大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。 为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。 认识 Kafka 看一下维基百科的定义 Kafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka是一个分布式的、可划分的、冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka 架构 Kafka 的整体架构非常简单，是显式分布式架构，主要由 Producer、Broker（Kafka） 和 Consumer 组成。 Kafka架构（精简版） Pr...阅读全文
Elasticsearch 最少必要知识实战教程直播回放 #1、reindex的速率极慢，是否有办法改善？ 以下问题来自社区：https://elasticsearch.cn/question/3782 问题1：reindex和snapshot的速率极慢，是否有办法改善？ reindex和snapshot的速率比用filebeat或者kafka到es的写入速率慢好几个数量级（集群写入性能不存在瓶颈），reindex/snapshot的时候CPU还是IO使用率都很低，是不是集群受什么参数限制了reindex和snapshot的速率？ reindex不管是跨集群还是同集群上都很慢，大约3~5M/s的索引速率，会是什么原因导致的？ 问题2：数据量几十个G的场景下，elasticsearch rei...阅读全文
时序数据库技术体系中一个非常重要的技术点是时序数据模型设计，不同的时序系统有不同的设计模式，不同的设计模式对时序数据的读写性能、数据压缩效率等各个方面都有不同程度的影响。这篇文章笔者将会分别针对OpenTSDB、Druid、InfluxDB以及Beringei这四个时序系统中的时序数据模型设计进行介绍。 在详细介绍时序数据模型之前，还是有必要简单回顾一下时序数据的几个基本概念，如下图所示： 上图是一个典型的时序数据示意图，由图中可以看出，时序数据由两个维度坐标来表示，横坐标表示时间轴，随着时间的不断流逝，数据也会源源不断地吐出来；和横坐标不同，纵坐标由两种元素构成，分别是数据源和metric，数据源由一系列的标签（tag，也称为维度）唯一表示，图中数据源是一个广告数据源，这个数据源由publ...阅读全文
大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。认识 Kafka看一下维基百科的定义Kafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka是一个分布式的、可划分的、冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。Kafka 架构Kafka 的整体架构非常简单，是显式分布式架构，主要由 Producer、Broker（Kafka） 和 Consumer 组成。Kafka架构（精简版）Producer（生...阅读全文
在使用Hive处理数据时，经常遇到行列转换的场景，本文将对Hive的行列转换操作做详细的说明。 行转列## 1）多行转多列 假设数据表 row2col： col1 col2 col3 a c 1 a d 2 a e 3 b c 4 b d 5 b e 6 现在要将其转化为： col1 c d e a 1 2 3 b 4 5 6 此时需要使用到max(case … when … then … else 0 end)，仅限于转化的字段为数值类型，且为正值的情况。 HQL语句为： select col1, max(case col2 when 'c' then col3 else 0 end) as c, max(case col2 when 'd' then col3 else 0 end) a...阅读全文
本节主要介绍explode和posexplode函数的使用。1、数据介绍 主要包括三列，分别是班级、姓名以及成绩，数据表名是default.classinfo。2、单列Explode 首先来看下最基本的，我们如何把student这一列中的数据由一行变成多行。这里需要使用split和explode，并结合lateral view实现。代码如下：select class,student_name from default.classinfo lateral view explode(split(student,',')) t as student_name 结果如下：3、单列Posexplode 接下来，我们想要给每个同学来一个编号，假设编号就按姓名的顺序，此时我们要用到另一个hive函数，叫做...阅读全文
1、实战开发遇到聚合问题 请教一个问题，ES 在聚合的时候发生了一个奇怪的现象聚合的语句里面size设置为10和大于10导致聚合的数量不一致，这个size不就是返回的条数吗？会影响统计结果吗？dsl语句摘要（手机敲不方便，双引号就不写了）： aggs:{topcount:{terms:{field:xx,size:10}}} 就是这个size，设置10和大于10将会导致聚合结果不一样，难道是es5.x的bug吗？ 以上是实战中的真实问题，基于这个问题，有了本篇文章。 本文探讨的聚合主要指：terms 分桶聚合。下图为分桶 terms 聚合示意图。 从一堆多分类的产品中聚合出 TOP 3 的产品分类和数量。TOP3 结果： 产品 Y：4 产品 X：3 产品 Z：2 2、前提认知：Elastic...阅读全文
前面我们有讲过如何进行API的安全控制，其中包括数据加密，接口签名等内容。详细可以参考我下面两篇文章：-《前后端API交互如何保证数据安全性》请添加链接描述-《再谈前后端API签名安全？》请添加链接描述在签名部分，通过时间戳的方式来判断当前请求是否有效，目的是为了防止接口被多次使用。但是这样并不能保证每次请求都是一次性的，今天给大家介绍下如何保证请求一次性？首先我们来回顾一些时间戳判断的原理：客户端每次请求时，都需要进行签名操作，签名中会加上signTime参数(当前请求时间戳)。HTTP请求从发出到达服务器的正常时间不会很长，当服务器收到HTTP请求之后，首先进行签名检查，通过之后判断时间戳与当前时间相比较，是否超过了一定的时间，这个时间我们可以自行决定要多长，比如1分钟，2分钟都可以，时...阅读全文
《Kafka重要知识点之消费组概念》讲到了kafka的消费组相关的概念，消费组有多个消费者，消费组在消费一个Topic的时候，kafka为了保证消息消费不重不漏，kafka将每个partition唯一性地分配给了消费者。但是如果某个消费组在消费的途中有消费者宕机或者有新的消费者加入的时候那么partition分配就是不公平的，可能导致某些消费者负载特别重，某些消费者又没有负载的情况。Kafka有一种专门的机制处理这种情况，这种机制称为Rebalance机制。当kafka遇到如下四种情况的时候，kafka会触发Rebalance机制：消费组成员发生了变更，比如有新的消费者加入了消费组组或者有消费者宕机消费者无法在指定的时间之内完成消息的消费消费组订阅的Topic发生了变化订阅的Topic的pa...阅读全文
ElasticSearch学习笔记之九 复杂数据类型和嵌套对象 复杂数据类型空域数组域多层级对象内部对象的映射内部对象的索引内部对象数组 嵌套对象嵌套对象映射 复杂数据类型 除了前面说到的简单数据类型，Elasticsearch还支持JSON 的null ，数组，和对象. 空域 字段取值可以为空，当然，数组也可以为空。 然而，在 Lucene 中是不能存储 null 值的，所以我们认为存在 null 值的域为空域。 下面三种域被认为是空的，它们将不会被索引： "null_value": null, "empty_array": [], "array_with_null_value": [ null ] 数组域 很多时候，我们希望 tag 域 包含多个标签。我们可以以数组的形式索引标签： { ...阅读全文
1.虚拟IP 在 TCP/IP 的架构下，所有想上网的电脑，不论是用何种方式连上网路，都必须要有一个唯一的 IP-address。事实上IP地址是主机硬件地址的一种抽象，简单的说，MAC地址是物理地址，IP地址是逻辑地址。 虚拟IP，就是一个未分配给真实主机的IP，也就是说对外提供服务器的主机除了有一个真实IP外还有一个虚IP，使用这两个IP中的任意一个都可以连接到这台主机。 虚拟IP一般用作达到HA(High Availability)的目的,比如让所有项目中数据库链接一项配置的都是这个虚IP，当主服务器发生故障无法对外提供服务时，动态将这个虚IP切换到备用服务器。 2.虚拟IP原理 ARP是地址解析协议，它的作用很简单，将一个IP地址转换为MAC地址，然后给传输层使用。 每台主机中都有一...阅读全文
如果一个select语句能够返回单个值或者一列值，且该select语句嵌套在另一个SQL语句（例如select语句、insert语句、update语句或者delete语句）中，那么该select语句成为“子查询”（也叫内层查询），包含子查询的SQL语句称为“主查询”（也叫外层查询）。为了标记子查询与主查询之间的关系，通常将子查询写在小括号内。子查询一般用在主查询的where子句或having子句中，与比较运算符或者逻辑运算符一起构成where筛选条件或having筛选条件。子查询分为“相关子查询”（Dependent Subquery）与“非相关子查询”。 非相关子查询如果子查询返回单个值，则可以讲一个表达式的值与子查询的结果进行比较。 例如，检索成绩比学生张三平均分高的所有学生及课程的信息...阅读全文
Seata 分布式事务 XA 与 AT 全面解析 2021-04-23 FUNKYE Seata Seata 目录 1.XA模式是什么？ 1.1什么是XA 1.2什么是Seata的事务模式？ 2那么什么是Seata XA 模式？ 2.1什么是Seata AT(TXC) 模式？ 2.2AT 模式如何做到对业务的无侵入 ？ AT模式一阶段 2.3 AT 模式如何保证隔离性 AT 模式二阶段提交 AT 模式二阶段回滚 3.为什么支持XA？ 4.为什么Seata要支持XA模式？ AT与XA的关系 Seata AT与XA的优劣 总结 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，star高达17300+，社区活跃度极高，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。 注：本期分享借鉴于Sea...阅读全文
目录1.retries参数说明 2.retries使用建议 3.retries后续发展复制1.retries参数说明参数的设置通常是一种取舍，看下retries参数在版本0.11.3说明：Setting a value greater than zero will cause the client to resend any record whose send fails with a potentially transient error. Note that this retry is no different than if the client resent the record upon receiving the error. Allowing retries without s...阅读全文
在Hbase中split是一个很重要的功能，Hbase是通过把数据分配到一定数量的region来达到负载均衡的。一个table会被分配到一个或多个region中，这些region会被分配到一个或者多个regionServer中。在自动split策略中，当一个region达到一定的大小就会自动split成两个region。table在region中是按照row key来排序的，并且一个row key所对应的行只会存储在一个region中，这一点保证了Hbase的强一致性 。 在一个region中有一个或多个stroe，每个stroe对应一个column families(列族)。一个store中包含一个memstore 和 0 或 多个store files。每个column family 是...阅读全文
文章目录 简介初始化向ByteBuffer写数据手动写入数据从SocketChannel中读入数据至ByteBuffer 从ByteBuffer中读数据复位position读取数据确保数据长度字节序处理 继续写入数据总结 简介 在Java的Socket编程中，若使用阻塞式（BIO），则往往通过ServerSocket的accept()方法获取到客户端Socket之后，再使用客户端Socket的InputStream和OutputStream进行读写。Socket.getInputstream.read(byte[] b)和Socket.getOutputStream.write(byte[] b)的方法中的参数都是字节数组。这种阻塞式的Socket编程显然已经远远不能满足目前的并发式访问需求...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《HPC云化部署的优势和挑战》 作者:土豆炒肉丝HPC云化部署指的是将高性能计算（HPC）工作负载部署在云计算平台上，这种方式带来了一些明显的优势，但同时也面临一些挑战。以下是HPC云化部署的主要优势和挑战： 优势：1.灵活性和弹性：云计算平台提供灵活的资源调度和弹性伸缩功能，可以根据需要动态分配计算资源。这使得HPC应用能够更加高效地利用计算资源，根据实际需求进行资源扩展或收缩，从而降低成本。2.成本效益：传统HPC集群的建设和维护需要昂贵的硬件设备和专业技术团队。通过在云平台上进行部署，用户无需投资大量资金购买硬件设备，而是按需付费，只支付实际使用的资源，节省了大量成本。3.全球可访问性：云计算平台的服务通常分布在多个地理位置，用户可以从世界各地的终端设备访问这...阅读全文
HBase 参数设置参考 前言HBase 配置参数极其繁多，参数配置可能会影响到 HBase 性能问题，因此得好好总结下。 HBase 调优是个技术活。得结合多年生产经验加测试环境下性能测试得出。 JVM垃圾回收优化 本地 memstore 分配缓存优化 Region 拆分优化 Region 合并优化 Region 预先加载优化 负载均衡优化 启用压缩，推荐snappy 进行预分区，从而避免自动 split，提高 HBase 响应速度 避免出现 region 热点现象，启动按照 table 级别进行 balance GCHBase CMS GC 配置参考 RS 参数hbase.server.thread.wakefrequency 该值默认是 10 秒，它影响着 Flush 和 Compac...阅读全文
综述字节跳动在发展过程中，逐渐形成了十分复杂的超大规模微服务体系，对后端整体的可观测性解决方案提出了极高的要求。为了解决这个问题，基础架构智能运维团队自研链路追踪系统，将海量 Metrics/Trace/Log 数据进行整合与统一，并在此基础上实现了新一代的一站式全链路观测诊断平台，帮助业务解决监控排障、链路梳理、性能分析等问题。本文将会介绍字节跳动链路追踪系统的整体功能和技术架构，以及实践过程中我们的思考与总结。什么是分布式链路追踪(Trace) ？M T L 的关系可观测性的三大基础数据是 Metrics / Log / Trace。说到这三大件，可能大家会想到当需要监控变化趋势和配置告警时就去用 Metrics；当需要细查问题时去查 log；对于微服务数量较多的系统，还得有 Trace...阅读全文
Region自动切分是HBase能够拥有良好扩张性的最重要因素之一，也必然是所有分布式系统追求无限扩展性的一副良药。HBase系统中Region自动切分是如何实现的？这里面涉及很多知识点，比如Region切分的触发条件是什么？Region切分的切分点在哪里？如何切分才能最大的保证Region的可用性？如何做好切分过程中的异常处理？切分过程中要不要将数据移动？等等，这篇文章将会对这些细节进行基本的说明，一方面可以让大家对HBase中Region自动切分有更加深入的理解，另一方面如果想实现类似的功能也可以参考HBase的实现方案。 Region切分触发策略 在最新稳定版（1.2.6）中，HBase已经有多达6种切分触发策略。当然，每种触发策略都有各自的适用场景，用户可以根据业务在表级别选择不同的...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《数据如何同步到云服务器》，作者：每日知识小分享随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业和个人选择将他们的数据和应用程序存储在云服务器上。然而，将数据同步到云服务器是一个复杂的过程，需要一定的技术知识和规划。本文将介绍数据同步到云服务器的最-佳做法，包括数据备份、数据恢复、数据迁移等方面。一、数据同步的概念数据同步是指将数据从一个地方复制或传输到另一个地方，以保证数据的完整性和一致性。在云服务器中，数据同步通常指将本地数据备份到云服务器中，或者将云服务器中的数据恢复到本地或者其他云服务器中。二、数据同步的分类数据备份数据备份是指将本地数据备份到云服务器上，以防止本地数据丢失或损坏。在备份过程中，需要选择合适的备份软件和备份策略，以确保备份数据的完整性和可靠性。同时，...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《一种通过延迟事务提升数据库性能的方法》,作者:唐****律一、背景在数据库代理层中，写节点的数据库连接是一种很重要和稀缺的资源，提升其利用率是一个提升数据库整体性能的重要手段。数据库连接占用过高会大幅增加数据库的资源负担，降低数据库的处理能力。通过延迟启动的事务，可以减少不必要的连接占用时长，提升数据库连接利用率。在用户通过代理层使用数据库的时候，如果提交了一条只读查询，那么代理层可以从连接池中获取一个连接、查询、获取数据、然后归还连接。如果在只读查询之前启动了事务，那么在用户提交或者回滚事务之前，该连接不能归还到连接池，大大增加了数据库连接的占用时间。而在ReadCommitted事务隔离级别中，只读查询语句的查询结果是不可重复的，这时如果事务中没有其它写操作，...阅读全文
一、概述HBase 是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 网上关于 HBase 的文章很多，官方文档介绍的也比较详细，本篇文章不介绍 HBase 基本的细节。本文从 HBase 写链路开始分析，然后针对少量随机读和海量随机写入场景入手，全方面量化分析各种资源的开销, 从而做到以下两点：在给定业务量级的情况下，预先评估好集群的合理规模在 HBase 的众多参数中，选择合理的配置组合二、HBase 写链路简要分析HBase 的写入链路基于 LSM（Log-Structured Merge-Tree), 基本思想是把用户的随机写入转化为两部分写入：Memstore 内存中的 Map, 保存随机的随机写入，待 memstore 达到一定量的...阅读全文
如果你正在使用 IntelliJ IDEA 编译 Java 项目，遇到编译速度缓慢的问题，以下是一些可能的原因和解决方法： 内存不足：检查你的电脑内存是否足够支持 IDEA 运行，并确保为 IDEA 分配了足够的内存。你可以编辑 IntelliJ IDEA 安装目录下的 bin 目录下的 idea64.exe.vmoptions 文件，将-Xms和-Xmx参数值增加一些。 插件过多：禁用不必要的插件，因为一些插件可能会导致 IDEA 编译速度变慢。 外部依赖库：检查你的项目是否引用了大量的外部依赖库，如果是，建议尝试减少依赖库的数量或者更换为较小的依赖库。 编译设置：检查你的编译设置是否正确。例如，你可以在“File” -> “Settings” -> “Build, Execution, ...阅读全文
## download：[Netty+Nacos+Disruptor自研企业级API网关](https://www.51xuebc.com/thread-566-1-1.html) 数据类型、变量和常量的使用 在计算机编程中，数据类型、变量和常量是非常重要的概念。它们可以帮助程序员更好地理解和处理数据，从而实现更加复杂的功能。本文将详细介绍这些概念及其使用。 数据类型 数据类型是指计算机中可用的不同种类的数据。在编程语言中，通常有多种基本数据类型，如整数、浮点数、布尔值、字符等。每种数据类型都有其自己的特定格式和范围。 例如，在Python编程语言中，有以下常见的数据类型： 整数（int）：表示整数，如1、2、3等。 浮点数（float）：表示小数，如1.5、3.14等。 布尔值（bool）...阅读全文
参考地址1：https://pan.baidu.com/s/1N-x48vz9Z0peZdjOU5Gh-g 提取码: nxts 参考地址2：https://share.weiyun.com/Tp6ewDIJ 密码：6crcwd 关于数据库系统的开发一直以来都是一个难点，它的流程复杂，涉及到的技术点众多，特别在部署这块尤为重要，今天就带着大家手把手去实现这样一个数据库系统项目。 我将从理论结合实际场景综合性落地，让大家轻松吃透核心技术底层原理。 首先是应用场景这块：复用到日常开发场景中，如何运用高级数据结构、算法和设计模式，如何正确面对高并发进行编程，如何进行数据库的优化，如何理解数据库的执行计划分析慢SQL的原因等； 其次是原理剖析： 深度剖析数据库系统原理，将数据库几十年发展精髓拆解并呈现...阅读全文
我们知道，数据达到HBase服务端会写WAL-写Memstore，然后定期或满足一定条件时刷写磁盘生成一个HFile文件，随着时间推移生成的HFile会越来越多，将会影响HBase查询性能，同时会对HDFS造成一定影响。因此HBase会定期执行Compaction操作以合并减少HFile数量。1.两种合并HBase中Compaction分为两种。Minor Compaction称为小合并，主要是选取一些小的、相邻的HFile将他们合并成较大的HFile，并删除HFile中的过期数据。Major Compaction称为大合并，会将一个列族下的所有HFile合并成一个大的HFile，同时删除过期数据、已删除数据（打了Delete标记的）、版本过大的数据等三类无效数据。2. 参数调优1).hba...阅读全文
1. 前言 相信你经常被 读写分离、垂直拆分、水平拆分、分库分表 这几个名词搞得很懵逼。我有时候也很懵逼，那么今天就来把这几个数据库常用术语搞清楚，同时也记录一下。 2. 读写分离 这个相对比较好理解一些，就是将数据库分为主从库，一个主库（Master）用于写数据，多个从库（Slaver）进行轮询读取数据的过程，主从库之间通过某种通讯机制进行数据的同步，是一种常见的数据库架构。下面这张图就展示了 “一主二从” 的结构： 2.1 为什么要读写分离 大多数互联网数据操作往往都是读多写少，随着数据的增长，数据库的“读”会首先成为瓶颈。如果我们希望能线性地提升数据库的读性能和写性能，就需要让读写尽可能的不相互影响，各自为政。在使用读写分离之前我们应该考虑使用缓存能不能解决问题。然后再考虑对数据库按照...阅读全文
download：https://www.daxiacode.com/7446.html【资源目录】:| ├──1–django 简介.mp4 1.65G| ├──10–权限分配.mp4 637.10M| ├──11–批量操作.mp4 1011.98M| ├──12–权限分配实现.mp4 696.79M| ├──13–rbac组件.mp4 804.36M| ├──14–stark组件(上).mp4 699.82M| ├──15–stark组件(下).mp4 635.81M| ├──16–CRM项目开发(上).mp4 362.90M| ├──2–路由匹配与函数视图.mp4 1.36G| ├──3–数据模型.mp4 1.56G| ├──4–数据查询与网络请求.mp4 1.22G| ├──5–网络...阅读全文
学习地址1：https://pan.baidu.com/s/1OWDu5fNq_BXRUbLGrxzpJw 提取码：tjty 学习地址2：https://share.weiyun.com/Tp6ewDIJ 密码：6crcwd 今天跟大家交流一下关于开发一款数据库系统的相关事宜，从零开始，手把手带着大家一步步去实现这个功能，希望对大家有所帮助。 数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理系统，也是一个为实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质 、处理对象和管理系统的集合体。 数据库系统DBS（Data Base System，简称DBS）通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数...阅读全文
HBase-2.x支持7种Region自动拆分Region的策略，类图如下:其中BusyRegionSplitPolicy是HBase-2.x新增的策略，其他6种在HBase-1.2.x中也可以使用。设置自动拆分策略的关键配置如下:hbase.regionserver.region.split.policy description: Region自动拆分的策略 default: HBase-1.2.x: org.apache.hadoop.hbase.regionserver.IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy HBase-2.x: org.apache.hadoop.hbase.regionserver.SteppingSplitPolicy o...阅读全文
RocksDB概述LSM 类存储引擎、数据库之一。所谓LSM，一般的名字叫 Log Structured-Merge Tree（日志结构合并树），来源于分布式数据库领域，也是BigTable 的论文中所使用的文件组织方式。它的特点在于写入的时候是append only的形式，就像名字所显示的那样，跟日志一样只在文件后面追加。LSM 树结构的问题: 写入速度快，读取速度慢，写放大和读放大都较高。Rocksdb本身支持单个kv的读写和批量kv值的读写。由于LSM的出身，它专注于利用LSM树的特性，适应有序、层次化的磁盘读写。在LSM树之上构建了Rocksdb，而在RocksDB之上同样有一些更面向应用层的数据库，包括分布式数据库、查询引擎、大数据存储引擎、图数据库如Janusgraph等。1. ...阅读全文
本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号链接： https://mp.weixin.qq.com/s/qayKiwk5QAIWI7-nyD3FVA作者：DuZhimin随着互联网、尤其是物联网的发展，我们需要把各种类型的终端实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据记录下来，在有时间的坐标中将这些数据连点成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。这些数据的典型特点是：产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间）、测点多信息量大（实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量）。基于时间序列数据的特点，关系型数据库无法满足对时...阅读全文
今天给大家分享一下关于SpringBoot开发双11商品服务系统的整个流程，我将深度还原大厂实习期技术成长全流程，让你收获大厂项目开发全流程与实战经验，具备应对大流量场景问题的解决能力，全面助力提升实习/转正/跳槽表现力与成功率。 以下是参考资料下载： 网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1QNf3FbzlswJd_DU3FC64nw 提取码：q61x 腾讯微云下载地址：https://share.weiyun.com/o6TKslZV 密码：qn8bim Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式，Spr...阅读全文
随着我国经济实力高速增长和人民生活水平不断提高，加大生态环境保护力度，以良好的生态环境为高质量发展赋能已成为社会共识。在全球数字化浪潮下，运用数字技术建设高效协同的环境治理新形态，提升生态环境统揽全局、监测感知、预警预报、形势分析等能力，是推进生态环境治理能力现代化的主要途径。近年来，青海省生态环境厅以建设和完善生态环境监管、服务和决策为重点，依托5G、云计算、大数据等先进数字技术，全力推进生态环境网络建设和监测工作。以三江源生态保护为契机，青海省生态环境厅携手天翼云，助力“生态之窗”远程高清实时视频观测系统上云建设，为全域生态环境保护工作打造了一扇高效统一的“云上窗口”。环境监管日趋精细“生态之窗”如何“再进一步”“生态之窗”是青海省生态环境厅根据全省重点生态保护区域自然景观分布，以及野...阅读全文
上篇文章中我们对单列集合中常用的方法和遍历查询。通过本文章为我们解惑，好好的字符串用起来不就行了，为什么要用集合这些工具类？本篇文章将简要介绍数据结构，让读者了解它们在计算机中以何种结构方式存在。那么，什么是数据结构呢？下面我们来详细解释。 ## 数据结构 ### 1.1 数据结构有什么用？ 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。 数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。  数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 这句话是啥意思...阅读全文
生xhr对象 现代浏览器，最开始与服务器交换数据，都是通过XMLHttpRequest对象。它可以使用JSON、XML、HTML和text文本等格式发送和接收数据。 好处： 不重新加载页面的情况下更新网页 在页面已加载后从服务器请求/接收数据 在后台向服务器发送数据。 缺点： 使用起来也比较繁琐，需要设置很多值。 早期的IE浏览器有自己的内置对象，这样需要写兼容代码判断是否为XMLHttpRequest对象。 if (window.XMLHttpRequest) { // model browser xhr = new XMLHttpRequest() } else if (window.ActiveXObject) { // IE 6 and older xhr = new ActiveX...阅读全文
背景-线上告警线上一台服务器告警，磁盘利用率 disk.util > 90，并持续告警。登录该服务器后通过 iostat -x 1 10 查看了相关磁盘使用信息。相关截图如下：1 # 如果没有 iostat 命令，那么使用 yum install sysstat 进行安装 2 # iostat -x 1 10复制由上图可知，vdb磁盘的 %util【IO】几乎都在100%，原因是频繁的读取数据造成的。其他字段说明Device：设备名称 tps：每秒的IO读、写请求数量，多个逻辑请求可以组合成对设备的单个I/O请求。 Blk_read/s (kB_read/s, MB_read/s)：从设备读取的数据量，以每秒若干块(千字节、兆字节)表示。块相当于扇区，因此块大小为512字节。 Blk_wrt...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《Rocksdb原理简介》，作者:l****nRocksdb作为当下nosql中性能的代表被各个存储组件（mysql、tikv、pmdk、bluestore）作为存储引擎底座，其基于LSM tree的核心存储结构（将随机写通过数据结构转化为顺序写）来提供高性能的写吞吐时保证了读性能。同时大量的并发性配置来降低compaction的影响。涉及到的几个核心文件：WALWriteAheadLog，rocksdb的日志，保存memtable中的信息。当memtable转化为immutable memtable并且Flush到L0层之后，之前WAL的会被清理，即于删除DB目录下的log文件。在RocksDB中每一次数据的更新都会涉及到两个结构，一个是内存中的memtable...阅读全文
在日常开发中我们经常会遇到需要同时处理多个操作的情况，比如在购物时，我们需要同时完成支付和更新库存两个操作。这时，如果其中一个操作失败了，我们就需要进行回滚，以保证数据的一致性。 那么，如何在MySQL中实现这样的功能呢？答案就是——事务。下面我们就来介绍一下MySQL事务是什么？它是如何使用的？ ## 一、什么是事务？ ### 事务定义 - 事务是一个最小的不可再分的工作单元；通常一个事务对应一个完整的业务(例如银行账户转账业务，该业务是一个最小的工作单元)。 - 一个完整的业务需要批量的DML(insert、update、delete)语句共同联合完成。 - 事务只和DML语句有关，或者说DML语句才有事务。这个和业务逻辑有关，业务逻辑不同，DML语句的个数不同。 ### 事务是什么？ ...阅读全文
1. 阻塞 IO通常来说，从普通文件读数据，无论你是采用 fscanf，fgets 也好，read 也好，一定会在有限的时间内返回。但是如果你从设备，比如终端（标准输入设备）读数据，只要没有遇到换行符(’\n’)，read 一定会“堵”在那而不返回。还有比如从网络读数据，如果网络一直没有数据到来，read 函数也会一直堵在那而不返回。read 的这种行为，称之为 block，一旦发生 block，本进程将会被操作系统投入睡眠，直到等待的事件发生了（比如有数据到来），进程才会被唤醒。系统调用 write 同样有可能被阻塞，比如向网络写入数据，如果对方一直不接收，本端的缓冲区一旦被写满，就会被阻塞。1.1 阻塞读终端实验代码// 文件名：blockdemo.c#include
[完结11章]技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统 参考资料下载地址1：https://pan.baidu.com/s/1ANB63p3Alsu6ivFGlKKNLg 提取码: ksn2 参考资料下载地址2：https://share.weiyun.com/Tp6ewDIJ 密码：6crcwd 大家好，今天我将给大家分享关于如何开发一个数据库系统的知识，将从0到1手把手带着一步步去开发这个项目，希望我的分享对大家的学习和工作有所帮助，如果有不足的地方还请大家多多指正。 一、什么是数据库系统 数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员构成 二、数据库管理系统的主要功能包括 数据定义功能：DBMS提供数据定义语言（Data Definition La...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《云服务器比传统服务器更安全的原因与实现机制》，作者：3****m随着互联网的普及和云计算技术的发展，越来越多的企业和组织选择使用云服务器来提供和存储数据。与传统服务器相比，云服务器在安全性方面具有诸多优势。本文将围绕云服务器比传统服务器更安全的原因，探讨其实现机制。一、云服务器比传统服务器更安全的原因虚拟化技术云服务器采用虚拟化技术，将物理服务器上的资源（如CPU、内存、存储等）汇聚到一个虚拟的云中，然后通过网络对外提供服务。这种虚拟化技术可以隔离不同用户和业务，防止数据泄露和攻-击。同时，虚拟化技术还可以实现资源的动态调整和负载均衡，提高资源利用率和系统稳定性。容错技术云服务器通常采用容错技术，实现故障自动切换和负载均衡。当某个虚拟机出现故障时，系统会自动将其切...阅读全文
随着上云成为普遍趋势、企业需求的多样化发展，单一的云模式已经无法满足企业用户的复杂需求，单云模式下深度绑定一朵云所带来的成本不确定性以及安全风险日益增加。数据显示，超过92%的企业计hua选择多云的上云方案。天翼云作为云服务国家队，凭借在资源充裕度、网络覆盖范围、产品安全性和实施性价比等方面的独特优势，成为企业部署多云架构时的首-选。多云方案中备份与迁移是较为常见的实施手段，是指将生产数据以实时同步的方式从一朵云备份到其他云中。生产数据种类很多，包括数据库、文件、文本、日志等，其中数据库是最为重要的一种。因此，企业的多云方案往往从数据库开始。企业部署多云数据库时，仅需购买相同类型或规格更小的云数据库，再使用天翼云数据传输服务TeleDB-DTS（后称天翼云DTS）将其他云的数据库实时同步到天...阅读全文
一、HBase 读优化 1. HBase客户端优化 和大多数系统一样，客户端作为业务读写的入口，姿势使用不正确通常会导致本业务读延迟较高实际上存在一些使用姿势的推荐用法，这里一般需要关注四个问题： 1) scan缓存是否设置合理？ 优化原理：在解释这个问题之前，首先需要解释什么是scan缓存，通常来讲一次scan会返回大量数据，因此客户端发起一次scan请求，实际并不会一次就将所有数据加载到本地，而是分成多次RPC请求进行加载，这样设计一方面是因为大量数据请求可能会导致网络带宽严重消耗进而影响其他业务，另一方面也有可能因为数据量太大导致本地客户端发生OOM。在这样的设计体系下用户会首先加载一部分数据到本地，然后遍历处理，再加载下一部分数据到本地处理，如此往复，直至所有数据都加载完成。数据加载...阅读全文
Kafka对于producer发来的消息怎么保证可靠性？ 每个partition都给配上副本，做数据同步，保证数据不丢失。 副本数据同步策略 和zookeeper不同的是，Kafka选择的是全部完成同步，才发送ack。但是又有所区别。 所以，你们才会在各种博客看到这句话【kafka不是完全同步，也不是完全异步，是一种ISR机制】 这句话对也不对，不对也对（谜语人......） 首先笔者认为：Kafka使用的就是完全同步方案。 完全同步的优点 同样为了容忍 n 台节点的故障，过半机制需要 2n+1 个副本，而全部同步方案只需要 n+1 个副本， 而 Kafka 的每个分区都有大量的数据，过半机制方案会造成大量数据的冗余。（这就是和zookeeper的不同） 完全同步会有什么问题？ 假设就有这么...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《列式云数据库与关系型云数据库：区别、优缺点与选择》，作者：3****m一、列式云数据库与关系型云数据库的区别数据存储方式列式云数据库以列为单位组织数据，将同一列的数据存储在一起，每个列都有一个相关的列式存储文件。这种数据存储方式适合于大量数据分析和高性能计算的场景，因为列式云数据库能够更好地压缩数据并提高查询效率。而关系型云数据库则采用传统的关系型数据模型，以行为单位组织数据，每个表由多个行组成，每个行由多个列组成，通过主键和外键进行关联。关系型云数据库提供了完整的SQL支持，适用于需要复杂查询和数据分析的应用场景。查询性能列式云数据库通常在大数据量和高并发查询场景下表现出更高的性能。由于列式存储将数据按列划分，因此在执行查询时可以仅扫描所需的列，避免了全表扫描的...阅读全文
【完结11章】技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统 给大家分享一套数据库课程——技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统，课程已完结，共11章，附源码。 数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理系统，也是一个为实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质 、处理对象和管理系统的集合体。 如果分片数据损坏，无法修复，比如某个磁盘坏了，这时候数据无法修复，为了恢复索引状态，可以允许分片的数据丢失，后续通过上层数据来重建索引，这时候我们可以增加 accept_data_loss参数来允许分片数据丢失 POST /_cluster/reroute { "commands": [ { "move": { "index": "test_inde...阅读全文
近期，中国电信天翼云采用国产化操作系统、应用软件的大数据平台在广西南宁正式上线并投入使用。该项目由天翼云与广西某公司合作，通过天翼云大数据平台翼MR、CTyunOS操作系统等产品，构建了集数据湖和批流一体处理能力的大数据平台。该大数据平台的重要组成部分，天翼云大数据平台翼MR，是基于云原生技术打造的，集资源、服务、任务、应用等多层级运维管理于一身的服务平台。近年来，天翼云大数据平台翼MR逐步整合拓展大数据生态组件，自主研发重构大数据基础存储与计算等核心能力，为客户提供一站式的企业级大数据平台。目前，天翼云大数据平台翼MR已实现硬件、操作系统、存储、计算、调度的全栈自主可控，打造了基于软硬协同架构的高性能计算引擎，拥有国产化生态下业界领先的极-致性能。平台的成功上线，体现了天翼云在大数据自...阅读全文
11月2日，国际数据公司（IDC）最新发布的《中国公有云服务市场（2023上半年）跟踪》报告显示，在中国公有云IaaS市场，中国电信天翼云份额占比再度大幅攀升，稳居业内前三；同时，在公有云IaaS+PaaS市场，天翼云同样增势强劲，以领先优势，位列第三。从中国企业和MNC使用国内公有云IaaS资源的市场角度来看，中国电信天翼云排名第三。天翼云强劲增势离不开持续的科技创新与行业赋能。作为云服务国家队，天翼云在持续优化算力资源布局的基础上，全面突破云操作系统、分布式数据库等关键核心技术，以云操作系统为核心，从底层基础软硬件技术，到上层高阶云能力，实现了全栈技术的自主可控，打造了具备“科技创新、自主可控、安全可信、云网融合、生态开放、绿色低碳”六大特征的国家关键信息基础设施平台，为各行业数字化...阅读全文
