将基础设施代码化,使用代码对硬件进行管理,在运维领域借用软件领域的最佳实践,将基础设施的运维纳入软件工程的范畴,最终整体改善软件开发和软件交付的过程。
《腾讯云Terraform应用指南》系列文章旨在帮助腾讯云用户借助Terraform,轻松使用简单模板语言来定义、预览和部署云基础结构,让用户通过IaC,基于腾讯云的OpenAPI一键创建或销毁多路资源。利用Terraform这把利器,帮助用户节约资源开销,提高从部署到运维的自动化生产力。
分片策略(如果要看各个策略的实际操作,看ShardingSphere专题视频即可)
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
在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征?
记得2019左右就看到过Terraform系列的文章和书籍,当时所有的业务都上云了管理也很是方便,看了一眼就没有作过多的研究。但本着对技术发展的前瞻敏锐性, 还是觉得这个东西是会火起来的。正巧最近泽阳大佬devops训练营https://www.yuque.com/devopsvip穿插上了Terraform!个人又开始体验了一把......
导致这个错误的原因: 网上有的说实体类上添加@TableId的主键标识,但是不能解决小编的问题!
本篇讲解 Mysql 的「主键」问题,从「为什么」的角度来了解 Mysql 主键相关的知识,并拓展到主键的生成方案问题。再也不怕被问到 Mysql 时只知道 CRUD 了。
最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候,咨询这一块是怎么设计的,所以趁着周末,总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
从数据库到数据仓库,最后到数据湖[1],随着数据量和数据源的增加,数据格局正在迅速变化。数据湖市场预计增长近 30%[2],将从 2020 年的 37.4 亿美元增长到 2026 年的 176 亿美元。此外从 2022 年数据和人工智能峰会[3]来看,数据湖架构[4]显然是数据管理和治理的未来。由于 Databricks[5] 发布了 Delta 2.0,该趋势可能会增长,该平台的所有 API 都将是开源的。此外Snowflakes[6] 在其峰会上宣布了一些改变游戏规则的功能,使数据湖成为该行业的支柱。治理、安全性、可扩展性以及对分析和交易数据的无缝分析,将会推动该领域创新。
使用Sharding-JDBC完成对订单表的水平分表,通过快速入门程序的开发,快速体验Sharding-JDBC的使用。人工创建两张表,t_order_1和t_order_2,这张表是订单表替换后的表,通过Shading-JDBC向订单表插入数据,按照一定的分片规则,主键为偶数的尽入t_order_1,另一部分数据进入t_order_2,通过Shading-Jdbc查询数据,根据SQL语句的内容从t_order_1或order_2查询数据。
翻译自 Britive: Just-in-Time Access across Multiple Clouds 。
在过去的几年里,数据工程领域的重要性突飞猛进,为加速创新和进步打开了大门——从今天开始,越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库,它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石,无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限,我们随后见证了“第二次浪潮”:由于 Hadoop 生态系统(允许公司横向扩展其数据平台)和 Apache Spark(为大规模高效的内存数据处理打开了大门)。
前两天粉丝给我留言吐槽最近面试:“四哥,年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了,然后现在疫情严重两个多月还没找到工作,接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题,紧接着说还会其他解决方法吗?能干活解决bug不就行了吗?那还得会多少种方法?”
传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构。每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过 AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多个表存储相同的业务数据。这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况,不能保证主键的唯一性。
mpvue 是一个使用 Vue.js 开发小程序的前端框架,目前支持 微信小程序、百度智能小程序,头条小程序 和 支付宝小程序。框架基于 Vue.js,修改了的运行时框架 runtime 和代码编译器 compiler 实现,使其可运行在小程序环境中,从而为小程序开发引入了 Vue.js 开发体验。
为了使Terraform能够对你的AWS账户进行直接操作,需要将环境变量AWS_ACCESS_KEY_ID和AWS_SECRET_ACCESS_KEY
Colima 现在是我们在 macOS 上替代 Docker Desktop 的首选方案。我们持续在几个项目中使用它来提供 Docker 容器运行时的 Lima VM,在 macOS 上配置 Docker CLI,并处理端口转发和挂载卷。Colima 可以配置为使用 containerd 作为其运行时,这也是大多数托管的 Kubernetes 服务上的运行时,可以提高重要的开发到生产环境的一致性。
默认情况下,terraform在运行完后,会在当前目录下生成state状态文件,里面存储的是上一次执行成功后的资源状态。
这是我们希望揭示Flux 生态系统[1]项目的博文系列中的第一篇。这次是Terraform 控制器[2]。
TiDB 从 v4.0 版本开始正式支持序列功能,而除了序列之外还有多种序列号生成方案,这些方案在没有对 TiDB 优化的时候一般会产生写入热点问题。本文将介绍如何应对写入热点问题高效运行序列号服务。
前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试:“四哥,年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了,然后现在疫情严重两个多月还没找到工作,接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题,紧接着说还会其他解决方法吗?能干活解决bug不就行了吗?那还得会多少种方法?”
2 目标 2.1 产品目标 2.1.1 SaaS 2.1.1.1 免安装 2.1.1.2 多租户 2.1.1.3 流量计费
不同意许可证?分叉项目,但不要直接拿走代码并声称它一直是公开可用的。比较 HashiCorp 代码和许可证与 OpenTofu 的版本。
小程序开发框架 mpvue 是一个使用 Vue.js 开发小程序的前端框架,目前支持 微信小程序、百度智能小程序,头条小程序 和 支付宝小程序。框架基于 Vue.js,修改了的运行时框架 runtime 和代码编译器 compiler 实现,使其可运行在小程序环境中,从而为小程序开发引入了 Vue.js 开发体验。 主要特性 使用 mpvue 开发小程序,你将在小程序技术体系的基础上获取到这样一些能力: 彻底的组件化开发能力:提高代码复用性 完整的 Vue.js 开发体验 方便的 Vuex 数据管理方案:方便构建复杂应用 快捷的 webpack 构建机制:自定义构建策略、开发阶段 hotReload 支持使用 npm 外部依赖 使用 Vue.js 命令行工具 vue-cli 快速初始化项目 H5 代码转换编译成小程序目标代码的能力 项目地址 开源地址:https://github.com/Meituan-Dianping/mpvue 新一代渠道包打包神器 Walle(瓦力):Android Signature V2 Scheme签名下的新一代渠道包打包神器 瓦力通过在Apk中的APK Signature Block区块添加自定义的渠道信息来生成渠道包,从而提高了渠道包生成效率,可以作为单机工具来使用,也可以部署在HTTP服务器上来实时处理渠道包Apk的升级网络请求。 配置build.gradle 在位于项目的根目录 build.gradle 文件中添加Walle Gradle插件的依赖, 如下:
1. 异常概述 2018年1月26日下午,业务方信贷小组的同学反馈服务执行数据库插入操作出现异常,异常信息显示数据库主键出现重复: 在仔细分析了用户的重复主键ID、机器列表、雪花算法之后,下掉55这台
你曾经是否有构建一个开源数据湖[1]来存储数据以进行分析需求?数据湖包括哪些组件和功能?
导语 | ClickHouse 在近几年是大数据分析引擎界的一匹黑马,从默默无闻到一路起飞,在 DB engine Rank 上进入前50名,成为全球数据引擎界耀眼的一颗明星。在全球范围内,ClickHouse 单表查询比其他引擎要快数倍以上,在过去的4年以来未曾有对手。ClickHouse 为什么会这么快?在实际使用当中如何应用这样一个引擎?还有哪些让人振奋和欣喜的feature将会发布?本文由易观CTO、腾讯云TVP 郭炜在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海
最近随着Snowflake上市后市值的暴增(目前700亿美金左右),整个市场对原生云数仓都关注起来。近日,一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比,包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake,基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
在设计好表结构之后, 就需要进行物理设计, 将实体及属性映射到具体表和列. 而合理选择存储引擎和列类型也是数据库设计十分重要的一个环节.
“腾讯云IaC最佳实践”系列文章希望通过介绍Terraform、Chef和Ansible等生态产品工具及相关案例,使用户能够更好地在腾讯云上实践IaC,为腾讯云用户提供增值服务。本文是“腾讯云IaC最佳实践”系列文章的第1篇。
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时,OrderID到底该不该自动增长呢? 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处: 1)、采用数据库自增序列:数据迁移合并等比较麻烦。 2)、UUID随机数:采用无意义字符串,没有排序UUID使用字符串形式存储,数据量大时查询效率比较低。(主要是索引查询销量不是最高的) 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)
本文介绍了分布式ID的几种实现方式,及其优缺点。最后深入聊聊美团开源的Leaf组件,展示了它的实现亮点。
ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。
前几天写过一篇《一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了》,里边简单的介绍了九种分布式ID生成方式,但是对于像美团(Leaf)、滴滴(Tinyid)、百度(uid-generator)都是一笔带过。而通过读者留言发现,大家普遍对他们哥三更感兴趣,所以后边会结合实战,详细的对三种分布式ID生成器学习,今天先啃下美团(Leaf)。
当我们在生成式 AI 的背景下讨论数据库时,总是首先想到的问题之一是:“我不能告诉数据库我需要什么,而不必制作一个复杂(通常是多页)的 SQL 查询吗?
Leaf是美团推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨一句话:“There are no two identical leaves in the world.”(“世界上没有两片相同的树叶”),取个名字都这么有寓意,美团程序员牛掰啊!
搭建一套数据治理体系耗时耗力,但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
在软件开发中,生成唯一ID是一项常见而重要的任务。唯一ID的生成不仅仅是为了标识数据记录,还可以应用于分布式系统、数据库主键、日志跟踪等场景。本文将介绍几种目前技术领域最常使用的唯一ID生成方法,并通过代码示例展示它们的实际应用。
Java中 JDK自带的 UUID产生方式就是版本4根据随机数生成的 UUID 和版本3基于名字的 UUID,有兴趣的可以去看看它的源码。
对于单体系统来说,主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置,这种ID生成方法在单体项目是可行的,但是对于分布式系统,分库分表之后,就不适应了,比如订单表数据量太大了,分成了多个库,如果还采用数据库主键自增的方式,就会出现在不同库id一致的情况,虽然是不符合业务的
拥有一个能够回答商业用户简单的语言问题的自主人工智能智能体的承诺是一个有吸引力的提议,但迄今为止仍难以实现。许多人尝试过让 ChatGPT 进行写入,但成效有限。失败的主要原因是大语言模型对其要求查询的特定数据集缺乏了解。
好久不写 devOps 代码,程序君感觉莫名手欠。最近看着一个开源项目 pulumi 比较有意思,这个周末就在自己的 aws 账号里作死尝试了一把,嗯,还挺香。究竟有多香呢,我们来一起探索吧。
先安装go 1.16.15版本,国内下载地址可以通过Go下载 - Go语言中文网 - Golang中文社区 (studygolang.com)访问下载
像代码一样,可以为表以及表中的列添加注释,方便其他人知晓其功能。对于一些字段,在经过一定时间后,创建者未必也能想起其具体的含意,所以注释显得尤为重要。
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