数据库集群慢

❶ 数据库集群技术有哪些

数据库集群技术
1)提高数据库处理速度的技术
目前有四种提高数据库处理速度的办法：
◆ 提高磁盘速度：这包括RAID和其他磁盘文件分段的处理。主要的思想是提高磁盘的并发度（多个物理磁盘存放同一个文件）。尽管实现方法各不相同，但是它们最后的目的都是提供一个逻辑数据库的存储映象。我们要评价的六个系统都能有效地利用这些技术。由于ICX已经有最大的磁盘冗余度，RAID 磁盘系统的设置应该侧重于速度，而不是数据冗余。这样磁盘利用的效益就会提高。
◆ 分散数据的存放：主要思想是利用多个物理服务器来存放数据集的不同部分（一个数据库表格分散到多个服务器或者每个服务器分管几个内容不同的表格）。这些办法不但可以扩展数据集（数据集的可扩性），而且使得不同的服务器进行并行计算成为可能。例如，对于ORACLE的RAC来讲，由于它是共享磁盘的体系结构，你只需要简单地增加一个服务器节点，RAC就能自动地将这节点加入到它的集群服务中去。RAC会自动地将数据分配到这节点上，并且会将接下来的数据库访问自动分布到合适的物理服务器上，而不用修改应用程序。对于UDB来讲，因为它是非共享磁盘的体系结构，因此就必须手工修改数据的分区，MSCS和ASE也是同样的情况。Mysql也需要手工分区，并且是这几种数据库中支持分区的自动化程度最低的，也就是说，应用程序需要自己负责数据库的分布式访问。不管数据存放是如何实现的，分布式存放数据的缺点是对数据库的可用性有负面影响。任何一台服务器的损坏都会影响整个系统的可用性。但是，这是迄今为止各大数据库厂商能提供的业界最好的数据库集群技术了。ICX是一种基于中间件的数据库集群技术，它对客户端和数据库服务器都是透明的。因此，ICX可以用来集群几个数据库集群（一个逻辑数据库），也可以用于集群几个物理数据库服务器（来增强一个分管关键数据的物理服务器）。
◆ 对称多处理器系统：此技术的思想是利用多处理机硬件技术来提高数据库的处理速度。但是，除了ICX，所有其它的数据库集群技术只支持单一的可修改的逻辑数据库。绝大部分的数据库事务处理是磁盘密集型的，纯计算负荷很小的，对称多处器技术在数据库上的应用的实际收益是很有限的。这也说明了为什么实际应用中最多只用了四个CPU的原因。所有的基于数据库引擎的集群都支持这个技术，ICX对SMP技术是中性的，因为它能把多个数据库服务器集合在一起构成一个集群，也能将多个现存的数据库集群集合在一起，构成集群的集群。
◆ 交易处理负载均衡：此技术的思想是在保持数据集内容同步的前提下，将只读操作分布到多个独立的服务器上运行。因为绝大多数的数据库操作是浏览和查询,，如果我们能拥有多个内容同步的数据库服务器，交易负载均衡就具有最大的潜力（可以远远大于上面叙述的最多达四个处理器的对称多处理器系统）来提高数据库的处理速度，同时会具有非常高的数据可用性（真正达到5个9，即99.999%）。所有基于数据库引擎的集群系统都只支持一个逻辑数据库映象和一个逻辑或物理的备份。这个备份的主要目的是预防数据灾难。因此，备份里的数据只能通过复制机制来更新，应用程序是不能直接更新它的。利用备份数据进行交易负载均衡只适用于一些非常有限的应用，例如报表统计、数据挖掘以及其它非关键业务的应用。只有ICX能够做到同步复制多个数据库服务器从而达到在保持数据一直性前提下的真正的负载平衡。
上述所有技术在实际部署系统的时候可以混合使用以达到最佳效果。
2）提高数据库可用性的技术
根据物理法则，提高冗余度是提高数据库可用性的唯一途径。
提高数据库冗余度大致有四种方法：
◆ 硬件级的冗余：主要思想是让多处理机同时执行同样的任务用以屏蔽瞬时和永久的硬件错误。有两种具体的实现方法：构造特殊的冗余处理机和使用多个独立的数据库服务器。冗余处理机的造价昂贵，效益很低。实际应用日渐减少。基于数据库的集群系统都是用多个独立的数据库服务器来实现一个逻辑数据库，在任意瞬间，每台处理器运行的都是不同的任务。这种系统可以屏蔽单个或多个服务器的损坏，但是因为没有处理的冗余度，每次恢复的时间比较长，它们需要把被损坏的服务进程在不同的服务器上从新建立起来。ICX让多个独立的数据库服务器作同样的处理。发现处理器问题时的切换不需要重建进程的状态，所以故障屏蔽是极快的。
◆ 通讯链路级的冗余：冗余的通讯链路可以屏蔽瞬时和永久的通讯链路级的错误。基于数据库引擎的集群系统有两种结构：共享磁盘和独立磁盘。RAC, MSCS 和 MySQL CS可以认为是共享磁盘的集群系统。UDB和ASE 是独立磁盘的集群系统。共享磁盘集群系统对网络系统的要求很高，所以通讯的冗余度最小。独立磁盘集群系统可以把磁盘系统独立管理，通讯冗余度较高。 ICX的通讯链路级的冗余度最高，因为它使用的是多个独立的数据库服务器和独立的磁盘系统。 ICX也可以用于共享磁盘系统。 但是冗余度会相应降低。
◆ 软件级的冗余：由于现代操作系统和数据库引擎的高度并发性，由竞争条件、死锁、以及时间相关引发的错误占据了非正常停机服务的绝大多数原因。采用多个冗余的运行数据库进程能屏蔽瞬时和永久的软件错误。基于数据库引擎的集群系统都用多个处理器来实现一个逻辑数据库，它们只能提供部分软件冗余，因为每一瞬间每个处理器执行的都是不同的任务。只有ICX可以提供最大程度的软件级冗余。
◆ 数据冗余：有两类冗余数据集。
被动更新数据集：所有目前的数据复制技术(同步或异步)，例如磁盘镜像（EMC的TimeFinder系列）、数据库文件复制（如DoubleTake, Veritas and Legato）以及数据库厂商自带的数据库备份工具都只能产生被动复制数据集。通常，为了实现复制功能，需要消耗掉主服务器5%（异步）到30%（同步）的处理能力。被动更新的数据一般只用于灾难恢复.被动更新数据集还有两个致命的问题：一旦主处理机故障造成数据损坏，被动更新的数据集也会被破坏。另外，和主动更新系统相比，被动更新系统对数据网络的带宽要求更高。这是因为它缺少交易的信息，很多数据复制是盲目的。
主动更新数据集：这种数据集需要一台（或多台）独立的备份数据库服务器来管理，由于这种数据集及时可用，它可以有多种用途，例如报表生成，数据挖掘，灾难恢复甚至低质量负载均衡。 同样地，这里也有同步和异步两种技术。
◆ 异步主动复制数据集：这种技术是先把事务处理交给主服务器来完成，然后这些事务处理再被串行地交给备份服务器以执行同样的操作来保证数据的一致性。这种技术生成的数据集和主数据集有一个时间差，所以仅适用于灾难恢复、数据挖掘、报表统计以及有限的在线应用。所有的商用数据库都支持异步主动复制技术。这种办法的难度在于复制队列的管理上，这个队列是用来屏蔽主服务器和备份服务器之间的速度差异的。因为主服务器可以尽可能地利用所有软硬件的并发性来处理并发的事务，而备份服务器只能串行地复制，在高负荷事务处理的情况下，复制队列经常可能溢出。因为没有任何办法来控制事务处理请求的速度，在高负荷事务处理的情况下，复制队列只能经常性地重建。因为所有现代数据库系统都支持热备份和LOG SHIPPING。通过精心策划，应该可以实现不关闭主服务器而重建队列。ICX也支持异步主动复制. ICX的复制队列的重建是通过ICX的自动数据同步软件来完成的，所以不需要人工操作。
◆ 同步主动复制数据集：这种技术要求所有的并发事务处理在所有的数据库服务器上同时完成。一个直接的好处就是没有了队列的管理问题，同时也可以通过负载均衡实现更高的性能和更高的可用性。这种技术也有两种完全不同的实现方法：完全串行化和动态串行化。完全串行化的事务处理来自于主数据库的事务处理引擎，RAC, UDB, MSCS (SQL Server 2005) 和 ASE是用完全串行化并结合两阶段提交协议来实现的，这种设计的目标就是为了获得一份可用于快速灾难恢复的数据集。这种系统有两个关键的问题。第一，两阶段提交协议是一种“ALL OR NOTHING”的协议。仔细研究两阶段提交协议后就能发现，为了获取这备份数据集，事务处理的可用性会降低一半。第二，完全串行化的做法又引进了主-从数据库服务器速度不匹配的问题。强制同步造成整个系统的速度被降低到完全串行化的水平。相反，ICX-UDS采用了动态串行复制引擎。这设计可以充分利用多个独立数据库的处理能力。ICX避免了使用两阶段提交协议，因此一个事务处理只有在集群中的所有服务器全都同时崩溃的情况下才会回滚。
为了防灾，必须使用远程网络。 所以我们在这里讨论远程数据复制的办法。这里大概有四种办法。
◆ 动态远程异步复制：这种办法是指主服务器通过远程网串行地把交易复制到备份服务器上。由于主-副之间的速度不匹配，队列管理的问题就很突出。 由于远程网的速度一般都比较慢，队列溢出的概率大大增加。所有的集群系统都支持这种复制办法，只是队列管理的办法不同而已。DM，FM和RAID都不能支持这种办法。RAID只能在局域网内工作。
◆ 动态远程同步复制.：这种办法是指主服务器通过远程网并行地把交易复制备份服务器上。只有ICX 具有这种能力。
◆ 静态远程异步复制.：这种办法是指通过远程网把数据串行地复制（不通过数据库服务器）到异地。DM和FM支持这种复制办法。因为串行处理和队列管理的关系，这对于处理量大的系统不适用。但是这种复制办法对应用是透明的，所有集群系统都可采用.
◆ 静态远程同步复制.：这种办法也是指通过远程网把数据串行地复制（不通过数据库服务器）到异地。不同的是，这里没有队列管理。取代队列管理的是发送端的一个新的协议：每次发送都要等接受端确认复制成功。否则回滚。DM和FM都支持这种复制办法。这种办法只能在短距离范围内工作， 大约5 英里光纤的样子。如果超出这个距离范围的话，显然事务处理回滚的概率就会很高。但是这种复制办法对应用是透明的，所有集群系统都可采用。
3）提高数据库安全和数据集可扩展的技术
在提高数据库安全性和数据集可扩性这两方面，可以创新的空间是很小的。数据库最常见的安全办法是口令保护，要么是分布式的，要么是集中式的。在数据库前面增加防火墙会增加额外的延迟，因此，尽管许多安全侵犯事件是来自于公司内部，但是数据库防火墙还是很少被采用。如果数据库集群技术是基于中间件技术实现的，就有可能在不增加额外延迟的情况下 ，在数据经过的路径上实现防火墙功能。ICX完全实现了这种思想。
数据库数据集的可扩性只能通过将数据分布到多个独立的物理服务器上来实现。为了弥补可用性的损失，ICX能被用来提高整个逻辑数据库或者部分重要服务器的处理速度，可用性和安全性。

❷ Java web 发布怎样解决访问数据库慢这一问题

一般解决的办法有：
1、选用好的框架，有缓存机制，这样节省访问次数
2、优化代码，注意编写访问数据库的语句，一些效率低的函数
最好不要或者减少使用
3、把能用存储过程
触发器之类数据库自己能完成的功能
交给数据库自己来处理，这样最快
4、提高服务器的配置，甚至做数据库集群

❸ ORACLE集群怎么比非集群慢。

硬件不行，不是集群的事情

❹ 服务器集群安装sql2005，数据库打开非常慢

你建立的数据库属性中的运行空间是不是不够大？你可以在属性中把运行空间调大！

❺ 数据库集群 应该

集群主要分成三大类 （高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群）
高可用集群( High Availability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)

1、高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如”双机热备”, “双机互备”, “双机”。高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。

2、负载均衡集群(Load Balance Cluster)

负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。

负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。

3、科学计算集群(High Performance Computing Cluster)

高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。

高性能计算分类：

3.1、高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME – Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。
这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。

3.2、分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。

下面说说这几种集群的应用场景：

高可用集群这里不多作说明。

想Dubbo是比较偏向于负载均衡集群，用过的猿友应该知道（不知道的可以自行了解一下），Dubbo同一个服务是可以有多个提供者的，当一个消费者过来，它要消费那个提供者，这里是有负载均衡机制在里面的。

搜索引擎Elasticsearch比较偏向于科学计算集群的分布计算。

而到这里，可能不少猿友都知道，集群的一些术语：集群容错、负载均衡。

我们以Dubbo为例：
集群容错（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E9%9B%86%E7%BE%A4%E5%AE%B9%E9%94%99）

Dubbo提供了这些容错策略：
集群容错模式：
可以自行扩展集群容错策略，参见：集群扩展
Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省)
通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
可通过retries="2"来设置重试次数(不含第一次)。

Failfast Cluster
快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。
通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。

Failsafe Cluster
失败安全，出现异常时，直接忽略。
通常用于写入审计日志等操作。

Failback Cluster
失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。
通常用于消息通知操作。

Forking Cluster
并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。
通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。

可通过forks="2"来设置最大并行数。

Broadcast Cluster
广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。(2.1.0开始支持)
通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。

负载均衡（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1）

Dubbo提供了这些负载均衡策略：

Random LoadBalance

随机，按权重设置随机概率。

在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。

RoundRobin LoadBalance
轮循，按公约后的权重设置轮循比率。
存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。

LeastActive LoadBalance
最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。
使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。

ConsistentHash LoadBalance
一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。
算法参见：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing。

缺省只对第一个参数Hash，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />

缺省用160份虚拟节点，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />

❻ 连接服务器数据库超慢怎么解决

首先检查网络是否有问题。然后查看数据库服务器性能。cpu，内存，硬盘的读写。这些都会有影响。然后打开mysql慢查询日志。
如果可以的话你把你两台服务器的环境说一下。

❼ MySQL数据库服务器逐渐变慢 该怎么分析与解决

我们先来看第一个阶段，MySQL慢的诊断思路，一般我们会从三个方向来做：

• 第一个方向是MySQL内部的观测

• 第二个方向是外部资源的观测

• 第三个方向是外部需求的改造

1.1 MySQL 内部观测

我们来看MySQL内部的观测，常用的观测手段是这样的，从上往下看，第一部分是Processlist，看一下哪个SQL压力不太正常，第二步是explain，解释一下它的执行计划，第三步我们要做Profilling，如果这个SQL能再执行一次的话, 就做一个Profilling，然后高级的DBA会直接动用performance_schema ，MySQL 5.7 以后直接动用sys_schema，sys_schema是一个视图，里面有便捷的各类信息，帮助大家来诊断性能。再高级一点，我们会动用innodb_metrics进行一个对引擎的诊断。

除了这些手段以外，大家还提出了一些乱七八糟的手段，我就不列在这了，这些是常规的一个MySQL的内部的状态观测的思路。除了这些以外，MySQL还陆陆续续提供了一些暴露自己状态的方案，但是这些方案并没有在实践中形成套路，原因是学习成本比较高。

1.2 外部资源观测


外部资源观测这部分，我引用了一篇文章，这篇文章的二维码我贴在上面了。这篇文章是国外的一个神写的，标题是：60秒的快速巡检，我们来看一下它在60秒之内对服务器到底做了一个什么样的巡检。一共十条命令，这是前五条，我们一条一条来看。

1.uptime，uptime告诉我们这个机器活了多久，以及它的平均的负载是多少。


2.dmesg -T | tail，告诉我们系统日志里边有没有什么报错。

3.vmstat 1，告诉我们虚拟内存的状态，页的换进换出有没有问题，swap有没有使用。

4. mpstat -P ALL，告诉我们CPU压力在各个核上是不是均匀的。

5.pidstat 1，告诉我们各个进程的对资源的占用大概是什么样子。


我们来看一下后五条：

首先是iostat-xz 1，查看IO的问题，然后是free-m内存使用率，之后两个sar，按设备网卡设备的维度，看一下网络的消耗状态，以及总体看TCP的使用率和错误率是多少。最后一条命令top，看一下大概的进程和线程的问题。

这个就是对于外部资源的诊断，这十条命令揭示了应该去诊断哪些外部资源。

1.3 外部需求改造

第三个诊断思路是外部的需求改造，我在这里引用了一篇文档，这篇文档是MySQL的官方文档中的一章，这一章叫Examples of Common Queries，文档中介绍了常规的SQL怎么写, 给出了一些例子。文章的链接二维码在slide上。

我们来看一下它其中提到的一个例子。

它做的事情是从一个表里边去选取，这张表有三列，article、dealer、price，选取每个作者的最贵的商品列在结果集中，这是它的最原始的SQL，非常符合业务的写法，但是它是个关联子查询。

关联子查询成本是很贵的，所以上面的文档会教你快速地把它转成一个非关联子查询，大家可以看到中间的子查询和外边的查询之间是没有关联性的。

第三步，会教大家直接把子查询拿掉，然后转成这样一个SQL，这个就叫业务改造，前后三个SQL的成本都不一样，把关联子查询拆掉的成本，拆掉以后SQL会跑得非常好，但这个SQL已经不能良好表义了，只有在诊断到SQL成本比较高的情况下才建议大家使用这种方式。

为什么它能够把一个关联子查询拆掉呢？

这背后的原理是关系代数，所有的SQL都可以被表达成等价的关系代数式，关系代数式之间有等价关系，这个等价关系通过变换可以把关联子查询拆掉。

上面的这篇文档是一个大学的教材，它从头教了关于代数和SQL之间的关系。然后一步步推导怎么去简化这句SQL。

第一，MySQL本身提供了很多命令来观察MySQL自身的各类状态，大家从上往下检一般能检到SQL的问题或者服务器的问题。

第二，从服务器的角度，我们从巡检的脚本角度入手，服务器的资源就这几种，观测手法也就那么几种，我们把服务器的资源全部都观察一圈就可以了。

第三，如果实在搞不定，需求方一定要按照数据库容易接受的方式去写SQL，这个成本会下降的非常快，这个是常规的MySQL慢的诊断思路。

❽ MySQL数据库服务器逐渐变慢 该如何分析与解决

楼主可以多提供点线索，有可能是系统文件、磁盘、系统出了临时的问题，有时是操作不正确引起的，如果不经常发生不用管它，如果经常发生前你做了什么操作？下载了什么软件、插件、升级了什么补丁？如果有全部卸载试试，另外是否是硬件的问题？就是说升级了硬件没有？硬件有异常吗？先软后硬，建议先查杀一下木马，修复一下系统试试。
建议你使用腾讯电脑管家来进行电脑体检，直接删除掉残留的注册表什么的，然后删掉垃圾文件，在进行电脑杀毒看看，希望能帮到你

❾ hadoop集群速度忽然变得很慢，为什么

里假设集群中有slave1，slave2，slave3三个节点，其中slave3工作效率低。

一共有6个任务，需要去做，slave1和slave2执行一个任务是1分钟，slave3执行一个任务是2分钟。有一个前提是每个slave完成自身的任务才回去推测执行。

如果让slave1和slave2去做，则需要3分钟，分析如下：

slave1 slave2

3 3

3*1 3*1

并行执行总时间就是单个slave的执行时间3；

那么三台同时去做需要4分钟。

slave1 slave2 slave3

2 2 2

这里slave1和slave2都完成了自身的任务，已经花费了2分钟，剩下最后一个任务考虑到数据的本地性也分给了slave3，slave3执行时间超过一分钟时，jobtracker会觉得slave3可能没有能力完成分配给他的任务，假设在slave1上推测执行，结果slave3结束了，就将运行在slave1上的推测执行任务kill掉，最后执行时间是4秒。

因为在推测执行的时候会两个推测执行的任务会同时完成。