路过秋天

同样的3年,有的人从学生到当了MVP了,而我却在原地,卖弄当年的代码,秋天的风,有点凄,有点凉!

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内涵是很强大的~~~别看外表~~~当犀利哥入侵不了的时候,感觉有种莫名的失落~~~
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CYQ.Data 支持分布式数据库(主从备)高可用及负载调试

前言:

继上一篇,介绍 CYQ.Data 在分布式缓存上支持高可用,详见:CYQ.Data 对于分布式缓存Redis、MemCache高可用的改进及性能测试

本篇介绍 CYQ.Data 在对数据库层面对分布式数据库的主从备的高可用的及负载调度。

目前框架支持的数据库(及缓存)种类为:

Support:Txt、Xml、Access、Sqlite、Mssql、Mysql、Oracle、Sybase、Postgres、Redis、MemCache。

下面就开始介绍:

1、数据库集群与负载的高可用:

1、集群与故障转移

想当年,在北京联通的项目上,为了实现数据库集群故障转移,那可是一堆人在机房折腾的死去活来。

还要开什么研论会,要机房,网络设计人员,和项目层面的三方人码动手。

折腾到最后的结果,浪费了一台服务器做热备。

2、由客户端调度主从备,实现故障转移与负载。

CYQ.Data 在很早前,就实现了主从备的切换了,只是没有实现高可用。

这一次,迎合NET Core 在未来分布式应用下的需求,补上了这个功能。

2、CYQ.Data 在分布式下的数据库可高用:

下面来看简单的使用过程:

1、指定配置外链:

原有的配置:

<connectionStrings>
<add name="Conn" connectionString="server=.;database=test;uid=sa;pwd=123456"/>
<add name="Conn_Bak" connectionString="server=.;database=test;uid=sa;pwd=123456"/>
<add name="Conn_Slave1" connectionString=".;database=test;uid=sa;pwd=123456"/>
<add name="Conn_Slave2" connectionString="server=.;database=demo;uid=sa;pwd=123456"/>
</connectionStrings>

将配置写在原的config中,是当修改时,会引发(Window下)整个程序重启(而NetCore默认不重启,需要特殊处理配置文件重新加载事件)。

改进后配置(文件后缀可以指定*.ini,*.txt, *.json):

<add name="Conn" value="conn.json"/>

对应的conn.json 文件:

{
  "Conn": {
        "Master": "server=.;database=demo;uid=sa;pwd=123456",
        "Backup": "server=.;database=test;uid=sa;pwd=123456",
        "Slave": [
              "server=.;database=test;uid=sa;pwd=123456",
              "server=.;database=demo;uid=sa;pwd=123456"
              ]
      }
}

将配置外置后,程序会自动监控文件的变化,每次修改都会即时生效,内部自动调整算法,实现高可用。

配置后好,剩下的问题就是你有多少台服务器可以安装数据库实例了。

2、数据库主从备的机制说明:

主备:当主库发生故障时,会自动切换到备库。

主从:主库负责写,从库负责读。

3、关于读的负载调度:

只要是被加入Slave的链接,都会顺序被执行。

因此,如果写的任务不多,可以把主库的链接也加入到Slave中,分担读的压力。

再把备库的链接都加载入到Slave中,反正备库平时也用不上,一样可以继续分担读的压力。

另外,Slave由于是顺序调度,所以要加大某实例的负载时,可以将该实例的链接复制多份,以提高被执行的概率。

因此,只要配合服务器性能监控,再动态修改链接指向的配置文件,即可实现高可用的性能负载。

下面来做一个测试实验:

3、主从备负载切换的实验:

 首先,创建了五个数据库:MasterDB、BackupDB、SlaveDB1、SlaveDB2、SlaveDB2。

然后:数据库间的同步,这一步就先省了。

写测试代码,运行两个线程,分别是读与写:

 public class MasterBackupSlave
    {
        public static void Start()
        {
            AppConfig.Log.LogConn = "Conn";
            ThreadPool.QueueUserWorkItem(new WaitCallback(Read), "Read");
            ThreadPool.QueueUserWorkItem(new WaitCallback(Write), "Write");
            Console.Read();
        }
        private static void Read(object threadFlag)
        {
           
            while (true)
            {
                using (SysLogs logs = new SysLogs())
                {
                    logs.Fill(1);

                    Console.WriteLine("Read : " + ((MAction)logs).DataBase);
                }
                Thread.Sleep(1000);
            }
        }
        private static void Write(object threadFlag)
        {
            while (true)
            {
                using (SysLogs logs = new SysLogs())
                {
                    logs.Message = Guid.NewGuid().ToString();
                    logs.Insert();

                    Console.WriteLine("--------------Write : " + ((MAction)logs).DataBase);
                }
                Thread.Sleep(1000);
            }
        }
    }

然后运行,看到以下输出,写在主库,读在从库中切换:

接着,我们测试主备,把主库弄挂了,这时会切到从,再把主库恢复,这时候会切回来。

最后,我们随时减少或增加从库负载的实例:

没错,和分布式缓存一样,框架已经从单机的应用,向分布式高负载和高可用性进化了。

总结:

别问我为什么,总之,就是这么强大。

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2019/4/3 23:12:53 | NetCore | |

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