我们可以将设备上行数据存储到关系型数据库中，我们需要两张带有时间戳的表（最新数据表 和 历史数据表），历史数据表存储所有设备上报的数据，最新数据表需要存储设备最新一条上报数据，这条最新数据相当于设备的当前状态。然后展示的时候只展示最新一条数据的状态，报表查询可以按照设备id和时间从历史数据表查询汇总。 这样是可以的，但是我们的最新数据表需要被频繁的更新，数据量少的时候没问题。但数据量大，并发高的时候就会出现问题。 1、存储成本：数据不会被压缩，导致占用存储资源。 2、维护成本：单表数据量太大时，需要人工分库分表。 3、写入性能：单机写入吞吐量难以满足大量上行数据的写入需求，数据库存在性能瓶颈。 4、查询性能：数据量太大导致查询性能受到影响。
最近关于“物联网”(IoT) 的争论有很多，而且理由都很充分。 Ericsson 的 CEO Hans Vestberg 预测到 2020 年将有 500 亿台设备连接到 Web（bit.ly/yciS7r [PDF 下载]）。 目前约有 15 亿台 PC 以及不足 10 亿台电话连接到 Web — 500 亿相当于全球每个人约 7 台设备，这可以帮助您直观理解这一数字！ 市场研究机构 IDC 则预测到 2015 年将有超过 160 亿台设备连接到 Internet（参见图 1）。 不可否认，也存在一些较保
如果一艘快艇足够承载下你的所有货物到达彼岸，那么你不需要使用一艘轮船出行。产品设计和技术选型也是一样，我们经常会说：“我需要一个能够处理百万规模并发读写操作的，低延时，高可用的系统。” 如果按照这样的需求去设计系统，你可能得到的是一个设计复杂，代价昂贵的通用方案。但是如果仔细分析一下需求，你可能省略了需求背后的一些前提条件，比如真实的需求可能是这样的：“我需要一个能够处理百万规模的并发（只是理论峰值，平均情况小于10万并发）读写操作（读写比例1:9，只有追加写，没有修改操作）的低延时，高可用的（可以接受一定程度数据不一致性的）系统。” 那么你可能可以为这个特定的需求设计一个简单的，高效又低成本的系统。
数据中心宕机和数据丢失能导致企业损失很多收入或者完全停摆。为了将由于事故导致的宕机和数据丢失带来的损失最小化，企业需要制定业务可持续性计划和灾难恢复策略。
演示视频请移步: https://james-1258744956.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/thingsboard/mqtt-thingsboard.mp4
8.1 Collaboration and conflict resolution
时间同步是指以中心控制系统的标准时钟作为基准使各分布系统和终端设备的时钟与中心控制系统时钟进行同步的过程。随着5G和工业5.0的到来，网络终端设备和网络业务的飞速增长，时间同步已成为现代通信，电力，金融等诸多的领域的重要基础之一。
达观数据是为企业提供大数据处理、个性化推荐系统服务的知名公司，在应对海量数据处理时，积累了大量实战经验。其中达观数据在面对大量的数据交互和消息处理时，使用了称为DPIO的设计思路进行快速、稳定、可靠的消息数据传递机制，本文分享了达观数据在应对大规模消息数据处理时所开发的通讯中间件DPIO的设计思路和处理经验。 一、数据通讯进程模型 我们在设计达观数据的消息数据处理机制时，首先充分借鉴了ZeroMQ和ProxyIO的设计思想。ZeroMQ提供了一种底层的网络通讯框架，提供了基本的RoundRobin负载均衡
作为程序员的你，关于区块链在去中心和去中介、隐私保护、时间戳三大要素中的技术内涵，好好学习一下吧～ 作者 | 曹严明 如果说比特币是对传统货币的一种颠覆，那么比特币的基础技术——区块链则是对传统编程范
大数据架构设计用来处理对传统数据库系统而言太大或太复杂的数据的引入、处理和分析。组织进入大数据领域的门槛各不相同，具体取决于用户的权限及其工具的功能。对某些组织来说，大数据可能意味着数百个 GB 的数据，而对另一些组织来说，大数据则意味着数百个 TB 的数据。随着处理大数据集的工具的发展，大数据的涵义也在不断地变化。慢慢地，这个术语更多的是指通过高级分析从数据集获取的价值，而不是严格地指数据的大小，虽然这种情况下的数据往往是很大的。
物联网平台通过定义一种物的描述语言来描述物模型，称之为 TSL（即 Thing Specification Language），采用JSON格式，您可以根据TSL组装上报设备的数据。
上篇文章我们提到了数据系统常用的模型，当提交新数据时，必须将它发送给Leader节点，但是当用户查询数据时，可以从一个Follower节点读取该数据。 这样的模型使十分适合Web应用的读多写少的特点。
不废话了，直接上代码： package cn.springboot.config.db.pk.local.impl; /** * The class Snowflake id generator. Created by paascloud.net@gmail.com * Twitter雪花ID算法 * 概述 * - SnowFlake算法是Twitter设计的一个可以在分布式系统中生成唯一的ID的算法，它可以满足Twitter每秒上万条消息ID分配的请求，这些消息ID是唯一的且有大致的递增顺序
作者：刘若愚，腾讯 WXG 后台开发工程师 定时器（Timer）是一种在业务开发中常用的组件，主要用在执行延时通知任务上。本文以笔者在工作中的实践作为基础，介绍如何使用平时部门最常用的组件快速实现一个业务常用的分布式定时器服务。同时介绍了过程中遇到问题的一些解决方案，希望能够给类似场景提供一些解决思路。 1.什么是定时器 定时器（Timer）是一种在指定时间开始执行某一任务的工具（也有周期性反复执行某一任务的Timer，我们这里暂不讨论）。它常常与延迟队列这一概念关联。那么在什么场景下我才需要使用定时
定时器（Timer）是一种在业务开发中常用的组件，主要用在执行延时通知任务上。本文以笔者在微信工作中的实践作为基础，介绍如何使用平时部门最常用的组件快速实现一个业务常用的分布式定时器服务。同时介绍了过程中遇到问题的一些解决方案，希望能够给类似场景提供一些解决思路。
在本讲座中，我们将研究分布式系统中的时间概念。对时间的假设构成了分布式系统模型的一个关键部分。例如，基于超时的故障检测器需要测量时间以确定何时超时。操作系统依赖计时器和时钟，以便安排任务，跟踪CPU的使用，以及别的一些任务。应用程序经常希望记录事件发生的时间和日期：例如，当调试分布式系统中的错误时，时间戳对调试很有帮助，因为它们允许我们重建同一时间不同节点上发生事件的场景。所有这些都需要对时间进行精确测量。
关于网络计时技术的问题，到底是需要NTP还是PTP？归根结底，这一切都取决于准确性。一般来说，这需要看是要什么样的时间传递精度？海翎光电小编的理解就是：你需要的精确度是微秒还是纳秒？如果答案以毫秒或秒为单位，则您需要NTP。
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
CRDT 协同编辑中，我们经常会使用 Last-Writer-Win 的策略解决冲突。即对于多个冲突的操作，哪个操作是最后修改的，就应用哪个操作。
遵循"design for failure"的设计原则，未雨绸缪，具体优化方法有故障转移、超时控制、降级、限流
圣诞节很快就要到了，对渗透测试的热情仍然有增无减。我们SINE安全在此为用户认证登录安全制定一个全面的检测方法和要点Json web token (JWT), 是为了在网络应用环境间传递声明而执行的一种基于JSON的开放标准（(RFC 7519).该token被设计为紧凑且安全的，特别适用于分布式站点的单点登录（SSO）场景。JWT的声明一般被用来在身份提供者和服务提供者间传递被认证的用户身份信息，以便于从资源服务器获取资源，也可以增加一些额外的其它业务逻辑所必须的声明信息，该token也可直接被用于认证，也可被加密。
但是当数据量非常大时，仅靠数据库的自增主键是远远不够的。不仅是因为单表容量有限，数据库自增主键的性能也并不高。此外，某些数据库并不自带主键自增功能，需要业务代码来实现（比如Redis缓存）。
本章我们将研究 Broadcast protocols广播协议（也称为multicast protocols 组播协议），即向多个接收者传递同一条信息的算法。正如我们将在第5讲中看到的那样，这些协议可以用来构成更高级分布式算法。在实践中，几种不同的广播协议都有采用，它们的主要区别在于传递消息的顺序order。正如我们在上一讲中看到的，顺序的概念与时钟和时间密切相关。因此，我们将在本章开始时，更深入地研究时钟如何帮助我们跟踪分布式系统中的顺序。
时间真的存在吗？有观点认为，时间只是人类构想出来的一种概念，是用来衡量事物变化的标准。对于数据库来说，时间伴随着数据并进。让我们进入MySQL时间漩涡中看一看。
科技的发展，我们越来越多的接触电子合同，比如金融借贷合同、员工劳务合同等。当我们拿到一个电子合同的时候，怎么判断这个合同是否真实有效呢？
最近影响极大的“勒索”病毒袭转全球，造成数以万计的电脑中毒，主要是通过AES/RSA加密电脑办公文件，此种加密方式没有私钥无法解密，黑客提供了解密的方式，就是按黑客提供的交易方式“比特币”交易，所以现
《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》大概是在分布式领域被引用的最多的一篇Paper了。
Hadoop生态利用Kerberos认证机制来识别可靠的服务和节点，保障Hadoop集群的安全，那么Kerberos到底是什么？为什么要选择它来进行认证？Kerberos认证的流程又是怎样的呢？让我们带着这些问题看一下这篇文章。
互联网从来就不是一个安全的地方。很多时候我们过分依赖防火墙来解决安全的问题，不幸的是，防火墙是假设“坏人”是来自外部的，而真正具有破坏性的攻击事件都是往往都是来自于内部的。
近期在处理视频编码的过程中，我遇到了一个错误：“Application provided invalid, non monotonically increasing dts to muxer in stream 0: -92233720368547”。这个错误消息可能会让人感到困惑，因此我在这篇文章中将解释这个错误的意义以及如何解决它。
我发现数据库有些日期居然用字符串保存？于是跟几个小伙伴讨论了关于数据库的日期应该要怎么保存的问题，其实我一直都建议直接用数值保存时间戳，为什么我要这么建议呢？
在本次实验中，您将使用 Streams Replication Manager (SRM) 跨集群复制 Kafka 主题。
在数据系统中，时钟（clocks）和时间（time）都很重要。应用程序会以很多种形式依赖时钟，举例来说：
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。
Apache Flink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等
Kafka 作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而 Kafka 在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲 kafka 日志结构的基础。
司法实践中，区块链技术和可信时间戳技术（文件属性里的创建、修改、访问时间。其作用在于为用户提供一份电子证据，以证明用户的某些数据的产生时间）的广泛应用，有利于实现我国科学立法、准确司法、严格执法及全民守法的法治目标。2021年6月17日最高人民法院公布了《人民法院在线诉讼规则》，其中第16条至第18条以单独列举的方式对“区块链技术”予以规定，第14条至第20条围绕与区块链息息相关的电子数据、异步审理等规则作出规定。但从技术基础看，其并非一种真正意义的“区块链证据”，而是其底层技术可信时间戳在数字时代的法定化验证模式，全方位的司法区块链技术尚处于理论和制度的建构中。笔者认为，通过对理论与司法实践中关于区块链技术以及时间戳技术相关理论和技术措施的认真梳理，可更好地把握和推广可信时间戳技术的适用。
本篇介绍MongoDB数据库中常见的数字和时间数据类型使用场景，并给出最佳实践引导。
该定义暗含着：所有操作会形成一个确定的执行顺序。在图 9-4 中，我们就根据读到的结果来推测出了一个服务器端所有操作的看起来的执行顺序。
本文为Adobe rtmp规范1.0的中文介绍，其中内容大部分都是翻译自rtmp官方文档rtmp_specification_1.0.pdf
PG14中增强了libpq功能,以跟踪应用程序的服务器/客户端通信的可用性。它添加了新的选项控制输出格式。
Kafka作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而Kafka在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲kafka日志结构的基础。
同样是4个参数：msg_signature（signature）、timestamp、nonce、echostr。
概述 概念：RTMP协议从属于应用层，被设计用来在适合的传输协议（如TCP）上复用和打包多媒体传输流（如音频、视频和互动内容）。RTMP提供了一套全双工的可靠的多路复用消息服务，类似于TCP协议[RFC0793]，用来在一对结点之间并行传输带时间戳的音频流，视频流，数据流。通常情况下，不同类型的消息会被分配不同的优先级，当网络传输能力受限时，优先级用来控制消息在网络底层的排队顺序。 RTMP块流 实时消息传递协议块流(RTMP块流)。RTMP块流作为一款高级多媒体流协议提供了流的多路复用和打包服务。RTMP
数据库通常有着完善的事务支持，但是局限于单机的存储和性能，于是就出现了各种分布式解决方案。最近读了《Designing Data-Intensive Applications》这本书，所以做一个总结，供大家做个参考，有什么不对的请大家指正，一起讨论。
很多场景需要使用全局唯一ID，用来标识唯一一条消息，唯一一笔交易，唯一一个用户，唯一一张图片等等。 传统数据库表的自增主键是很简单的一种实现方式，前提是你没有分库，也没有分表，如果你分表了，id就会重复，失去唯一性：
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