腾讯会议用户暴涨，Redis集群如何实现无缝扩容？

根据对外部办公室和在线教育的需求的浪潮，腾讯会议迅速扩展到1 00万个核云服务器，而Redis群集有效地完成了数十倍的范围，这是半小时内能力扩张的程度。
在此背后，腾讯云如何实现无损失的扩展？ Wu Xufei老师的分享向我们揭示了实践和挑战。
1 流行病带来的挑战。
该业务需要全天候不间断的服务，而停机时间的一分钟会影响数百万的学习和工作，因此系统要求非常高。
诸如Tencent会议之类的应用程序背后提供了Redi的主要支持，面对大量要求，快速扩张已成为迫切的需求。
业务示例从前3 件扩展到5 件，并迅速增加到1 2 件，并显示了Redis的有效反应。
2 开源Redis扩展解决方案Tencent Cloud Redis采用集群体系结构，介绍了授权以提高可用性，并且与不支持群集客户端的语言兼容。
代理提供诸如自动路由控制，移动和要求进行交换处理，端到端的慢速查询统计等功能，从而提高了系统的兼容性和稳定性。
REDIS不支持需要更多帐户的本地人。
代理可确保更高的安全性和稳定性。
3 腾讯云重新扩展实践腾讯云延伸策略从三个维度开始：单个节点的容量扩展，替换和插入量的增加。
单结的容量扩展是通过增加存储空间来实现的，这通常可以在机器容量足够时执行。
复制品扩展可以增加奴隶的数量，并提高数据安全性和阅读性能。
扩展CPU处理技能的关键是集群挑战的关键。
扩展卡主要扩展CPU和内存，并提高治疗能力。
Tencent Cloud曾经采用开源扩展解决方案，但是遇到了插槽机，尤其是在使用大键，LUA代码迁移和多关键命令时。
为了解决这些问题，Tencent Cloud引入了新的扩展解决方案。
4 无点击扩展挑战。
通过优化扩展过程和机制，可以实现无损失的扩展，以确保业务连续性和数据安全。
5 与其他行业解决方案和腾讯云重新扩展解决方案相比，DTS（数据转换）提供了全尺度同步和增量同步和逐步同步机制，并解决了重要的关键问题和LUA代码迁移问题。
考虑到迁移速度和稳定性并减少对业务的影响，腾讯云Redis采用了插槽移动解决方案，以实现有效和无损失的扩展。
6 当面对扩展操作中的问答问题时可能的问题时，腾讯云重新备份解决方案和紧急措施提供了确保数据安全性。
为了响应高季节的容量扩展需求，腾讯云重新介绍了灵活的资源调整，这不仅可以快速回收过剩的容量，而且可以促进下一个高峰期的能力扩展。
Tencent Cloud的高级工程师兼Redis技术总监Wu Xufei在游戏和数据库开发方面拥有丰富的经验，专注于不同领域中NOSQL数据库的游戏开发和应用程序实践。
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简单描述非关系型数据库

非相关数据库提到了不遵循传统数据库模型的数据库系统。
它的主要功能和描述如下：没有结构的数据存储：贵族数据库可以存储非结构性数据，例如锁定值，文档，图形等，帮助它们更适合处理复杂的数据和结构。
高性能和高性能：这些数据库的设计具有从一开始就扩展规模的能力，从而使您更容易通过添加更多服务器来增加存储和处理能力。
贵族数据库通常具有较高的阅读和记录性能，尤其是在处理大量同时要求时。
应对大数据挑战：贵族数据库的出现是解决大型数据收集和许多类型的数据，尤其是大数据应用程序的挑战。
他们可以快速设置并扩展存储仓库以供大型数据，以满足实时，扩展和高度准备的大型数据应用程序的需求。
灵活的数据模型：与关系数据库相比，一些数数据库提供了更灵活的数据模型。
开发人员可以根据应用需求选择最合适的数据模型，而无需限于固定的表结构和关系。
社区和开源：在社区运营的支持下，许多诺率数据库是开源来源。
这意味着开发人员可以轻松获得资源，解决问题和与其他开发人员的体验。
简而言之，非相关数据库已被广泛用于Web2 .0 Internet网站以及具有非结构性数据存储，扩展和高性能的大型数据应用程序，可以应对大型数据挑战，灵活的数据模型以及开源和社区功能。

有关数据库的描述正确的是

数据库是用于存储，管理和恢复数据的集合。
1 数据存储和管理数据库是用于存储和管理数据的系统。
它可以存储各种类型的数据，例如文本，数字，图像等，并通过数据库管理系统（DBMS）管理此数据。
数据库管理系统可以帮助用户创建，修改，删除和安装数据表，索引和其他结构，从而使数据感觉系统地组织。
2 数据提供恢复和Querry数据库查询和搜索数据功能。
用户可以通过数据库管理系统编写查询语句，以从数据库中获取必要的信息。
数据库系统将根据用户的查询要求明智地过滤符合巨大数据集中条件的数据，从而为用户提供必要的信息。
3 支持应用程序系统的操作，数据库在电子商务，社交网络，银行等各种应用程序系统中起重要作用。
应用程序系统连接到数据库以存储，管理和重建数据，并支持应用程序系统的一般操作。
此外，数据库还可以为多个应用程序系统提供共享数据资源，从而改善数据使用和应用程序效果。
发展趋势和数据库挑战：1 在互联网的快速发展和大数据的快速发展时代挑战的数据量迅速增加。
数据库必须面对如何刺激，管理和获取大量数据的挑战。
为了满足这一挑战，数据库技术已经不断开发，例如分布式数据库，NOSQL数据库等，以满足大数据时代的需求。
2 数据安全性和隐私安全是数据安全性和隐私安全数据库之前的重要挑战。
由于经常发生网络攻击和数据违规事件，数据库的安全性和隐私保护越来越关注。
数据库技术需要加强对数据加密，访问控制和其他方面的研究，以确保用户数据的安全性和隐私。
3 人工智能和数据库集成人工智能技术的发展为数据库带来了新的机会和挑战。
通过将人工智能技术与数据库相结合，可以感觉到智能管理和数据库操作以及维护，并可以提高数据库的使用效率。
同时，人工智能应用程序对数据的需求也引起了数据库技术的创新。

有关 EMQ X 水平可扩展性的挑战与对策 - MQTT Broker 集群详解（三）

在本文中，我们将研究MQTTTBROKR群集在可扩展性改进方面进行的一些测量值，尤其是在EMQX内部使用的数据库引擎，并在EMQX 5 .0版本中调查了该发动机的优化。
首先，了解如何在EMQX群集中复制数据很重要。
EMQXBROKR将主题和客户端运行时信息存储在MNESIA数据库中。
这有助于在整个集群上实现数据复制。
MNESIA是为Ericsson开发的开源数据库管理系统，作为OpenTelecomplatform的一部分，旨在处理ISP级电信交换机配置和运行时数据。
在EMQX4 .3 之前，它用于存储各种运行时数据，例如主题，路由，ACL规则，警报等。
与流行的数据库相比，MNESIA可能不太了解公众，例如MySQL，Postgres，MongoDB，Redis和Memcached等内存存储，但它具有集成上述产品功能的独特优势。
MNESIA定义为嵌入，分布和交易的NOSQL数据库。
这个定义听起来可能更复杂，但让我们逐步解释它。
嵌入式数据库在与SQLite等业务应用程序相同的过程中运行，但这是一个典型的示例。
MNESIA也属于此类别，在EMQX应用程序中运行，并有助于在集群中复制跨节点的数据。
这不仅允许更快地读取本地数据，而且可以提高容错性能，并且只要群集中的至少一个节点保持活跃，数据就可以安全。
MNESIA支持酸性交易，这是嵌入式数据库的独特特征。
这意味着可以将多个读取和更新操作组合在一起。
在数据一致性是关键的情况下，EMQX采用MNESIA交易。
作为NOSQL数据库，Mnesia没有特殊的查询语言，但是由于它使用Erlang（或Elixir）作为查询语言，因此不需要ORM。
使用Erlang术语，您可以直接查询操作并将其与业务逻辑集成在一起非常顺利。
Mnesia群集采用完整的网格拓扑结构，其中所有节点均等，存储任何表的副本，启动交易并访问这些表。
该拓扑减少了在理想条件下的交易复制延迟，但是由于链接数与节点数量之间的关系是正方形的关系，因此限制了群集的水平可扩展性。
随着节点的数量增加，保持所有节点的完全同步的成本增加，交易性能也会下降。
此外，节点和传统群集范式的等效性质可以轻松交换单个节点，但是参与群集的节点的数量同时受到限制。
为了应对上述挑战，EMQ团队扩大了Mnesia并推出了MRIA。
MRIA是MNESIA的开源扩展，它为您带来了最终的一致性。
它采用网格 + startpologies架构，每个节点都扮演两个角色之一：核心或复制器。
核心节点负责完整的网格连接，可以启动交易写作，保留锁和其他操作，其行为类似于传统的Mnesia节点的行为。
复制节点不参与写作，连接到特定的核心节点，被动地复制交易，并且不允许单独执行写作操作。
复制节点具有数据的完整本地副本，并且读取访问同样快。
该群集特学解决了两个重要问题。
由于复制节点不参与写作，因此将复制节点添加到集群中会影响交易延迟，从而可以创建较大的EMQX群集。
此外，复制节点被设计为暂时性，可以放置在自动群体中，从而改善了DevOps实践。
这些改进使EMQX群集更适合动态瞬态云部署，从而提供了更大的可扩展性和容错性。
在下一篇文章中，我们深入研究如何配置EMQX以利用MRIA。