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Tags : 互联网技术,存储层 发表时间: 2015-11-19 18:53:32
1.SQL即关系数据。前几年NoSQL火了一阵子,很多人都理解为NoSQL是完全抛弃关系数据,全部采用非关系型数据,但事实经过几年的试验后,大家发现关系数据不可能完全抛弃,NoSQL不是NoSQL,而是NotOnlySQL,即NoSQL是SQL的补充。所以互联网行业也必须依赖关系数据,考虑到Oracle太贵,还需要专人维护,一般情况下互联网行业都是用MySQL、PostgreSQL这类开源数据库。这类数据库的特点是开源免费,拿来就用;但缺点是性能相比商业数据库要差较多。随着互联网业务的发展,性能要求越来越高,必然要面对一个问题:将数据拆分到多个数据库实例才能满足业务的性能需求(其实Oracle
类别:架构 | 阅读(783)| 回复(0)| (0) 阅读全文>>
Tags : 大型网站,网站,存储 发表时间: 2015-05-14 01:04:53
  在开始本篇主要内容前,我们一起看看下面的几张截图,首先是第一张图,如下图所示:  这是一家电商网站的首页,当我们第一次打开这个首页,网站会弹出一个强制性的对话框,让用户选择货物配送的地址,如果是淘宝和京东的话,那么这个选择配货地址的选项是在商品里,如下图是淘宝的选择配送地点:  下图是京东选择配货地点:  那么图一跟京东和淘宝有什么区别呢?图一的电商强制用户选择地区后,那么我们在查询这个商品时候会因为地区不同,显示的查询结果会不一样,这个就和网站做国际化有点像,不过网站国际化是切语言和语言相关的静态资源,但是电商这个地域的选择是和业务相关的,不同的地域查询结果是不相同的,这个选择地域的弹出
类别:网站建设 | 阅读(747)| 回复(0)| (0) 阅读全文>>
Tags : 网站,大型网站,存储 发表时间: 2015-05-13 21:30:03
  本文开篇提个问题给大家,关系数据库的瓶颈有哪些?我想有些朋友看到这个问题肯定会说出自己平时开发中碰到了一个跟数据库有关的什么什么问题,然后如何解决的等等,这样的答案没问题,但是却没有代表性,如果出现了一个新的存储瓶颈问题,你在那个场景的处理经验可以套用在这个新问题上吗?这个真的很难说。  其实不管什么样的问题场景最后解决它都要落实到数据库的话,那么这个问题场景一定是击中了数据库的某个痛点,那么我前面的六篇文章里那些手段到底是在解决数据库的那些痛点,下面我总结下,具体如下:  痛点一:数据库的连接数不够用了。换句话说就是在同一个时间内,要求和数据库建立连接的请求超出了数据库所允许的最大连接数
类别:网站建设 | 阅读(872)| 回复(0)| (0) 阅读全文>>
Tags : 网站,大型网站,存储 发表时间: 2015-05-12 21:03:34
  在讲数据库水平拆分时候,我列出了水平拆分数据库需要解决的两个难题,它们分别是主键的设计问题和单表查询的问题,主键问题前文已经做了比较详细的讲述了,但是第二个问题我没有讲述,今天我将会讲讲如何解决数据表被水平拆分后的单表查询问题。  要解决数据表被水平拆分后的单表查询问题,我们首先要回到问题的源头,我们为什么需要将数据库的表进行水平拆分。下面我们来推导下我们最终下定决心做水平拆分表的演进过程,具体如下:  第一个演进过程:进行了读写分离的表在数据增长后需要进行水平拆分吗?回答这个疑问我们首先要想想进行读写分离操作的表真的是因为数据量大吗?答案其实是否定的。最基本的读写分离的目的是为了解决数据
类别:网站建设 | 阅读(858)| 回复(0)| (0) 阅读全文>>
Tags : 网站,大型网站,存储 发表时间: 2015-05-11 22:17:34
  上文里我遗留了两个问题,一个问题是数据库做了水平拆分以后,如果我们对主键的设计采取一种均匀分布的策略,那么它对于被水平拆分出的表后续的查询操作将有何种影响,第二个问题就是水平拆分的扩容问题。这两个问题在深入下去,本系列就越来越技术化了,可能最终很多朋友读完后还是没有找到解决实际问题的启迪,而且我觉得这些问题都是像BAT这样巨型互联网公司才会认真思考的,因此本篇我打算换个角度来阐述本文的后续内容。  这里我们首先要明确一个问题,到底是什么因素促使我们去做数据库的垂直拆分和水平拆分的呢?答案很简单就是业务发展的需求,前文里的水平拆分技术方案基本都是抛弃千变万化的业务规则的限制,尽量将水平拆分的
类别:网站建设 | 阅读(747)| 回复(0)| (0) 阅读全文>>
Tags : 网站,大型网站,存储 发表时间: 2015-05-07 19:48:54
  如果数据库需要进行水平拆分,这其实是一件很开心的事情,因为它代表公司的业务正在迅猛的增长,对于开发人员而言那就是有不尽的项目可以做,虽然会感觉很忙,但是人过的充实,心里也踏实。  数据库水平拆分简单说来就是先将原数据库里的一张表在做垂直拆分出来放置在单独的数据库和单独的表里后更进一步的把本来是一个整体的表进一步拆分成多张表,每一张表都用独立的数据库进行存储。当表被水平拆分后,原数据表成为了一个逻辑的概念,而这个逻辑表的业务含义需要多张物理表协同完成,因此数据库的表被水平拆分后,那么我们对这张表的操作已经超出了数据库本身提供给我们现有的手段,换句话说我们对表的操作会超出数据库本身所拥有的处理
类别:网站建设 | 阅读(931)| 回复(0)| (0) 阅读全文>>
Tags : 网站,大型网站,存储 发表时间: 2015-05-07 00:02:22
  存储的瓶颈写到现在就要进入到深水区了,如果我们所做的网站已经到了做数据库垂直拆分和水平拆分的阶段,那么此时我们所面临的技术难度的挑战也会大大增强。  这里我们先回顾下数据库的垂直拆分和水平拆分的定义:  垂直拆分:把一个数据库中不同业务单元的数据分到不同的数据库里。  水平拆分:是根据一定的规则把同一业务单元的数据拆分到多个数据库里。  垂直拆分是一个粗粒度的拆分数据,它主要是将原来在一个数据库下的表拆分到不同的数据库里,水平拆分粒度比垂直拆分要更细点,它是将一张表拆到不同数据库里,粒度的粗细也会导致实现技术的难度的也不一样,很明显水平拆分的技术难度要远大于垂直拆分的技术难度。难度意味着投
类别:网站建设 | 阅读(827)| 回复(0)| (0) 阅读全文>>
Tags : 网站,存储,数据库,memcached,读写分离 发表时间: 2015-05-03 06:47:21
503错误  在上篇,我讲到某些网站在高并发下会报出503错误,503错误的含义是指网站服务端暂时无法提供服务,503还表达了网站服务端现在有问题,但是以后可能会提供正常的服务,对http协议熟悉的人都知道,5开头的响应码表达了服务端出现了问题,在我们开发测试时候最为常见的是500错误,500代表的含义是服务端程序出现了错误导致网站无法正常提供服务,500通常是服务端异常和错误所致,如果生产系统里发现了500错误,那么只能说明网站存在逻辑性的错误,这往往是系统上线前的测试做的不到位所致。回到503错误,我上文解释为拒绝访问,其实更加准确的回答应该是服务不可用,那么为什么我会说503错误在高并发
类别:网站建设 | 阅读(1178)| 回复(0)| (0) 阅读全文>>
Tags : 网站,架构,存储 发表时间: 2015-05-01 00:48:38
  前不久公司请来了位互联网界的技术大牛跟我们做了一次大型网站架构的培训,两天12个小时信息量非常大,知识的广度和难度也非常大,培训完后我很难完整理出全部听到的知识,今天我换了个思路是回味这次培训,这个思路就是通过本人目前的经验和技术水平来思考下大型网站技术演进的过程。  大型网站定义  首先我们要思考一个问题,什么样的网站才是大型网站,从网站的技术指标角度考虑这个问题人们很容易犯一个毛病就是认为网站的访问量是衡量的指标,懂点行的人也许会认为是网站在单位时间里的并发量的大小来作为指标,如果按这些标准那么像hao123这样的网站就是大型网站了,如下图所示:  其实这种网站访问量非常大,并发数也非
类别:网站建设 | 阅读(1251)| 回复(0)| (0) 阅读全文>>