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3,雙主互備:防止單點主庫宕機,引起寫資料出現問題,採取雙主互備模式,其實跟主從相比就是反過來再做了一遍主從!都為主,都為從的意思!
4,分庫分表:資料庫資料量過大的時候,單庫甚至讀寫分離都已經成為高併發的瓶頸,這個時候採取一定的策略將資料分布在不同的資料庫上是最好的選擇,比如搭建8庫128表,能充分利用多台資料庫對於併發有很大提公升!
通常使用成熟的中介軟體比如mycat,sharsding-jdbc等等!
不過分庫分表會對連線查詢和統計功能等產生不便性!
總的來說,選用哪種方式是不確定的,只有在資料量達到一定的地步之後才應該考慮優化資料庫架構,
讀資料多,寫資料少建議使用讀寫分離或者分庫分表!
讀資料少,寫資料多建議用雙主互備或者分庫分表!
讀寫資料都多,建議分庫分表!
當然,乙個支援高併發的架構中,應該使用快取等技術進一步釋放資料庫壓力!
Rust evmap庫多讀多寫嘗試
先用evmap上的例子來嘗試 cargo.toml evmap 10.0.2 一 模式 1 多寫多讀模式一 use parking lot use std thread use std sync use std time use std collections extern crate evmap ...
C 高併發場景下讀多寫少的優化方案
一談到高併發的優化方案,往往能想到模組水平拆分 資料庫讀寫分離 分庫分表,加快取 加mq等,這些都是從系統架構上解決。單模組作為系統的組成單元,其效能好壞也能很大的影響整體效能,本文從單模組下讀多寫少的場景出發,其解決方案,以其更好的實現高併發。不同的業務場景,讀和寫的頻率各有側重,有兩種常見的業務...
多寫多讀 執行緒安全佇列3
執著放入乙個資料 沒有空間就一直等待 template bool tmultirwqueue put element data 獲得空閒訊號量通知 if m semaput.wait 放入元素 myput data 釋放占用訊號量 if m semaget.release return true 執...