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数据库部署架构

发布时间: 2022-11-18 02:59:11

❶ oracle数据库是b/s结构还是c/s

B/S和C/S是基于数据库的应用程序的部署架构,
Oracle是支持B/S和C/S架构的数据库管理系统.

❷ 什么是架构,sql中的架构有哪些

架构(Schema)是一组数据库对象的集合,它被单个负责人(可以是用户或角色)所拥有并构成唯一命名空间。你可以将架构看成是对象的容器。
在 SQL Server 2000 中,用户(User)和架构是隐含关联的,即每个用户拥有与其同名的架构。因此要删除一个用户,必须先删除或修改这个用户所拥有的所有数据库对象。
在 SQL Server 2005 中,架构和创建它的数据库用户不再关联,完全限定名(fully-qualified name)现在包含4个部分:server.database.schema.object
1. 体系结构(Architecture)
体系结构亦可称为架构,所谓软件架构,根据Perry 和Wolfe之定义:Software Architecture = {Elements,Forms, Rationale / Constraint },也就是软件主架构 = {组件元素,元素互助合作之模式,基础要求与限制}。Philippe Kruchten采用上面的定义,并说明主架构之设计就是:将各组件元素以某些理想的合作模式组织起来,以达成系统的基本功能和限制。体系结构又分为多种样式,如Pipes and Filters等。
2. 框架(Framework)
框架亦可称为应用架构,框架的一般定义就是:在特定领域基于体系结构的可重用的设计。也可以认为框架是体系结构在特定领域下的应用。框架比较出名的例子就是MVC。
3. 库(Library)
库应该是可重用的、相互协作的资源的集合,供开发人员进行重复调用。它与框架的主要区别在于运行时与程序的调用关系。库是被程序调用,而框架则调用程序。比较好的库有JDK。
4. 设计模式(Design Pattern)
设计模式大家应该很熟悉,尤其四人帮所写的书更是家喻户晓。“四人帮”将模式描述为“在一定的环境中解决某一问题的方案”。这三个事物 — 问题、解决方案和环境 — 是模式的基本要素。给模式一个名称,考虑使用模式将产生的结果和提供一个或多个示例,对于说明模式也都是有用的。
5. 平台(PlatForm)
由多种系统构成,其中也可以包含硬件部分。
对于以上的概念有一个比较清楚的认识之后,就可以在软件的开发过程中进行应用。理论和实践是缺一不可的,相辅相成的。没有理论的指导,实践就缺乏基础;没有实践的证明,理论就缺乏依据,因此我一直认为:对于当代的程序员,在有一定的实践基础后,必须学习更深的理论知识。无论你是从那方面先开始学习的。
在软件的开发过程中,从许多过程实践和方法中,大致可以提炼出五大步骤:需求、分析、设计、编码、测试。而体系结构是软件的骨架,是最重要的基础。体系结构是涉及到每一步骤中。一般在获取需要的同时,就应该开始分析软件的体系结构。体系结构现在一般是各个大的功能模块组合成,然后描述各个部分的关系。
我一般认为框架是体系结构中每个模块中更细小的结构。如需要表示web技术,就会用到MVC框架,而web功能只是整个软件体系中的一个功能模块。每个框架可以有许多个实例,如用java实现的MVC框架structs。
而在框架之下就是设计模式,设计模式一般是应用中框架之中的,也可以说是对框架的补充。因为框架只是提供了一个环境,需要我们我里面填入更多的东西。无论是否应用了设计模式,你都可以实现软件的功能,而正确应用了设计模式,是我们对前人软件的设计或实现方法的一种继承,从而让你的软件更软。
体系结构是可以从不同视角来进行分析的,所以软件体系结构的设计可以按照不同的视角来进行的。按4+1 views的论述,那是四种views:逻辑、开发、过程、物理和场景。因此体系结构是逐渐细化的,你不可能开始就拿出一个完美的体系结构,而只能根据开发过程逐渐对体系结构进行细化。
打个比方:如果我们准备建一个房子,那房子如果按功能来分:墙壁、地板、照明等,它是按那种样式来组成的,房子是四方的还是圆形的等,这样就组成了房子的体系结构。在体系结构之下,我们可以把框架应用在每个模块中,例如墙壁,我们准备应用什么框架。墙壁可以包括:窗户、门等。窗户和门的组成的就是一种框架。而窗户是什么形状的或者是大还是小,是要为了实现屋内的亮度的,因此挑选什么样的窗户就是设计模式。

❸ 从站点到平台——探讨服务端高并发分布式架构演进

本文以淘宝作为例子,介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则。

在介绍架构之前,为了避免部分读者对架构设计中的一些概念不了解,下面对几个最基础的概念进行介绍:

3.1 单机架构

以淘宝作为例子。在网站最初时,应用数量与用户数都较少,可以把Tomcat和数据库部署在同一台服务器上。浏览器往www.taobao.com发起请求时,首先经过DNS服务器(域名系统)把域名转换为实际IP地址10.102.4.1,浏览器转而访问该IP对应的Tomcat。

3.2 第一次演进:Tomcat与数据库分开部署

Tomcat和数据库分别独占服务器资源,显着提高两者各自性能。

3.3 第二次演进:引入本地缓存和分布式缓存

在Tomcat同服务器上或同JVM中增加本地缓存,并在外部增加分布式缓存,缓存热门商品信息或热门商品的html页面等。通过缓存能把绝大多数请求在读写数据库前拦截掉,大大降低数据库压力。其中涉及的技术包括:使用memcached作为本地缓存,使用Redis作为分布式缓存,还会涉及缓存一致性、缓存穿透/击穿、缓存雪崩、热点数据集中失效等问题。

3.4 第三次演进:引入反向代理实现负载均衡

在多台服务器上分别部署Tomcat,使用反向代理软件(Nginx)把请求均匀分发到每个Tomcat中。此处假设Tomcat最多支持100个并发,Nginx最多支持50000个并发,那么理论上Nginx把请求分发到500个Tomcat上,就能抗住50000个并发。其中涉及的技术包括:Nginx、HAProxy,两者都是工作在网络第七层的反向代理软件,主要支持http协议,还会涉及session共享、文件上传下载的问题。

3.5 第四次演进:数据库读写分离

把数据库划分为读库和写库,读库可以有多个,通过同步机制把写库的数据同步到读库,对于需要查询最新写入数据场景,可通过在缓存中多写一份,通过缓存获得最新数据。其中涉及的技术包括:Mycat,它是数据库中间件,可通过它来组织数据库的分离读写和分库分表,客户端通过它来访问下层数据库,还会涉及数据同步,数据一致性的问题。

3.6 第五次演进:数据库按业务分库

把不同业务的数据保存到不同的数据库中,使业务之间的资源竞争降低,对于访问量大的业务,可以部署更多的服务器来支撑。这样同时导致跨业务的表无法直接做关联分析,需要通过其他途径来解决,但这不是本文讨论的重点,有兴趣的可以自行搜索解决方案。

3.7 第六次演进:把大表拆分为小表

比如针对评论数据,可按照商品ID进行hash,路由到对应的表中存储;针对支付记录,可按照小时创建表,每个小时表继续拆分为小表,使用用户ID或记录编号来路由数据。只要实时操作的表数据量足够小,请求能够足够均匀的分发到多台服务器上的小表,那数据库就能通过水平扩展的方式来提高性能。其中前面提到的Mycat也支持在大表拆分为小表情况下的访问控制。

这种做法显着的增加了数据库运维的难度,对DBA的要求较高。数据库设计到这种结构时,已经可以称为分布式数据库,但是这只是一个逻辑的数据库整体,数据库里不同的组成部分是由不同的组件单独来实现的,如分库分表的管理和请求分发,由Mycat实现,SQL的解析由单机的数据库实现,读写分离可能由网关和消息队列来实现,查询结果的汇总可能由数据库接口层来实现等等,这种架构其实是MPP(大规模并行处理)架构的一类实现。

目前开源和商用都已经有不少MPP数据库,开源中比较流行的有Greenplum、TiDB、Postgresql XC、HAWQ等,商用的如南大通用的GBase、睿帆 科技 的雪球DB、华为的LibrA等等,不同的MPP数据库的侧重点也不一样,如TiDB更侧重于分布式OLTP场景,Greenplum更侧重于分布式OLAP场景,这些MPP数据库基本都提供了类似Postgresql、Oracle、MySQL那样的SQL标准支持能力,能把一个查询解析为分布式的执行计划分发到每台机器上并行执行,最终由数据库本身汇总数据进行返回,也提供了诸如权限管理、分库分表、事务、数据副本等能力,并且大多能够支持100个节点以上的集群,大大降低了数据库运维的成本,并且使数据库也能够实现水平扩展。

3.8 第七次演进:使用LVS或F5来使多个Nginx负载均衡

由于瓶颈在Nginx,因此无法通过两层的Nginx来实现多个Nginx的负载均衡。图中的LVS和F5是工作在网络第四层的负载均衡解决方案,其中LVS是软件,运行在操作系统内核态,可对TCP请求或更高层级的网络协议进行转发,因此支持的协议更丰富,并且性能也远高于Nginx,可假设单机的LVS可支持几十万个并发的请求转发;F5是一种负载均衡硬件,与LVS提供的能力类似,性能比LVS更高,但价格昂贵。由于LVS是单机版的软件,若LVS所在服务器宕机则会导致整个后端系统都无法访问,因此需要有备用节点。可使用keepalived软件模拟出虚拟IP,然后把虚拟IP绑定到多台LVS服务器上,浏览器访问虚拟IP时,会被路由器重定向到真实的LVS服务器,当主LVS服务器宕机时,keepalived软件会自动更新路由器中的路由表,把虚拟IP重定向到另外一台正常的LVS服务器,从而达到LVS服务器高可用的效果。

此处需要注意的是,上图中从Nginx层到Tomcat层这样画并不代表全部Nginx都转发请求到全部的Tomcat,在实际使用时,可能会是几个Nginx下面接一部分的Tomcat,这些Nginx之间通过keepalived实现高可用,其他的Nginx接另外的Tomcat,这样可接入的Tomcat数量就能成倍的增加。

3.9 第八次演进:通过DNS轮询实现机房间的负载均衡

在DNS服务器中可配置一个域名对应多个IP地址,每个IP地址对应到不同的机房里的虚拟IP。当用户访问www.taobao.com时,DNS服务器会使用轮询策略或其他策略,来选择某个IP供用户访问。此方式能实现机房间的负载均衡,至此,系统可做到机房级别的水平扩展,千万级到亿级的并发量都可通过增加机房来解决,系统入口处的请求并发量不再是问题。

3.10 第九次演进:引入NoSQL数据库和搜索引擎等技术

当数据库中的数据多到一定规模时,数据库就不适用于复杂的查询了,往往只能满足普通查询的场景。对于统计报表场景,在数据量大时不一定能跑出结果,而且在跑复杂查询时会导致其他查询变慢,对于全文检索、可变数据结构等场景,数据库天生不适用。因此需要针对特定的场景,引入合适的解决方案。如对于海量文件存储,可通过分布式文件系统HDFS解决,对于key value类型的数据,可通过HBase和Redis等方案解决,对于全文检索场景,可通过搜索引擎如ElasticSearch解决,对于多维分析场景,可通过Kylin或Druid等方案解决。

当然,引入更多组件同时会提高系统的复杂度,不同的组件保存的数据需要同步,需要考虑一致性的问题,需要有更多的运维手段来管理这些组件等。

3.11 第十次演进:大应用拆分为小应用

按照业务板块来划分应用代码,使单个应用的职责更清晰,相互之间可以做到独立升级迭代。这时候应用之间可能会涉及到一些公共配置,可以通过分布式配置中心Zookeeper来解决。

3.12 第十一次演进:复用的功能抽离成微服务

如用户管理、订单、支付、鉴权等功能在多个应用中都存在,那么可以把这些功能的代码单独抽取出来形成一个单独的服务来管理,这样的服务就是所谓的微服务,应用和服务之间通过HTTP、TCP或RPC请求等多种方式来访问公共服务,每个单独的服务都可以由单独的团队来管理。此外,可以通过Dubbo、SpringCloud等框架实现服务治理、限流、熔断、降级等功能,提高服务的稳定性和可用性。

3.13 第十二次演进:引入企业服务总线ESB屏蔽服务接口的访问差异

通过ESB统一进行访问协议转换,应用统一通过ESB来访问后端服务,服务与服务之间也通过ESB来相互调用,以此降低系统的耦合程度。这种单个应用拆分为多个应用,公共服务单独抽取出来来管理,并使用企业消息总线来解除服务之间耦合问题的架构,就是所谓的SOA(面向服务)架构,这种架构与微服务架构容易混淆,因为表现形式十分相似。个人理解,微服务架构更多是指把系统里的公共服务抽取出来单独运维管理的思想,而SOA架构则是指一种拆分服务并使服务接口访问变得统一的架构思想,SOA架构中包含了微服务的思想。

3.14 第十三次演进:引入容器化技术实现运行环境隔离与动态服务管理

目前最流行的容器化技术是Docker,最流行的容器管理服务是Kubernetes(K8S),应用/服务可以打包为Docker镜像,通过K8S来动态分发和部署镜像。Docker镜像可理解为一个能运行你的应用/服务的最小的操作系统,里面放着应用/服务的运行代码,运行环境根据实际的需要设置好。把整个“操作系统”打包为一个镜像后,就可以分发到需要部署相关服务的机器上,直接启动Docker镜像就可以把服务起起来,使服务的部署和运维变得简单。

在大促的之前,可以在现有的机器集群上划分出服务器来启动Docker镜像,增强服务的性能,大促过后就可以关闭镜像,对机器上的其他服务不造成影响(在3.14节之前,服务运行在新增机器上需要修改系统配置来适配服务,这会导致机器上其他服务需要的运行环境被破坏)。

3.15 第十四次演进:以云平台承载系统

系统可部署到公有云上,利用公有云的海量机器资源,解决动态硬件资源的问题,在大促的时间段里,在云平台中临时申请更多的资源,结合Docker和K8S来快速部署服务,在大促结束后释放资源,真正做到按需付费,资源利用率大大提高,同时大大降低了运维成本。

所谓的云平台,就是把海量机器资源,通过统一的资源管理,抽象为一个资源整体,在之上可按需动态申请硬件资源(如CPU、内存、网络等),并且之上提供通用的操作系统,提供常用的技术组件(如Hadoop技术栈,MPP数据库等)供用户使用,甚至提供开发好的应用,用户不需要关系应用内部使用了什么技术,就能够解决需求(如音视频转码服务、邮件服务、个人博客等)。在云平台中会涉及如下几个概念:

❹ 扛得住的MySQL数据库架构

数据库优化是系统工程,性能的提升靠整体。本课程将面面俱到的讲解提升数据库性能的各种因素,让你在最短的时间从小白到资深,将数据库整体架构了然于胸

第1章 实例和故事 试看7 节 | 50分钟
决定电商11大促成败的各个关键因素。
收起列表
视频:1-1 什么决定了电商双11大促的成败 (04:04)试看
视频:1-2 在双11大促中的数据库服务器 (06:03)
视频:1-3 在大促中什么影响了数据库性能 (07:55)
视频:1-4 大表带来的问题 (14:13)
视频:1-5 大事务带来的问题 (17:27)
作业:1-6 【讨论题】在日常工作中如何应对高并发大数据量对数据库性能挑战
作业:1-7 【讨论题】在MySQL中事务的作用是什么?
第2章 什么影响了MySQL性能 试看30 节 | 210分钟
详细介绍影响性能各个因素,包括硬件、操作系统等等。
收起列表
视频:2-1 影响性能的几个方面 (04:08)试看
视频:2-2 CPU资源和可用内存大小 (10:54)
视频:2-3 磁盘的配置和选择 (04:44)
视频:2-4 使用RAID增加传统机器硬盘的性能 (11:30)
视频:2-5 使用固态存储SSD或PCIe卡 (08:35)
视频:2-6 使用网络存储SAN和NAS (07:16)
视频:2-7 总结:服务器硬件对性能的影响 (03:27)
视频:2-8 操作系统对性能的影响-MySQL适合的操作系统 (03:50)
视频:2-9 CentOS系统参数优化 (11:43)
视频:2-10 文件系统对性能的影响 (03:29)
视频:2-11 MySQL体系结构 (05:29)
视频:2-12 MySQL常用存储引擎之MyISAM (13:23)
视频:2-13 MySQL常用存储引擎之Innodb (10:44)
视频:2-14 Innodb存储引擎的特性(1) (15:24)
视频:2-15 Innodb存储引擎的特性(2) (08:44)
视频:2-16 MySQL常用存储引擎之CSV (09:19)
视频:2-17 MySQL常用存储引擎之Archive (06:08)
视频:2-18 MySQL常用存储引擎之Memory (10:40)
视频:2-19 MySQL常用存储引擎之Federated (11:21)
视频:2-20 如何选择存储引擎 (04:33)
视频:2-21 MySQL服务器参数介绍 (08:04)
视频:2-22 内存配置相关参数 (09:24)
视频:2-23 IO相关配置参数 (10:01)
视频:2-24 安全相关配置参数 (06:13)
视频:2-25 其它常用配置参数 (03:41)
视频:2-26 数据库设计对性能的影响 (04:36)
视频:2-27 总结 (01:32)
作业:2-28 【讨论题】你会如何配置公司的数据库服务器硬件?
作业:2-29 【讨论题】你认为对数据库性能影响最大的因素是什么
作业:2-30 【讨论题】做为电商的DBA,建议开发选哪种MySQL存储引擎
第3章 MySQL基准测试8 节 | 65分钟
了解基准测试,MySQL基准测试工具介绍及实例演示。
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视频:3-1 什么是基准测试 (02:20)
视频:3-2 如何进行基准测试 (09:00)
视频:3-3 基准测试演示实例 (11:18)
视频:3-4 Mysql基准测试工具之mysqlslap (13:30)
视频:3-5 Mysql基准测试工具之sysbench (11:07)
视频:3-6 sysbench基准测试演示实例 (17:11)
作业:3-7 【讨论题】MySQL基准测试是否可以体现出业务系统的真实性能
作业:3-8 【实操题】参数不同取值对性能的影响
第4章 MySQL数据库结构优化14 节 | 85分钟
详细介绍数据库结构设计、范式和反范式设计、物理设计等等。
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视频:4-1 数据库结构优化介绍 (06:52)
视频:4-2 数据库结构设计 (14:49)
视频:4-3 需求分析及逻辑设计 (11:00)
视频:4-4 需求分析及逻辑设计-反范式化设计 (06:44)
视频:4-5 范式化设计和反范式化设计优缺点 (04:06)
视频:4-6 物理设计介绍 (05:17)
视频:4-7 物理设计-数据类型的选择 (18:59)
视频:4-8 物理设计-如何存储日期类型 (13:37)
视频:4-9 物理设计-总结 (02:37)
图文:4-10 说明MyISAM和Innodb存储引擎的5点不同
作业:4-11 【讨论题】判断表结构是否符合第三范式要求?如不满足要如何修改
作业:4-12 【实操题】请设计一个电商订单系统的数据库结构
作业:4-13 【讨论题】以下那个字段适合作为Innodb表的主建使用
作业:4-14 【讨论题】请为下表中的字段选择合适的数据类型
第5章 MySQL高可用架构设计 试看24 节 | 249分钟
详细介绍二进制日志及其对复制的影响、GTID的复制、MMM、MHA等等。
收起列表
视频:5-1 mysql复制功能介绍 (04:58)
视频:5-2 mysql二进制日志 (22:05)
视频:5-3 mysql二进制日志格式对复制的影响 (09:37)
视频:5-4 mysql复制工作方式 (03:08)
视频:5-5 基于日志点的复制 (20:06)
视频:5-6 基于GTID的复制 (22:32)
视频:5-7 MySQL复制拓扑 (13:58)
视频:5-8 MySQL复制性能优化 (09:23)
视频:5-9 MySQL复制常见问题处理 (08:31)
视频:5-10 什么是高可用架构 (14:09)
视频:5-11 MMM架构介绍 (08:09)
视频:5-12 MMM架构实例演示(上) (09:16)试看
视频:5-13 MMM架构实例演示(下) (18:55)
视频:5-14 MMM架构的优缺点 (08:01)
视频:5-15 MHA架构介绍 (10:02)
视频:5-16 MHA架构实例演示(1) (13:11)
视频:5-17 MHA架构实例演示(2) (16:54)
视频:5-18 MHA架构优缺点 (05:14)
视频:5-19 读写分离和负载均衡介绍 (11:42)
视频:5-20 MaxScale实例演示 (18:25)
作业:5-21 【讨论题】MySQL主从复制为什么会有延迟,延迟又是如何产生
作业:5-22 【实操题】请为某互联网项目设计99.99%MySQL架构
作业:5-23 【讨论题】如何给一个已经存在的主从复制集群新增一个从节点
作业:5-24 【讨论题】给你三台数据库服务器,你如何设计它的高可用架构
第6章 数据库索引优化8 节 | 65分钟
介绍BTree索引和Hash索引,详细介绍索引的优化策略等等。
收起列表
视频:6-1 Btree索引和Hash索引 (20:09)
视频:6-2 安装演示数据库 (01:19)
视频:6-3 索引优化策略(上) (17:33)
视频:6-4 索引优化策略(中) (13:02)
视频:6-5 索引优化策略(下) (12:30)
作业:6-6 【讨论题】一列上建立了索引,查询时就一定会用到这个索引吗
作业:6-7 【讨论题】在定义联合索引时为什么需要注意联合索引中的顺序
作业:6-8 【实操题】SQL建立索引,你会考虑那些因素
第7章 SQL查询优化9 节 | 62分钟
详细介绍慢查询日志及示例演示,MySQL查询优化器介绍及特定SQL的查询优化等。
收起列表
视频:7-1 获取有性能问题SQL的三种方法 (05:14)
视频:7-2 慢查询日志介绍 (08:57)
视频:7-3 慢查询日志实例 (08:27)
视频:7-4 实时获取性能问题SQL (02:21)
视频:7-5 SQL的解析预处理及生成执行计划 (16:02)
视频:7-6 如何确定查询处理各个阶段所消耗的时间 (09:35)
视频:7-7 特定SQL的查询优化 (10:34)
作业:7-8 【讨论题】如何跟据需要对一个大表中的数据进行删除或更新
作业:7-9 【讨论题】如何获取需要优化的SQL查询
第8章 数据库的分库分表5 节 | 48分钟
详细介绍数据库分库分表的实现原理及演示案例等。
收起列表
视频:8-1 数据库分库分表的几种方式 (04:34)
视频:8-2 数据库分片前的准备 (13:53)
视频:8-3 数据库分片演示(上) (11:40)
视频:8-4 数据库分片演示(下) (17:02)
作业:8-5 【讨论题】对于大表来说我们一定要进行分库分表吗
第9章 数据库监控7 节 | 29分钟
介绍数据库可用性监控、性能监控、MySQL主从复制监控等
收起列表
视频:9-1 数据库监控介绍 (04:46)
视频:9-2 数据库可用性监控 (07:20)
视频:9-3 数据库性能监控 (09:39)
视频:9-4 MySQL主从复制监控 (06:16)
作业:9-5 【讨论题】QPS是否可以真实的反映出数据库的负载情况
作业:9-6 【讨论题】如何正确评估数据库的当前负载状况
作业:9-7 【实操题】开发一个简单监控脚本,监控mySQL数据库阻塞情况

❺ 数据库的主要架构有几种

从数据库最终用户角度看,数据库系统的结构分为单用户结构、主从式结构、分布式结构、客户/服务器、浏览器/应用服务器/数据库服务器多层结构。这是数据库外部体系结构。
物理存储结构、逻辑存储结构、内存结构和实例进程结构。这是内部体系结构

❻ 为什么在微服务架构下,服务网关和数据库不能部署在虚拟机上

最近开发了一基于springcloud的微服务架构的门户项目,因为客户对系统性能有要求,所以楼主对系统的一些api接口进行了大量压力测试。在压测过程中,发现接口的性能瓶颈之一是服务网关和数据库部署在虚机上,所以本文将分享内容分为两部分

性能压测思路是从软硬件负载 f5,nginx,到容器化平台k8s、docker、zuul网关,再到数据存储es、mysql、mongodb、redis,进行全面测试。

性能压测汇总

部分接口压测结果

其中值得关注的是,用一台zuul网关节点和一个业务节点压测空接口,发现一个有意思现象:

空接口压测不走zuul,一个业务节点tps能达到 32000, 走zuul网关,一个业务节点空接口tps只有11000,性能损耗64%。

当时就感觉zuul网关在我心中高大的形象碎了一地,但是没办法,性能不达标必须要优化。所以楼主查了很多资料,也问过一些docker和k8s的容器化平台大牛,总结出两点经验:

所以楼主向公司申请物理机,继续性能压测,当然这不是重点,重点是接下来要讲的:为什么服务网关和数据库不能部署到虚拟机上

虚拟机的特点

io开销

我们知道,不管虚机上部署了多少个应用,一旦涉及到数据的存储,如果采用虚机部署数据库,会带来不必要的网络io开销。因为虚拟机在调度大量物理的cpu和内存、特别是磁盘IO时,必须经过虚拟机和物理机两层网络io读写开销操作,是非常耗系统性能的。

一般情况下,使用虚拟机部署应用,其性能衰减约20%左右,这不是优化代码能解决的。

共享物理机资源

因为虚拟机在cpu资源、网络等方面共享物理机资源,虚拟机之间会存在竞争物理机资源,造成程序不稳定情况。

docker容器部署

更要命的是,如果数据库和zuul网关部署到容器(实质也是虚拟机)里,那么网络io读写变成docker(虚拟机)到虚机,再到物理机三层访问,无形之中又增加了io读写性能开销。尤其是对于请求吞吐量要求很高的服务网关zuul,是不能容忍的。

所以虚机对于IO密集型以及对延迟要求很高的业务场景不合适。

另外,早期的时候,作为一名架构师需要尽早的规划好服务网关和数据库的物理部署方式以及软硬件性能要求。

❼ Nutanix数据库管理是如何推动企业数据湖架构体系搭建的

Nutanix数据库管理是通过云原生部署推动企业数据湖架构体系的搭建,将所有数据库集中到 Nutanix 云平台上,以更低的成本和便捷的自动化操作,提供统一的基础架构解决方案。
Nutanix就推出了云原生产品 Nutanix Karbon提供的云原生管理方案,可以使企业IT运营团队通过简单的操作,快速进行生产部署,极大地简化 Kubernetes 的配置、操作和生命周期管理,轻松集成 Kubernetes 存储、监控、日志记录和警报,实现数据管理和应用交付的自动化,在精简的工作流中实现高可用性,获得完整的云原生堆栈服务,同时通过开放API提供原生的用户体验。
Nutanix 的全栈云原生平台与云原生产品大大提高了操作的简易性,可以帮助企业在没有相关开发和维护技术支持的前提下,快速实现 Kubernetes 在私有云平台的部署,获得本地类云体验,简化 IT 部门的运维流程,专注开发而非基础架构的管理修复,释放企业发展动能,推动企业轻装上云∞

❽ 数据库架构怎么划分

数据库的架构,如果你不清楚怎么划分的话,说明你的技术还有待提高,可以查看一下相关的书本书名或者是自己看一看。