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

基于Mybatis 的SAAS应用多租户数据逻辑隔离 package com.opencloud.common.interceptor;import org.apache.commons.lang3.StringUtils;import org.apache.ibatis.executor.statement.StatementHandler;import org.apache.ibatis.mapping.BoundSql;import org.apache.ibatis.mapping.Ma

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

ThreadLocal:  创建一个线程本地变量. 本质:在ThreadLocal类中有一个Map,用于存储每一个线程的变量的副本. 优点:既实现多线程并发,游兼顾数据的安全性. 区别:Synchronized用于线程间的数据共享,而ThreadLocal则用于线程间的数据隔离. 示例: public class Student {    private int age = 0;   //年龄       public int getAge() {        return this.age;

0.进程中的概念 三状态:就绪.运行.阻塞 就绪(Ready):当进程已分配到除CPU以外的所有必要资源,只要获得处理机便可立即执行,这时的进程状态成为就绪状态. 执行/运行(Running)状态:当进程已获得处理机,其程序正在处理机上执行,此时的进程状态成为执行状态. 阻塞(Blocked)状态正在执行的进程,由于等待某个事件发生而无法执行时,便放弃处理机而处于阻塞状态.引起进程阻塞的事件可有多种,例如,等待I/O完成.申请缓冲区不能满足.等待信件(信号)等. 同步:一个任务的完成需要依赖另外

进程数据隔离.守护进程,进程同步工具 一.进程之间的数据隔离: from multiprocessing import Process n=100 #主程序中变量n= def func(): global n #子进程中引用父进程中变量n, n=n-1 return 111 if __name__=="__main__": # "子进程必须写在它下面" n_l=[] # 创建一个新列表 for i in range(100): #计数 p=Process(targe

线程之间本身是数据共享的,当多个线程同时修改一份数据的时候,数据就可能不 准确,特别是线程量特别大的时候,为了保证数据准确性: (1) 通过线程锁Lock (2)通过local数据隔离 from threading import local, Thread loc = local() # 生成一个对象 def func(name, age): global loc loc.name = name loc.age = age print(loc.name, loc.age) Thread(targ

线程之间本身是数据共享的,当多个线程同时修改一份数据的时候,数据就可能不 准确,特别是线程量特别大的时候,为了保证数据准确性: (1) 通过线程锁Lock (2)通过local数据隔离 from threading import local, Thread loc = local() # 产生一个对象 def func(name, age): global loc loc.name = name loc.age = age print(loc.name, loc.age) Thread(targ

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,

EEPlat PaaS支持三种租户的数据隔离技术:Sparce Column.tenantId字段隔离.每一个租户独立数据库. 1)Sparce Column,和Salesforce Appforce 类似,主要通过一个通用表来存放全部自己定义信息,里面有租户字段和非常多统一的数据栏位(比方500个).EEPlat PaaS平台通过租户分区的方式进行租户数据的查询优化. 和Appforce 不同的是.EEPlat PaaS平台产品提供了2层的元数据抽象.EEPlat PaaS平台产品中业务元数据

在上一篇<Android多线程研究(5)--线程之间共享数据>中对线程之间的数据共享进行了学习和研究,这一篇我们来看看怎样解决多个线程之间的数据隔离问题,什么是数据隔离呢?比方说我们如今开启了两个线程,这两个线程都要同一时候给同一个全局变量data赋值.各个线程操作它赋值后的变量数据,这里就须要用到隔离.先看一段代码: import java.util.Random; public class ThreadLocalTest { private static int data = 0; pub

子进程回收资源两种方式 - 1) join让主进程等待子进程结束,并回收子进程资源,主进程再结束并回收资源. - 2) 主进程 “正常结束” ,子进程与主进程一并被回收资源. from multiprocessing import Process import time # 任务 def task(): print('start....') time.sleep(2) print('end......') if __name__ == '__main__': p = Process(target

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

Python进阶----进程间数据隔离, join阻塞等待, 进程属性, 僵尸进程和孤儿进程, 守护进程 一丶获取进程以及父进程的pid 含义:    进程在内存中开启多个,操作系统如何区分这些进程,每个进程都有一个唯一表示 方法三种方法:     一,终端查看所有pid tasklist     二,指定具体的PID tasklist | findstr python     三,代码查看pid os 模块 ### 利用os 模块 查看 pid(当前进程id) 和 ppid(父进程id) im

Synchronized用于线程间的数据共享,而ThreadLocal则用于线程间的数据隔离.

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

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

需求 用户数据要同时支持在mysql和redis进行管理.存储. 思路 利用spring的注解,在配置中指定存储类型,启动时识别并选择对应的实现类. 代码 1. 用户管理的接口类 public interface IUserManager { boolean createUser(User user); boolean removeUser(); ... } 2. 基于Mysql的实现类 @Service("mysql") public class MysqlUserManager i

在上一篇“浅析多租户在 Java 平台和某些 PaaS 上的实现”中我们谈到了应用层面的多租户架构,涉及到 PaaS.JVM.OS 等,与之相应的是数据层也有多租户的支持. 数据层的多租户综述 多租户(Multi Tenancy/Tenant)是一种软件架构,其定义是: 在一台服务器上运行单个应用实例,它为多个租户提供服务. 在SaaS实施过程中,有一个显著的考量点,就是如何对应用数据进行设计,以支持多租户,而这种设计的思路,是要在数据的共享.安全隔离和性能间取得平衡. 传 统的应用,仅仅服务于

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