{coolguard_image} container_name: coolguard volumes: - /docker/coolguard/logs:/coolguard/logs ports: - "8081:8081" environment: - "SPRING_PROFILES_ACTIVE=demo" networks: - custom_network volumes: mysqldata: driver: local redisdata: driver: local kafkadata: driver: local esdata: driver: ...
此时,如果 ES 主集群崩了,通过统一配置,将会员系统的读写切到机房 B 的 ES 备集群上,这样即使 ES 主集群挂了,也能在很短的时间内实现故障转移,确保会员系统的稳定运行。 最后,等 ES 主集群故障恢复后,打开开关,将故障期间的数据同步到 ES 主集群,等数据同步一致后,再将会员系统的读写切到 ES 主集群。
1. ES近一秒延时导致的Redis缓存数据不一致问题的解决方案 在做会员缓存方案的过程中,遇到一个ES引发的问题,该问题会导致缓存数据的不一致。我们知道,ES操作数据是近实时的,往ES新增一个Document,此时立即去查,是查不到的,需要等待1秒后才能查询到。如下图所示: 图片 ES的近实时机制为什么会导致redis缓存数据不一...
MySql数据库的高可用策略就比较多了,同样也非常的经典;仅仅主节点的保活策略就非常多了;在这里将主要的重心放在MySql的高可用架构主备、主从、一主多从,多主多从上,至于主节点故障时转移策略则放在后续详细的文章中进行介绍 2.1 数据持久化 对于每个开发者而言,大多都听说过数据库的ACID特性,其中的D对应的就是这里...
•MySQL -> Elasticsearch ,同步 ES 的索引•MySQL ->Redis,刷新缓存•MySQL -> MQ (如Kafka等) ,投递消息 本文总结了五种数据同步的方式。 1. 业务层同步 业务层同步 由于对 MySQL 数据的操作也是在业务层完成的,所以在业务层同步操作另外的数据源也是很自然的,比较常见的做法就是在ORM的 hooks 钩子里...
简介:万能架构设计:ES+Redis+MySQL,这套组合可应对80%业务场景 2. Redis双中心多集群架构 接下来,我们看一下如何保障Redis集群的高可用。如下图所示: 关于Redis集群的高可用,我们采用了双中心多集群的模式。在机房A和机房B各部署一套Redis集群。更新缓存数据时,双写,只有两个机房的redis集群都写成功了,才返回成功...
Redis,MongoDB,MySQL,ES之间的区别与适用场景: redis 是一种高性能键值存储数据库,基于内存操作,支持数据持久化,支持数据类型丰富(如:字符串,哈希,列表,集合,有序集合等),redis还提供了订阅/发布,事务,lua脚本,主从同步等功能,适用于访问频繁,数据量较小,对性能要求比较高的业务场景,如缓存,队列,计数器,排行榜...
经过以上优化,成果非常显著,ES集群的cpu大幅下降,查询性能大幅提升。ES集群的cpu使用率: 会员系统的接口耗时: 三、会员Redis缓存方案一直以来,会员系统是不做缓存的,原因主要有两个:第一个,前面讲的ES集群性能很好,秒并发3万多,99线耗时5毫秒左右,已经足够应付各种棘手的场景。第二个,有的业务对会员的绑定关系要求...
连接失败数据未返回格式错误读超时Gafana错误ES-HTTPMySQLRedisMQ 根因分析 根据上述的错误现象,我进行了深入的根因分析,归结出几个技术原理缺陷。 Elasticsearch连接配置缺失:缺少必要的端口转发和身份验证信息。 MySQL数据表结构未优化:字段类型不匹配,导致查询失败。
具体来说，可以将结构化的数据存储在MySQL中，非结构化数据则存储在ES中。同时，还可以利用Redis进行缓存，提高系统的性能和扩展性。在这个架构中，每个ES节点都负责处理一部分数据，并将结果汇总到一个中心节点进行统一查询。这样可以大大提高搜索性能和响应速度。而Redis则可以用来缓存热点数据，减轻ES的压力。此外，...