redis一致性hash和hash槽 當(dāng)數(shù)據(jù)庫扼住系統(tǒng)性能咽喉,直接分庫分表能解決嗎?
當(dāng)數(shù)據(jù)庫扼住系統(tǒng)性能咽喉,直接分庫分表能解決嗎?子庫和子表是一種相對(duì)落后的優(yōu)化方法,因?yàn)槌杀鞠鄬?duì)較高。遇到數(shù)據(jù)庫瓶頸:-首先考慮SQL優(yōu)化,這是最簡單的方法。對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)沒有影響。-第二個(gè)是考慮數(shù)據(jù)庫讀
當(dāng)數(shù)據(jù)庫扼住系統(tǒng)性能咽喉,直接分庫分表能解決嗎?
子庫和子表是一種相對(duì)落后的優(yōu)化方法,因?yàn)槌杀鞠鄬?duì)較高。
遇到數(shù)據(jù)庫瓶頸:
-首先考慮SQL優(yōu)化,這是最簡單的方法。對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)沒有影響。
-第二個(gè)是考慮數(shù)據(jù)庫讀寫分離,這也是一個(gè)相對(duì)簡單的方法。在數(shù)據(jù)庫級(jí)配置中,系統(tǒng)級(jí)只需要調(diào)整獲取數(shù)據(jù)庫連接的邏輯即可。讀取數(shù)據(jù)時(shí),可以同時(shí)獲得主庫和從庫連接。寫入數(shù)據(jù)時(shí),僅獲取主庫連接。
-考慮添加緩存層。數(shù)據(jù)緩存在緩存中,再次訪問時(shí)不再從數(shù)據(jù)庫檢索。通常,緩存層對(duì)系統(tǒng)是透明的,對(duì)系統(tǒng)本身沒有影響。但是,cache的引入也引入了相應(yīng)的需要考慮的問題,如雪崩、命中率、分布式cache等]-還有一種非技術(shù)手段,就是改變需求。性能問題的原因是否不合理?還是要求太復(fù)雜?需求可以簡化嗎?這種方法對(duì)系統(tǒng)的影響相對(duì)較小。
-最后,考慮子數(shù)據(jù)庫和子表。優(yōu)先考慮子數(shù)據(jù)庫,因?yàn)樗茸颖砗唵?。將相?yīng)的表移動(dòng)到新的數(shù)據(jù)庫中,并調(diào)整系統(tǒng)的邏輯以獲得數(shù)據(jù)庫連接。在這里,我們需要考慮移動(dòng)哪些表。在提高性能的前提下,我們首先嘗試避免分布式事務(wù)。
-最后,考慮子表。子表的主要原因是單個(gè)表中的數(shù)據(jù)量很大。子表分為縱斷面和橫斷面。垂直剪切是按列剪切的,例如用戶表。常用信息為基本信息表,其他信息為明細(xì)表。橫切是按行切割。例如,一個(gè)有1億數(shù)據(jù)的表被分成10個(gè)有1000萬數(shù)據(jù)的表。這涉及到數(shù)據(jù)應(yīng)該存儲(chǔ)在哪個(gè)表中或從哪個(gè)表中獲取。在表被劃分之后,可以對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。
-如果涉及分布式事務(wù),應(yīng)考慮如何保證分布式事務(wù)。理論上,2個(gè),3個(gè),帕克斯,帽子,底座。相應(yīng)中間件的使用。
系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化不是模仿的問題,而是需要根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行處理。
java程序員和C 程序員哪個(gè)更有發(fā)展前途?
下圖是2019年8月編程語言排名
目前Java程序員比較多,前期工作比較困難。他們不掙錢,這是事實(shí)。許多Java程序員都在尋找轉(zhuǎn)換。我的許多同事已經(jīng)開始轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù),因?yàn)閷W(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要java基金會(huì),所以他們可以輕松地轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)。其中一些已經(jīng)涉足大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。但不可否認(rèn)的是,Java高級(jí)程序員仍然非常有市場(chǎng)
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memcache一致性hash的php實(shí)現(xiàn)方法?
我們的Memcache客戶端(這里我看到了spymemcache的源代碼)使用一致的哈希算法Ketama來選擇數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。與傳統(tǒng)的散列算法不同的是,我們只需對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的密鑰進(jìn)行散列,然后將其分配給不同的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行存儲(chǔ)。一致性哈希算法是對(duì)我們要存儲(chǔ)的服務(wù)器數(shù)據(jù)進(jìn)行哈希運(yùn)算,然后確定每個(gè)密鑰的存儲(chǔ)位置。