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Kafka 不再需要 ZooKeeper
kafka
raft
存储
zookeeper
ZooKeeper 在 Kafka 中扮演着重要的角色,用来存储 Kafka 的元数据。
dys
2021-05-14
3.4K
0
Pulsar 能否超越 Kafka?
kafka
存储
apache
rabbitmq
sql
Pulsar 是类似于 Kafka 的一个消息中间件,是 Yahoo 开源的,可以说 Pulsar 就是针对 Kafka 的痛点而来的。
dys
2020-11-25
1.4K
0
如何构建可伸缩的Web应用?
api
cdn
存储
负载均衡
负载均衡缓存
想象一下,你的营销活动吸引了很多用户,在某个时候,应用必须同时为成千上万的用户提供服务,这么大的并发量,服务器的负载会很大,如果设计不当,系统将无法处理。
dys
2019-12-31
854
0
Elasticsearch:是什么?你为什么需要他?
Elasticsearch Service
开源
存储
lucene/solr
分布式
Elasticsearch 是一个分布式的、开源的搜索分析引擎,支持各种数据类型,包括文本、数字、地理、结构化、非结构化。
dys
2019-12-24
1.3K
0
kafka 中 zookeeper 具体是做什么的?
zookeeper
kafka
node.js
存储
zookeeper 是 kafka 不可分割的一部分,可见其重要程度,所以我们有必要了解一下 zookeeper 在 kafka 中的具体工作内容。
dys
2019-12-15
1.7K
0
Redis Stream 实践
云数据库 Redis
存储
stream 是一个日志形式的存储结构,可以往里追加数据,每条数据都会生成一个时间戳ID,stream 也有便捷的读取数据的模型。
dys
2018-08-01
1.2K
0
Facebook 迁移 Messenger 底层存储的过程
存储
缓存
hbase
Facebook Messenger 用户超10亿,可以即时分享文字、图片、视频,产品自身不断的发展,背后的系统也在不断改变,开始是一个单体服务,后来变为有专门的缓存服务支持读、Iris 系统来队列化写、存储服务来保存历史消息。
dys
2018-08-01
941
0
MongoDB 即将支持跨文档事务
mongodb
数据库
存储
背景 事务很重要,任何数据库都要通过事务来保障数据的强一致性,不同数据库会使用不同的方法 关系型数据库中实体数据会跨多行、多表,所以事务也需要跨表、行。 文档型数据库中,文档内可以有子文档、数组,在一个文档中就可以搞定关联数据,单文档的更新是原子操作,可以实现类似关系数据库中的多表事务。 根据 MongoDB 的调查,80% - 90% 的应用是根本不需要多文档事务的,但关系型数据库的思维在开发人员和DBA的脑子里很深刻,大家习惯这种用法,再加上还是存在一部分场景是真实需要多文档事务的,所以,MongoDB
dys
2018-06-04
829
0
Kafka 是否可以用做长期数据存储?
存储
缓存
问题 “把 Kafka 作为长期存储有问题吗?” 这是一个非常常见的问题,我们知道,Kafka 是这样存储日志记录的 答案是“可以”,只要把数据保留时间设置为“永久”,或者开启日志压缩,数据就会被一直
dys
2018-04-04
3K
0
Redis的5个常见应用场景
云数据库 Redis
存储
数据结构
数据库
缓存
前言 Redis 是一个强大的内存型存储,具有丰富的数据结构,使其可以应用于很多方面,包括作为数据库、缓存、消息队列等等。 如果你的印象中Redis只是一个 key-value 存储,那就错过了Redis很多强大的功能,下面就是实际应用场景中5个最普遍的案例。 1. 全页面缓存 如果你使用的是服务器端内容渲染,你又不想为每个请求重新渲染每个页面,就可以使用 Redis 把常被请求的内容缓存起来,能够大大的降低页面请求的延迟,已经有很多框架用Redis来缓存页面,这就是页面静态化的一种方式。 // Set t
dys
2018-04-04
882
0
优化Mysql:3个简单的调整
云数据库 SQL Server
存储
缓存
前言 调整下面3项参数配置可以起到很好的优化效果,简单实用。 1. 使用 InnoDB 存储引擎 如果你还在使用 MyISAM 存储引擎,强烈建议改为 InnoDB,InnoDB 的优越性有很多,举个简单的例子: MyISAM:只在内存中存放索引 InnoDB:在内存中存索引和数据 修改的方法: ALTER TABLE table_name ENGINE=InnoDB; 2. 让 InnoDB 使用全部内存 innodb_buffer_pool_size参数指定了 InnoDB 可以使用的内存总量。 建议设
dys
2018-04-04
844
0
将 Redis 作为图数据库
云数据库 Redis
数据库
存储
1. 简介 Redis 在 4.0 中正式支持了Module模块系统,使其可以进行丰富的扩展 图数据库的应用越来越广泛,RedisGraph 就是一个 Redis Module,可以将 Redis 变为一个高性能的图数据库 图数据库中的2个核心概念:点、边 点 用来描述实体,边 用来描述实体间的关系 实体有多个属性,Redis 中的 Hash 结构就是存储实体的最佳选择,图中的一个节点就是 Redis 中的一个 Hash 例如,假设有2个实体: 一个‘人’的实体描述的是‘奥巴马’,有两个属性,年龄 - 55
dys
2018-04-04
2.4K
0
Elasticsearch 快速起步
es 2
开源
存储
搜索引擎
1. 简介 Elasticsearch 是一个高可靠开源全文搜索与分析引擎,可以让我们实时存储、查询、分析海量数据 具有安装方便、稳定可靠、快速、实时等特点,是当前流行的企业级搜索引擎 应用场景示例: 在线商店中的产品搜索,可以使用 Elasticsearch 来存储产品信息,让客户快速的搜索,可以方便的实现搜索时的自动完成功能 数据搜集,进行趋势分析、统计、监控异常现象 等等,使用 Logstash 采集数据,存储到 Elasticsearch 中,然后就可以搜索、聚合自己感兴趣的内容 2. 基本概念 C
dys
2018-04-04
947
0
Mysql 8.0 新增特性
云数据库 SQL Server
存储
数据库
memcached
1. 数据字典 新增了事务型的数据字典,用来存储数据库对象信息 之前,字典数据是存储在元数据文件和非事务型表中的 2. 账号权限管理 添加了对 “角色” 的支持,角色会对应一套权限,角色可以被添加、删除,角色上的权限也可以进行增删 可以对用户账号添加和删除角色 3. InnoDB 提升 完善了对自增计数器(auto-increment counter)的管理,例如设置了计数器的初始值,在服务器重启后也不会受到影响;执行 ROLLBACK 也不会导致计数器的值被重用 InnoDB memcached 插件支持
dys
2018-04-04
1.7K
0
HBase 的表结构
hbase
nosql
数据库
存储
HBase 是一个NoSQL数据库,用于处理海量数据,可以支持10亿行百万列的大表,下面就了解一下数据是如何存放在HBase表中的 关系型数据库的表结构 为了更好的理解HBase表的思路,先回顾一下关系数据库中表的处理方式 例如有一个用户表user_info,有字段:id、name、tel,表名和字段需要在建表时指定 create table user_info ( id 类型, name 类型, tel 类型 ) 然后插入两条数据 insert into user_info val
dys
2018-04-04
1.5K
0
MySQL 8.0 将结束 MyISAM 引擎
云数据库 SQL Server
存储
MyISAM 存储引擎已经有了20年的历史,在1995年时,MyISAM 是 MySQL 唯一的存储引擎,服务了20多年,即将退居二线 MySQL 5.7 中仍然使用了 MyISAM 作为系统表的存储引擎,MySQL 8.0 引入了新的数据字典,系统表便不再使用 MyISAM,而且 8.0 中 MyISAM 被极大的限制了使用范围,例如不允许拷贝 MyISAM 表到正在运行的 MySQL server 中 8.0 中仅支持创建一个 engine=MyISAM 的表,然后像以前一样工作 MyISAM 的
dys
2018-04-04
2.2K
0
HBase 的存储结构
hbase
存储
HBase 中的表常常是超级大表,这么大的表,在 HBase 中是如何存储的呢? HBase 会对表按行进行切分,划分为多个区域块儿,每个块儿名为 HRegion HBase 是集群结构,会
dys
2018-04-04
2K
0
HBase 数据读写流程
hbase
存储
zookeeper
缓存
读数据 HBase的表是按行拆分为一个个 region 块儿,这些块儿被放置在各个 regionserver 中 假设现在想在用户表中获取 row key 为 row0001 的用户信息 要想取得这条
dys
2018-04-04
2.1K
0
Mysql 监控 Innodb 阻塞状况
云数据库 SQL Server
数据库
存储
数据库的监控点中,阻塞情况是一个重要指标,Innodb 是主流存储引擎,下面实验一下如何监控器阻塞状态 模拟阻塞状态 使用两个MySQL客户端连接同一个MySQL服务器,并查询出各自的连接ID cli
dys
2018-04-03
1.8K
0
Uber 现在的技术构成
存储
数据库
云数据库 SQL Server
Uber 经过6年的快速发展,技术构成已经非常复杂,下面看下 Uber 官方公布的技术栈 底层基础 使用混合云模式,结合了多个云服务提供商,全球多个数据中心,如果一个数据中心出错,马上转到另一个,开通了Uber服务的城市,会被分配到物理距离最近的数据中心,并且每个城市的数据都会备份到一个异地数据中心,所有的数据中心都是运行态的,没有单独作为备份的数据中心 在存储方面,以一个 Postgres 数据库起步,后来发展迅速,对存储的要求越来越高,需要提升存储的可用性,并要求降低系统响应时间 现在使用的是 Sch
dys
2018-04-03
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