1.业务场景剖析 公司业务系统（比如：电商系统）中有大量涉及定时任务的业务场景，例如：实现买卖双方在线沟通的IM系统，为了确保接收方能够收到消息，服务端一般都会有重试策略，即服务端在消息发出的一段时间内...2.时间轮算法剖析 时间轮算法可以高效的处理定时任务，并且有非常高的精度。我们以IM的消息重发功能为例介绍下时间轮算法的应用。...4.长时间跨度定时需求实现 新的问题来了，现在我们看到的时间轮，可以用来触发秒级别的定时任务，但如果时间跨度比较大，例如小时或者天级别的定时场景，我们就需要一个非常“大”的轮子，将会占用非常多的内存资源...图4 长时间跨度定时需求实现方案 1.将数据（需要触发的事件）按触发时间分散存储在多个文件中； 2.每个文件负责存储触发时间在指定区间内的事件，例如：文件A负责区间为2019年11月21日14点~2019...图7 RocketMQ消息存储模型 1.消息按顺序存储在CommitLog文件中； 2.Dispatch线程将消息按主题分发到不同的Queue中。
微前端架构旨在解决单体应用在一个相对长的时间跨度下，由于参与的人员、团队的增多、变迁，从一个普通应用演变成一个巨石应用(Frontend Monolith)后，随之而来的应用不可维护的问题。...项目独立：独立开发、独立部署 子应用仓库独立，前后端可独立开发，部署完成后主框架自动完成同步更新微前端缺点：应用的拆分基础依赖于基础设施的构建，一旦大量应用依赖于同一基础设施，那么维护变成了一个挑战。...其架构如下图所示：采用这种方式意味着，一个页面上同时存在二个及以上的前端应用在运行。而路由分发式方案，则是一个页面只有唯一一个应用。如何去拆分应用技术方式路由分发式。...在不同的框架之上设计通讯、加载机制，通过模块的方式组合出完整的前端应用，以在一个页面内加载对应的应用。微应用。通过软件工程的方式，在部署构建环境中，组合多个独立应用成一个单体应用。...实践证明， DDD 与事件风暴是一种颇为有效的后端微前端拆分模式，对于前端来说，它也颇有有效——直接跟踪后端服务。
（100%）指的是数据库里的等待事件时间，而不是整个数据库时间，即并不包括CPU时间，这部分的信息可以告诉DBA在SQL执行过程中，遭遇了哪些等待事件，以及这些等待事件占取的比例，当然，你应该关注这些等待事件里最为惹眼的...需要再次强调的是，持续时间衡量的是从SQL开始执行即游标打开直到游标被关闭或取消的时间跨度，这意味着如果数据库1分钟内完成一个查询，但随后产生的数百万结果每次只能返回几行，从应用的角度看，这个查询将需要很长的时间...切换到【详细信息】的【活动】页，展示了从开始执行到结束执行时间跨度内，有多少进程处于活跃状态。由于我们设置了并行度6，因此可以从页面上看到SQL执行的后期大部分时间有6个进程处于活跃状态。 ?...这里我们基本上把SQL MONITORING的核心内容做了减少，这个页面包含了大量的信息，而且这个页面本身具有非常大的互动性，对这个页面你可以充分发挥你的好奇心，把你的鼠标尽情的放在任何一个可以放的位置...我们观察【活动百分比】这一列，整个索引创建过程中，绝大部分的时间都消耗在ID=4这个行源上，即排序和创建索引操作上，从【时间表】（Timeline)列也可以看出它的活跃时间跨度也最长。
但T+1本身的延迟性会导致用户在产生特定行为时不能被实时触达，无法充分发挥数据的价值，取得更优的运营效果。...业务场景 在运营实时触达需求中，存在如下具有代表性的业务场景： 用户在30分钟内发生A行为次数大于等于3次 用户为美团酒店老客，即用户曾购买过美团酒店产品 用户在A行为前24小时内未发生B行为 用户在A...行为后30分钟内未发生B行为（排除30分钟内用户自发产生B行为的影响，降低对结果造成的偏差） 本文以该典型实时运营场景为例，围绕如何设计出可支撑业务需求高效、稳定运行的系统进行展开。...时间窗模块：具有可选时间跨度的滑动时间窗功能，为规则判定提供时间窗因子。 定时触达模块：设定规则判定的执行时间，达到设定时间后，执行后续规则。...展望未来，在解决痛点方面我们还有很多路要走，未来会继续从技术及业务两方面入手，将系统建设的更加易用、高效。
全部数据涉及时间跨度较长，但过滤后数据的对应时间跨度相对不大。如果能不遍历全部数据就快速获得过滤结果，将会明显地提升性能。...然而，在时间维度上建立索引并不会有多大效果，因为这种场景下过滤后的数据依然不小，即使能用索引快速地找到目标数据所在位置，但如果这些数据在硬盘的存储是不连续的，也仍然会造成大量无效读取，无法实质性提速。...这些分表整体上对时间维度有序，而每个分表内的数据则按用户、时间两个维度排序。 按照时间维度过滤时，SPL用过滤条件中的起止时间，可以快速找到过滤后数据所在的分表。...如果过滤后还有多个分表，由于每个分表都是对用户有序的，SPL将采用高效的有序归并算法，将多个分表数据归并成对用户维度有序的数据，仍然可以逐个取出每个用户的数据。...现在要过滤出dt字段值在指定时间段内的数据，再按照产品分组，求组内userid去重个数和金额总和。
定时器管理 ：Redis使用时间轮或最小堆等数据结构来管理时间事件的触发时间，能够高效地处理大量的时间事件，保证事件的及时触发。...引入异步事件处理机制，可以使得Redis能够在客户端请求或内部事件过多时进行流量控制，避免出现性能瓶颈。事件分发机制优化：Redis的事件分发机制是基于文件事件驱动的，采用I/O多路复用技术。...可以优化事件分发机制，采用更高效的事件分发算法，减少系统调用和上下文切换的开销，提高事件处理能力。...事件回调机制：引入事件回调机制，使得Redis能够在事件发生时通知相关的处理逻辑。通过回调机制，可以实现更灵活和高效的事件处理流程。...优化事件分发机制，采用更高效的事件分发算法，减少系统调用和上下文切换的开销。引入事件优先级调度机制，在处理客户端请求和内部事件时根据优先级进行调度，优先处理重要的事件。
； Kudu是Cloudera开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力； Kylin是Apache开源的一个分布式引擎， 提供了在Hadoop之上的SQL查询接口及OLAP能力，...，数据的安全性，在早期的Druid版本中支持较弱；再有，高qps长时间跨度的聚合查询也是一个很大的挑战。...另外，Kylin构建Cube过程很是不稳定，经常会出现构建失败或超时的情况，需要耗费大量的人力成本去处理上述异常情况。...现在爱奇艺大部分DataSource的Segment的粒度是天或小时级的，当需要查询的时间跨度比较大时，会导致查询变慢，占用大量Historical节点资源，可以创建一个Batch任务，把几天前（或几周前...）的数据按照天或月粒度Roll up重新构建Index，当查询时间跨度较大时，性能会有明显提升。
用户分析的特征之一：一般都要对时间维度做过滤。全部数据涉及时间跨度较长，但过滤后数据的对应时间跨度相对不大。如果能不遍历全部数据就快速获得过滤结果，将会明显地提升性能。...然而，在时间维度上建立索引并不会有多大效果，因为这种场景下过滤后的数据依然不小，即使能用索引快速地找到目标数据所在位置，但如果这些数据在硬盘的存储是不连续的，也仍然会造成大量无效读取，无法实质性提速。...这些分表整体上对时间维度有序，而每个分表内的数据则按用户、时间两个维度排序。 按照时间维度过滤时，SPL用过滤条件中的起止时间，可以快速找到过滤后数据所在的分表。...如果过滤后还有多个分表，由于每个分表都是对用户有序的，SPL将采用高效的有序归并算法，将多个分表数据归并成对用户维度有序的数据，仍然可以逐个取出每个用户的数据。...现在要过滤出dt字段值在指定时间段内的数据，再按照产品分组，求组内userid去重个数和金额总和。
新技术与应用趋势都在推动客户价值的创新，这种创新显著地推动了客户价值需求的变化。大量原本孤立的中小应用场景变得不再孤立，无论从单点业务还是数据共享方面，大量场景开始要求其系统可靠性向7*24h靠拢。...在这一市场中，传统的主流应用场景接近5＊8h，而非7＊24h，其对可靠性的要求并不严苛。价格与含服务体系的渠道竞争，在很大程度上左右了领域内市场份额的获取。...中国市场之大，可以容纳产品理念和性能表现的时间跨度，可以是数年，甚至更长。...同时，要做到这一点，那些在传统营销理念中曾表现得高效的手段也需要多加改进，融入如互联网思维这类时尚的内容。 “粗放的营销推广，例如传统的海量广告，效益已经非常低了。”...田军介绍说，这种产品的“解决方案化”，连同减少软环节的“解决方案产品化”，是Vertiv从产品研发这一起点就会坚持的方向——这对于充分发挥Vertiv产品线在基础设施领域的宽度优势明显是有益的。
图6-18展示了事件分析功能示意图，其中选择了用户注册事件并配置了用户筛选条件，分析了一段时间范围内的注册用户数并按照操作系统类型进行分类展示。用户分析用户分析的主体是行为事件关联的操作人。...比如用户在拼多多购买商品的过程可以抽象为包含浏览商品、点击商品详情、发起拼单、立即支付和支付完成这五个步骤的流程，其中每一个步骤都对应用户在购买过程中的一些行为事件。...行为跨度分析首先需要选择初始行为和目标行为，然后指定分析的时间范围。其结果中会展示每一天发生初始行为的用户在后续发生目标行为的时间跨度，通过柱状图或者折线图的方式可以展示出平均时间跨度的变化趋势。...此时的初始行为都是注册行为，目标行为有所不同，通过分析结果可以了解新用户第一次发生指定行为的时间跨度。当初始行为和目标行为选定为某个操作的首尾两个动作时，时间跨度分析还可以用于分析用户的操作效率。...图6-25展示了用户生命周期分析的功能示意图，图中选定了指定时间范围内的新增用户并展示了其在后续7天内的生命周期的转化过程。图中还展示了全量用户在不同生命周期下的用户量变化趋势。
最简单的查询语句是将“TOP 10”去掉，结果就是查询日志的所有记录。 ? 2. 查询日志需要考虑以下几个点：时间，IP，事件类型，日志记录，登陆状态等等。...比如下图，我在滚屏时发现时间一栏是在一个较大的日志记录范围内是相同的，所以我只需要看以下日志消息和记录一下事件类型就可以。然后等一下再对日志进行细节分析。 ? 4....在进行日志文件分析时，我们会遇到一种情况，那就是在一页内显示很多种日志类型和事件消息，我们往往会一时不知道从哪里分析，所以我们需要使用LPS内置强大的sql查询语句，对日志内容进行筛选，分类，以方便我们进行分析...对时间跨度较大的日志记录进行分析。对时间跨度进行分析后我们可以看到日志记录基本与员工一天正常的休息，年间法定假期休息一致。...在进行日志分析时不仅仅是对当日/当时的日志进行分析，而是要对异常日志前后较大时间跨度的内容进行分析。 2. 对日志进行分析时要从多个方面考虑：时间，异常类型，异常IP等 3.
但T+1本身的延迟性会导致用户在产生特定行为时不能被实时触达，无法充分发挥数据的价值，取得更优的运营效果。...A行为后30分钟内未发生B行为（排除30分钟内用户自发产生B行为的影响，降低对结果造成的偏差） 本文以该典型实时运营场景为例，围绕如何设计出可支撑业务需求高效、稳定运行的系统进行展开。...时间窗模块：具有可选时间跨度的滑动时间窗功能，为规则判定提供时间窗因子。 定时触达模块：设定规则判定的执行时间，达到设定时间后，执行后续规则。...图4 时间窗数据更新示意图 文章最前面背景中提到的业务场景，在1. 用户在30分钟内发生A行为次数大于等于3次、3. 用户在A行为前24小时内未发生B行为、4....展望未来，在解决痛点方面我们还有很多路要走，未来会继续从技术及业务两方面入手，将系统建设的更加易用、高效。
MORPH)¶ 卫星降水 - CMORPH 气候数据记录 (CDR) 由卫星降水估计组成，这些估计已使用气候预测中心 (CPC) 变形技术 (MORPH) 进行偏差校正和重新处理，以形成 25 公里范围内的全球高分辨率降水分析...数据在空间分辨率为 8 千米乘 8 千米的全球网格上进行再处理。在 20 年的记录期间（1998 年 1 月至今），时间分辨率为 30 分钟。...CMORPH气候数据可以提供全球范围内的高时空分辨率的降水数据，其时间分辨率为每小时，空间分辨率为0.25度（约28公里）。CMORPH气候数据主要用于气候监测、水文预报、极端天气事件预警等领域。...数据集描述¶ 空间信息 范围 价值 空间范围 全球的 空间分辨率 25 公里（1/2 度 x 1/2 度） 时间分辨率 日常的 时间跨度 1998年1月1日至今 更新频率 每日更新，滞后 2 天 变量...上述数据属于公共领域，提供时不受使用和分发限制。欲了解更多信息，请访问 NWS 免责声明网站。
OPC UA 警报和条件视图 使用菜单栏中的"添加文档"按钮添加事件视图文档。事件插件将显示在中心窗格中，由三个主要组组成，即配置、事件/报警视图和显示单独选择报警的详细信息的详细信息的详细信息。...每当对象触发事件时，它将显示在事件视图的中心组中。在这里，您可以切换标签，向您显示事件的历史列表或待处理警报的当前状态。...在循环更新模式下，您必须指定时间跨度（从现在开始向后）和 UaExpert 应获取新数据的间隔。...按下"开始"按钮时，Ua 专家将循环（间隔）执行历史读取原始使用现在作为结束时间和现在的时间跨度和结束时间。这将给出一个典型的图表记录器使用案例。...在这里，Ua 专家将在该时间跨度内尽可能快地呼叫 UA 服务，并计算可以执行多少呼叫（此选项应用于非常快速的操作以给出准确的结果）。 结果将显示在较低的图形窗格中。
可以利用分区裁剪对少数访问量，也可以根据数据的冷热程度把数据分到不同介质上。分桶机制：充分发挥集群性能，避免热点问题。...注：Bucket数量的需要适中，如果希望充分发挥性能可以设置为：BE数量 * CPU core/2，最好tablet控制在1GB左右，tablet太少并行度可能不够，太多可能远数据过多，底层scan并发太多性能下降...伴随着公司快速快发，当需要报表展示，特别是时间跨度比较大，涉及到多部门、多维度、细粒度等报表展示时，查询时间在MongoDB需要执行10s甚至更久。...改造阶段，将原先MongoDB中的一个集合拆分成3张表。使用明细模型，记录每天的对应人员的任务信息，按天分区，由之前的每人每天一条记录改为，以事件为单位，每人每天可以多条记录。...使用Routine Load消费kakfa数据的时候产生了大量随机group_id建议：建routine load的时候指定一下group name。f.
与此同时，随着企业对决策与分析时效性要求的日益提升，能够传递实时、可用信息的“热数据”价值逐步凸显。过去由于技术发展限制，虽然企业产生了大量的“热数据”，但却无法充分发挥其价值。...在金融领域的业务中，往往会产生大量数据，这些数据的时效性很短，每时每刻都有大量的数据在各个系统间流动，并需要实时计算。...这项技术降低了流批结合模式的开发和运维成本，也进一步拓宽了实时计算的应用范围，为事件驱动型应用及高实时性的数据统计分析型应用提供了高效的计算模式，尤其是在对时效性非常关注的智能化判断和分析场景下，这套技术体系具备独一无二的竞争优势...目前流立方数据集群吞吐量可达到200万笔每秒，当要求计算出任何一个时间段内交易数据时，流立方都可以在微秒时间内对“切片”进行动态重组，所以计算1年内和计算3年内平均交易额都可以在同样时间内得到结果。...该项目要求在50毫秒内实现近一年的重大行为回溯，与其他国外老牌厂商提出的解决方案相比，我们的解决方案性能大大提升。
最近项目遇到一个功能：用户只能查询最近180天的订单，而且每次只能选择7天范围的时间跨度。 类似下图所示： ? 解释： 最近180天很好理解，就是往前推180天。...2.单次时间跨度7天 此时我们要借助 ElementUI 提供的另一个方法 onPick ? 返回选择的区间最小日期和最大日期，每次选择的时候最小日期一定会返回，最大日期不一定。 ?...只要我选择一次时间跨度之后，限制就只能13天内选择（上图），若我想选择1号到4号则比较麻烦，得折腾几次，一步步的往前挪7天。 解决第一个问题： 用户选择日期时有三种情况： ?...左右边界的限制计算时要加上20天这个限制，也就是左边界要取20天的左边界和选择时间跨度7天的左边界中大的，右边界取今天日期和时间跨度7天的右边界中小的。...minDate, maxDate }) { _minDate = minDate.getTime() }, }, 解决第二个问题： 其实解决这个问题我们要借助 ElementUI 提供的事件方法
第二种方法是立即更新主数据库，同时在将来更新辅助数据库（但不在事务范围内）。当更新主数据库和辅助数据库之间的时间跨度超过预期时，就会出现问题。...在 Enterprise Data Mesh 中，它将事件发布到 Event Streaming Backbone（下一个模式），以便在整个企业中分发。...数据网格模式：事件流主干 Event Streaming Backbone 在企业数据网格中分发事件。事件通常来自应用程序、API，在我们的例子中，也来自 CDC。...主题用于在整个企业中排队和分发事件；企业数据网格通过允许许多实体发布和使用事件来使用类似于队列的众所周知的主题。 生产者将事件发布到主题；企业数据网格中的生产者可能是 API、应用程序或 CDC。...Governance Professionals 使用 EDPC 来理解和监控整个企业的数据，从而在企业数据网格内实现联合计算治理。
我们可以总结出，kafka的定时器只是持有第一层时间轮的引用，并不会直接持有其他高层时间轮的引用，但是每个时间轮都会有一个指向更高一层时间轮的引用，随着时间的推移，高层时间轮内的定时任务也会重新插入到时间轮内...，直到插入到第一层时间轮内等待被最终的执行。...相比单层时间轮，层级时间轮在时间跨度较大时存在明显的优势。 ?...其原理是首先在发起调用前，SOFABolt 会新增一个超时任务 timeoutTask到 MpscQueue（Netty 实现的一种高效的无锁队列）里，然后在循环里，会不断的遍历 Queue 里的这些超时任务...事件变更中心收到该事件之后，会往队列中加入事件。此时 dataChangeEventCenter 会根据不同的事件类型异步地对上下线数据进行相应的处理。
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