传统的数据集成大多仅支持全量数据，对于全量+增量的一并集成，则需要分别部署链路，获取到数据后再手动合并。 多个数据源头，操作与维护复杂。...基于 DTS 的数据集成方案 DTS 在做数据集成方案的初期，产研团队做了非常充分的调研，并分析出了用户的核心诉求，主要聚焦以下四个方面： 支持全量+增量数据同步：方便快速将全量+增量数据全部同步至下游数据分析工具中...DTS 的「数据订阅」模块可以应用于数据集成并分发到下游的场景中，但订阅模块主要处理增量数据，无法实现全量+增量一起同步。...DTS+CKafka+数据湖仓 生产实践 实践场景 数据源头为 MySQL，通过 DTS 获取 MySQL 的全量+增量数据到消息队列 CKafka，然后适配消费 Demo，将消息投递到数据湖仓。...实践效果 使用 DTS 同步到 CKafka 的链路形式替代之前使用 Canal 组件的链路，最终实现高性能传输、高稳定性保障的同时有效降低了运维成本。
一、概述otter 基于数据库增量日志解析，准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库. 一个分布式数据库同步系统工作原理：原理描述：1....基于Canal开源产品，获取数据库增量日志数据。2....典型管理系统架构，manager(web管理)+node(工作节点) a. manager运行时推送同步配置到node节点 b. node节点将同步状态反馈到manager上3.基于zookeeper...，解决分布式状态调度的，允许多node节点之间协同工作.1.1 环境准备otter所需组件：mysql、jdk、zookeeper、otter、aria2otter官方地址：https://github.com...查看同步状态5.6 测试&验证在源端写入一个新的表，并insert 1000万条数据mysql -h 172.17.6.47 -u root -pMySQL [(none)]> use db_test;
Dynatrace产品营销总监Saif Gunja主持了2023年SRE状态网络研讨会。...他们讨论了最佳实践、新兴趋势、建立服务级目标(SLO)的有效思维方式等。主持人和小组成员一起提供了他们对组织如何增强SRE工作的见解。...收集这些指标后，工程师可以展示强大的企业范围内的SRE实践的实施如何帮助减少苦差事、员工倦怠、运营费用以及未实现的SLO数量。...这些挑战可能导致大量的计划外工作，使得SRE处于不断被挫败的被动状态，在该状态下效率和真正的进步将受到持续阻碍。在这些被动模式下进行根本原因分析可能是一个漫长且昂贵的过程，使SRE资源严重不足。...一旦团队开始主动使用数据，他们可以“开始使用这些数据进行有意义的工作，而不仅仅是利用它进行响应。” 增加协作对于满足SLO至关重要 在当今的技术格局中，围绕云原生架构中最佳软件工程方法展开了大量辩论。
可以原生支持数据和订阅状态在多个集群之间进行复制，GEO 目前在 Apache InLong 内部已经有长期稳定的实践，本文主要讲述 GEO 中的订阅状态的同步。...上述描述数据同步/复制的一个典型的场景，GEO Replication 中的另外一个场景就是订阅状态同步。...生产的切换是无缝的，切换集群之后可以继续写入；消费比生产会复杂一些，如果只同步数据，在集群切换之后，备集群的订阅会重复消费历史数据，为了解决这个问题，就需要在两个集群之间同步订阅的状态，目前订阅同步的主要信息就是订阅的...GEO 订阅状态同步原理 订阅状态的同步，大体上可以分为两个主要的步骤： 第一步是实现两个集群之间 MessageId（可以理解为 Offset 信息）的映射，即在主集群的一条消息的 MessageId...总结与思考 Pulsar 的订阅状态复制，依赖于原生的 GEO Replication 机制，并且需要主备集群之间双向的交互，所以对于单向复制的 GEO 集群，订阅状态是不能实现订阅状态同步的。
所以，有状态的应用必须确保每个用户始终访问同一个应用程序实例，或者有某种在实例之间同步数据的机制。...在 Kubernetes 之外运行有状态的应用 一种常见的方式就是在 VM 或裸机中运行有状态的应用，并让 Kubernetes 中的资源与之进行通信。...这种方式的好处在于，它的搭建过程非常容易，有状态工作负载的持续维护应该会非常简单，而且你使用的是一个与 Kubernetes 兼容的云原生资源。...它的运行方式与 pod 类似，只不过 pod 消费节点资源，而 PVC 消费 PV 资源。除此之外，与 pod 能够请求特定级别的资源一样，PVC 也可以请求特定的访问模式和大小。...varlibdockercontainers hostPath: path: /var/lib/docker/containers 6 Kubernetes 中有状态应用的最佳实践
如果将同步机制和 ThreadLocal 做一个横向比较的话，同步机制就是通过控制线程访问共享对象的顺序，而 ThreadLocal 就是为每一个线程分配一个该对象，各用各的互不影响。...打个比方说，现在有100个同学需要填写一张表格但是只有一支笔，同步就相当于A使用完这支笔后给B，B使用后给C用......老师就控制着这支笔的使用顺序，使得同学之间不会产生冲突。...如果我们在创建一个引用对象时，指定了ReferenceQueue，那么当引用对象指向的对象达到合适的状态（根据引用类型不同而不同）时，GC 会把引用对象本身添加到这个队列中，方便我们处理它，因为“引用对象指向的对象...* 在垃圾收集中用于同步的对象。...最佳实践 ThreadLocal 使用不当,会导致内存泄漏. 那么实践中我们应该怎么做？ 每次使用完ThreadLocal，都调用它的remove()方法，清除数据。
延迟队列的设计与最佳实践 在现代分布式系统中，延迟任务是一种非常重要的概念。它们可以用来处理需要特殊关注或执行的任务，如发邮件、推送消息或生成报告等。...为了实现这些任务，我们需要一种强大而可靠的工具，即延迟队列。 在本博客中，我们将介绍延迟队列的设计和最佳实践。我们将使用RabbitMQ和Redis两种技术来展示各自的实践方法，并提供操作步骤。...RabbitMQ延迟队列的最佳实践 在RabbitMQ中，延迟队列有三种不同的实现方法： 使用TTL和DLX：我们可以为消息设置一个TTL(time-to-live)，表示该消息在一段时间后要被删除。...Redis延迟队列的最佳实践 在Redis中，我们可以使用zadd和zrangebyscore命令来创建和管理延迟队列。...这里我们使用list而不是set类型是因为list类型支持在头部或尾部添加元素，更符合队列的特点。 总结 本博客中，我们介绍了使用RabbitMQ和Redis实现延迟队列的设计和最佳实践。
延迟队列的设计与最佳实践 在现代分布式系统中，延迟任务是一种非常重要的概念。它们可以用来处理需要特殊关注或执行的任务，如发邮件、推送消息或生成报告等。...为了实现这些任务，我们需要一种强大而可靠的工具，即延迟队列。 在本博客中，我们将介绍延迟队列的设计和最佳实践。我们将使用RabbitMQ和Redis两种技术来展示各自的实践方法，并提供操作步骤。...RabbitMQ延迟队列的最佳实践 在RabbitMQ中，延迟队列有三种不同的实现方法： 使用TTL和DLX：我们可以为消息设置一个TTL(time-to-live)，表示该消息在一段时间后要被删除。...Redis延迟队列的最佳实践 在Redis中，我们可以使用zadd和zrangebyscore命令来创建和管理延迟队列。...这里我们使用list而不是set类型是因为list类型支持在头部或尾部添加元素，更符合队列的特点。 总结 我们介绍了使用RabbitMQ和Redis实现延迟队列的设计和最佳实践。
Only specify top-level dependencies 一般gem都会在spec里写明其所依赖的gems有哪些，并且bundler在安装的时候自动的分析他们之间的关系，所以大可不必去关心其中的底层依赖...Consistent formatting Gemfile应该跟你的程序代码一样被严格规范起来: 使用清晰的缩进 使用单引号字符串 检查多余的空格字符 合理的功能分区，以及注释说明,3rd party...，所以不要在Gemfile里炫技使用Ruby语法，这里的炫技并不能帮你提升什么性能，写的通俗易懂才是大众喜闻乐见的。...，会让你偏离该gem的主分支，今儿会错过很多必要的更新和一些新特性 相比语义化的版本而言，git提供的hash值让人很难搞懂版本之间的关系 更好的解决方法是给原gem提issue、patch，这样可以营造一个更好的开源环境...是否添加一个新依赖到应用中应该是件需要慎重决定的事儿。gem带来便利的同时也会增加维护成本，还会拖慢你的应用。
或 specs2 使用SBT来构建项目 编码时 打开一个Scala的REPL控制台，随时测试验证的你的想法 纯函数-没有副作用的代码段 引用透明性：同样的输入参数，总是返回同样的结果！...表达式的值没有依赖应用的某个 状态|值|IO，只依赖输入参数和计算算法 无副作用：函数不应该带来对应用的某个 状态|值 的mutable 不会对输入参数进行 改变 mutable 不执行IO操作或者和用户进行交互...从HTML字符串中 抽取值的方法，模式匹配 非纯函数-带副作用的 getDayOfWeek getHoure getMinute getRandomNumber 读取用户输入的、或打印输出的...方法 向存储器 读写 数据的 方法 Java程序中一般很多：字段通常是 mutable的； 类似set方法mutable了类内部的字段，而get方法则可能返回 可mutable的数据结构 分析...scala中的if/else match/case try/catch 都有返回值 优点：更易理解的代码；没副作用，更容易测试 与scala语法绑定；更适合多核计算机 使用match/case
介绍由四部分构成： 第一，讲一下我们的困境； 第二，业务安全与DevSecOps； 第三，最佳实践的要素； 第四，实施最佳实践项目。 1....也是按照生命周期最佳实践的方式，让安全成为每个人工作的一部分，将预防性控制集成到我们的共享源代码库中，将安全与部署管道集成。进行安全测试的时候，你有没有测到它？...实现最佳实践的项目 我们在 DevOps 的基础上做 DevSecOps，我们要进行选择，有没有成熟的工具？有没有成熟的接口？...介绍由四部分构成： 第一，讲一下我们的困境； 第二，业务安全与DevSecOps； 第三，最佳实践的要素； 第四，实施最佳实践项目。 1....也是按照生命周期最佳实践的方式，让安全成为每个人工作的一部分，将预防性控制集成到我们的共享源代码库中，将安全与部署管道集成。进行安全测试的时候，你有没有测到它？
一、Flink简介与数据同步需求 1、Flink简介 Flink是新型的计算框架，具有分布式、低延迟、高吞吐和高可靠的特性。...2、数据同步需求 这里主要说明的是离线数据同步。实时数据同步相对而言没有周期性的资源调度问题，原生的Flink框架结合其丰富的connector即可满足大部分需求。...但在我们复杂环境下Flinkx凭借其分布式架构与断点续传特点，具有明显优势，比较符合我们的需求。...二、Flinkx框架实现与原理 1、实现概览 [image.png] FlinkX采用了一种插件式的架构来实现多种异构数据源之间的数据同步： 不同的源数据库被抽象成不同的Reader插件； 不同的目标数据库被抽象成不同的...3) MySQL同步时的断点续传 [image.png] checkpoint触发后，两个reader先生成Snapshot记录读取状态，通道0的状态为 id=12，通道1的状态为 id=11。
一 数据监控的概念 二 数据监控的具体案例 三 传统抽样算法与 IoTDB 的 UDF Sample 算法的区别 数据监控的概念 设备的数据监控是最广泛的工业物联网应用之一，通过对工厂的机械设备的状态进行监控...，可以及早发现工厂设备的潜在故障，实现预防性维护与可预测性维护，有效提高工厂设备的总体使用效率( OEE )，为工厂带来切实的降本增效。...所以对于物联网，对于 IoTDB 来说，数据可视化展示的相关功能也是其非常重要的组成部分。 这里以利用物联网监控加工中心切削液喷射压力数据为例，介绍 IoTDB 的 Sample UDF 实践应用。...IoTDB 的UDF Sample算法 与传统抽样算法的区别 由于物联网采集的数据是连续不间断的，因此假设系统需要 0.1 秒来获取与展示 12 小时的切削液压力数据，那么同样情况下要向展示 7 天的数据...擅长物联网网络设备软硬件研发，大数据分析与机器学习研发，熟练掌握多种开发语言（包括C、JavaScript、Java、Scala、Verilog），掌握端到端的网络系统架构与设计。
本系列将结合实际应用，教会你如何利用xlwings，把Excel与Python的各自优势充分发挥 前言 说到必需学习的数据工具，Excel 无疑是唯一的答案 ，各种基本操作、函数公式、透视表，这些都是非常好用的功能...自动化控制 Excel，我认为 vba 是目前最好的平台。但是 vba 的数据处理能力实在有限(别把表格处理与数据处理混淆)。...而 Python 之所以在数据领域受宠，完全是因为他有一些非常好用的库(numpy、pandas等)，如果没有这些库，实际上 Python 与 vba 没有多大区别(只是在数据处理方面)。...xlwings 的加载项 暂且不解释他的原理，稍后在实践中再讲解其中的机制。...代码的 Excel 文件 myproject.py，这是带 Python 代码的文件 接下来开始我们的小工具制作 ---- 加载数据 从一个简单任务开始，当我们在一个 Excel 单元格上输入文件路径与工作表名字
2.1 关于DTS DTS是腾讯云自主研发的数据库传输服务工具，具有高传输性能、高可用、安全连接、操作便捷等特点，可以实现数据源在业务不停服状态下的实时数据同步，整个数据同步过程对源库业务没有影响。...数据同步到Kafka（以下简称方案一），与数据订阅（以下简称方案二），两者的实现原理类似，都可实时获取源库的数据变更，都可应用于数据归档、数据分析等场景中，但在实际应用中，应根据具体情况选择最佳方案。...传输延时低：从源库写入数据到下游消费到数据的延时，与实际的网络带宽、源库压力、源库数据的复杂程度都有关系。在源库无压力，网路无瓶颈的场景下，DTS订阅任务的延时一般在100ms左右。...数据订阅：适用于增量数据同步，目标端Kafka为DTS内置Kafka，需要在腾讯云内网与DTS同地域的VPC中进行消费。...﹀ ﹀ ﹀ -- 更多精彩 -- 腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案：全增量无缝同步，快速构建实时数仓 腾讯云TDSQL获评“2023年度可信云金融行业服务最佳实践” ↓↓点击阅读原文，了解更多优惠
通常 HBase 依赖 HDFS 做为底层分布式文件系统，本文以此做前提并展开，详细介绍 HBase 的架构，读路径以及优化实践。...下面结合业务需求讲下我们做的优化实践。 我们的在线集群搭建伊始，接入了比较重要的粉丝业务，该业务对RT要求极高，为了满足业务需求我们做了如下措施。...图7 短路读流程图 该特性内部实现比较复杂，设计到共享内存段通过 slot 放置副本的状态与计数，这里不再详细展开。...HBase 是一个 CP 系统，同一个 region 同一时刻只有一个 regionserver 提供读写服务，这保证了数据的一致性，即不存在多副本同步的问题。...图9 客户端高可用方案原理图 粉丝业务方是不想感知到后端服务的状态，也就是说在客户端层面，他们只希望一个 Put 或者 Get 请求正常送达且返回预期的数据即可，那么就需要高可用客户端封装一层降级，熔断处理的逻辑
OpenResty OpenResty® 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台，其内部集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块以及大多数的依赖项。...Lua简介 Lua 以其简洁优雅的设计和卓越的性能，在全球编程语言家族中独树一帜。它是一门轻量级、可嵌入式的脚本语言，设计之初便以高效、灵活和易于扩展为目标。...Lua 编码规范 缩进 在 OpenResty 中使用 4 个空格作为缩进的标记，虽然 Lua 并没有这样的语法要求。...，要体现出上下两行的对应关系。...就上面的示例而言，第二行函数的参数，要在第一行左括号的右边。 如果是字符串拼接的对齐，需要把 ..
MySQL中的JOIN与IN：性能对比与最佳实践 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：Java面试技巧 其他专栏：Java学习路线 Java面试技巧...本文将对这两种方式进行性能对比，并探讨在不同情境下的最佳实践。 JOIN与IN的基本介绍 JOIN 在MySQL中，JOIN是一种通过关联两个或多个表中的行来检索相关数据的方法。...JOIN与IN性能对比 在进行性能对比之前，需要明确的是，性能的好坏取决于很多因素，如表的大小、索引的使用、查询条件的复杂性等。因此，没有一种方法能够适用于所有情况。...查询结果只需一个表的字段： 如果你只关心一个表的字段，而不需要其他表的关联字段，使用IN能够更直接地获取你需要的结果。...合理设计数据库结构： 数据库的范式设计、表的字段选择都会影响查询性能，合理的数据库设计是提高性能的重要因素。
Region数量 通常较少的region数量可使群集运行的更加平稳，官方指出每个RegionServer大约100个regions的时候效果最好，理由如下： HBase的一个特性MSLAB，它有助于防止堆内存的碎片化...，减轻垃圾回收Full GC的问题，默认是开启的。...建议分配合理的region数量，根据写请求量的情况，一般20-200个之间，可以提高集群稳定性，排除很多不确定的因素，提升读写性能。...这样会降低系统的性能、稳定性，因此平均吞吐量会受到一些影响而下降。 hbase.hregion.max.filesize不宜过大或过小，经过实战，生产高并发运行下，最佳大小5-10GB！...关闭某些重要场景的HBase表的major_compact！在非高峰期的时候再去调用major_compact，这样可以减少split的同时，显著提供集群的性能，吞吐量、非常有用。
在软件开发的世界里，异常就如同人生中的意外，时常会出现，却又令人防不胜防。无论是在什么规模的项目中，异常处理都是不可或缺的一环。...二、异常处理的最佳实践 在项目中使用异常处理是一项高级的技巧，它需要谨慎地考虑业务逻辑和代码结构，以确保异常处理不仅仅是简单的捕获和抛出。下面，让我们一起来学习一些异常处理的最佳实践。 1....精准捕获异常 异常应该被精准地捕获，避免捕获过宽或过于具体的异常。过宽的异常捕获可能会掩盖真正的问题，而过于具体的异常则可能导致代码与特定的实现细节耦合。...异常处理与业务逻辑分离 将异常处理逻辑与业务逻辑分离，可以使代码更具可读性和可维护性。通过使用自定义异常类，将异常信息封装到异常类中，让业务逻辑关注点更加清晰，同时也方便进行统一的异常处理和管理。...应当明确业务逻辑异常与内部错误异常的区别，避免滥用异常。 2. 吞掉异常 有时候，开发者可能会忽略异常，导致异常被“吞掉”而不做处理。这可能掩盖了潜在的问题，导致难以定位和修复。
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