从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...“大促的时候用比较高规格的存储机头，就是计算存储节点，一些熟悉数据库朋友的可能把它定义为引擎层、执行层，那是一个高规格的数据执行节点，但是我在日常不需要这么好的节点，就意味着它有个升降配的过程。...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求，实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 双 11 双 12 背后的数据库技术支持远不止于此。
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12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。...目录 万物互联时代已经来临 京东科技在物联网领域的实践 面向物联场景的时序数据库 未来展望 各位来宾、朋友们，大家好，我是京东集团周炯，随着万物互联时代的到来，时序数据库变得越来越重要，那么今天我们就这个话题和大家分享一下我们的看法...随着碳达峰、碳中和的目标提出，节能降碳已经成为了大家的共识，在能源双碳领域我们通过产业数据中台、物联网管理平台、智慧能源服务平台的建设，打造统建共享的智能园区和能源双碳平台，提高园区管理水平、促进生产决策...要同时满足以上五个处理目标，传统数据库往往有所不足，因此，迫切需要专门的时序数据库来解决这些不足。...而时序数据库的市场也是百花齐放，各种新的时序数据库不断涌现，其中许多优秀的国产时序数据库的上升趋势非常明显，比如 Apache IoTDB 等。
拿一个极限的设计，比如高频cpu，哪个跑出来ppa好，那么哪个算法就好。评判标准简单，这就导致了除了优化pr算法外，没什么可以玩的花样。如今，这个市场上只有synopsys和cadence两家了。...但是，要替代他们，难度却更高，特别是时序签核工具。要在EDA上实现国产替代，签核工具才是最大的boss。 芯片签核工具主要包含IR分析签核工具，时序分析签核工具，物理验证签核工具。...各大公司对于更换设计实现的工具通常持开放态度，哪家的效果好，就愿意用哪家的。但是对于签核工具的更换，则非常谨慎。毕竟，这是最后一道工序。 IR电压降分析目前用得最多的是Redhawk以及Voltus。...而大批量的芯片，哪家公司愿意冒这个风险呢？ 后来者可以拿出和report和spice仿真之间的差异。差异足够小，至少不能比PrimeTime差，这已经很难了。...尽管Tempus已经有一些客户进行时序签核，但是仍然有很多客户固守PrimeTime。可见，让客户改变签核工具，是非常困难的。 芯片不仅产业链长，而且各个环节之间往往相互耦合。
三、写入、存储、查询多环节优化，时序数据库优势明显 1. 时序数据模型及特点 在引入时序数据库之前，先要了解【时序数据】的模型及特点。...时序数据库 2.1 时序数据库 时序数据库是管理时序数据的专业化数据库，并针对时序数据的特点对写入、存储、查询等流程进行了优化，从而解决时序数据处理难题： 存储成本： o 利用维度重复、时间递增、指标平滑变化等特性...(2) CTSDB单节点集群与CTSDB双节点集群写入性能对比 7.jpg 横坐标：并发数（写入线程数） ，纵坐标：QPS（单位：万次/s） 结论：CTSDB单节点集群写入最高可达20w，双节点集群写入性能...查询性能测试 (1) CTSDB单节点集群与InfluxDB单机版查询性能对比 8.jpg 横坐标：并发数（查询线程数） ，纵坐标：QPS（单位：次/s） 结论： CTSDB查询性能整体比InfluxDB好很多...(2) CTSDB单节点集群与双节点集群查询性能对比 9.jpg 横坐标：并发数（查询线程数） ，纵坐标：QPS（单位：次/s） 结论：在并发数较高的情况下，双节点集群查询性能较单节点集群有了大幅度提升
为了存储这些与时间相关的数据，积极拥抱物联网时代，各大企业纷纷推出自家的时序数据库。本文将对时序数据库的基本概念、应用场景及腾讯时序数据库CTSDB做简要介绍。 什么是时序数据库 1....2.2 时序数据库 时序数据库是管理时序数据的专业化数据库，并针对时序数据的特点对写入、存储、查询等流程进行了优化，这些优化与时序数据的特点息息相关： 1) 存储成本： 利用时间递增、维度重复、指标平滑变化的特性...(2) CTSDB单节点集群与CTSDB双节点集群写入性能对比 image.png 结论:CTSDB单节点集群写入最高可达20w，双节点集群写入性能34w。...查询结果样例： image.png 测试结果： (1) CTSDB单节点集群与InfluxDB单机版查询性能对比 image.png 结论：CTSDB查询性能整体比InfluxDB好很多，当并发数较高时...(2) CTSDB单节点集群与双节点集群查询性能对比 image.png 结论：在并发数较高的情况下，双节点集群查询性能较单节点集群有了大幅度提升，呈现了查询性能线性扩展的趋势。
同时，KDB会大量使用内存，因此内存尽量大一点好。 缺点 学习门槛高。KDB的Q和Lisp一样是函数式编程语言，市面上会的人不多，教材和文档也比较缺乏。 太贵，只有顶级的金融公司才能承担得起。...双时序数据库 实现和时序数据库完全不同，适用场景也不同。由于多了一个时间维度，就不能按列存储。 其实我在第6节课的思考题里，已经给你提示了双时序数据库的存储空间复杂度和时间复杂度，这些复杂度并不低。...这都导致双时序数据库不适合吞吐量特别高的业务，如股票和外汇业务这些高频交易类业务。适合交易量稍小一些的场外交易类业务，像债券、期货、资产证券化等。 核心组件代表了公司的核心竞争力，需要自己研发。...双时序数据库对于大型金融公司来说就是核心竞争力，所以外界很少知道。实现双时序数据库的挑战主要在时间索引的生成和查询。...双时序数据库适合交易量稍小的场外市场业务，一般是金融公司自研。 关系型数据库和面向对象编程之间有天然的矛盾。
单点批量ID生成服务 分布式系统之所以难，很重要的原因之一是“没有一个全局时钟，难以保证绝对的时序”，要想保证绝对的时序，还是只能使用单点服务，用本地时钟保证“绝对时序”。...数据库写压力大，是因为每次生成ID都访问了数据库，可以使用批量的方式降低数据库写压力。 ? 如上图所述，数据库使用双master保证可用性，数据库中只存储当前ID的最大值，例如0。...uuid是一种常见的方案：string ID =GenUUID(); 优点： （1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低 （2）扩展性好，基本可以认为没有性能上限 缺点： （1）无法保证趋势递增 （...5. snowflake算法 snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法，其核心思想是：一个long型的ID，使用其中41bit作为毫秒数，10bit作为机器编号，12bit作为毫秒内序列号...这个算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12)，也就是400W的ID，完全能满足业务的需求。
das2-d231-gfdd-213as8asd899 UUID经由一定的算法机器生成，为了保证UUID的唯一性，规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间、随机或伪随机数、时序等元素，以及从这些元素生成...相比较数据库而言，Redis可支撑的并发量非常高，性能好。 但需要考虑下面两种情况造成的数据不一致问题： 宕机后重启恢复但存在未及时初始化。 主从切换，主从数据同步延迟。 优点： 简单，自有能力。...高并发环境下性能好，优于数据库。 缺点： 可能会重复发号。 需要保障Redis服务的高可用。 4....一般称此为双Buffer机制。 不同业务可以设置不同的生成规则。...Leaf的雪花算法模式依赖于ZooKeeper，其workId的生成策略是基于ZooKeeper的顺序ID来生成的；号段模式也是基于数据库的号段模式+双Buffer机制实现的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 传统工业实时历史数据库与时序数据库的区别？ 本文介绍了实时数据库和时序数据库，并就其特点、应用场景、相关厂商、联系与区别做介绍。 实时历史数据库 !...大容量数据的存储 由于数据采集是海量的监控数据，那么如果用传统数据库进行存储，将会占用大量的存储空间，如果我们用关系数据库保存10000个监测点，每个监测点每秒钟采集一次双精度数的数据，即使不考虑索引等因素...实时数据库的特点： 优势： 与工控软件的结合、协议的兼容性好，毕竟发展这么多年，特别是协议有好几百种； 实时数据库有成熟的解决方案；从数据采集、传输、压缩存储、数据的展示与分析； 运维部署简单；人员易上手...局限性： 对于工控行业，发展不如实时数据库成熟；这也有好的发展方向，统一协议不行吗，发展了好几百种协议，层层壁垒，干嘛呢？...Transformation TDengine在华夏天信露天煤矿智慧矿山操作系统的应用https://www.taosdata.com/blog/2022/03/04/4983.html 11 亿条数据压缩到 12
一致性又分为几种程度: 强一致性：这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大 弱一致性：这种一致性级别约束了系统在写入成功后，...， 数据还是一致的 解决方案;消息队列 + 异步重试 高并发情况下 先删除缓存再更新数据库 两个线程同时做更新操作， 由于网络问题可能发生如下时序: 时序 线程A 线程B T1 删除数据X的缓存...X的值 T4 从数据库Load X 的值到缓存 这种情况下会导致缓存中是旧值(线程B Load 进去的值)而数据库中是新值 解决方案: 设置缓存过期时间 + 延时双删， 时序如下: 时序 线程A...，此时线程B读取了缓存中还未来得及更新的值 时序线程A线程BT1更新数据库中数据XT2读取X，命中缓存T3删除缓存X Mysql读写分离架构下如果产生主从延迟也会导致不一致 时序 线程A 线程C 线程D...，给数据库带来压力； 业务应用中读取数据库和写缓存的时间有时不好估算，进而导致延迟双删中的sleep时间不好设置。
二、纵览各种RTOS，哪家是硬实时系统 1、VxWorks： https://www.windriver.com/products/vxworks VxWorks官方描述：VxWorks...强实时案例： ADC + DMA + TIM的双缓冲数据采集并对数据做实时滤波分析。...又比如DS18B20这种对时序要求比较高的，如果没有在设置的时序内执行，读取结果都是错的，错误的数据我们丢弃即可，继续下一轮读取。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。...目录 京东物联场景介绍 京东物联技术架构 时序数据和 Apache IoTDB 京东物联解决方案和应用 总结和展望 大家好，我是来自京东科技 IoT 团队的刘刚。...02 京东物联技术架构 好，上面就介绍了我们整个主要解决的问题的范畴。下面我们会介绍一下技术的架构，包括在这里面可能用到的时序数据处理的一些情况。...另外一条就是，时序数据肯定也需要跟关系型的数据库，因为它要产生更丰富的应用的价值，不仅仅只是单纯的对物理世界、物理量的感知，它需要更结构化的一些理解，那它就需要跟关系型数据库或者 key-value 的数据库...最后也给大家讲了整个我们对未来时序数据库的展望。这次的整体的分享就到这里，谢谢大家。
，每次生成ID都要访问数据库 为了解决这些问题，引出了以下方法： 方法二：单点批量ID生成服务 分布式系统之所以难，很重要的原因之一是“没有一个全局时钟，难以保证绝对的时序”，要想保证绝对的时序，还是只能使用单点服务...，用本地时钟保证“绝对时序”。...数据库写压力大，是因为每次生成ID都访问了数据库，可以使用批量的方式降低数据库写压力。 ? 方法二的结构图 如上图所述，数据库使用双master保证可用性，数据库中只存储当前ID的最大值，例如4。...UUID uuid = UUID.randomUUID(); 优点： 本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低 扩展性好，基本可以认为没有性能上限 缺点： 无法保证趋势递增 uuid过长，往往用字符串表示...bit 作为毫秒内序列号 - 12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号 ?
1 时序数据库分类 Time Series Database 当前主流的时序数据库存储引擎大多数都只支持一种时间序列模型（单元或多元），我们可以按照时序数据库是单元时间序列存储引擎，还是多元时间序列存储引擎对其进行分类...基于已有的键值数据库构建的时序数据库基本都属于这一类，如 KairosDB 和 OpenTSDB 等。...基于已有的关系型数据库构建的时序数据库基本都属于这一类，将一个设备下所有序列建模成一张表，时间列只存在一列，典型的像 TimescaleDB 。...2 Apache IoTDB 双存储引擎 Storage Engine Apache IoTDB 从0.13版本开始，创新定义了时序数据库双存储引擎，内置两款高效的存储引擎：支持单元时间序列的非共享时间戳存储引擎和支持多元时间序列的共享时间戳存储引擎...关于我们 Apache IoTDB——海量时序数据管理的最佳解决方案，一款高吞吐、高压缩、高可用、物联网原生的开源时序数据库。
FPGA利用小型查找表（16×1RAM）来实现组合逻辑，每个查找表连接到一个D触发器的输入端，触发器再来驱动其他逻辑电路或驱动I/O，由此构成了既可实现组合逻辑功能又可实现时序逻辑功能的基本逻辑单元模块...当时Intel并没有提到他们合作用的FPGA芯片来自哪家公司，现在可以公布了，这家公司就是被Intel收购的Altera公司，如今变成子公司了，各种合作也更方便了。...前面说到这种处理器将采用双芯片封装，Intel对这种封装其实也很熟悉了，还记得Intel推出的第一代Pentium D双核处理器吗？...Intel当时为了尽快拿出产品，Presler架构的PD双核并不是原生的，而是两个单核处理器封装在一个芯片内，被玩家戏称为胶水双核，未来的处理器大体上也会是这种结构。...参考文档： http://www.d1net.com/server/vendor/437324.html http://ee.ofweek.com/2015-12/ART-8110-2801-29035307
第三要义：快速了解当前项目所用到的技术栈、编程语言、开发框架、数据库、环境要求等。技术是基础。做好文档记录和保存相关链接账号好记忆不好烂笔头。...为此，你可以使用ProcessOn、Xmind、Viso等在线工具或本地软件，先自我梳理一遍目前产品和技术上的思维脑图、核心业务逻辑的时序图、整体业务流程的泳道图、目前系统的架构图。...然后，打开本地IDE代码编辑器，找到对应页面和接口背后的源代码，定位到最底层、最核心、最重要、最复杂的代码模块，边浏览源代码、边整理核心的时序图。...例如PhalApi开源接口框架的核心时序图。第三个图，是整体业务的泳道图。它可以让你知道整体的系统上下游的数据流向、底层的依赖系统和网络链路。当你的系统出现问题了，你知道可以找谁。...例如短信接口用的是哪家？有没用到OSS对象存储？CDN用了什么？数据库是用云服务还是自建的？你要清楚地知道目前有多少台服务器，是如何部署和相互调用的，网络链路是怎样的。
如果你对搜索引擎、数据库搜索、App 内搜索感兴趣，也欢迎通过博客[2] 或 Demo[3] 进一步了解或试用卡拉搜索 本文的例子中，我们用的是 Prometheus（普罗米修斯时序数据库）作为时序数据库...当然，你完全可以把数据发送给 MySQL (Grafana 也支持)，但普罗米修斯几乎是标配的时序数据库，强烈建议你用。 用一张图[6]来说明它们之间的关系： ?...普罗米修斯包括所有其它时序数据库通常都会定义一个查询语言，比如说 PromQL，如果需要熟练地构建仪表盘的话，需要对这个查询语言有一定了解。...这里我们选择一个数据叫 scrape_duration_seconds，先不用管它的含义是什么，就当它是双 11 的销售额好了： ?...之后的文章中，我们会介绍在卡拉搜索，我们是怎样监测服务健康状态的，同时我们会介绍 Prometheus 即普罗米修斯时序数据库的用法，欢迎继续关注我们的博客和公众号 (HiXieke)。
大家好，我是58沈剑，今天我分享的主题是《58怎么玩数据库架构》，我的PPT页数非常少，讨论的问题非常的聚焦。 一、数据库的基本概念 基本概念就一页PPT，让大家就一些数据库方面的概念达成一致。...这个方式的优点是非常的简单，并且扩展性好，假如两个分片不够了，增加一个2亿-3亿的分片即可。 这个方式的缺点是：虽然数据的分布是均衡的，每一个库的数据量差不多，但请求的负载会不均衡。...传统的cache玩法在一种异常时序下，会引发严重的一致性问题，考虑这样一个特殊的时序： （1）先来了一个写请求，淘汰了cache，写了数据库； （2）又来了一个读请求，读cache，cache miss...了，然后读从库，此时写请求还没有同步到从库上，于是读了一个脏数据，接着脏数据入缓存； （3）最后主从同步完成； 这个时序会导致脏数据一直在缓存中没有办法被淘汰掉，数据库和缓存中的数据严重不一致。...极限时序下，即使有脏数据入cache，这个脏数据也最多存在十分钟。带来的副作用是，可能每十分钟，这个key上有一个读请求会穿透到数据库上，但我们认为这对数据库的从库压力增加是非常小的。
双buffer分布式id生成器 ?...优点：jdk自带,使用和生成简单易用，性能好 缺点：长度过长，且无序不可读，没有业务含义 2：数据库自增主键 使用数据库的自增策略，比如MySQL的auto_increment。...优点：不依赖于数据库,灵活方便,性能优于数据库;数字型ID天然排序。...位毫秒内序列位,这 12 位计数支持每个节点每毫秒（同一台机器，同一时刻）最多生成 1 << 12 = 4096个ID,如果毫秒内并发超过4096则等到下一时间单位生成。...在上边的时序图中我们看出各个实现类之间的依赖和调用关系,按照图中的调用顺序逐个做一下分析: 客户端发起生成id请求(可能是外部也可能是内部) 获取申请时间当天的年月日(yyyymmdd),为了提高性能,
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