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大型网站架构“三高”(高并发、高可用、高性能)
Redis 是现在互联网中使用最广泛的分布式缓存系统,几乎每家公司都在用。它的 qps 可以达到10万每秒,吞吐量还是非常可观的,对于一般体量的互联网公司,一台机器就够了。但不论是什么业务,都不得不面对一个棘手的问题:那就是Redis和源数据的一致性问题。
在前面的四篇文章中,我们从数据持久化层来聊了一些架构设计方案,来处理数据量大读写缓慢的问题。但是架构设计并不是只有这一方面的设计思路,本篇开始我们来从缓存层面来一起看看如何设计。
今天讨论的内容是冷热分离,也许概念并不陌生,对其使用场景也比较熟悉,但涉及锁的内容时仍然需要认真思考,这部分内容在我们实际开发中的“坑”还是不少的。
数据访问层
在一些技术不是很强的选手手中,设计数据库时,难免会未考虑到某些字段,只能到后期实现功能时,才能觉察出来数据库中或是少写字段,或是多加了无用的字段,故我们还不得不去数据库中做些手脚。
除了通过DDC控制台查看登陆用户相关信息,我们还可以通过Citrix 连接的SQL数据库去查看。通过数据库去查看,可以看到更多的信息。
数据库设计
如下为DDC完整跟SQL数据库连通性测试,可根据连接情况来处理异常问题
Linxu安装Mysql数据库配置远程访问
在以下脚本中,将重新连接 SQL 数据库定义为 DDC(Delivery Controller)。这是一项需要谨慎操作的任务,因此在执行之前强烈建议你采取适当的风险管理措施,例如备份数据库或创建快照,以便在出现问题时进行恢复。
单机的Redis存在许多的问题,如数据丢失问题、高并发问题、故障恢复问题、海量数据的存储能力问题
记录一次SQL改进的方法,希望能对大家有启发。
在SQL优化时,建立组合索引,我们需要知道最左匹配失效的情况,本文通过实例介绍最左匹配原则失效;
记录一次启动数据库失败的异常
通过依赖注入的方式,使用ORM工具Entity Framework查询Mysql数据库中的数据,并实现多表联查。
C#数据库连接配置文件存放至App.Config
流,即是二进制数值,文件和流 I/O(输入/输出)是指在存储媒介中传入或传出数据。 在 .NET 中,System.IO 命名空间包含允许以异步方式和同步方式对数据流和文件进行读取和写入操作的类型。
SQL(Structured Query Language)结构化查询语言,用于存取,查询,更新数据以及管理关系型数据库系统
记录一次多数据源配置失效的情况
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