01:背景



性能优化: 数据库缓存、热点数据放到缓存。 数据库垂直拆分、不同的数据放到不同的数据库中存储。 主从复制、给数据库添加备份库。 读写分离。写数据库到主库,读数据到备份库。 配置集群。 分库:将热点数据放到一个库,将冷数据放到另外数据库。 分表:将同一张表的数据放到不同的库中的相同表。例如:按照 id <3000 的放在库1。id > 3000的放在库2。 mysql 数据库引擎: MyISAM :使用的表表锁。 InnoDB:使用的是行锁。并发性能更好。 高性能架构: 用户 》防火墙 》负载均能服务器nginx 》web服务器群 》数据库服务器群 》 缓存、大文件、等等冷数据。

文档数据库的代表: MongoDB
列存储数据库的代表:HBase
图关系数据库的代表:Neo4j,InfoGrid
高并发的操作不建议多表查询
noSql数据库的的数据模型: kv键值对、Bson、列族、图。

关系型数据库的ACID:
        A:(Atomicity)原子性
        C:(Consistency)一致性
        I:(Isolation)独立性
        D:(Durability)持久性
Nosql数据库的CAP
        C:Consistency 强一致性(数据精准)
        A:Availability 可用性(系统稳定可用,高可用)
        P:Partition tolerance 分布式容错性 (数据一致,不出错)
CAP的三进二
        一个分布式系统不可能同事满足CAP
        CA:单点集群,满足一致性,可用性的系统。通常扩展性不强。
        CP:满足一致性,分布式容错的系统。性能不高。
        AP:满足可用性和分布式容错性,通常对一致性要求低。

BASE:基本可用,软状态,最终一致性。(通过对系统放松对某一时刻的数据一致性,换取系统整体伸缩性和性能的提升。)
负载均衡:例如:薅羊毛,不能顶住一个羊薅。
分布式:不同多台服务器上部署不同的服务模块
集群:不同的服务器上部署相同的服务(机器多力量大)
原文地址:https://www.cnblogs.com/Xmingzi/p/12601159.html