创建多个实例时云中的存储问题

发布于 2024-10-07 13:58:36 字数 256 浏览 5 评论 0原文

在云托管环境(亚马逊、rackspace)中,您可以创建多个实例。假设我有一个数据库服务器(mysql)和其他持久数据。

如果我创建更多实例,数据会发生什么?前任。

1 个实例 ->用户表(在数据库中)

我创建了另外 3 个实例

4 个实例 ->每个都有一个用户表

错误:如果有人将数据添加到实例 3 上的表中,实例 4 会如何看到它?如果我将实例合并回一个,它会保留哪些实例数据?

谢谢

In a cloud hosting environment (amazon, rackspace,) you can create multiple instances. Let's say I have a database server (mysql,) and other persistent data.

If I create more instances, what happens to the data ? Ex.

1 Instance -> user table (in a db)

I make another 3 instances

4 Instances -> each one has it's one user table

Errors: if someone adds data to the table on instance 3 how does instance nr 4 see it ? If I merge the instances back to one, which instance data does it keep ?

Thank you

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评论(1

无声无音无过去 2024-10-14 13:58:36

我建议拥有一个(或多个)所有实例都连接到的专用数据库服务器。如果您使用 Amazon Web Services,请查看他们的 RDS 服务 ( http://aws.amazon.com/rds/< /a> )

这样你就不需要担心复制 - 如果你确实希望每个服务器运行它自己的数据库实例,你就必须研究复制 - 对于 MySQL,这是一个很好的指南: http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/replication.html

我强烈推荐前一种数据库解决方案。复制很难正确完成,并且维护起来可能是一场噩梦

如果您使用静态数据(例如图像),我建议使用亚马逊的 S3 服务上传到( http://aws.amazon.com/s3/ ) - 这样您的所有服务器都可以从单个点获取数据,而不必通过服务器进行复制,这总是会最终导致可扩展性较差的解决方案

I would suggest having one (or more) dedicated database servers that all the instances connect to. If you are using Amazon Web Services check out their RDS service ( http://aws.amazon.com/rds/ )

That way you don't need to worry about replication - if you do want each server running it's own db instance you'll have to look into replication - for MySQL this is a good guide: http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/replication.html

I would strongly recommend the former solution for the database. Replication is tricky to get right and can be a nightmare to maintain

If you are using static data eg images I would recommend using amazon's S3 service for uploading to ( http://aws.amazon.com/s3/ ) - that way all your servers are getting their data from a single point instead of having to replicate over servers, which is always going to end up a less scalable solution

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