响应式编程已经在 Java 编程领域出现很长一段时间了。具有高性能,事件驱动,充分利用计算资源,更加优雅的异步编程体验,同时它也提供了背压机制来防止系统过载。很长一段时间 Java 的响应式只能同 MongoDB、Redis 等这些非关系型数据库进行交互。而目前我们大部分的数据还是存放在关系型数据库中,大部分情况下 Java 使用 JDBC 来操作关系型数据库,而 JDBC 是阻塞的、同步的。所以迫切需要一种支持响应式的数据库驱动协议。目前市面上有两种响应式数据库驱动协议,我们来了解一下它们。
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。在设计之初,Spanner 就支持事务、外部一致性和透明的故障转移。到后面,Spanner 开始支持带类型的数据库表结构和其它的一些关系型数据库功能,以及支持了 SQL 功能。而现在我们正在努力改进 SQL 语法的兼容性和关系型数据库功能。
Cloud Spanner是Google Megastore系统的继承者,Spanner表现出远超前辈的能力。Spanner首次是在Google内部数据中心中出现,而在2017年才对外发布测试版并加入了SQL能力。如今已经在Google云平台上架并拥有大量各个行业的用户。Cloud Spanner数据库是全球范围分布式的关系型/事务数据库,并且Google承诺Cloud Spanner拥有高吞吐量、低延迟和99.999%的高可用性。 接触Cloud Spanner 第一次接触到Google Cloud Sp
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。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据,包括HDFS,MapReduce基本组件。 HDFS:提供
本文最初发表于 scaleyourapp.com 网站,经原作者 Shivang Sarawagi 授权由 InfoQ 中文站翻译分享。
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。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给大家有个铺垫,简单讲一些相关开源组件。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无
感谢董飞先生投稿,推荐关注其知乎专栏 【董老师在硅谷 http://zhuanlan.zhihu.com/#/donglaoshi】 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。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给大家
来源:InfoQ 中文站翻译分享 作者 | Shivang Sarawagi 、译者 | 张卫滨、策划 | 辛晓亮 YouTube 是仅次于谷歌的第二大热门网站。在 2019 年 5 月,每分钟会有超过 500 小时的视频内容上传到该平台。 该视频共享平台有超过 20 亿的用户,每天有超过 10 亿小时的视频被播放,产生数十亿的浏览量。这些都是令人难以置信的数字。 本文会对 YouTube 使用的 数据库 和后端数据基础设施进行深入讲解,它们使得该视频平台能够存储如此巨量的数据,并能扩展至数十亿的用户。 那
连环炮问下来,对于有做过优化的老司机来说,肯定能抗住。对于没有真正做过优化的小白来说,肯定扛不住这一系列的追问,最后只能以面试失败而告终。
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,YugaByte DB是这个领域的另外一个开源数据库。以下为 YugaByte DB关于开发分布式SQL数据库技术挑战的分享。
Today, the Cloud Native Computing Foundation (CNCF) accepted TiKV, an open source distributed transactional key-value database, into the CNCF Sandbox for early stage and evolving cloud native projects.
前段时间接触到腾讯云的一个新数据库产品 CynosDB 是基于 Amazon Aurora 数据库的Paper实现的。我比较感兴趣就来看看它和之前看过的 Spanner 之类有什么不同,也许部分设计也能用在我们游戏业务的服务器中。它的主要的创新点在于重新设计了binlog和存储的部分,所以我也主要就看了两篇Paper: 《Amazon Aurora - Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases》 是一个整体性质的介绍和概述; 《Amazon Aurora: On Avoiding Distributed Consensus for I/Os,Commits, and Membership Changes》 是对其重点部分的存储服务的。
原文地址:Building a Virtual World Worthy of Sci-Fi: Designing a global metaverse 原文作者:Reto Meier 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:LeeSniper 校对者:IllllllIIl、Wangalan30 在 Build Out 系列的第二集里面,Colt McAnlis 和 Reto Meier 接受了设计一个全球虚拟世界的挑战。 看一看下面的视频,看看他们想
Google Spanner简介 Spanner 是Google的全球级的分布式数据库 (Globally-Distributed Database) 。Spanner的扩展性达到了令人咋舌的全球级,
Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据,如web服务器产生的日志,通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。
作为一个在虐狗节还奋笔疾书的公众号写手来说,最重要的是各位汪们不是汪的读者们的打赏。这篇文章就看大家怎么想啦。 今天不但是虐狗节还是世界癫痫日,还有,更大的新闻是Google宣布Spanner作为一个公有云的服务正式开始提供了。所谓几家欢喜几家愁,这永远都是真理。 我想Spanner大名鼎鼎,大家都知道,但是作为服务了狗狗家10余年的MegaStore,因为其出身不够正统,听说过的人就很有限了吧。很多时候我一直在想,到底是个人成就了公司还是公司成就了个人。每次看到Jeff Dean我就会觉得我和他比智商不
有2年没有摸数据库了,重新学习下。数据库是IT系统的基石,小到一个个人站点,大到类似Google,阿里,腾讯这种大公司,里面都运行着各种各样的数据库,成千上万的人才还在继续开发和维护数据库。 数据库大牛stone breaker前两年还拿到了图领奖,了不起的成就。数据库理论这些年没啥大的突破,还是70年代提出来的关系模型,ACID等等。不过不表示数据库的发展停下来了,尤其是随着需要处理的数据和业务越来越大,数据库规模,性能越来越强。数据库的发展主要体现在工程能力,新硬件的使用上。 我个人理解就当前而言,技术
游戏圈,是手Q游戏中心在社交化场景的一个探索和实践,将用户在游戏内的战绩、高光等事件作为动态展示在好友的 feeds 流列表中,产品形态上类似微信朋友圈、QQ 空间、推特等。
买了一台数据库,最大连接数的参数是 4000,看起来很棒!但是 cpu 和内存并不咋好!是 2c4g的超低配制。
The Google File System (2003) MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters (2004) Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data (2006)
数字化时代下,企业的发展与数据库的建设息息相关。如果搭建云下数据库,不仅要通过大量的运维投入保证数据库稳定运行,随着企业规模与数据量的发展,还要应对数据库扩容、弹性、运维、备份等各种各样的问题,云下数据库对企业提出的要求日益增长。此时有两种应对之法,一是凭借扩充技术团队解决问题,但这无疑将会带来不菲的运维与人员成本,二则是把一切交给云服务。
本文作者为 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭,将分享分布式数据库的发展趋势以及云原生数据库设计的新思路。
上一章讨论了我们为什么要做PhxSQL和为什么这样做PhxSQL。这里我们主要谈谈为什么不做某些特性。舍得舍得,有舍才有得。CAP告诉我们只能三选二,俗话告诉我们天下没有免费的午餐。每个特性除了自身提供的功能,也有其代价。为了保证强一致的线性一致性、高可用、serializable级别事务隔离、完全兼容MySQL、和最小侵入MySQL,PhxSQL放弃了一些特性。
本文由 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭撰写,基于亲身经历的数据库行业,深度总结过去一年数据库发展的重要趋势,以及展望 2023 年数据库新方向,希望对更多的行业从业者有所启发。
在2005、2006年期间,谷歌内部大规模使用了 MySQL 数据库。其中Google Adwords (谷歌广告部门)使用了 90 多个 MySQL Shards(分片)集群方案存储数据,是谷歌内部使用 MySQL 数据库的最大的部门之一。由于系统维护的原因,谷歌广告部门重新规划了 MySQL 集群,整个过程花了 2 年时间。因为谷歌知道它们的数据增长的非常快,再使用 MySQL 这类数据库到未来的某个时刻会非常痛苦。这就是 Spanner 的诞生原因。
之前看过 《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战》 ,这个系统设计还是挺有意思的,里面提及了Google的一整套系统都有论文,而且现在已经进化到下一代支持分布式跨行事务的关系型数据库系统了。所以一直很想抽时间看看Google的那套去中心化并且可以平行扩容的分布式系统和数据库的论文。之前一些计划中的我自己的项目的优化项都差不多完成了,这段时间就陆陆续续的看完了这三篇Paper,可怜我的渣渣英语,所以看得比较慢。
导语 随着版本升级,关系型数据库和缓存数据库整体性能比之前都有大幅度的提升,衡量数据库性能的三个重要指标是:数据库吞吐量(QPS)、延迟时长(Latency)和稳定性,以下从这三个方面对几种数据库进行
目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP,比较典型的例子是Cassandra,要么选择CP比如HBase,这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。我们的价值观一定认为未来是分布式的,一定是尽量倾向于全部都拥有,大部分情况下取舍都是HA,主流的比较顶级的数据库都会选择C,分布式系统一定逃不过P,所以A就只能选择HA。现在主要领域是数据库的开发,完全分布式,主要方向和谷歌的F1方向非常类似。 目前看NewSQL代表未来(Google Spanner、F1、FoundationDB),HBase在
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。
Spring Data 的委托是为数据访问提供熟悉且符合 Spring 的编程模型,同时仍保留着相关数据存储的特殊特征。
12月7日凌晨,谷歌CEO桑达尔・皮查伊和Deepmind CEO戴密斯·哈萨比斯在谷歌官网联名发文,宣布最新多模态大模型Gemini 1.0(双子星)版本正式上线,其性能有望超过OpenAI GPT-4 模型。与此同时,谷歌还推出了该公司“最强大”的可扩展且灵活的人工智能加速器Cloud TPU v5p 。
分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统,每台计算机可单独放在一个地方,每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本,或者部分拷贝副本,并具有自己局部的数据库,位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接,共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。余军讲师为你讲解分布式数据库在金融行业的创新实践。 余军 PingCAP 高级技术总监,金融行业首席架构师;开源软件的忠实爱好者,负责金融行业基于 TiDB 产品的解决方案、产品架构咨询和建设规划。主要工作经历:富麦信息科技有限公司 CTO ,中
在讲新的思路之前,先为过去没有关注过数据库技术的朋友们做一个简单的历史回顾,接下来会谈谈未来的数据库领域,在云原生数据库设计方面的新趋势和前沿思考。首先来看看一些主流数据库的设计模式。
《ACM通信》有一篇论文《为什么 Google 要把几十亿行代码放在一个库?》,作者是谷歌基础设施小组的工程师。作者详细讲述了Google的代码为什么全部放在一个库里面。
谷歌最早使用 CVS 进行代码管理,1999年改为 Perforce。那时是一台 Perforce 主机,加上各种缓存机。
1 什么是时间? 2 物理时间:墙上时钟 3 逻辑时钟:为事件定序 4 Turetime:物理时钟回归 5 区块链:重新定义时间 6 其他影响 6.1 NTP的时间同步 6.2 有限时间内的不可能性 6.3 延迟 6.4 租约 7 总结 8 参考文献
本文介绍了云数据库在云原生应用中的重要性,并探讨了Aurora在云数据库中的特殊地位。作者通过回顾Aurora的设计、架构、性能和成本优势,以及它在云原生应用和微服务架构中的使用,展示了Aurora在云数据库领域中的领导地位。此外,文章还介绍了Aurora在Google Cloud Platform和Amazon Web Services中的使用情况,以及Aurora未来的发展方向。
Spanner是Bigtable的魔改版,下面这张谷歌云的PPT几乎和intro一一对应。
HTTPS(HTTP over SSL)是以安全为目标的 HTTP 通道,可以理解为 HTTP + SSL/TLS,即在 HTTP 下加入 SSL/TLS 层作为安全基础。其中 TLS 的前身是 SSL,目前广泛使用的是 TLS 1.2。
谷歌和 Facebook 都只有一个代码仓库,全公司的代码都放在这个库里。 我一直很困惑,为什么要这样做,不同语言的项目放在一个库有什么好处? 最新一期的《ACM通信》(59卷第7期)有一篇论文《为什
InnoDB:支持事务处理,支持外键,支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高(比如银行),要求实现并发控制(比如售票),那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库,也可以选择InnoDB,因为支持事务的提交(commit)和回滚(rollback)。 MYISAM:插入数据快,空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新记录和读出记录,那么选择MyISAM能实现处理高效率。如果应用的完整性、并发性要求比较低,也可以使用。 Memory:所有的数据都在内存中,数据的处理速度快,但是安全性不高。如果需要很快的读写速度,对数据的安全性要求较低,可以选择MEMOEY。它对表的大小有要求,不能建立太大的表。所以,这类数据库只使用在相对较小的数据库表。 索引的各种存储结构,这里主要看B+Tree:
预计 Gemini 在 Google Cloud 数据库产品中的可用性将帮助开发者比去年集成的 Duet AI 更快地编写代码和迁移。
数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接,它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接,而不是再重新建立一个。
性能优化,反复被提起,想要做到性能优化,先要理解性能优化,知其然才知其所以然,所谓的高性能就是合理的运用服务器的硬件资源,主要是Cpu和内存,硬盘,用大量的测试和计算,合理的计算使用服务器的资源,提升响应速度,提高吞吐率,就是性能优化的知识点。
有一个功能,提供两个接口,一个是A服务查询列表某天的数据,一个是B服务查询列表中单个对象某天的数据。
最近在写 L4/L7 ILB的design doc,load balancing在cloud和service mesh层面的矛盾在于它在架构层面极其重要(路由是微服务网关的基础),但从开发者的视角却几乎不存在(people expect it naturally happen)。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云