阿里云云数据库rds版怎么设置配置文件(阿里云数据库rds怎么使用)

RDS是阿里云提供的即开即用的关系型数据库服务，兼容了MySQL和SQLServer两种数据库引擎。在传统数据库的基础上，阿里云RDS提供了强大丰富的功能从而保证了高可用性、高安全性以及高性能。此外，RDS还提供了诸多便利功能提升了RDS的易用性。

高可用：

采用主从热备的架构。主机down机或者出现故障后，备机秒级完成无缝切换,服务可用性承诺：9995%

提供自动多重备份的机制。用户可以自行选择备份周期，也可以根据自身业务特点随时进行临时备份,数据可靠性承诺：999999%

数据回溯到任意时间点。用户可以选择7天内的任意时间点创建一个临时实例，临时实例生成后验证数据无误，即可将数据迁移到RDS实例，从而完成数据回溯 *** 作。

高安全

提供白名单访问策略。可自行设置允许访问的IP及IP段，有效防止黑客扫描端口进行服务器攻击。

提供阈值报警的功能。支持实例锁定报警、连接数报警、IOPS报警、磁盘空间使用报警、CPU报警等。

提供SQL注入告警。将对发往RDS的疑似SQL注入的语句进行记录并展示，供用户进行程序调整，杜绝SQL注入的发生。

SQL审计。记录所有发往RDS的SQL语句，系统将记录SQL语句相关的连接IP、访问数据库的名称、执行语句的账号、执行时间、返回记录数等信息。供用户对RDS安全性进行排查。

控制台 *** 作日志。记录所有在控制台上进行的修改类 *** 作，便于管理员查看并管理RDS。

商品服务作为电商平台的基础能力是电商平台使用最为频繁的基础服务之一。因此商品服务的稳定性直接关乎整个电商平台的稳健运行，在整个商品服务中商品的存储最为重要。

商品的存储技术按商品业务使用场景分别选择存储技术。常见的商品信息包含商品基本信息、商品的视频信息、商品的规格信息、商品的介绍信息、商品的参数信息、还有商品的销售信息等。各部分的信息结构不一样因此存储选型也会有所差异。

商品基本信息存储。商品基本信息模型固定通用性强且具有较强的事务性要求，因此一般选择关系型数据库存储，目前使用最多的就是Mysql存储。如果数据量很大需要早期规划商品的分库分表策略或读写分离策略。同时为了保护数据库会使用Redis缓存商品基本信息。

商品的视频存储。商品的和视频文件比较大，目前常见的存储方式是采用分布式对象存储数据库存储源文件。目前常用的分布式对象存储服务有阿里云OSS、AWS的S3、七牛云，还有开源分布式对象数据库FastDFS。采用关系型数据库如Mysql存储文件路径，这样就做到物理和逻辑存储分离。

商品参数信息存储。由于商品参数的不确定性通常选择MongoDB进行存储。因为MongoDB是基于JSON描述数据天然具有扩展，对于多变不确定的数据结构具有良好的扩展性。

商品介绍信息存储。商品介绍信息大多数情况下都是图文描述，一般会作为或静态页面进行展示。因此一般也会使用对象存储数据库存储生成的或静态页面。

商品的检索信息存储。商品的检索是最为频繁的 *** 作之一。目前常用的搜索引擎就是ElasticSearch。通过将商品的销售信息建立反向索引存储进ES，满足基本的搜索能力。

商品的存储数据源类型比较多，因此数据的一致性就比较复杂。目前采用最多的就是最终一致性方式。通过业务接口调用，分布式消息，还有监控binlog保持数据源间的数据更新。采取CQRS模式分别维护读写 *** 作。

在程序员的职业生涯中，总会遇到数据库表被锁的情况，前些天就又撞见一次。由于业务突发需求，各个部门都在批量 *** 作、导出数据，而数据库又未做读写分离，结果就是：数据库的某张表被锁了！

用户反馈系统部分功能无法使用，紧急排查，定位是数据库表被锁，然后进行紧急处理。这篇文章给大家讲讲遇到类似紧急状况的排查及解决过程，建议点赞收藏，以备不时之需。

用户反馈某功能页面报502错误，于是第一时间看服务是否正常，数据库是否正常。在控制台看到数据库CPU飙升，堆积大量未提交事务，部分事务已经阻塞了很长时间，基本定位是数据库层出现问题了。

查看阻塞事务列表，发现其中有锁表现象，本想利用控制台直接结束掉阻塞的事务，但控制台账号权限有限，于是通过客户端登录对应账号将锁表事务kill掉，才避免了情况恶化。

下面就聊聊，如果当突然面对类似的情况，我们该如何紧急响应？

想象一个场景，当然也是软件工程师职业生涯中会遇到的一种场景：原本运行正常的程序，某一天突然数据库的表被锁了，业务无法正常运转，那么我们该如何快速定位是哪个事务锁了表，如何结束对应的事物？

首先最简单粗暴的方式就是：重启MySQL。对的，网管解决问题的神器——“重启”。至于后果如何，你能不能跑了，要你自己三思而后行了！

重启是可以解决表被锁的问题的，但针对线上业务很显然不太具有可行性。

下面来看看不用跑路的解决方案：

遇到数据库阻塞问题，首先要查询一下表是否在使用。

如果查询结果为空，那么说明表没在使用，说明不是锁表的问题。

如果查询结果不为空，比如出现如下结果：

则说明表（test）正在被使用，此时需要进一步排查。

查看数据库当前的进程，看看是否有慢SQL或被阻塞的线程。

执行命令：

该命令只显示当前用户正在运行的线程，当然，如果是root用户是能看到所有的。

在上述实践中，阿里云控制台之所以能够查看到所有的线程，猜测应该使用的就是root用户，而笔者去kill的时候，无法kill掉，是因为登录的用户非root的数据库账号，无法 *** 作另外一个用户的线程。

如果情况紧急，此步骤可以跳过，主要用来查看核对：

如果情况紧急，此步骤可以跳过，主要用来查看核对：

看事务表INNODB_TRX中是否有正在锁定的事务线程，看看ID是否在show processlist的sleep线程中。如果在，说明这个sleep的线程事务一直没有commit或者rollback，而是卡住了，需要手动kill掉。

搜索的结果中，如果在事务表发现了很多任务，最好都kill掉。

执行kill命令：

对应的线程都执行完kill命令之后，后续事务便可正常处理。

针对紧急情况，通常也会直接 *** 作第一、第二、第六步。

这里再补充一些MySQL锁相关的知识点：数据库锁设计的初衷是处理并发问题，作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则，而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。

根据加锁的范围，MySQL里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。MySQL中表级别的锁有两种：一种是表锁，一种是元数据锁（metadata lock，MDL)。

表锁是在Server层实现的，ALTER TABLE之类的语句会使用表锁，忽略存储引擎的锁机制。表锁通过lock tables… read/write来实现，而对于InnoDB来说，一般会采用行级锁。毕竟锁住整张表影响范围太大了。

另外一个表级锁是MDL（metadata lock），用于并发情况下维护数据的一致性，保证读写的正确性，不需要显式的使用，在访问一张表时会被自动加上。

常见的一种锁表场景就是有事务 *** 作处于：Waiting for table metadata lock状态。

MySQL在进行alter table等DDL *** 作时，有时会出现Waiting for table metadata lock的等待场景。

一旦alter table TableA的 *** 作停滞在Waiting for table metadata lock状态，后续对该表的任何 *** 作（包括读）都无法进行，因为它们也会在Opening tables的阶段进入到Waiting for table metadata lock的锁等待队列。如果核心表出现了锁等待队列，就会造成灾难性的后果。

通过show processlist可以看到表上有正在进行的 *** 作（包括读），此时alter table语句无法获取到metadata 独占锁，会进行等待。

通过show processlist看不到表上有任何 *** 作，但实际上存在有未提交的事务，可以在information_schemainnodb_trx中查看到。在事务没有完成之前，表上的锁不会释放，alter table同样获取不到metadata的独占锁。

处理方法：通过 select from information_schemainnodb_trxG, 找到未提交事物的sid，然后kill掉，让其回滚。

通过show processlist看不到表上有任何 *** 作，在information_schemainnodb_trx中也没有任何进行中的事务。很可能是因为在一个显式的事务中，对表进行了一个失败的 *** 作（比如查询了一个不存在的字段），这时事务没有开始，但是失败语句获取到的锁依然有效，没有释放。从performance_schemaevents_statements_current表中可以查到失败的语句。

处理方法：通过performance_schemaevents_statements_current找到其sid，kill 掉该session，也可以kill掉DDL所在的session。

总之，alter table的语句是很危险的（核心是未提交事务或者长事务导致的），在 *** 作之前要确认对要 *** 作的表没有任何进行中的 *** 作、没有未提交事务、也没有显式事务中的报错语句。

如果有alter table的维护任务，在无人监管的时候运行，最好通过lock_wait_timeout设置好超时时间，避免长时间的metedata锁等待。

关于MySQL的锁表其实还有很多其他场景，我们在实践的过程中尽量避免锁表情况的发生，当然这需要一定经验的支撑。但更重要的是，如果发现锁表我们要能够快速的响应，快速的解决问题，避免影响正常业务，避免情况进一步恶化。所以，本文中的解决思路大家一定要收藏或记忆一下，做到有备无患，避免突然状况下抓瞎。

自建数据库：

容易产生容量与性能瓶颈

当前的硬件条件下，主流数据库可以支持单表千万级数据量的存储，但是难以支撑密集的并发读写，存在性能瓶颈。

分区分表或分库方案限制太多

采用分区表方案，数据不能跨实例存储，扩展性和维护性较差。

采用分库方案，客户端需要自行管理各库连接，数据库连接管理和升级复杂，扩容迁移困难。

服务器成本高昂

普通X86服务器支撑能力有限，品牌厂商的服务器价格高昂，通过增加硬件规格来提升并发性能的成本太高，且能到达的性能高度有限。

在分布式数据库面前，上面这些都不是问题，有很长厂商都已经把分布式数据库做的不错了，如阿里云，华为云等。

如下以我熟悉的华为云分布式数据库中间件DDM为例为你介绍下，如果感兴趣可以去官网了解一下，现在好像还有试用活动：华为云分布式数据库中间件DDM

数据分布存储

DDM采用水平拆分方式，将数据记录数庞大的单表，按指定的拆分规则，分布式存储到各个分片中。同时DDM提供路由分发功能，应用服务无需考虑数据该写入哪个分片，该从哪个分片读取。

读写分离

用户可以根据数据读取压力负载情况，为每个RDS实例配置一个或者多个只读实例，提高查询并发性能。

高性能

在实际业务访问中，SQL主要的性能瓶颈集中在物理数据库节点上。

DDM实例关联多个RDS节点，减少单个RDS存储的数据量，同时实现并行计算，支持PB级数据量访问，以及百万级高并发。

在线平滑扩容

DDM在不中断业务的情况下，支持新增RDS实例，水平扩容存储空间。一键式扩容，轻松解决单机数据库的容量瓶颈。

当前做分布式的厂商有几家，我知道比较出名的有“华为云分布式数据库DDM”和“阿里云分布式数据库”，感兴趣可以自行搜素了解下。

分布式数据库的几点概念可以了解一下。

数据分库：

以表为单位，把原有数据库切分成多个数据库。切分后不同的表存储在不同的数据库上。

以表中的数据行记录为单位，把原有逻辑数据库切分成多个物理数据库分片，表数据记录分布存储在各个分片上。

路由分发：

在分布式数据库中，路由的作用即将SQL语句进行解析，并转发到正确的分片上，保证SQL执行后得到正确的结果，并且节约QPS资源。

读写分离：

数据库中对计算和缓存资源消耗较多的往往是密集或复杂的SQL查询。当系统资源被查询语句消耗，反过来会影响数据写入 *** 作，进而导致数据库整体性能下降，响应缓慢。因此，当数据库CPU和内存资源占用居高不下，且读写比例较高时，可以为数据库添加只读数据库。

云数据RDS是关系型数据库服务（Relational Database Service）的简称，是一种即开即用、稳定可靠、可d性伸缩的在线数据库服务。具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系，并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案，使您能专注于应用开发和业务发展。

关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。 当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

云关系型数据库（RDS）是一种稳定可靠、可d性伸缩的在线数据库服务，支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS（Postgre Plus Advanced Server，高度兼容Oracle数据库）、MariaDB等引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案。

云数据库的特性有：实例创建快速、支持只读实例、读写分离、故障自动切换、数据备份、Binlog备份、SQL审计、访问白名单、监控与消息通知等。

扩展资料：

云数据库RDS优势

1、轻松部署。用户能够在RDS控制台轻松的完成数据库申请和创建，RDS实例在几分钟内就可以准备就绪并投入使用。用户通过RDS提供的功能完善的控制台，对所有实例进行统一管理。

2、高可靠。云数据库具有故障自动单点切换、数据库自动备份等功能，保证实例高可用和数据安全。免费提供7天数据备份，可恢复或回滚至7天内任意备份点。

3、低成本。DS支付的费用远低于自建数据库所需的成本，用户可以根据自己的需求选择不同套餐，使用很低的价格得到一整套专业的数据库支持服务。

参考资料来源：百度百科—云数据库

利用mysql proxy来实现的。MySQL Proxy最强大的一项功能是实现“读写分离(Read/Write Splitting)”。基本的原理是让主数据库处理事务性查询，而从数据库处理SELECT查询。数据库复制被用来把事务性查询导致的变更同步到集群中的从数据库。 当然，主服务器也可以提供查询服务。使用读写分离最大的作用无非是环境服务器压力。

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