了解MySql必须牢牢记住其体系结构图,Mysql是由SQL接口,解析器,优化器,缓存,存储引擎组成的
1 Connectors指的是不同语言中与SQL的交互
2 Management Serveices &Utilities: 系统管理和控制工具
3 Connection Pool: 连接池。
管理缓冲用户连接,线程处理等需要缓存的需求
4 SQL Interface: SQL接口。
接受用户的SQL命令,并且返回用户需要查询的结果。比如select from就是调用SQL Interface
5 Parser: 解析器。
SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。解析器是由Lex和YACC实现的,是一个很长的脚本。
主要功能:
a . 将SQL语句分解成数据结构,并将这个结构传递到后续步骤,以后SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的
b. 如果在分解构成中遇到错误,那么就说明这个sql语句是不合理的
6 Optimizer: 查询优化器。
SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化。他使用的是“选取-投影-联接”策略进行查询。
用一个例子就可以理解: select uid,name from user where gender = 1
这个select 查询先根据where 语句进行选取,而不是先将表全部查询出来以后再进行gender过滤
这个select查询先根据uid和name进行属性投影,而不是将属性全部取出以后再进行过滤
将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果
7 Cache和Buffer: 查询缓存。
如果查询缓存有命中的查询结果,查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。
这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存,记录缓存,key缓存,权限缓存等
8 Engine :存储引擎。
存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统。也是Mysql最具有特色的一个地方。
Mysql的存储引擎是插件式的。它根据MySql AB公司提供的文件访问层的一个抽象接口来定制一种文件访问机制(这种访问机制就叫存储引擎)
现在有很多种存储引擎,各个存储引擎的优势各不一样,最常用的MyISAM,InnoDB,BDB
默认下MySql是使用MyISAM引擎,它查询速度快,有较好的索引优化和数据压缩技术。但是它不支持事务。
InnoDB支持事务,并且提供行级的锁定,应用也相当广泛。 Mysql也支持自己定制存储引擎,甚至一个库中不同的表使用不同的存储引擎,这些都是允许的。
架构图如下图所示。这张图基本涵盖了互联网技术公司的大部分技术点,不同公司只是在具体的技术实现上稍有差异,但不会跳出这个框架的范畴。
SQL: 常用的有mysql,用于存储业务数据。互联网发展初期,各个业务一般都会独立运营mysql集群,但随着业务越来越多,mysql集群规模越来越大,那就有必要做成SQL平台。
NoSQL: 翻译为Not Only SQL,作为mysql的一种补充。Nosql一般本身就提供集群,且使用起来很方便,公司业务发展初期没有必要。一般Nosql集群的数量越来越多,那就有必要做成Nosql平台。
小文件: 互联网中有很多小文件,比如商品图片,Facebook的图片。这类小文件具有数据小、数量巨大、访问大的特点。如果每个业务都去考虑小文件存储的话,就会出现重复造轮子现象,那就有必要做成小文件平台了。
大文件: 互联网的大文件主要分为两类:一类是业务上的大数据,例如Youtube的视频、电影网站的电影;另一类是海量的日志数据,例如各种访问日志。实力雄厚的一些大公司会基于开源方案做成大数据平台。
开发框架: 比如常见的Spring框架。
Web服务器: 常见的有tomcat、jetty等。
容器: Docker可以极大降低运维成本,以及在实现动态扩容上非常方便。
配置中心: 故名思义,配置中心就是集中管理各个系统的配置。
服务中心: 解决跨系统依赖的配置和调度问题。比如有10个系统依赖A系统的x接口,此时A系统实现了一个y接口可以更好地支持x接口,那么如果直接更新10个系统依赖的配置将会很麻烦。
消息队列: 支持系统解耦。
负载均衡: 充当任务分配器的职责。
CDN: 可以对一些常用文件进行就近缓存,来提高访问速度。
多机房: 多机房的主要目的是备灾,当机房故障时可以快速地将业务切换到另外一个机房,这种切换 *** 作允许一定时间的中断,比如10分钟,1个小时。
多中心: 多中心的要求就更高了,要求同时对外提供服务,且业务能够自动在多中心之间切换,故障后不需人工干预或者很少的人工干预就能自动恢复。
用户管理: 对各个系统的用户进行统一管理。
消息推送: 根据不同途径分为短信、邮件、站内信、App推送。
存储云: 实现是CDN+小文件存储。
图片云: 实现也是CDN+小文件存储。为何不与存储云统一一套系统呢?这是因为图片业务的复杂性导致的。图片涉及的业务会更多,包括裁剪、压缩、美化、审核、水印等。
业务千差万别,各个互联网业务面对的主要问题是复杂度越来越高。此时就要用到拆和合的技术。拆即将一个大系统拆分为多个子系统,降低复杂度。当子系统越来越多,有可能就需要采用合的技术。
测试平台的核心目的是提升测试效率。
运维平台的核心职责分为四大块:配置、部署、监控、应急。
数据平台的核心职责主要包含三部分:数据管理、数据分析和数据应用。
管理平台的核心职责就是权限管理。
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