 MySQL高可用 - 多种方案................................... 5 2.4.8 Master 和 backup 的 realserver 的配置 ...................................................... 7 2.4.9 Master 和 backup 的启动 .................................. ................................... 11 3.5.7 Master 和 backup 的 realserver 的配置 .................................................... 15 3.5.8 Master 和 backup 的启动 .................................. VIP。这个方案能够便于单台数据库的管理 维护以及切换工作。比如进行大表的表结构更改、数据库的升级等都是 非常方便的。 2.4.2 实战环境介绍 服务器名 IP VIP 系统 Mysql Master 10.1.1.113 10.1.1.176 Centos 5.5 64bit 5.1.63 Backup 10.1.1.75 10.1.1.176 Centos 5.5 64bit0 码力 | 31 页 | 874.28 KB | 1 年前3 MySQL高可用 - 多种方案................................... 5 2.4.8 Master 和 backup 的 realserver 的配置 ...................................................... 7 2.4.9 Master 和 backup 的启动 .................................. ................................... 11 3.5.7 Master 和 backup 的 realserver 的配置 .................................................... 15 3.5.8 Master 和 backup 的启动 .................................. VIP。这个方案能够便于单台数据库的管理 维护以及切换工作。比如进行大表的表结构更改、数据库的升级等都是 非常方便的。 2.4.2 实战环境介绍 服务器名 IP VIP 系统 Mysql Master 10.1.1.113 10.1.1.176 Centos 5.5 64bit 5.1.63 Backup 10.1.1.75 10.1.1.176 Centos 5.5 64bit0 码力 | 31 页 | 874.28 KB | 1 年前3
 Kubernetes Operator 实践 - MySQL容器化Registry SOA服务框架 DevOps 测 试 账户 搜狗商业平台基础平台 物料 计费 管理界面 项目 管理 CI&&CD 统一配 置中心 Cluster2 Node Node Node Node 商业云平台 BizCloud • 弹性伸缩能力不足 • 机器资源利用率不高 • 服务管理复杂 问题 有状态服务的需求越来越多 有状态服务容器化 1. 背景介绍 2 • 支持 MySQL 集群高可用 • 支持 MySQL 集群弹性伸缩 • 支持 MySQL 5.5 & 5.7 Master Slave1 Slave2 MySQL 集群:1 主 2 从 MySQL 容器化系统架构 REST CLI Kubernetes Master API Server Scheduler Controller Manager NodeM kubelet kubelet kube-proxy docker mysql pod-5 mysql pod-6 … … mysql pod-M Node1 kubelet kube-proxy docker mysql pod-0 mysql pod-1 … … mysql pod-N NodeN Mysql Operator pod … … mysql Pod-T 0. 创建 CRD 30 码力 | 42 页 | 4.77 MB | 1 年前3 Kubernetes Operator 实践 - MySQL容器化Registry SOA服务框架 DevOps 测 试 账户 搜狗商业平台基础平台 物料 计费 管理界面 项目 管理 CI&&CD 统一配 置中心 Cluster2 Node Node Node Node 商业云平台 BizCloud • 弹性伸缩能力不足 • 机器资源利用率不高 • 服务管理复杂 问题 有状态服务的需求越来越多 有状态服务容器化 1. 背景介绍 2 • 支持 MySQL 集群高可用 • 支持 MySQL 集群弹性伸缩 • 支持 MySQL 5.5 & 5.7 Master Slave1 Slave2 MySQL 集群:1 主 2 从 MySQL 容器化系统架构 REST CLI Kubernetes Master API Server Scheduler Controller Manager NodeM kubelet kubelet kube-proxy docker mysql pod-5 mysql pod-6 … … mysql pod-M Node1 kubelet kube-proxy docker mysql pod-0 mysql pod-1 … … mysql pod-N NodeN Mysql Operator pod … … mysql Pod-T 0. 创建 CRD 30 码力 | 42 页 | 4.77 MB | 1 年前3
 使用 Docker 建立 MySQL 集群控制 台,所以依然需要把端口暴露出来以供局域网访问,但主数据库容易可以链接进 来作为一个可访问的主机 master_db。 docker run --name <从数据库名> -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=<从数据库 root 密码> --link <主数据库容器名>:master_db -d mariadb 3.2 接下来就需要配置两个数据库了,前提工作是镜像中并没有自带 vi,所以在两 制的日志起点*/ show master status; 在从数据库中执行 SQL 脚本: /*如果已经开启了同步,停止同步*/ stop slave; /*设定主数据库*/ change master to master_host='master_db', master_user='sync', master_password='sync', master_port=3306, master_log_file='<主数据库查询得到的 master_log_file='<主数据库查询得到的 File 值>', master_log_pos=<主数据库查询得到的 Positions 值>; 下面是我的脚本例子: change master to master_host='master_db', master_user='sync', master_password='sync', master_port=3306, master_log_file='mariadb-bin0 码力 | 3 页 | 103.32 KB | 1 年前3 使用 Docker 建立 MySQL 集群控制 台,所以依然需要把端口暴露出来以供局域网访问,但主数据库容易可以链接进 来作为一个可访问的主机 master_db。 docker run --name <从数据库名> -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=<从数据库 root 密码> --link <主数据库容器名>:master_db -d mariadb 3.2 接下来就需要配置两个数据库了,前提工作是镜像中并没有自带 vi,所以在两 制的日志起点*/ show master status; 在从数据库中执行 SQL 脚本: /*如果已经开启了同步,停止同步*/ stop slave; /*设定主数据库*/ change master to master_host='master_db', master_user='sync', master_password='sync', master_port=3306, master_log_file='<主数据库查询得到的 master_log_file='<主数据库查询得到的 File 值>', master_log_pos=<主数据库查询得到的 Positions 值>; 下面是我的脚本例子: change master to master_host='master_db', master_user='sync', master_password='sync', master_port=3306, master_log_file='mariadb-bin0 码力 | 3 页 | 103.32 KB | 1 年前3
 Materialize MySQL Database engine in ClickHousehistory data MaterializeMySQL Database Engine auto iterator = master_info.need_dumping_tables.begin(); for (; iterator != master_info.need_dumping_tables.end() && ! is_cancelled(); ++iterator) history data MaterializeMySQL Database Engine auto iterator = master_info.need_dumping_tables.begin(); for (; iterator != master_info.need_dumping_tables.end() && ! is_cancelled(); ++iterator)0 码力 | 35 页 | 226.98 KB | 1 年前3 Materialize MySQL Database engine in ClickHousehistory data MaterializeMySQL Database Engine auto iterator = master_info.need_dumping_tables.begin(); for (; iterator != master_info.need_dumping_tables.end() && ! is_cancelled(); ++iterator) history data MaterializeMySQL Database Engine auto iterator = master_info.need_dumping_tables.begin(); for (; iterator != master_info.need_dumping_tables.end() && ! is_cancelled(); ++iterator)0 码力 | 35 页 | 226.98 KB | 1 年前3
 运维上海2017-从理论到实践,深度解析MySQL Group Replication -徐春阳! Key3����������� gtid_set 1-9578876��1-9578874, �����! write set: ! ��1-�������:! NODE A! NODE C! NODE B! Ta! gtid_excuted: 1-9578875! a,b,c! 1,1,1! 2,2,2! 3,3,3! Ta:delete from test1 where test1 where b=1 ! primary key�1 ,snapshot: 1-9578875! ! Test1:! ��2-�������������:! NODE A! NODE C! NODE B! Ta! gtid_excuted: 1-9578875! a,b,c! 1,1,1! 2,2,2! 3,3,3! Ta:delete from test1 where snapshot: 1-9578875! ! Test1,a�pri key ! Test1������������Ta�Tb�� �����! ��3-�����������! NODE A! NODE C! NODE B! Ta! ���� gtid_excuted ������ ������ ������ ����! Ta:delete from test1 where b=3 !0 码力 | 32 页 | 9.55 MB | 1 年前3 运维上海2017-从理论到实践,深度解析MySQL Group Replication -徐春阳! Key3����������� gtid_set 1-9578876��1-9578874, �����! write set: ! ��1-�������:! NODE A! NODE C! NODE B! Ta! gtid_excuted: 1-9578875! a,b,c! 1,1,1! 2,2,2! 3,3,3! Ta:delete from test1 where test1 where b=1 ! primary key�1 ,snapshot: 1-9578875! ! Test1:! ��2-�������������:! NODE A! NODE C! NODE B! Ta! gtid_excuted: 1-9578875! a,b,c! 1,1,1! 2,2,2! 3,3,3! Ta:delete from test1 where snapshot: 1-9578875! ! Test1,a�pri key ! Test1������������Ta�Tb�� �����! ��3-�����������! NODE A! NODE C! NODE B! Ta! ���� gtid_excuted ������ ������ ������ ����! Ta:delete from test1 where b=3 !0 码力 | 32 页 | 9.55 MB | 1 年前3
 Using MySQL for Distributed Database ArchitecturesPXC/Galera Properties Write to Any Node Certification Based Replication Virtually Synchronous; Can ensure no stale reads Built in Fail-Over Built-in Node Provisioning © 2018 Percona. 44 Transaction 3 PXC node 1 PXC node 2 PXC node 3 ProxySQL © 2018 Percona. 57 ProxySQL on application side application server 1 application server 2 application server 3 PXC node 1 PXC node 2 PXC node 3 5 70 码力 | 67 页 | 4.10 MB | 1 年前3 Using MySQL for Distributed Database ArchitecturesPXC/Galera Properties Write to Any Node Certification Based Replication Virtually Synchronous; Can ensure no stale reads Built in Fail-Over Built-in Node Provisioning © 2018 Percona. 44 Transaction 3 PXC node 1 PXC node 2 PXC node 3 ProxySQL © 2018 Percona. 57 ProxySQL on application side application server 1 application server 2 application server 3 PXC node 1 PXC node 2 PXC node 3 5 70 码力 | 67 页 | 4.10 MB | 1 年前3
 如何用 MySQL 构建全方位高可用应用•不会对应用程序方案进行更改 4/16/2017 30 主动-主动异地复制 版权所有 2015,Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 MySQL Cluster 数据节点 Master –Slave Replication •内存优化表 – 持久 – 可与基于磁盘的表混合使用 •大量并发 OLTP •通过分布式联接支持分析 •通过并行表扫描支持非索引搜索 •MySQL MySQL Cluster Clusterware为 基础的主备架构 主从复制 写的 高可用 负载均衡 故障移转 讀寫分離 故障移转 • JDBC URL format,第一个主机为master,第二个以后为backup: import com.mysql.jdbc.ReplicationDriver; Connection conn = DriverManager.getCo0 码力 | 40 页 | 2.19 MB | 1 年前3 如何用 MySQL 构建全方位高可用应用•不会对应用程序方案进行更改 4/16/2017 30 主动-主动异地复制 版权所有 2015,Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 MySQL Cluster 数据节点 Master –Slave Replication •内存优化表 – 持久 – 可与基于磁盘的表混合使用 •大量并发 OLTP •通过分布式联接支持分析 •通过并行表扫描支持非索引搜索 •MySQL MySQL Cluster Clusterware为 基础的主备架构 主从复制 写的 高可用 负载均衡 故障移转 讀寫分離 故障移转 • JDBC URL format,第一个主机为master,第二个以后为backup: import com.mysql.jdbc.ReplicationDriver; Connection conn = DriverManager.getCo0 码力 | 40 页 | 2.19 MB | 1 年前3
 谈谈MYSQL那点事存储服务器( 存储服务器( NAS NAS 、 、 SAN SAN ) )  设计合理架构,如果 设计合理架构,如果 MySQL MySQL 访问频繁,考虑 访问频繁,考虑 Master/Slave Master/Slave 读写分离;数据库分表、数据库切片(分 读写分离;数据库分表、数据库切片(分 布式),也考虑使用相应缓存服务帮助 布式),也考虑使用相应缓存服务帮助 MySQL MySQL0 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前3 谈谈MYSQL那点事存储服务器( 存储服务器( NAS NAS 、 、 SAN SAN ) )  设计合理架构,如果 设计合理架构,如果 MySQL MySQL 访问频繁,考虑 访问频繁,考虑 Master/Slave Master/Slave 读写分离;数据库分表、数据库切片(分 读写分离;数据库分表、数据库切片(分 布式),也考虑使用相应缓存服务帮助 布式),也考虑使用相应缓存服务帮助 MySQL MySQL0 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前3
 Qcon北京2018--《MySQL的Docker容器化大规模实践》--王晓波•Agent:用于连接监控模块,上报系统运行状况。 GRPC API Schedule Filter Strategy Docker API Manger 分布式监控 Node Docker Docker Docker Docker Node Docker Docker Docker Docker 集群 报警 • 为了保证容器内的MySQL实例有更好的磁盘IO性能。采用了本地宿主机磁盘挂载到容器内的方式(每个0 码力 | 32 页 | 7.11 MB | 1 年前3 Qcon北京2018--《MySQL的Docker容器化大规模实践》--王晓波•Agent:用于连接监控模块,上报系统运行状况。 GRPC API Schedule Filter Strategy Docker API Manger 分布式监控 Node Docker Docker Docker Docker Node Docker Docker Docker Docker 集群 报警 • 为了保证容器内的MySQL实例有更好的磁盘IO性能。采用了本地宿主机磁盘挂载到容器内的方式(每个0 码力 | 32 页 | 7.11 MB | 1 年前3
 MySQL 8.0.17 调优指南(openEuler 20.09)方法 kernel的优化在openEuler 20.09中默认是关闭的,需要用以下步骤开启: 步骤1 打开/etc/grub2-efi.cfg文件,在内核启动行增加参数sched_steal_node_limit=8,保存 后重启系统生效。 步骤2 设置成STEAL模式: echo STEAL > /sys/kernel/debug/sched_features ----结束 MySQL0 码力 | 11 页 | 223.31 KB | 1 年前3 MySQL 8.0.17 调优指南(openEuler 20.09)方法 kernel的优化在openEuler 20.09中默认是关闭的,需要用以下步骤开启: 步骤1 打开/etc/grub2-efi.cfg文件,在内核启动行增加参数sched_steal_node_limit=8,保存 后重启系统生效。 步骤2 设置成STEAL模式: echo STEAL > /sys/kernel/debug/sched_features ----结束 MySQL0 码力 | 11 页 | 223.31 KB | 1 年前3
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