在数据库发生变化时 Persistent History Tracking（ 持久化历史跟踪 ）会向订阅者发送提醒，开发者可以借此机会对同一数据库进行的修改做出响应，包括其他应用、组件（同一个 App Group ）和批处理任务。由于 SwiftData 集成了对持久化历史跟踪功能的支持，无需编写额外的代码，订阅通知、合并事务等工作都会由 SwiftData 自动完成。
随着物联网的普及和工业技术的不断发展，高效管理海量时间序列的需求越来越广泛，数据量越来越庞大。时间序列主要分为两种，即单元时间序列和多元时间序列。单元时间序列是指一个具有单个时间相关变量的序列，单元时间序列只包含一列时间戳和一列值。多元时间序列是指一个具有多个时间相关变量的序列，多元时间序列包含多个一元时间序列作为分量，各个一元时间序列的采样时间点相同，所以数据可以用矩阵形式表示，每行为一个时间点，每列为一个一元时间序列。
在Redis中，过期键的内部数据结构是通过一个称为"Expires"的跳跃表(sorted set)来组织和存储的。
如下图所示，Milvus 向量数据库的整体架构可以分为 coordinator service、worker node、 message storage 和 object storage 这几大部分。
在使用数据库时，表的主键经常会使用数据库的自增（auto_increment）来产生。这当然很方便也很高效。但是使用自增也会带来一些麻烦。如果从一个数据库以外的地方，也就是发号器来产生全局唯一 ID，这些问题就可以得到解决，生活就可以更美好。
微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与， 参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。
在学习HBase（Google BigTable 的开源实现）的时候，我们面临的最为困难的地方就是需要你重构你的思路来理解 BigTable 的概念。
NVM的优点是可字节寻址、接近内存的高性能、顺序访问和随机访问差距不大。2016年VLDB会议上《write behind logging》论文专门针对NVM设计了一种新的日志记录及恢复协议。主要思想是去掉了传统的append only的redo和undo日志，但仍然需要保留undo信息用来回滚未提交事务。事务提交前需要将该事务的所有修改强制刷盘，之后在log中记录commit标记，即这里所说的WBL。恢复过程中，通过分析commit标记将未提交的事务通过undo信息回滚掉。
这篇讲的是证券交易系统，这类系统包含的内容很多，但是我们还是把目光放在核心的交易部分，比如说股票交易。在某个可交易时间，如果卖家 A 要以至少 y 的价格卖掉股票 x，卖家 B 愿以至多 y 的价格买入股票 x，那么这个交易就可以发生。
有关系行数据库经验的人（比如我），在最初接触HBase这样的数据库时，对数据结构的理解容易遇到障碍。会不自觉的将HBase的行、列等概念映射成关系型数据库的行、列。为了加速理解HBase的一些概念，翻译了这篇文章《Understanding HBase and BigTable》（HBase官方文档推荐阅读文章）。
生成足够简单，本地生成无网络消耗，具有唯一性，缺点：无序的字符串，不具备趋势自增特性，没有具体的业务含义，长度过长 16 字节 128 位，36 位长度的字符串，存储以及查询对 MySQL 的性能消耗较大，MySQL 官方明确建议主键要尽量越短越好，作为数据库主键 UUID 的无序性会导致数据位置频繁变动，严重影响性能
其中命令 ttl 的全称是 Time To Live 表示此键值在 n 秒后过期。例如，上面的结果 97 表示 key 在 97s 后过期。
时序数据库是 Promtheus 监控平台的一部分，在了解其存储层的演化过程之前，我们需要先了解时序数据库及其要解决的根本问题。
redis是一个key-value存储系统。它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了主从同步。简单来说 Redis 就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以存写速度非常快，因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。Redis 也经常用来做分布式锁。Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。
在Stream之前，Redis PUB/SUB亦可可实现消息的传递及广播，但消息不支持持久化，不记录消费端状态，并且“Fire and Forgot”，可靠性无法保证。
本文是阅读论文Efficient Optimistic Concurrency Control Using Loosely Synchronized Clocks的读书笔记.
上图是 Milvus 2.0 的一个整体架构图，从最左边 SDK 作为入口，通过 load balancer 把请求发到 Proxy 这一层。接着 Proxy 会和最上面的 coordinator service（包括 root coord 、 root query、data 和 index）通过和他们进行交互，然后把 DDL 和 DML 写到我们的 message storage 里。
Redis是一个key-vakue存储系统，支持五种存储结构：String,Hash,List,Set,Sorted Set。与memcached一样为了保证效率，将数据储存在内存中。区别的是Redis会周期的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的文件中，并在此基础上实现了主从同步。
在Python中，通常有这几种方式来表示时间：1）时间戳 2）格式化的时间字符串 3）元组（struct_time）共九个元素。由于Python的time模块实现主要调用C库，所以各个平台可能有所不同。
有想进滴滴LogI开源用户群的加我个人微信: jjdlmn_ 进群(备注：进群) 群里面主要交流 kakfa、es、agent、LogI-kafka-manager、等等相关技术; 群内有专人解答你的问题 对~ 相关技术领域的解答人员都有; 你问的问题都会得到回应
延迟队列是一种数据结构，用于处理需要在未来某个特定时间执行的任务。这些任务被添加到队列中，并且指定了一个执行时间，只有到达指定的时间点时才能从队列中取出并执行。
既然上面没有很好的解决方案,因为Redis的zset、list的特性,我们可以利用Redis来实现一个延迟队列 RedisDelayQueue
题图来自 Prometheus TSDB (Part 1): The Head Block[1]
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
具体来说，它会在每个事件循环周期性地执行一些特定的操作，比如清理过期键、检查持久化等。
Flink是一个有状态的流处理框架，因此需要对状态做持久化，Flink定期保存状态数据到存储空间上，故障发生后从之前的备份中恢复，这个过程被称为Checkpoint机制。而Checkpoint为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。
3、元组（struct_time），如gmtime、localtime等等
在内部针对 MongoDB 4.4 的测试中，我们发现在带写压力的情况下对主库进行 unclean shutdown （kill -9），主库在重启之后少了很多数据，通过分析日志可以看到在加载完 stable checkpoint，进行 replication recovery，即 apply oplog 之前，有很多在 oplogTruncateAfterPoint 之后的 oplog 被 truncate 掉了，导致只有很少的 oplog 被加载。
redis连接了多少客户端 通过观察其数量可以确认是否存在意料之外的连接。如果发现数量不对劲，就可以使用lcient list指令列出所有的客户端链接地址来确定源头。
1、性能指标：Performance 2、内存指标: Memory 3、基本活动指标：Basic activity 4、持久性指标: Persistence 5、错误指标：Error
延迟队列，顾名思义它是一种带有延迟功能的消息队列。那么，是在什么场景下我才需要这样的队列呢？
Redis 数据结构与内存管理策略（下） 标签： Redis Redis数据结构 Redis内存管理策略 Redis数据类型 Redis类型映射 作者：王清培(Plen wang) 沪江Java资深架构师 ---- Redis 数据类型特点与使用场景 String、List、Hash、Set、Zset 案例：沪江团购系统大促 hot-top 接口 cache 设计 Redis 内存数据结构与编码 OBJECT encoding key、DEBUG OBJECT key 简单动态字符串（simple d
某条数据投递到某个流处理系统后，该系统对这条数据只处理一次，提供Exactly-Once的保障是一种理想的情况。如果系统不出任何故障，那简直堪称完美。然而现实世界中，系统经常受到各类意外因素的影响而发生故障，比如流量激增、网络抖动、云服务资源分配出现问题等。如果发生了故障，Flink重启作业，读取Checkpoint中的数据，恢复状态，重新执行计算。
Core Data 是一个具备数据持久化能力的对象图框架。相同的对象图在不同的持久化存储类型中（ SQLite 、XML）的数据组织结构差别较大。如果你浏览过 Core Data 生成的 SQLite 数据库文件，一定会见过其中包含不少奇怪的表和字段。本文将对这些表和字段进行介绍，或许可以换个角度帮助你解开部分疑惑，例如：Core Data 为什么不需要主键、NSManagedObjectID 是如何构成的 、保存冲突的判断依据是什么。
通过观察其数量可以确认是否存在意料之外的连接。如果发现数量不对劲，就可以使用lcient list指令列出所有的客户端链接地址来确定源头。
在复杂的分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识，例如：分库分表的 ID 主键、分布式追踪的请求 ID 等等。于是，设计「分布式 ID 发号器」就成为了一个非常常见的系统设计问题。今天我将带大家一起学习一下，如何设计一个分布式 ID 发号器。
在《微服务架构下的数据一致性：概念及相关模式》中介绍了在微服务中实现数据一致性的三种方式，包括可靠事件模式、业务补偿模式、TCC模式。本文重点说一下可靠事件投递。
Redis将serverCron作为时间事件来运行，确保它每隔一段时间自动运行一次。 serverCron需在Redis服务器运行期间一直定期运行，所以它是一个循环时间事件： serverCron 会一直定期执行，直到服务器关闭。
在QuestDB(https://questdb.io/)，我们已经建立了一个专注于性能的开源时间序列数据库。我们创建QuestDB是为了将我们在低延迟交易方面的经验以及我们在该领域开发的技术方法带到各种实时数据处理用途中。
作者 | yht_1990 来源 | https://blog.51cto.com/yht1990/2503819 正文内容（mdnice生成） 监控指标 性能指标：Performance 内存指标: Memory 基本活动指标：Basic activity 持久性指标: Persistence 错误指标：Error 性能指标：Performance ---- Name Description latency Redis响应一个请求的时间 instantaneous_ops_per_sec 平均每秒处理请
RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。 但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
数据抽取是指从源数据源系统抽取需要的数据。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。总体而言，数据抽取的常见方法有两大类，一是基于查询式的，一是基于日志的。
我心想：我去，怎么会不记得，我又不是青年痴呆，上次害我画了那么多图，还使劲敲了一个多钟的电脑，满脑子都是你的阴影。
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本篇介绍 MySQL 表如何计算统计信息。表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息；统计信息不准确，优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。
《Redis设计与实现》读书笔记（二十一） ——Redis服务器定时函数serverCron详解 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 redis定时函数——serverCron，该函数，默认情况下，redis每100毫秒执行一次，这个执行间隔可以在配置文件进行设置。这个函数是用于管理服务器的资源，保证服务器更良好的运转。 redis将部分用于此函数的属性，也存于结构体redisServer之中。 structredisServer{ //
hbase所谓的三维有序存储的三维是指：rowkey（行主键），column key(columnFamily+qualifier)，timestamp(时间戳)三部分组成的三维有序存储。
在上一期《数据库对象信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》中，我们详细介绍了mysql系统库中的元数据记录表，本期我们将为大家带来系列第四篇《统计信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》，下面请跟随我们一起开始 mysql 系统库的系统学习之旅吧。
云原生计算基金会（CNCF）提出了一套云原生可观测性标准协议，称为OpenTelemetry Protocol。OpenTelemetry定义了云原生可观测性的三个重要支柱：Log、Metrics、以及Trace。
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