公司内考虑到服务器资源成本的问题,目前业务上还在进行服务的容器化改造和迁移,计划将容器化后的服务,以及一些中间件(MQ、DB、ES、Redis等)尽量都迁移到其他机房。
流量的治理分为南北向和东西向。在典型的 Network Diagrams 的绘图习惯中,核心网络组件绘制在顶部,客户端绘制在底部,不同的服务水平绘制,因此有了南北和东西流量的称呼。
随着业务的发展,系统日益复杂,功能愈发强大,用户数量级不断增多,设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加,当发展到某个量级时,这些因素会导致系统变得臃肿不堪,服务质量难以保障,系统稳定性变差,耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们:要有勇气和自信重构服务,提供更先进更优秀的系统。--导读
中数据意味着数据体积已经超越单服务器处理的上限,但也无需使用数千台节点组成的集群——通常是TB级,而不是PB级的。这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。取而代之,系统正在遭遇“中数据(Medium data)”的威胁,而当下许多行业的机构基本上都面临着这种威胁。对Bloomberg来说,在企业级低延时场景下,Hadoop和Spark这样的系统既没有效率,也难以维护。时至今日,高核心数、SSD以及海量内存
TiDB 提供了原生的分布式事务支持,实现低延迟的分布式事务是持续的优化方向。TiDB 5.0 引入的 Async Commit 特性大大改善了事务提交的延迟,这一特性主要由本文作者陈奕霖(sticnarf),以及赵磊(youjiali1995),Nick Cameron(nrc) 和周振靖(MyonKeminta)实现。
Read Preference描述MongoDB客户端如何路由读操作到复制集成员。
MQ是消息服务中间件,基于高可用分布式集群技术,是消费模式基于发布订阅模式的消息系统。支持Java,C++以及.NET,PHP,Python,为分布式应用系统提供异步解耦、削峰填谷的能力,具备海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。具有消息查询,消息回溯(不是消息撤回,也不支持消息撤回),消息轨迹查询,堆积监控报警功能。 MQ协议支持接入方式 : TCP、HTTP(RESTful 风格)、MQTT。MQ支持公网访问,但可用性较低。 MQ应用场景 : 分布式事务,物联网应用,实时计算(将产生的数据实时流入到实时计算引擎来实现),同步大规模缓存。 实时计算引擎一般有 : Spark / Storm / EMR / ARMS / BeamRunner。 MQ拥有管理工具 : Web控制台,Open API,mqadmin命令集。拥有微消息队列(LMQ),RocketMQ消息队列,Kafka消息队列,跨域中继服务(CRS)等组件。 Web控制台提供消息查询、消息轨迹查询、重置消费位点、资源统计、监控报警等操作。消息查询有三种方式 :** 根据Message ID(精确查询),Message Key(模糊查询)以及Topic查询(范围查询),HTTP消息目前只支持Message ID和Topic两种查询方式。** 消息轨迹查询只支持TCP和HTTP协议,可追踪消息从生产者发出到消费者消费的整个链路中各个相关节点的时间地点。 重置消费位点可跳过堆积的消息,即不想消费这部分消息,或者只想消费某个时间点后的消息(这些消息不论之前是否消费过)。 资源报表可对消息发送和消息消费的数据进行统计,暂不支持HTTP消费数据的统计查询。 监控报警一般用在消息堆积数或者延迟时间超过阈值之后,对报警接收人发送短信,如果发现消息堆积很多,可检查阈值是否设置过小导致消息堆积,可调整业务代码或者对消费者进行扩容,可使用jstack查看是否消费线程阻塞。 微消息队列(LMQ)基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport 消息队列遥测传输)协议,标准协议端口为1883,支持加密SSL,WebSocket,Flash接入方式。协议重要部分主要分为 : MQ Core Service(负责底层的消息存储和分发),MQ私有协议服务器以及MQTT协议网关服务器(负责对客户端提供服务和协议转换)。主要使用场景有 : 直播互动、车联网、金融支付、即时聊天等。协议相关 : QoS(Quality of Service)指代消息传输的服务质量。它包括QoS0(最多分发一次)、QoS1(至少达到一次)和QoS2(仅分发一次)三种级别。cleanSession标识客户端建立TCP连接后是否关心之前状态(true or false)。 MQTT可进行实例管理(查看消息收发TPS、同时在线连接数、订阅关系数等信息,可设置实例报警),可申请MQTT Topic,可为Topic申请MQTT Group ID(一组逻辑功能完全一致的节点共用的组名,代表一类相同功能的设备,必须拥有Topic的读写权限)。可进行签名计算和签名生成。 MQTT可获取离线消息,可主动拉取离线消息,客户端每次拉取消息数量最多为30条,拉取请求的最大频率限制为5次/秒。离线消息优先级低,对其进行有限和最终能处理即可,要求比较实时。 MQTT可获取客户端上下线事件(上下线事件触发时,会向后端MQ推送一条上下线消息,通过订阅这条消息获取),上下线事件类型一般放在MQ的Tag中,有三种状态 : connect(客户端上线),disconnect(客户端主动断开连接),tcpclean(实际的TCP连接断开)。tcpclean代表客户端网络层连接的真实断开,判断客户端下线请使用tcpclean事件。 MQTT通过Token鉴权服务向客户端提供访问权限。客户端需要采用MQTT控制报文以同步发送模式并且QoS必须为1,来上传Token。客户端应该对Token做好持久化,监听Proxy下推的Token失效的通知消息,Token失效必须重新申请。 LMQ的Topic,ClientId长度最大为64个字符,消息大小最大为64K,消息保存时间最长为3天,单个客户端订阅Topic数量最大为30个(超过该限制数量的Topic会被丢弃),消息顺序性为上行顺序。 跨域中继服务(CRS,跨域哦,实现服务发布与订阅,实现不同网络的服务互通)提供三种MQ消息发送方式 :可靠同步发送(发出消息响应后才能发下一个消息,应用场景广,如重要通知邮件、报名短信通知、营销短信系统),可靠异步发送(不需要等待响应即可发下一个消息,应用场景一般是耗时长,对RT响应敏感的业务,如视频上传后通知转码服务,转码后通知推送转码结果),One Way(单向发送,不需要响应的方式,耗时超短,对可靠性要求不高的场
上篇文章讲到了Ceph在灾备方面有三大神兵利器:故障域、RBD异地灾备、RGW异地灾备。那么本文讲述下剩下的两大利器RBD异地灾备和RGW异地灾备
不管是对公有云发展持怀疑态度,还是对公有云供应商颇有微词,绝大多数 IT 从业者将不得不承认如下两个事实:
随着云计算的普及,越来越来的业务会选择上云,上云的第一步往往就是云资源的选购,选购云资源时(尤其是IaaS),通常都必须先选择地域Region和可用区AZ,那么我们应该如何选择呢?这两个概念与日常所说的数据中心又有什么区别呢?
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库(MySQL)实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活,可以参考末尾的文章。
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hbase2.0已经正式发布,对比之前1.x版本,2.0在读写链路上做了完善的优化,offheap、netty rpc等,这里做个小测试实验对比1.x和2.0在读写上的延时情况。本测试基于特定测试环境与软件版本得到的结果,仅供参考。
作者简介 邢钦华,携程风控团队高级研发经理。2016年加入携程,是风控大数据平台Chloro的设计和开发的主要参与者。专注于大数据流式处理和用户行为分析在互联网风控领域中的应用。 在实时风控系统中会涉及到非常多的数据衍生和解析,比如IP归属地解析、手机号归属地解析、银行卡卡BIN解析等等。以IP归属地为例,传统的实现IP归属地查询的方法是把IP地址信息存储到关系型数据库中,对于并发量比较少,实时性要求不高的情况下是可行的,但是一旦并发量增大时,会对关系型数据库产生很大的压力,并且访问速度会明显减慢,因此对于
PS:eureka在springcloud中充当服务注册功能,相当于dubbo+zk里面得zk,但是比zk要简单得多,zk可以做得东西太多了,包括分布式锁,分布式队列都是基于zk里面得四种节点加watch机制通过长连接来实现得,但是eureka不一样,eureka是基于HTTPrest来实现的,就是把服务的信息放到一个ConcurrentHashMap中,然后服务启动的时候去读取这个map,来把所有服务关联起来,然后服务器之间调用的时候通过信息,进行http调用。eureka包括两部分,一部分就是服务提供者(对于eureka来说就是客户端),一部分是服务端,客户端需要每个读取每个服务的信息,然后注册到服务端,很明显了,这个服务端就是接受客户端提供的自身的一些信息。
水平拆分的概念随着分布式数据库的推广已为大部分人熟知,分库分表、异构索引、小表广播、这些功能几乎是产品功能需求标配。然而有些客户使用分布式数据库后的体验不尽如意。本文尝试从数据的角度总结分布式数据的复制(replication)和分区(partition)技术原理和方案,其中分区也有称为分片(sharding),希望能引起读者一些思考,在分布式数据库选型中能注意这些细节的区别,选择适合业务的数据水平拆分方案。
之前的系列文章当中,已经为大家介绍了大数据存储当中的MongoDB、Redis等数据库,今天接着来讲Hbase。Hbase在大数据存储当中,与Hadoop生态紧密相关,也是Hadoop生态当中必学的重要组件。下面我们从基础入门开始,来讲讲Hbase。
这三个指标也被称为不可能的三角,即无法做到三者间的,随着硬件性能的提升,人们反而可以容忍内存占用的扩大,对延迟的容忍度反而降低。
硬件定时器产生的周期性中断,中断频率就是系统频率(拍率)。系统拍率可以设置,单位是HZ,可在编译内核时通过图形化界面设置,设置路径如下:Kernel Features -> Timer frequency([=y])
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Xilinx提供超低延时编解码方案,在ZCU106单板上可以验证。文档MPSoC VCU TRD 2020.2 Low Latency XV20 提供了详细命令。
本文90%通过机器翻译,另外10%译者按照自己的理解进行翻译,和原文相比有所删减,可能与原文并不是一一对应,但是意思基本一致。
1. 概要设计 主要思路: 为每个DataTable创建一个与之对应的IndexTable,通过各种途径,保证IndexTable Region与DataTable Region一一对应,并且存储在同一个RegionServer上,存储结构如图所示。最终要实现的效果是,每个IndexTable Region是对应的DataTable Region的局部索引,使用索引进行查询时,将对每个IndexTable Region进行检索,找出所有符合条件的DataTable RowKey,再根据DataTabl
select in select部分的小测quiz,5个不同的字段信息 习题 Select the code that shows the name, region and population of
本文介绍了亚马逊Aurora数据库实例的存储架构设计,重点在于Aurora如何通过存储层实现数据冗余和自动容错,以确保数据库服务的持续可用性和弹性。Aurora将存储与计算分离,支持多租户,具有水平扩展能力。同时,Aurora还通过存储虚拟化技术实现数据冗余和自动容错,以确保数据库服务的持续可用性和弹性。
朱建平,TEG/云架构平台部/块与表格存储中心副总监。08年加入腾讯后,承担过对象存储、键值存储,先后负责过KV存储-TSSD、对象存储-TFS等多个存储平台。 NoSQL 技术和行业背景 NoSQL 是对不同于传统关系型数据库的一个统称,提出 NoSQL 的初衷是针对某些场景简化关系型数据库的设计,更容易水平扩展存储和计算,更侧重于实现高并发、高可用和高伸缩性。 NoSQL vs 关系型数据库 其实早几年大家看两者的区别是清晰的,关系型数据库就是用 SQL 语句操作,具有行列结构和预定义 scheme 的
TiDB 主要应用在今日头条核心 OLTP 系统 - 对象存储系统中,存储其中一部分元数据,支持头条图片和视频相关业务,比如抖音等。
pipeline不理想的情况主要有两类,一类是影响II的,一类是不影响II的。影响II的会导致II值大于1,不影响II的称为Serial Regions。
我们在使用HBase的时候,必须要能够清楚HBase服务端的性能,这对HBase的合理使用以及性能调优都非常重要,所以一般在使用HBase之前,建议做一些必要的基准性能测试,其中,读写P99/P999延时就是一项衡量HBase性能的关键指标。本文首先介绍下HBase自带的性能测试工具——PerformanceEvaluation的使用,然后通过它压测下HBase读写路径P999延时情况。
RGMII是GMII的简化版本,发送端信号:TXD[3:0]、 TX_CLK、TX_EN,接收端信号:RX_DV、RXD[3:0]、RX_CLK,当Clock=125MHz,数据位宽4bit(一个时钟周期里,上升沿取TX\RX的0-3bit,下降沿取TX\RX的4-7bit,所以实际还是在一个时钟周期里传输8bit数据),1000Mbps=125 MHz *8bit、100Mbps=25 MHz *8bit、10Mbps=2.5MHz *8bit。
对于使用RTSP协议视频平台EasyNVR的用户,通常需求点就是保证视频的播放稳定性,还有就是视频流的延时问题。
接着上篇《做容灾,双活、多活、同城、异地、多云,到底应该怎么选?》,这篇聊聊公有云上应该如何建容灾,跟我们自建机房有什么区别,没看过的同学,建议先从上篇文章看一下。
导读:OpenYurt 是阿里巴巴开源的云边协同一体化架构,与同类开源方案相比,OpenYurt 拥有可实现边缘计算全场景覆盖的能力。在之前的一篇文章中,我们介绍了 OpenYurt 是如何在弱网和断网场景下实现边缘自治的。本文作为 OpenYurt 系列文章的第四篇,我们将着重介绍 OpenYurt 的另一个核心能力——云边通信,以及相关组件 Yurttunnel。
TiKV 是一个分布式事务型的键值数据库,提供了满足 ACID 约束的分布式事务接口,并且通过 Raft 协议 保证了多副本数据一致性以及高可用。TiKV 作为 TiDB 的存储层,为用户写入 TiDB 的数据提供了持久化以及读写服务,同时还存储了 TiDB 的统计信息数据。
2种过程是循环往复收集。 G1指令细节 初始空间占用 Initiating Heap Occupancy Percent(IHOP): Initial Mark 收集触发的阈值,为老年代空间定义Heap占用的百分比。 JVM 设置参数:-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 默认情况下,根据标记时间以及老年代在标记周期中的内存分配,G1垃圾收集器将自动抉择理想的IHOP的值。 JVM 失效参数:-XX:-G1UseAdaptiveIHOP 修改区域空间大小 -XX:G1HeapRegionSize
HBase 是一个分布式的、多版本、面向列的开源 KV 数据库。运行在 HDFS 的基础上,支持 PB 级别、百万列的数据存储。
https://nacos.io/en-us/docs/nacos-sync.html
nacos-1.1.3/naming/src/main/java/com/alibaba/nacos/naming/healthcheck/HealthCheckCommon.java
“我叮咛你的 你说 不会遗忘 你告诉我的 我也全部珍藏 对于我们来说 记忆是飘不落的日子 永远不会发黄 相聚的时候 总是很短 期待的时候 总是很长 岁月的溪水边 捡拾起多少闪亮的诗行 如果你要想念我 就望一望天上那 闪烁的繁星 有我寻觅你的 目光” 谢谢你,曾经来过~ 中断与定时器是我们再熟悉不过的问题了,我们在进行裸机开发学习的 时候,这几乎就是重难点,也是每个程序必要的模块信息,那么在Linux中,我们又怎么实现延时、计数,和中断呢? 一、中断 1.概述 所谓中断是指cpu在执行程序的过程中,出现了某些
知识星球有一个问题,为什么在driver中使用“<=”,在monitor中使用“=”
大数据生态圈中有很多优秀的组件,可谓琳琅满目,按组件类别可分为存储引擎、计算引擎,消息引擎,搜索引擎等;按应用场景可分为在线分析处理OLAP型,在线事务处理OLTP型,以及混合事务与分析处理HTAP型等。有些组件主要存储日志数据或者只允许追加记录,有些组件可更好的支持CDC或者upsert数据。有些组件是为离线分析或批处理而生,有些则更擅长实时计算或流处理。本文整理了几个笔者认为非常重要且仍然主流的核心组件,供参考。
CMS 垃圾回收器,全称 Concurrent Mark Sweep 并发标记-清除,从名字上面我们也可以看出这个垃圾回收器是基于标记清除算法实现的。首先"并发"表示 GC 线程可以和用户线程并发执行,同时既然是标记-清除算法,说明这个垃圾回收器会产生很多碎片,这是标记-清除算法的缺点。同时 CMS 是作用于老年代的,老年代的垃圾回收频率相对年轻代会低一点。
云原生时代需要什么样的数据库?如何构建数据库服务?腾讯云数据库技术负责人程彬认为,云数据库未来趋势会从以托管为核心升级到以极致效率为核心,助力业务降本增效。从数据库管理和应用角度来看,云厂商、资源、客户三角关系背后包含了三个维度的效率:系统效率、运营效率、业务效率,当这些效率都做到极致,成本会大幅下降。腾讯云数据库是如何围绕这三个纬度,打造极致效率来赋能业务的呢? 本期带来腾讯云数据库技术负责人程彬在第四届云原生产业大会主论坛的分享实录: 公众号福利:本期讲师课件获取方式,腾讯云数据库公众号后台回复“615
在 《肝了一周,彻底弄懂了 CMS收集器原理,这个轮子造的真值! 》这篇文章中, 详细地分析了 CMS收集器,刚好这两天看了一道美团 2面的题目:G1 为什么能替代 CMS收集器?借此机会,把 G1收集器以及它和 CMS的对比一并彻底讲解。
“ 数据的价值已经超越了传统企业广泛认同的价值边界,海量数据的存储将是企业所面临的的挑战。HBase正是这种背景下的产物,用以存储海量数据的,支持高并发、高性能、高可用、可伸缩、列存储等特性”
Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 触发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后(默认10G),触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下线,新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上,使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上
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