关于 Spanner 的介绍可以参考前文：分析 Google Cloud Spanner 的架构 Spanner 之前是一个键值数据库，与现在谈论的 Spanner 是完全不同的东西。...这段话证明了 SQL 的表达能力要远远超过 API 的形式。...开发人员常用的 JDBC 连接数据库的方式居然都不可用。 现在的话，Cloud Spanner 支持完整的 DDL 和 DML 语法，但是 SQL 的语法依然不是标准的 SQL 语法，类似于方言。...ZetaSQL 是 Cloud Spanner 使用的 SQL 解析器和编译器（现已开源）。不仅如此，Cloud Spanner 还提供了 SQL 语句的分析工具。 ?...下一步 下一步 Spanner 会持续改进 SQL 的语法，以与标准的 SQL 语法兼容。通过使用标准的 SQL 语法，也可以帮助 Spanner 兼容大多数 ORM 框架。
接触Cloud Spanner 第一次接触到Google Cloud Spanner是因为客户对于新技术的追求与尝试，将我们基本完成的APIs从原先的Google Cloud Sql迁移到Cloud Spanner...于是便决定使用Google Cloud Spanner来保证数据的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）的前提下仍然可以对数据库进行水平拓展和分布式操作。...在外部一致性的保证下，即使Cloud Spanner的实例位于多个数据中心上运行，事务也能在高性能和高可用性的前提下按顺序执行。...Cloud Spanner 使用 TrueTime 的这一特性为事务分配时间戳。具体而言，每个事务都分配有一个时间戳，它为Cloud Spanner提供事务发生的时间。...同时说明Cloud Spanner在使用经济上也提供了比自己维护的数据库服务更低的成本。
除了驱动实现外还提供了 **R2DBC** 连接池 [3] 和 R2DBC 代理[4]。除此之外还支持云原生应用。...3.1 可用的 R2DBC 驱动实现 目前可用的驱动有： cloud-spanner-r2dbc[5]：用于Google Cloud Spanner的驱动程序 jasync-sql[6]：Java和Kotlin...后续我也会实验性的来尝试使用一下 R2DBC 并分享其中的一些经验，多多关注 参考资料 [1]ADBA: https://blogs.oracle.com/java/jdbc-next:-a-new-asynchronous-api-for-connecting-to-a-database...[2]沙盒特性: https://github.com/oracle/oracle-db-examples/tree/master/java/AoJ [3]R2DBC 连接池 : https://github.com.../GoogleCloudPlatform/cloud-spanner-r2dbc [6]jasync-sql: https://github.com/jasync-sql/jasync-sql [7]r2dbc-h2
我们来盘点下一些常用的优化手段。 SQL 优化 当你开发的接口响应时间超过了 200ms 的时候就得优化了，当然 200ms 不是绝对值，具体还是看应用场景。...接口耗时 200ms，其中占大头的还是对数据库的操作，一个接口中会有 N 次数据库操作。所以优化 SQL 的速度优先级是最高的，大量的慢 SQL 会拖垮整个系统。...上缓存 缓存也是优化中最常用的，效果提升最明显的，成本也不大。对于缓存，也不要滥用，不是所有场景都可以靠堆缓存来提高性能的。...首先对于实时性要求不高的业务场景可以优先使用缓存，也不用太考虑更新的问题，自然过期就行。 实时性要求高的业务场景，用缓存一定要有完整的缓存更新机制，否则很容易造成业务数据和缓存数据不一致的情况。...单独消费队列的消息进行逻辑处理，如果想提高消费速度，也可以在队列的消费方使用线程池进行多线程消费，多线程消费也要避免消息丢失的情况，可以查看我的这篇文章：嘘！异步事件这样用真的好么？
表2展示使用SysBench的纯写入测试，使用100GB大小数据集Aurora可以比MySQL快67倍。即使是使用1TB包含Cache外数据的测试集，Aurora也比MySQL快34倍。...为了支持这样的突发流量，数据库需要同时能处理很多并发的请求。Aurora在这种场景下也能处理的很好，因为它的底层存储系统扩展性极好。我们有很多客户每秒钟的连接数超过8000次。...因而，很多客户对我们更新数据库软件的容忍度是非常低的，即使在六周内只计划30s的服务暂停时间也不行。...Google的Spanner24提供外部一致25的读和写，全局一致的指定时间点的读。...就像Bailis所描述的，Spanner是为Google读负载高的场景定制的，在读和写的时候依赖于两阶段提交和两阶段锁。 并发控制。
缺陷很明显：越往后翻页，查好友数量越多，拉取速度越慢。但是按照统计数据来说，超过 90% 的用户都是只看第一页，因此问题不是很严重。2. 缓存那针对这 10% 的活跃用户，我们有办法进行优化吗？...图片图片图片原因定位后发现，毛刺是由于业务服务和 Mongos 实例链接断掉后，短时间内大批量新建链接引起的。上游调用下来超时时间800ms。...db 高负载时，由于800ms内无法响应，driver 认为出错，直接关闭链接，重新新起链接去查，新链接在 800ms 内无法建立，导致driver 不停地关闭、重建新链接；导致雪崩的出现。...线上 Mongod 集群高负载，偶尔出现一些超时慢查询，超过 800ms。2. 业务使用连接池访问，高负载时链接访问1s超时了，导致链接被释放。3....连接池监控发现链接不够了，新起链接去 mongos，同样 1s 超时释放超时连接。4. 后面反复这个流程，导致1分钟内不停的创建新链接，达到13w/min，引起雪崩。
id模拟异常情况 if (id == 10) { throw new NullPointerException(); } //测试限流,线程资源隔离,模拟系统执行速度很慢的情况...CommandProperties：配置该命令的一些参数，如executionIsolationStrategy配置执行隔 离策略，默认是使用线程隔离，此处我们配置为THREAD，即线程池隔离。...理论上选择semaphore size的原则和选择thread size一致，但选用semaphore时每次执行的单元要比较小且执行速度快（ms级别），否则的话应该用thread。...如果设为20，那么当一个rolling window的时间内（比如说1个rolling window是10秒）收到19个请求，即使19个请求都失败，也不会触发circuit break。...(99%平均响应时间 + 缓存值) 比如：每秒能处理1000个请求，99%的请求响应时间是60ms，那么公式是： 1000 （0.060+0.012） 基本得原则时保持线程池尽可能小，他主要是为了释放压力
另外，使用 Memcache 实现缓存并使用 Zookeeper 进行节点的协调。 流行的视频通过 CDN 来提供，而一般的、较少播放的视频则从数据库中获取。...通过这种技术，内容可以按照不同的比特率提供给观众。YouTube 客户端会根据观看者的互联网连接速度自动适应视频渲染，从而尽可能减少缓冲时间。...每一个连接都有可计算出来的成本，而且随着连接数量的增加，还必须增加额外的 RAM。 通过基于 Go 编程语言并发支持构建的连接池，Vitess 能够以很低的成本管理这些连接。...Google Cloud Platform 是一套云计算服务，它的基础设施与谷歌内部的终端用户产品（如谷歌搜索和 YouTube）所用的基础设施是相同的。...在为本文展开的研究中，我无法找到 YouTube 所使用的具体谷歌云数据库的清单，但我非常肯定它会使用 GCP 的特有产品，如 Google Cloud Spanner、Cloud SQL、Cloud
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。...技术篇 说大数据的技术还是要先提Google，Google 新三辆马车，Spanner, F1, Dremel Spanner：高可扩展、多版本、全球分布式外加同步复制特性的谷歌内部数据库，支持外部一致性的分布式事务...(Google就是这么霸气^-^) F1: 构建于Spanner之上,在利用Spanner的丰富特性基础之上,还提供分布式SQL、事务一致性的二级索引等功能,在AdWords广告业务上成功代替了之前老旧的手工...Dremel: 一种用来分析信息的方法，它可以在数以千计的服务器上运行，类似使用SQL语言，能以极快的速度处理网络规模的海量数据(PB数量级)，只需几秒钟时间就能完成。 Spark ?...它还支持不同的硬件平台，如果想速度更快，可以使用SSD。 Netflix ? 完全基于AWS的数据处理解决方案。 Intel ?
从12月13日起，开发者和企业客户可以透过Google AI Studio或Google Cloud Vertex AI的Gemini API使用Gemini Pro。...据介绍，每个 TPU v5p Pod 由多达 8,960 个芯片组成，使用最高带宽的芯片间连接（每芯片 4,800 Gbps）进行互连，确保快速传输速度和最佳性能。...此外，在模型训练方面，TPU v5p 在 LLM（大语言模型）训练速度上显示出 2.8 倍的代际提升，即使相比TPU v5e也有约50%的提升。...它优化了各种硬件平台上的分布式架构，确保针对不同的 AI 使用案例进行易于使用且高效的模型开发（AssemblyAI 利用 JAX/XLA 和 Cloud TPU 进行大规模 AI 语音）。...与 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Google Compute Engine 深度集成，提供高效的资源管理、一致的操作环境、自动扩展、节点池自动配置、自动检查点、自动恢复和及时的故障恢复
X组件缓存架构以ICache接口为核心，包括MemoryCache、Redis和DbCache实现，支持FX和netstandard2.0！ 后续例程与使用说明均以Redis为例，各缓存实现类似。...MemoryCache支持过期时间，默认容量10万个，未过期key超过该值后，每60秒根据LRU清理溢出部分。 常用于进程内千万级以下数据缓存场景。...采取连接池加同步阻塞架构，具有超低延迟（200~600us）以及超高吞吐量（实测222万ops/900Mbps）的特点。 在物流行业大数据实时计算中广泛应有，经过日均100亿次调用量验证。...删除 400,000 项， 4 线程，耗时 438ms 速度 913,242 ops 测试 800,000 项， 8 线程 赋值 800,000 项， 8 线程，耗时 1,206ms...速度 663,349 ops 读取 800,000 项， 8 线程，耗时 1,236ms 速度 647,249 ops 删除 800,000 项， 8 线程，耗时 791ms
在分布式数据库领域中，高性能＋强一致性事务是代表数据库水平高低的重要象征，这个领域的代表数据库是Google Cloud Spanner和Azure Cosmos DB以及Apple开源的FoundationDB...通过使用牺牲一致性的从属副本，以获得读取的伸缩扩展。为了扩展读取，应用程序需要连接到从属节点才能实现读取。当使用这些从属节点实现读取时，应用程序需要面对降级的一致性语义，以及一个单独的连接端点。...Cloud Spanner是唯一为云构建的企业级、全局分布且高度一致的数据库服务 Google Spanner是一个可水平扩展的SQL数据库，用于将关系数据库结构的优势与非关系水平扩展相结合，专为大规模可扩展和地理分布式应用程序而构建...Google Spanner使用 TrueTime ，这是一个具有严格错误界限的高可用性全局同步时钟的示例。但是，许多部署中都没有此类时钟。 物理时钟（或挂钟）不能在节点之间完美同步。...即使对于专家用户来说，也不得不在市场上可用的许多数据库之间进行选择，一开始看起来似乎势不可挡。这是因为为给定类型的应用程序选择数据库取决于这些数据库在其体系结构中所做的权衡。
整体的活动图，大致如下： 假如服务A调用时间为800ms,服务B调用getData的平均时间为300ms（假设10次）， 则在执行postLogic前耗时约为800ms *2 + 300ms*10=4.6s...服务B的10次也可以异步并发请求，则服务器B的耗时理想状态下为300ms。 异步方案使用线程池执行Callable任务，返回值为Future对象。...（带返回值的异步任务） 则postLogic之前总耗时被优化为800ms+300ms = 1.1s。 然后可以再优化，对结果进行缓存，如果缓存有数据直接返回，如果没有查询并计算后再缓存。...可以使用Redis，设置缓存失效时间。（典型的空间换时间） 这样不仅第一次请求耗时尽可能缩短，而且第二次以后请求超快（10-50ms）。...内存/宽带/磁盘等） 利用各种池，如数据库连接池、缓存连接池等 数据库索引优化 如果觉得本文对你有帮助，欢迎点赞，欢迎关注我，如果有补充欢迎评论交流，我将努力创作更多更好的文章。
假设一个请求，各种操作MySQL，半天才查出来一个结果，但这结果可能接下来几个小时都不会再变，或变了也可不用立即返给用户。 使用缓存！...如果后续数据1变化，只要系统A修改数据库的同时，也更新缓存里的值即可。 第二次检查缓存，缓存里有数据1，直接返回。...从缓存里获取数据1返回给用户2 ,耗费10ms 假设10分钟之内有1000个用户都查询了同一个数据 10分钟之内，那1000个用户，每个人查询这个数据都感觉很慢, 800ms 假设10分钟之内数据没有变化...，然后1000个人来查询这条数据，第一个人是800ms ,后面999个人都是 取数据10ms就可以看到结果 2.2 高并发 应用场景 查电商里的商品, 3/4的数据放在缓存, 1/4的数据留在数据库。...缓存走内存，内存天然可支撑。别说是4000/s , 4万/s请求也没问题。 但数据库一般建议并发请求不要超过2000/s，如果数据承载每秒4000个请求，可能宕机。
· 可扩展 · 支持SQL · 事务提交延迟50-100ms，读延迟5-10ms，高吞吐 众所周知Google BigTable是重要的NoSql产品，提供很好的扩展性...就像现在大量的互联网企业都使用Mysql而不愿意使用HBase，因此Google才有这个可扩展数据库的F1。而Spanner就是F1的至关重要的底层存储技术。...使用Reed-Solomon算法来复制，可以将原先的3份减小到1.5份，提高写的性能，降低延迟。客户端来复制数据。具体细节笔者也猜不出。...与BigTable， Megastore对比 Spanner主要致力于跨数据中心的数据复制上，同时也能提供数据库功能。在Google类似的系统有BigTable和Megastore。...Google Spanner并发控制 Spanner使用TrueTime来控制并发，实现外部一致性。支持以下几种事务。
其实对这种和数据库交互的应用，现在的程序中，大多都用了数据库连接池，无论用的开源，还是自研的，无非都是想通过连接池，更方便、更高效地和数据库交互，因此一定程度上，连接池的正确使用会关系到应用和数据库交互的质量...下面的默认值 800ms 是个保守的设置。应用可以设置一个更短的时间，如 300ms。过短的时间也会造成在连接池中连接数不足，需要新建连接时造成大量超时。建议不要低于 100ms。...Proxy 为了避免访问到已被关闭的连接，自身的空闲连接保留时间为 [70, 85) s。因此，应用程序为了避免从连接池获取到已被关闭的连接，应当设置自身保留空闲连接时间不能超过70s。...-- 从连接池获取连接的最大等待时间 800毫秒;业务方根据可以自行调整--> <property name="maxEvictableIdleTimeMillis" value
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。...说大数据的技术还是要先提Google，Google 新三辆马车，Spanner, F1, Dremel Spanner：高可扩展、多版本、全球分布式外加同步复制特性的谷歌内部数据库，支持外部一致性的分布式事务...(Google就是这么霸气^-^) F1: 构建于Spanner之上,在利用Spanner的丰富特性基础之上,还提供分布式SQL、事务一致性的二级索引等功能,在AdWords广告业务上成功代替了之前老旧的手工...目前到0.6版本，参与开源的规模和版本迭代速度都很快。 BlinkDB：也很有意思，在海量数据上运行交互式 SQL 查询的大规模并行查询引擎。...，它还支持不同的硬件平台，如果想速度更快，可以使用SSD。
socketTimeout 可以根据应用最长的查询返回时间设置。过长会造成生网络问题，或数据库服务有问题时雪崩；过短也会造成频繁请求超时。不要短于 300ms。...下面的默认值 800ms 是个保守的设置。应用可以设置一个更短的时间，如 300ms。过短的时间也会造成在连接池中连接数不足，需要新建连接时造成大量超时。建议不要低于 100ms。...Proxy 为了避免访问到已被关闭的连接，自身的空闲连接保留时间为 [70, 85) s。因此，应用程序为了避免从连接池获取到已被关闭的连接，应当设置自身保留空闲连接时间不能超过70s。...-- 从连接池获取连接的最大等待时间 800毫秒;业务方根据可以自行调整--> <property name="maxEvictableIdleTimeMillis" value
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