弹性负载均衡 ELB

华为云弹性负载均衡( Elastic Load Balance)将访问流量自动分发到多台云服务器,扩展应用系统对外的服务能力,实现更高水平的应用容错

 
 

    数据库写压力负载均衡 内容精选 换一换
  • 主从式架构的优缺点

    提升资源利用率,适合读多少的应用场景。 在大并发读的使用场景,可以使用负载均衡在多个从机间进行平衡。 从机的扩展性比较灵活,扩容操作不会影响到业务进行。 缺点 延迟问题,数据同步到从机数据库时会有延迟,所以应用必须能够容忍短暂的不一致性。对于一致性要求非常高的场景是不适合的。 操作的性能压力还是集中在主机上。

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  • 云数据库RDS for MySQL读写分离_数据库代理_只读实例

    DS的读写分离连接地址,请求均会自动访问主实例,读请求按照读权重设置自动访问各个实例。 Proxy负载均衡基于负载的自动调度策略,实现多个只读节点间的负载均衡。 适用场景 -在对数据库有少量请求,但有大量读请求的应用场景下,单个实例可能无法抵抗读取压力,甚至对主业务产生影响。

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    0和Redis 6.0基础版的Cluster集群实例。 Redis读写分离实例 分布式缓存Redis的读写分离实例,读写分离主要适用于读高并发、请求较少的业务场景,解决高并发的性能问题,节约运维成本。 Redis实例类型差异 Redis单机/主备、Proxy集群和Cluster集群实

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  • GaussDB(for MySQL)一致性级别_事务拆分_读写分离

    MySQL)数据库代理提供事务拆分的功能,能够将事务内操作之前的读请求转发到只读节点,降低主节点负载。 事务拆分功能默认关闭。 开启事务拆分后,当 云数据库 GaussDB (for MySQL)关闭自动提交后,仅会在发生操作时才正式开启事务,正式开启事务前的读请求会通过负载均衡模块分流至只读节点。

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  • 文档数据库的应用场景

    能及存储空间可实现快速扩展,非常适合IoT的高并发写入的场景。文档数据库服务提供二级索引功能满足动态查询的需求,利用兼容MongoDB的map-reduce聚合框架进行多维度的数据分析。优势:1.性能:文档数据库的高性能写入,基于分片构建的集群支持物联网TB级的数据需求;2.高

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  • 创建DDS只读节点,轻松应对业务高峰

    时间:2022-01-28 11:32:21 数据库 云小课 文档数据库 什么是只读节点 只读节点是一种只支持读,不支持的节点类型。为了扩展主节点的读请求能力, DDS 提供具备独立连接地址的只读节点,适合独立系统直连访问,以缓解大量读请求给主节点造成的压力。 应用场景 在对数据库没有请求,但是有大量读请

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    RDS的读写分离连接地址,请求自动访问主实例,读请求按照读权重设置自动访问各个只读实例。 【适用场景】 在对数据库有少量请求,但有大量读请求的应用场景下,单个实例可能无法抵抗读取压力,甚至对主业务产生影响。为了实现读取能力的弹性扩展,分担数据库压力,您可以在某个区域中创建一个

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    户可以高效地管理和调整分发策略。 什么叫负载均衡常见问题 什么叫负载均衡常见问题 独享型负载均衡与共享型弹性负载均衡的区别 负载均衡产品基本概念 负载均衡器:负载均衡器是指您创建的承载业务的负载均衡服务实体。 监听器:监听器负责监听负载均衡器上的请求,根据配置的流量分配策略,分发流量到后端云服务器处理。

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  • 文档数据库是专门放文档类数据用的吗?

    ver实现读取压力分配。 大型企业的数据库往往需要应对TB级数据,有较强的数据存储需求。且大数据场景下,还需要满足业务在线数据实时写入数据库、大数据计算分析、分析结果反馈等实时查询、动态分析的需求。 优势: MapReduce:解决数据分析场景需求,用户可以自己查询语句或脚本,将请求都分发到DDS上完成。

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  • GaussDB(for MySQL)读写分离_数据库代理_Proxy事务拆分

    同一个节点(包括主节点和只读节点)可以同时被多个代理实例选择,并设置不同的读权重配比。权重分配具体操作请参见设置读写分离权重。 读写模式的代理实例,可代理读、请求,其中,请求全部路由给主节点,读请求根据读权重配比分发到各个节点。 只读模式的代理实例,只能代理读请求,读请求根据读权重配比分发到各个只读节

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    同等服务器配置下,接入云数据库,服务器的性能便可更多为WEB服务提供支持。 搭配组合云服务情况: 内容分发网络 CDN | 对象存储服务 OBS | 云数据库 此种选配方案是基于第2种基本选配增加了云数据库服务的接入。此种方案下,云数据的接入不仅可以介绍数据库服务队服务器的压力,还可进一步增

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    缓存穿透问题是指当请求的数据在缓存中不存在时,会直接访问数据库,从而导致数据库压力急剧增加。为解决这个问题,可以采用以下方法: - 预先缓存所有可能被请求的数据; - 实现布隆过滤器来过滤不存在的数据; - 实现缓存穿透检测机制,避免访问数据库的无用请求 分布式缓存与传统的本地缓存相比 与

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