中间层

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Atlas MySQL协议中间层
Atlas 的 MySQL 协议中间层做得挺不错,适合做数据库读写分离的时候用。它是 360 团队在 MySQL-Proxy 基础上优化出来的,修了不少 bug,功能也更强,响应也快,稳定性也还不错。多 MySQL 项目接入之后,基本就不用太操心流量的问题了。 360 内部现在挺多业务都在用 Atlas,日求量上亿的场景都能扛得住。你如果平时用 MySQL 多,又不太想手动做读写分离,那 Atlas 可以省不少事。直接上,效果还蛮稳的。 MySQL 协议兼容性做得比较好,旧项目迁移成本低。最开始就是从 MySQL-Proxy 0.8.2 改出来的,基本能无缝接管现有数据库求。 你也可以看看相关
Atlas Sharding 1.0.1高效读写中间层
Atlas 是基于 MySQL 协议的数据中间层项目,由 360 公司 Web 平台部的基础架构团队开发,专门用来 MySQL 的高效读写求。它的前身是 MySQL-Proxy 0.8.2,但经过了大幅度的优化,修复了不少 bug,还加入了多新功能,提升了性能。你可以理解为,它在 MySQL 的基础上加了一层智能中间层,能够更好地分担数据库压力。它已经在 360 内部得到了广泛应用,每天承载的求数达到数十亿。实际使用中,适合大流量、高并发的场景,是数据库读写分离、负载均衡等需求的方案。嗯,尤其是它还支持 Lua 脚本,灵活性高。如果你做的是类似项目,值得一试。如果你想了解更多相关技术,可以看看
前后端解耦利器:HBase 中间层实践
前后端解耦利器:HBase 中间层实践 在 HBase 应用中,引入中间层能够有效隔离前后端,带来诸多优势: 1. 简化前端开发: 前端只需与中间层交互,无需了解 HBase 的复杂细节,降低学习成本和开发难度。 中间层可以提供更友好的接口,例如 RESTful API,便于前端调用。 2. 提升系统可维护性: 前后端代码分离,各自独立开发、测试和部署,提高开发效率和代码质量。 修改后端逻辑或 HBase 版本时,只需调整中间层,无需修改前端代码,降低维护成本。 3. 增强系统安全性: 中间层可以实现权限控制、数据校验等功能,保护 HBase 数据安全。 隐藏 HBase 集群的内部
MyFOX-hbase应用的透明集群中间层
MyFOX-hbase应用的透明集群中间层基于NodeJS,每秒处理1200个查询,涵盖数据装载、路由计算、数据装入、一致性校验、集群管理和配置信息维护,同时提供监控报警功能。
ShardingSphere 5.0.0分布式中间层部署指南
sharding-proxy+ui+scaling-5.0.0 的组合部署,挺适合你想搭个分布式中间层玩玩的时候用。sharding-proxy主要搞定 SQL 解析、转发这一块,搭配Sharding-UI,界面操作会方便不少。再配上scaling模块,数据迁移就不用自己写脚本了,省心多了。文档里写得比较清楚,像端口配置、server.yaml、config-sharding.yaml这些文件怎么改,基本照着改就能跑起来。部署顺序也讲得明白:先 proxy,再 UI,scaling,顺着来就没啥坑。想了解建库建表?可以去看看建库建表脚本,SQL 结构挺直观。还不熟 MongoDB 分片机制?推
Oracle读写分离方案:Mycat中间键
Oracle 11g读写分离配置指南,包含Mycat软件及相关RPM插件包的Linux安装步骤。
Redis缓存中间件实践指南
Redis 的缓存中间件用法,真的蛮实用的。你要是做分布式架构或者高并发业务,基本都绕不开它。它不光速度快,还支持各种好用的数据结构,像列表、哈希、集合这些,业务逻辑顺手。再加上主从复制、持久化这些高级功能,做个高可用系统不在话下。 高性能的缓存机制,是 Redis 的拿手好戏。所有数据都在内存里,响应也快,用来做接口缓存、会话存储再合适不过了。再比如实时排行榜这种场景,用它的有序集合实现就挺自然的。 部署方式也不复杂,你用 Windows 或者 Linux 都能轻松搞定。Windows 下装个 Redis 服务,改下redis.windows.conf,启动起来基本没坑。Linux 更灵活一
Mycat数据库中间件详解
Mycat是基于Cobar开发的分布式数据库中间件,作为一个实现了MySQL协议的服务器,前端用户可以将其视为数据库代理,通过MySQL客户端工具和命令行进行访问。后端可以通过MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信,也可以通过JDBC协议与多数主流数据库服务器通信。Mycat的核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为多个小表,这些小表可以存储在后端MySQL服务器或其他数据库中。
BeeDI 11.0数据集成中间件
国产 ETL 工具里的老牌选手 BeeDI,从 2010 年一路升级到现在的 V11.0,功能说实话挺全的,覆盖你能想到的大部分数据需求。数据清洗、同步、转换这种基本操作自不必说,像是大数据对接、Kafka 流、Web 调度这些也都搞得挺溜的。BeeDI 最大的亮点是它内置了一个类似 C 语言的脚本解释器,叫bee 脚本,专门复杂的数据清洗逻辑。脚本能调试、能看变量值,还有完整的 IDE 支持,对习惯写代码的你来说,开发效率还挺高。另外它在国产化这块下了不少功夫,国产系统、数据库、调度系统都支持,集群也能跑。不少信创项目已经上线用它,稳定性也比较靠谱。如果你之前用 Informatica、Da
阿里开源的canal中间件详解
阿里开源的中间件用于监控mysql的binlog日志,实现数据同步等操作。各位对这一学习内容感兴趣的小伙伴们,赶快来下载吧!