数据库集群架构设计，数据库集群架构设计方案

MySQL大型分布式集群具体怎么做

1、看你服务器的配置如何，其实我觉得一般来说拿3台来做备机有点浪费，如果配置允许，可以考虑做成6套mysql主备的分布式集群。通过交叉互备实现硬件的最大利用。下图是我们之前用4台服务器做的一套集群方案。

2、在MySQL集群中.当table引擎为NDBCLUSTER时才做集群，其他非NDBCLUSTER表和一般MySQL数据库表一样，不会共享数据。NDBCLUSTER表数据存储在Data node服务器内存中，Data Node可以为1台或多台服务器，它们之间存放共享数据。

3、准备一个 MGR 集群和单实例，模拟复制链路切换，当 primary 故障，slave 自动切换到其他节点。

4、数据分库：以表为单位，把原有数据库切分成多个数据库。切分后不同的表存储在不同的数据库上。以表中的数据行记录为单位，把原有逻辑数据库切分成多个物理数据库分片，表数据记录分布存储在各个分片上。

5、用Server光盘安装好的系统，就是一个最小化的Linux内核加上常用的httpd/MySQL等包，不包含Xwindows桌面等对于服务器无用的软件。

6、Mysql cluster宣称可以在业务量大大增长时，在线添加节点以适应业务需求。

详解Codis是如何来管理redis分布式集群及涉及原理?

Codis的目标其实就是尽量兼容Twemproxy的基础上，加上数据迁移的功能以实现扩容和缩容，最终替换Twemproxy。从豌豆荚最后上线的结果来看，最后完全替换了Twem，大概2T左右的内存集群。

redis-trib.rb脚本（rub语言）为集群的管理工具，比如自动添加节点，规划槽位，迁移数据等一系列操作。节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效。

好的，接下来就通过一张手绘图，给大家说说Redisson这个开源框架对Redis分布式锁的实现原理。（1）加锁机制 咱们来看上面那张图，现在某个客户端要加锁。

并且在扩容时数据分布的搬迁，也比较费劲。代理模式 一个是Redis官方推荐的Twemproxy，是由twitter公司开发；另一个是国内豌豆荚开源的codis；代理模式最大的好处是仍然使用redis单机的sdk进行开发，维护简单。

为了支持动态扩容，我们增加了一个角色， redis_cluster_manager （以下简称 manager ），用于管理 redis 集群。

如何设计和实现高可用的MySQL

1、DRBD+Heartbeat+MySQL/：同样面临脑裂问题和Heartbeat切换时间较长的问题，DRBD的使用可能带来额外问题，建议谨慎考虑。

2、大家可用通过开启并行复制来解决延迟问题，MySQL6基于库级别并行复制；MySQL 7基于逻辑时钟并行复制，也就是表级别的并行；而MySQL0则是行级别的并行复制，粒度更细，复制效率更高。

3、基于主从复制(单点写)方案 前面讨论的两种方案分别依赖于底层的共享存储和磁盘复制技术，来解决MYSQL服务器单点和磁盘单点的问题。

4、Zookeeper使用分布式算法保证集群数据的一致性，使用zookeeper可以有效的保证proxy的高可用性，可以较好的避免网络分区现象的产生。

5、就要考虑分库分表或者采用一主多从的方式。未来我相信这类问题需要采用NewSQl这类数据库来解决，如TiDb等，此时，我们将不必考虑数据分区的问题，而且可以做到数据水平无限扩展，和热点数据的动态分布。

如何架构大数据系统hadoop

在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。

Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块，并将其存储在多个节点之内，以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O，性能通常取决于数据块的大小——如128MB。

创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。

Hadoop介绍Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。

数据库架构选型与落地,看这篇就够了

1、以下，我从数据库架构、选型与落地来让大家入门。 数据库会面临什么样的挑战呢？ 业务刚开始我们只用单机数据库就够了，但随着业务增长，数据规模和用户规模上升，这个时候数据库会面临IO瓶颈、存储瓶颈、可用性、安全性问题。

2、基本概念 数据库架构设计思路 （1）可用性 （2）读性能 （3）一致性 （4）扩展性 基本概念 概念一“单库” 概念二“分片” 分片解决的是“数据量太大”的问题，也就是通常说的“水平切分”。

3、Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。

4、负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。

5、问题一：sql server中的架构是什么意思？ 通俗点说就是一个组，里面可以存放表、视图、存储过程等 主要是用于权限控制安全控制的 问题二：什么是架构，SQL中的架构有哪些 架构(Schema)是形成单个命名空间的数据库实体的 *** 。

6、存储 将硬盘分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，并看你的数据文件大小，1G以上你可以采用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。

大数据量的系统的数据库结构如何设计?

1、)，数据库的模型确定下来之后，我们有必要做一个系统内数据流向图，分析可能出现的瓶颈。 为了保证数据库的一致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。

2、采用理想的数据库设计工具，比如：SyBase 公司的 PowerDesign，她支持 PB、VB、Delphe 等语言，通过 ODBC 可以连接市面上流行的 30 多个数据库，包括 dBase、FoxPro、VFP、SQL Server 等，今后有机会我将着重介绍 PowerDesign 的使用。

3、最初要考虑归档和分区。所有可能的大表设计，都要在最初的时候考虑归档和分区。数据冲上高水位（HighWaterMark）后，即使有归档也不会降低高水位，性能可能也存在消耗，所以要及时归档转移数据。

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