程煕 - 博客园

2025年8月25日

摘要：在Kubernetes（k8s）环境中，分布式锁用于协调多个Pod/节点的并发操作，确保同一时间只有一个参与者执行特定任务（如资源竞争、任务调度等）。k8s本身提供了多种原生机制可用于实现分布式锁，无需依赖额外中间件（如Redis、ZooKeeper）。核心实现思路 k8s实现分布式锁的核心是利用阅读全文

posted @ 2025-08-25 15:03 程煕阅读(59) 评论(0) 推荐(0)

k8s基础概念

摘要： Kubernetes（简称k8s）是一个开源的容器编排平台，用于自动化容器化应用的部署、扩展、运维和管理。以下是k8s的核心知识点整理：一、核心概念 Pod k8s的最小部署单元，包含一个或多个紧密关联的容器（共享网络、存储和生命周期）。每个Pod有唯一IP，容器间通过localhost通信，P 阅读全文

posted @ 2025-08-25 15:03 程煕阅读(59) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月3日

oceanBase root service分布策略

摘要：在 OceanBase 分布式数据库中，Root Service 是集群的核心管理组件，负责元数据管理、集群配置、负载均衡、故障检测与恢复等关键功能。其部署和节点分布遵循高可用设计，具体位置特性如下： 1. Root Service 并非固定在某一节点，而是动态选举产生 OceanBase 集群中，阅读全文

posted @ 2025-08-03 19:57 程煕阅读(36) 评论(0) 推荐(0)

MongoDB指定分片键

摘要：在MongoDB中，分片键（Shard Key）是用于将集合数据分布到不同分片（Shard）的字段或字段组合，是实现分片集群水平扩展的核心。指定分片键需遵循严格的流程，且一旦指定无法修改，因此需谨慎选择。一、分片键的基本要求必须是索引字段：分片前需为分片键创建索引（单字段索引或复合索引），否则阅读全文

posted @ 2025-08-03 19:45 程煕阅读(41) 评论(0) 推荐(0)

原地变配与快照变配

摘要：云数据库的“原地变配”和“快照变配”是两种调整实例规格（如CPU、内存、存储、版本等）的常见方式，核心区别体现在操作逻辑、对业务的影响、适用场景等方面，具体如下： 1. 操作逻辑不同原地变配：直接在原实例上修改配置，不迁移数据，仅调整实例的底层资源（如升级CPU/内存、扩容存储、切换版本等）。阅读全文

posted @ 2025-08-03 18:41 程煕阅读(10) 评论(0) 推荐(0)

如何测试数据库的自我保护机制（如OOM Killer触发后的行为，连接打满后的处理）？

摘要：测试数据库的自我保护机制，核心是验证数据库在面临资源耗尽（如内存不足、连接数打满）或异常压力（如OOM Killer触发）时，能否通过内置策略避免崩溃、数据损坏或服务完全中断，并在压力缓解后恢复正常。以下是针对典型场景的测试设计：一、OOM Killer触发后的行为测试 OOM（Out Of Me 阅读全文

posted @ 2025-08-03 01:15 程煕阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

如何测试数据持久性（在各种故障后数据不丢失）？

摘要：测试数据持久性（即确保各种故障后已提交数据不丢失、未提交数据不被错误持久化）需要模拟真实场景中的各类故障，并验证故障恢复后的数据状态。核心思路是：在数据写入/提交的不同阶段注入故障，恢复后检查数据是否符合预期（已提交的完整保留，未提交的彻底回滚）。一、核心测试场景设计（按故障类型划分） 1. 硬件阅读全文

posted @ 2025-08-03 01:14 程煕阅读(33) 评论(0) 推荐(0)

如何测试网络分区（Network Partition）场景下数据库的行为（是否符合CAP预期）？

摘要：测试网络分区（Network Partition）场景下数据库的行为，核心是验证分布式数据库在节点间通信中断时，如何在一致性（Consistency）和可用性（Availability）之间权衡（因CAP理论中分区容错性P是必须接受的），并判断其行为是否符合设计预期（如强一致性优先或可用性优先）阅读全文

posted @ 2025-08-03 01:13 程煕阅读(14) 评论(0) 推荐(0)

如何验证数据库的高可用性（HA）和容灾能力（DR）？

摘要：验证数据库的高可用性（HA）和容灾能力（DR）需要模拟真实故障场景、验证故障应对机制，并量化关键指标（如恢复时间RTO、恢复点RPO）。以下是具体的测试设计思路和核心场景：一、高可用性（HA）测试设计高可用性的核心目标是：在单点/局部故障时，数据库仍能持续提供服务，且故障影响时间在SLA范围内。阅读全文

posted @ 2025-08-03 01:12 程煕阅读(68) 评论(0) 推荐(0)

如何测试数据库在高并发、大数据量下的表现？

摘要：测试数据库在高并发、大数据量下的表现，需要结合真实业务场景，从环境准备、场景设计、工具选型、指标监控到结果分析形成完整闭环，核心是模拟“真实负载压力”并暴露潜在瓶颈。以下是具体方法和关键步骤：一、前提：环境与数据准备 1. 环境模拟：贴近生产配置高并发和大数据量测试的准确性依赖于环境一致性，需尽阅读全文

posted @ 2025-08-03 01:10 程煕阅读(152) 评论(0) 推荐(0)

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