- 多服務(wù)器數(shù)據(jù)同步負(fù)載均衡 內(nèi)容精選 換一換
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業(yè)務(wù)規(guī)模增大,數(shù)據(jù)庫存儲的數(shù)據(jù)量和承載的業(yè)務(wù)壓力也不斷增加。數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)也必須隨之變化。 如上的架構(gòu)分類方法,是一種按照主機(jī)數(shù)量來區(qū)分的分類方式,分別是單機(jī)架構(gòu)和多機(jī)架構(gòu)。單機(jī)架構(gòu)分為單主機(jī)和獨(dú)立主機(jī),多機(jī)架構(gòu)分為分組和分片。 為了避免應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)庫服務(wù)對資源的競爭,單機(jī)架構(gòu)也來自:百科他正常運(yùn)行的云服務(wù)器,保障用戶業(yè)務(wù)的高可用 定期檢查后端云服務(wù)器的運(yùn)行狀況,如果后端云服務(wù)器出現(xiàn)異常,會將流量轉(zhuǎn)發(fā)到其他正常運(yùn)行的云服務(wù)器,保障用戶業(yè)務(wù)的高可用 多可用區(qū)多活容災(zāi) 多可用區(qū)多活容災(zāi) 獨(dú)享型實(shí)例支持多可用區(qū)多活容災(zāi),一旦某個可用區(qū)出現(xiàn)故障,可無縫實(shí)時切換到其他可用區(qū),保障用戶業(yè)務(wù)不受影響來自:專題
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來自:百科高吞吐量: 能夠處理海量數(shù)據(jù)流,每秒可處理百萬級別的消息。 - 低延遲: 消息能夠實(shí)時傳輸,幾乎沒有延遲。 - 可擴(kuò)展性: 能夠輕松擴(kuò)展集群規(guī)模,并支持橫向擴(kuò)展。 - 可靠性: 每個分區(qū)都有多個副本,能夠保證數(shù)據(jù)的可靠性和容錯性。 - 靈活性: 支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)消費(fèi)方式。 Kafka中的生產(chǎn)者和消費(fèi)者是如何實(shí)現(xiàn)的來自:專題
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