架构
分布式架构实例
分布式架构实例基础理论
分布式架构实例
分布式架构实例基础理论
  • 通用模式
    • 冷热分离
      • 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化
      • 方案一：数据库分区
      • 方案二：冷热分离，MySQL做冷库
        • 冷热分离简介
        • 具体操作
          • 如何判断一个数据到底是冷数据还是热数据
          • 如何触发冷热数据分离
          • 如何分离冷热数据
          • 如何使用冷热数据
          • 历史数据如何迁移
      • 方案三：冷热分离，HBase做冷库
    • 查询分离
      • 业务场景：千万工单表如何实现快速查询
      • 查询分离简介
        • 如何触发查询分离
        • 如何实现查询分离
        • 查询数据如何存储
        • 查询数据如何使用
        • MQ+Elasticsearch的整体方案
    • 分表分库
      • 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写
      • 基于MySQL的分表分库
      • 分表分库实现思路
        • 使用什么字段作为分片主键
        • 分片的策略是什么
        • 业务代码如何修改
        • 历史数据如何迁移
        • 未来的扩容方案是什么
    • 读缓存
      • 业务场景：如何将十几秒的查询请求优化成毫秒级
      • 使用缓存的逻辑
      • 如何更新缓存
        • 先更新缓存，再更新数据库（不推荐）
        • 先删除缓存，再更新数据库（不推荐）
        • 先更新数据库，再更新缓存（不推荐）
        • 先更新数据库，再删除缓存
        • 先删除缓存，更新数据库，再删除缓存（推荐）
    • 写缓存
      • 业务场景：如何以最小代价解决短期高频写请求
      • 写缓存
        • 写请求与批量落库这两个操作同步还是异步
        • 如何触发批量落库
        • 缓存数据存储在哪里
        • 🥳缓存层并发操作需要注意什么
        • 批量落库失败了怎么办
        • Redis的高可用配置
    • 数据收集
      • 业务背景：日亿万级请求日志收集如何不影响主业务
      • 架构
    • 秒杀架构
      • 业务场景：秒杀
      • 整体思路
        • 浏览页面如何将请求拦截在上游
        • 下单页面如何将请求拦截在上游
        • 付款页面如何将请求拦截在上游
        • CheckList
  • 系统
    • 新浪微博的架构
Powered by GitBook
On this page
  1. 通用模式
  2. 冷热分离
  3. 方案二：冷热分离，MySQL做冷库

冷热分离简介

冷热分离就是在处理数据时将数据库分成冷库和热库

  • 冷库存放那些走到终态、不常使用的数据

  • 热库存放还需要修改、经常使用的数据。

假设业务需求出现了以下情况，就可以考虑使用冷热分离的解决方案：

  1. 数据走到终态后只有读没有写的需求

  2. 用户能接受新旧数据分开查询

Previous方案二：冷热分离，MySQL做冷库Next具体操作