何在多用户环境下 (此处的多用户一般是面向企业用户)共用相同的系统或程序组件,并且可确保各用户间数据的隔离性.简单讲: 在一台服务器上运行单个应用实例,它为多个租户(客户)提供服务.从定义中我们可以理解:多租户是一种架 构,目的是为了让多用户环境下使用同一套程序,且保证用户间数据隔离.那么重点就很浅显易懂了,多租户的重 点就是同一套程序下实现多用户数据的隔离 1.2 需

数据持久化方案(如果总结不到位,或者有误的地方,敬请斧正) 一.功能: 主要是将数据持久化到本地,减少对网络请求的次数,既节省了用户的流量,也增强了App的体验效果. 二.种类:  plist存储:使用XML键值对持久化,它适用于少量且数据基本不怎么改变的情况. 偏好存储:使用NSUserDefalut持久化,专门用来保存应用程序的配置信息的,一般不要在偏好设置中保存其他数据. 归档序列化存储:使用二进制序列化持久化,只要遵循了NSCoding协议的对象都可以通过它实现序列化. 沙盒存储:持久化

Bigtable:一个分布式的结构化数据存储系统 摘要 Bigtable是一个管理结构化数据的分布式存储系统,它被设计用来处理海量数据:分布在数千台通用服务器上的PB级的数据.Google的很多项目将数据存储在Bigtable中,包括Web索引.Google Earth.Google Finance.这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大,无论是在数据规模(从URL到网页到卫星图像)还是在响应速度上(从后端的批量处理到实时数据服务).尽管应用需求差异很大,但是,针对所有Google这些产

摘要:今天我们就来解构数据湖的核心需求,同时深度对比Apache CarbonData.Hudi和Open Delta三大解决方案,帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型. 背景 我们已经看到,人们更热衷于高效可靠的解决方案,拥有为数据湖提供应对突变和事务处理的能力.在数据湖中,用户基于一组数据生成报告是非常常见的.随着各种类型的数据汇入数据湖,数据的状态不会一层不变.需要改变各种数据的用例包括随时间变化的时序数据.延迟到达的时延数据.平衡实时可用性和回填.状态变化的数据(如CDC).数据

1. 概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.  整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2. 数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部署Flu

[阿里云产品公测]结构化数据服务OTS之JavaSDK初体验 作者:阿里云用户蓝色之鹰 一.OTS简单介绍 OTS 是构建在阿里云飞天分布式系统之上的NoSQL数据库服务,提供海量结构化数据的存储和实时访问.NoSQL,泛指非关系型的数据库.随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展.OTS应用程序可以使用阿

本文共分为三个部分:   Kafka Topic创建方式 Kafka Topic Partitions Assignment实现原理 Kafka资源隔离方案   1. Kafka Topic创建方式   Kafka Topic创建方式有以下两种表现形式:   (1)创建Topic时直接指定Topic Partition Replica与Kafka Broker之间的存储映射关系   /usr/lib/kafka_2.10-0.8.2.1/bin/kafka-topics.sh --zookeep

结构化数据的预处理 前面所展示的一些示例已经很让人兴奋.但从总体看,数据类型还是比较单一的,比如图片,比如文本. 这个单一并非指数据的类型单一,而是指数据组成的每一部分,在模型中对于结果预测的影响基本是一致的. 更通俗一点说,比如在手写数字识别的案例中,图片坐标(10,10)的点.(14,14)的点.(20,20)的点,对于最终的识别结果的影响,基本是同一个维度. 再比如在影评中,第10个单词.第20个单词.第30个单词,对于最终结果的影响,也在同一个维度. 是的,这里指的是数据在维度上的不同.

随着项目的不断迭代,复杂的业务模块及项目自身的基础技术组件迅速扩张,以往基于单个模块的项目往往显得过于臃肿.代码目录结构,包名混乱,代码模块职责不清晰,耦合度高,不便维护.基础公共组件没有抽取并剥离干净,新人上手较难,项目整体编译慢,等等.于是,近几年来,基于Gradle构建的模块化方案得到迅速应用,甚至在划分模块的同时,也可以将基础公共组件抽取独立的项目,并以单独的Git库进行管理和维护. 模块化的方案,整体上能够很好的将各个模块按照自身的职责进行独立划分,无论是基于业务的,还是基于技术的角度

vuex-- Vue.的中心化状态管理方案(vue 组件之间的通信简化机制) 如果你在使用 vue.js , 那么我想你可能会对 vue 组件之间的通信感到崩溃 .vuex就是为了解决组件通信问题的. 组件通信的本质其实就是在组件之间传递数据或组件的状态(这里将数据和状态统称为状态),但可以看到如果我们通过最基本的方式来进行通信,一旦需要管理的状态多了,代码就会变得十分臃肿和庞大.对所有状态的管理便会显得力不从心,因此,vuex出现了,他就是帮助我们把公用的状态全抽出来放在vuex的容器中,然后

事务,是为了保障逻辑处理的原子性.一致性.隔离性.永久性. 通过事务控制,可以避免因为逻辑处理失败而导致产生脏数据等等一系列的问题. 事务有两个重要特性: 事务的传播行为 数据隔离级别 1.事务传播行为(Transaction Behavior) 传播行为级别,定义的是事务的控制范围.通俗点说,执行到某段代码时,对已存在事务的不同处理方式. Spring 对 JDBC 的事务隔离级别进行了补充和扩展,并提出了 7 种事务传播行为. 1)Spring 中提供的 7 种传播行为 PROPAGATIO

需求 在今年的双11准备期间,业务同学提出要针对新零售进行特殊的保障,希望新零售过来的流量,单独进入到一批机器,和其他普通流量隔离开来,这对新零售系统稳定性提出更高的要求. 需求总结下来就是: 针对特殊流量可以在链路上按需选择一些应用,从所有机器(公共集群)里圈定一些机器作为特殊流量的专属机器,以便对特殊流量进行特殊支持. 普通流量不进入专属服务器,特殊流量可以按需使用普通服务器 如果链路上某个应用app_x没有划出专属机器,那么特殊流量和普通流量公用app_x的所有机器(我们称之为公共集群).

欢迎咨询,合作! weix:wonter 名词解释: CDC又称变更数据捕获(Change Data Capture),开启cdc的源表在插入INSERT.更新UPDATE和删除DELETE活动时会插入数据到日志表中.CDC通过捕获进程将变更数据捕获到变更表中,通过cdc提供的查询函数,我们可以捕获这部分数据. ETL数据仓库技术(Extract-Transform-Load),它是将数据从源系统加载到数据仓库的过程.用来描述将数据从来源端经过萃取(extract).转置(transform).

我是3y,一年CRUD经验用十年的markdown程序员‍常年被誉为优质八股文选手 今天继续更新austin项目,如果还没看过该系列的同学可以点开我的历史文章回顾下,在看的过程中不要忘记了点赞哟!建议不要漏了或者跳着看,不然这篇就看不懂了,之前写过的知识点和业务我就不再赘述啦. 今天要实现的是handler模块的消费数据隔离.在聊这个之前,先看下之前的实现是怎么样的. austin-api接收到了请求之后,将请求发往Kafka,topicName为austin.而在austin-handler起