在一些编译器中,STL中string采用了copy-on-write实现,这种情况会导致一些问题。
本文是对 Martin Kleppmann 的文章 How to do distributed locking 部分内容的翻译和总结,上次写 Redlock 的原因就是看到了 Martin 的这篇文章,写得很好,特此翻译和总结。感兴趣的同学可以翻看原文,相信会收获良多。
java新手知识点归纳-java基础部分 📷 一. Java的运行(基础必备) 这条可能出看很简单,java程序的运行谁不会呢?不过很多时候, 我们只是单纯通过IDE去执行java程序,底层IDE又是如何执行java程序呢?很多人并不了解。 这个知识点是最最基本的java开发者需要掌握的,初学java,第一个肯定是教你如何在命令行中执行java程序,但是很多人一旦把java学完了,IDE用上了,就把这个都忘了。为什么强调要知道这个呢,知道了java最纯粹的启动方式之后,你才能在启动出问题的时候,去分析当时启
在构建数据湖时,可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。
如今数据湖上的事务被认为是 Lakehouse 的一个关键特征。但到目前为止,实际完成了什么?目前有哪些方法?它们在现实世界中的表现如何?这些问题是本博客的重点。
我们在使用Redis、ElasticSearch、RabbitMQ、Mongodb等中间件或存储的时候肯定都会使用客户端包来和这些系统通讯,我们也会使用Http的一些客户端来发Http请求。在使用这些客户端包的时候,非常容易犯错的一个地方就是Client的使用方式,比如有一个叫做RedisClient的类,是Redis操作的入口。你应该是每次使用new RedisClient().get(KEY)呢还是注入一个单例的RedisClient呢?
引用一句经典的话:“UNIX下一切皆文件”。 文件是一种抽象机制,它提供了一种方式用来存储信息以及在后面进行读取。
前言 随着微信 iOS 客户端业务的增长,在数据库上遇到的性能瓶颈也逐渐凸显。在微信的卡顿监控系统上,数据库相关的卡顿不断上升。而在用户侧也逐渐能感知到这种卡顿,尤其是有大量群聊、联系人和消息收发的重度用户。 我们在对 SQLite 进行优化的过程中发现,靠单纯地修改 SQLite 的参数配置,已经不能彻底解决问题。因此从6.3.16版本开始,我们合入了 SQLite 的源码,并开始进行源码层的优化。 本文将分享在 SQLite 源码上进行的多线程并发、I/O 性能优化等,并介绍优化相关的 SQLite 原
同步与异步 同步和异步关注的是消息通信机制 (synchronous communication/ asynchronous communication) 所谓同步,就是在发出一个调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回。但是一旦调用返回,就得到返回值了。换句话说,就是由调用者主动等待这个调用的结果。 而异步则是相反,调用在发出之后,这个调用就直接返回了,所以没有返回结果。换句话说,当一个异步过程调用发出后,调用者不会立刻得到结果。而是在调用发出后,被调用者通过状态、通知来通知调用者,或通过回调函数处理
从广义上讲,Asyncio 是新的、流行的、讨论广泛的和令人兴奋的。然而,对于何时应该在项目中采用它存在很多困惑。
1、Nginx 下如何正确的做日志切分 今天发现有个 Nginx 日志 rotation 出来大小是 0,很奇怪,按公司的业务场景来说,这是不可能的。 瞅了下前同事留下来的 rotation 脚本,看到了这么两行,也是他们当时 rotation 的方案: cp tracklog.ooxx.com.access.log ${log_date_dir}/tracklog.ooxx.com.access.log.${log_name_date} > tracklog.ooxx.com.access.log
随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台:Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder。
随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台:
今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台,
我在大约六年前的一个较为巧合的时机加入了领英。当时我们正面临着单机应用,集中式数据库带来的挑战,并开始将其迁移成一组定制的分布式系统。这是一段很有趣的经历:我们构建,编译并运行了一套分布式图形数据库,一个分布式的搜索后台应用,一套Hadoop和一代与二代键值数据库。
在高性能的I/O设计中,有两个比较著名的模式Reactor和Proactor模式,其中Reactor模式用于同步I/O,而Proactor运用于异步I/O操作。
传统的进程-或用于处理并发连接的基于线程的模型涉及使用单独的进程或线程处理每个连接,并在网络或输入/输出上进行阻塞操作。根据应用,在内存和CPU消耗方面可能非常低效。产生一个单独的进程或线程需要准备一个新的运行时环境,包括分配堆和栈内存,以及创建新的执行上下文。额外的CPU时间也用于创建这些项目,这可能会导致由于线程在过多的上下文切换上的转换而导致性能下降。所有这些并发症都表现在较老的Web服务器架构(如Apache)中。这是提供丰富的一般应用功能和优化的服务器资源使用之间的一个折衷。 从一开始,ngin
之前或多或少分享过一些内存模型、对象创建之类的内容,其实大部分人看完都是懵懵懂懂,也不知道这些的实际意义。
SQLite单表4亿订单,大数据测试 SQLite作为嵌入式数据库的翘楚,广受欢迎! 新生命团队自2010年以来,投入大量精力对SQLite进行学习研究,成功应用于各系统非致命数据场合。 SQLite极致性能 关闭同步,Synchronous=Off,提升性能。添删改操作时不必同步等待写入磁盘,操作系统会延迟若干毫秒批量写入 设置WAL模式,Journal Mode=WAL,减少锁定。写入向前日志模式,避免多线程访问时锁定数据库,写入时不必使用排它锁影响其它线程读取,而是把事务操作写入到WAL文件中,延迟合
上下文切换 CPU通过时间片分配算法来循环执行任务,当前任务执行一个时间片后会切换到下一个 任务。但是,在切换前会保存上一个任务的状态,以便下次切换回这个任务时,可以再加载这个任务的状态。所以任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。 这就像我们同时读两本书,当我们在读一本英文的技术书时,发现某个单词不认识,于是便打开中英文字典,但是在放下英文技术书之前,大脑必须先记住这本书读到了多少页的第多少行,等查完单词之后,能够继续读这本书。这样的切换是会影响读书效率的,同样上下文切换也会影响多线程的执行速度。
SQLite作为嵌入式数据库的翘楚,广受欢迎! 新生命团队自2010年以来,投入大量精力对SQLite进行学习研究,成功应用于各系统非致命数据场合。
1. 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中,将去查询数据库,但是数据库也无此记录,并且处于容错考虑,我们没有将这次查询的null写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。 解决 空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。 2. 缓存雪崩 缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发
Mysql为了解决这个风险并提高复制的性能,将Slave端的复制改为两个进程来完成。提出这个改进方案的人是Yahoo!的一位工程师“Jeremy Zawodny”。这样既解决了性能问题,又缩短了异步的延时时间,同时也减少了可能存在的数据丢失量。当然,即使是换成了现在这样两个线程处理以后,同样也还是存在slave数据延时以及数据丢失的可能性的,毕竟这个复制是异步的。只要数据的更改不是在一个事物中,这些问题都是会存在的。如果要完全避免这些问题,就只能用mysql的cluster来解决了。不过mysql的cluster是内存数据库的解决方案,需要将所有数据都load到内存中,这样就对内存的要求就非常大了,对于一般的应用来说可实施性不是太大。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说大数据采集工具,除了Flume,还有什么工具?,希望能够帮助大家进步!!!
本文转自网络,如涉侵权请及时联系我们 大数据的应用速度超过此前人们的预期,现在新的一轮风口吹向了AI,对于交互设计来说,数据交互才是核心的竞争力,今日头条类型的公司现在招聘都要求熟知各种算法,了解学习数据算法要趁早。——阿西UED 随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程:
亲爱的小伙伴,抽点时间帮忙投一下票,选一下您目前所处的阶段,以便后期推出更多对您有帮助的文章和内容哦!
中心化的日志处理方案有效地解决了在完整生命周期内对日志的消费需求,而日志从设备采集上云是始于足下的第一步。
SQLite 是非常优秀的数据库,能够在真实的生产环境中完成一些真正的工作。本文将列出五个我认为在2016年应当选用 SQLite 的原因。 便于管理 不知你是否管理过 Postgres 数据库?想要
如果我们Redis宕机内存中的数据没了,这个时候会发生什么?就会导致原来所有从Redis读的请求都去到DB了
多线程应用实际上和多进程类似,只不过将一个请求分配一个进程换成了一个请求分配一个线程。线程对比进程更轻量,在系统资源占用上更少,上下文切换(ps:所谓上下文切换,稍微解释一下:单核心CPU的情况下同一时间只能执行一个进程或线程中的任务,而为了宏观上的并行,则需要在多个进程或线程之间按时间片来回切换以保证各进、线程都有机会被执行)的开销也更小;同时线程间更容易共享内存,便于开发
主库(Primary Database)在运行过程中,会源源不断地产生Redo日志,这些日志需要发送到备库(Standy Database)端。这个发送动作可以由主库的LGWR或者ARCn进程完成,不同的归档目的地可以使用不同的方法,但是对于一个目的地,只能选用一种方法。选择不同的进程在数据保护能力和系统可用性方面有很大区别。如果使用LGWR进程来传递日志,但是由于某些原因,LGWR进程变得无法归档到目的地了,那么重做传输将会使用ARCn进程来完成归档操作。
如果你用过 Node.js 的 api,会不会觉得奇怪,为什么 api 的名字是这样的:
在建立一个新项目时,尤其是在 Web 上的项目,选择数据库管理系统通常是事后才想到的。 大多数框架都包含一个对象关系映射 (ORM) 工具,该工具隐藏了跨平台的差异并使它们都以相同的速度运行。
工程师 Jim Anderson 分享了他的经验,他写了一篇关于「通过并发性加快 python 程序的速度」的文章。Jim 有多年的编程经验,并且使用过各种编程语言。他曾做过嵌入式系统相关的工作,开发过分布式系统,并且参加过许多会议。
作者 | 小小水滴 来源 | 51CTO博客 糖豆贴心提醒,本文阅读时间6分钟,文末有秘密! 一、背景 晚上看到有台服务器流量跑的很高,明显和平常不一样,流量达到了800Mbps,第一
其实是这样的,昨天我和一个朋友聊天,他说他自己有一台云服务器运行了 Redis 数据库,有一天突然发现数据库里的数据全没了,只剩下一个奇奇怪怪的键值对,值看起来像一个 RSA 公钥的字符串,他以为是误操作删库了,幸好自己的服务器里没啥重要的数据,也就没在意。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云