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数据量、高并发数据库的高性能、高可用性解决方案

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    发表于 2021-5-15 09:50:17 | 显示全部楼层 |阅读模式

    1.拆表:大表拆小表(垂直拆,水平拆;分表,分区partition,分片sharding),可以在应用层实现,也可以在数据库层面实现一部分;提高系统性能。

    2.分库:把表放到不同的数据库,这也是分布式数据库的基础;提高系统性能。

    3.分布式:不同的数据库放到不同的服务器;提高系统性能。

    4.集群:使用数据库复制等技术组建集群,实现读写分离、备份等;提高系统性能、可用性。

    5.缓存:对常用的数据进行缓存。提高系统性能。

    6.备份:主从库,快照,热备,异地备份等;提高系统可用性。

    7.空间换时间(多级缓存,静态化{客户端页面缓存,反向代理缓存,内存数据库};索引{哈希、B树、倒排、bitmap})

    8.并行与分布式计算(任务切分、分而治之;多进程、多线程并行执行)

    9.多维度的可用(负载均衡、容灾、备份;读写分离;依赖关系;监控)

    10.伸缩(拆分;无状态)

    11.优化资源利用(系统容量有限;原子操作与并发控制;基于逻辑的不同,采取不一样的策略; 容错隔离;资源释放)

    哎...今天够累的,签到来了1...
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