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性能与架构

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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。

2021-05-14

3K0

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。

2020-11-25

1.4K0

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。

2019-12-31

8290

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。

2019-12-24

1.2K0

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。

2019-12-15

1.6K0

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。

2018-08-01

1.2K0

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。

2018-08-01

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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

2018-06-04

8020

Kafka 是否可以用做长期数据存储？

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

2018-04-04

2.8K0

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

2018-04-04

8030

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

2018-04-04

8230

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

2018-04-04

2.3K0

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

2018-04-04

9210

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

2018-04-04

1.6K0

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

2018-04-04

1.5K0

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

2018-04-04

2.1K0

HBase 的存储结构

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

2018-04-04

2K0

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

2018-04-04

2K0

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

2018-04-03

1.7K0

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

2018-04-03

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