Mybatis中的延迟加载 问题：在一对多中，当我们有一个用户，它有100个账户。 在查询用户的时候，要不要把关联的账户查出来？ 在查询账户的时候，要不要把关联的用户查出来？...在查询用户时，用户下的账户信息应该是，什么时候使用，什么时候查询的。 在查询账户时，账户的所属用户信息应该是随着账户查询时一起查询出来。 什么是延迟加载 在真正使用数据时才发起查询，不用的时候不查询。...对于表关系： 一对多，多对多：通常情况下我们都是采用延迟加载 多对一，一对一：通常情况下我们都时采用立即加载 可以在SqlMapConfig中进行配置 ...二级缓存的使用步骤 第一步：让Mybatis框架支持二级缓存（在SqlMapConfig.xml中配置） 第二步：让当前的映射文件支持二级缓存（IUserDao.xml中配置） 第三步：让当前的操作支持二级缓存...（在select标签中配置） 二级缓存的分析 首先开启 mybatis 的二级缓存。
对于一些需要mysql-hive小时级镜像的场景更加捉襟见肘。 2）影响线上业务：离线批量拉取数据，可能引起慢查询，影响业务库的线上服务。...2）canal负责binlog采集 ，写入kafka ；其中kafka在多地部署，并通过专线实现topic的实时同步。 3）spark-streaming 负责将binlog写入HDFS。...instance 的binlog采集延迟是全链路监控的重要指标。...我们对消息的全链路进行了监控，包括binlog采集延迟 t1 、kafka同步延迟 t2 、spark-streaming consumer 延迟 t3。...executeTime 不一致，分别为凌晨时刻的前后1秒，会导致Hive里漏掉这条数据，这种情况可以通过一起加载T日分区的binlog数据，重新merge。
在汽车领域，从1900年就遵循这一规律，产量每累计增加一倍，成本价格就会下降15％。 莱特定律 和 摩尔定律 共同被应用于预判科技如何改进。 系统性能的仲裁者：硬件。...有些人说 CPP 和 C ，但是作者作为二十多年的 资深 C 开发者，他推荐 Rust。Rust 在专用计算领域有杀手级特性：它不依赖于标准库，所有核心功能都在 core里。...在深入之前，需要介绍下性能测试，他们对性能有两个目标： 最大化吞吐量 提供良好的延迟：p999 < 1ms (过去10秒内最慢的0.1%的请求的平均延迟要小于 1ms) 这里面需要考虑尾延迟（Tail...验证器 Verfier 的验证，同时在启用 BPF JIT 模式的内核中，会直接将字节码指令转成内核可执行的本地指令运行。...应用程序使用 FILL RING 向内核发送可以承载报文的 addr (该 addr 指向UMEM中某个chunk)，以供内核填充RX数据包数据。
虽然每家公司的CDN解决方案都号称端对端延迟只有三秒，实际上如果从用户良好体验的角度出发，经过测算端对端的延迟控制在5秒比较理想，低于5秒就可能会出现卡顿等影响体验的问题。...也许一个GOP值设置的非常庞大导致一个GOP需要三秒钟，当用户打开直播画面时一个关键帧后画面出现一个跳转，这种的体验是非常糟糕的。我们根据直播的场景在编码器上设置GOP能够妥善处理秒开问题。...4.带有交互能力的直播 模式一：普通连线 虽然普通连线解决了最简单的问题，但在实际应用场景中基本已经没有厂商使用这种模式，因为通过这种模式达成的直播效果十分单调。...这也使得直播软件成为一种社交方式，一个全民级应用。...其实模式四用模式三是不行的，因为在实时互动云模式下，主播之间的延迟是不足1秒的，但主播与观众之间的延迟是5秒左右。
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL 在 driver 端和 executor 端都有应用。我们分别来介绍。...WAL在 driver 端的应用 何时创建 用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...设置为 true才会执行这一步） WAL 在 executor 端的应用 Receiver 接收到的数据会源源不断的传递给 ReceiverSupervisor，是否启用 WAL 机制（即是否将 spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable
这是改善初始页面加载的好方法，因为我们的应用程序将以较小的块加载，而不必在页面加载时加载每个组件。...在本教程中，我们将学习 defineAsyncComponent 的全部内容，并看一个例子，该例子将一个弹出窗口的加载推迟到我们的应用程序需要的时候。 好了，让我们开始吧。...就这么简单，让我们进入我们的例子。 使用defineAsyncComponent延迟加载弹出组件 在本例中，我们将使用一个由单击按钮触发的登录弹出窗口。...有条件渲染的组件在我们的页面加载时往往是不需要的，所以为什么要让我们的应用程序加载它们呢？...，然后在3秒后（我们的setTimeout的硬编码值），我们的组件将渲染。 默认情况下，我们使用 defineAsyncComponent 定义的所有组件都是可暂停的。
在海量日志中每天对数千个营销活动进行类似计算，对资源消耗是一个不小的挑战。...但这个方案最大的缺点就是：任务基本都是顺序执行，重复扫描大量日志，导致效率非常低下，而且从HDFS中拉取最终的去重文件也非常耗时。...虽然没有达到把单台机器 inode 占满的情况，但在增量去重时，大量的小文件 IO 操作，导致增量去重效率非常低，最后被迫只支持高优先级业务的活动和单个活动参与量大于一定阀值的大活动。...使用 LevelDB 后，可以毫秒级得到某个活动的准确去重人数，并且可以在 10 秒内导出千万量级的号码包文件，相比传统的文件操作，大大提高了号码包去重服务的整体效率。...虽然查询效率上比 LevelDB 有一点差距，但灵活性却大大提高，可以任意指定时间区间和条件来做去重查询，符合当前业务场景关注灵活度的需求场景，而且性能上从毫秒到秒级的延迟基本也可以接受。
携程金融从 2020 年开始引入大规模图存储和图计算技术，基于 NebulaGraph 构建了千亿级节点的图存储和分析平台，并取得了一些实际应用成果。...方便图分析人员在 Spark 集群提交图算法作业。...，也发现一些问题，期待逐步完善：资源隔离问题，目前 Nebula 没有资源分组隔离功能，不同业务会相互影响；如业务图 A 在导数据，业务图 B 线上延迟就非常高。...图片图片数据血缘就是数据产生的链路，记录数据加工的流向，经过了哪些过程和阶段；主要解决 ETL 过程中可能产出几十甚至几百个中间表导致的复杂表关系，借用数据血缘可以清晰地记录数据源头到最终数据的生成过程...这种回溯方式更直观、简洁，使用简单的 API 即可完成，在性能上相比 Hive 也有 1 个数量级以上的提升（二阶回溯，图节点：百亿级，待回溯节点：10 万级)。
在海量日志中每天对数千个营销活动进行类似计算，对资源消耗是一个不小的挑战。...但这个方案最大的缺点就是：任务基本都是顺序执行，重复扫描大量日志，导致效率非常低下，而且从HDFS中拉取最终的去重文件也非常耗时。...虽然没有达到把单台机器 inode 占满的情况，但在增量去重时，大量的小文件 IO 操作，导致增量去重效率非常低，最后被迫只支持高优先级业务的活动和单个活动参与量大于一定阀值的大活动。...3.png 使用 LevelDB 后，可以毫秒级得到某个活动的准确去重人数，并且可以在 10 秒内导出千万量级的号码包文件，相比传统的文件操作，大大提高了号码包去重服务的整体效率。...虽然查询效率上比 LevelDB 有一点差距，但灵活性却大大提高，可以任意指定时间区间和条件来做去重查询，符合当前业务场景关注灵活度的需求场景，而且性能上从毫秒到秒级的延迟基本也可以接受。
本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...为了解决这个问题，在 spark-alchemy 项目里，使用了公开的 存储标准，内置支持 Postgres 兼容的数据库，以及 JavaScript。...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复 在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理 交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少 总结 总结一下...，本文阐述了预聚合这个常用技术手段如何通过 HyperLogLog 数据结构应用到 distinct count 操作，这不仅带来了上千倍的性能提升，也能够打通 Apache Spark、RDBM 甚至
携程金融从2020年开始引入大规模图存储和图计算技术，基于nebula构建了千亿级节点的图存储和分析平台，并取得了一些实际应用成果。...1）离线图：主要用于图构建阶段（建模、图算法分析），通过spark-connector同集团的大数据平台打通，此外我们还将Nebula提供的数10种常用图算法进行工具化包装，方便图分析人员在spark集群提交图算法作业...遇到的问题 在nebula应用过程中，也发现一些问题，期待逐步完善： 1）资源隔离问题，目前nebula没有资源分组隔离功能 ，不同业务会相互影响；如业务图A在导数据，业务图B线上延迟就非常高。...数据血缘就是数据产生的链路，记录数据加工的流向，经过了哪些过程和阶段；主要解决 ETL 过程中可能产出几十甚至几百个中间表导致的复杂表关系，借用数据血缘可以清晰地记录数据源头到最终数据的生成过程。...这种回溯方式更直观、简洁，使用简单的API即可完成，在性能上相比Hive也有1个数量级以上的提升（二阶回溯，图节点：百亿级，待回溯节点：10万级)。
然而，GC 操作通常会导致短暂的停顿时间（Stop the World，以下简称 STW），这对于对延迟敏感的应用程序来说是一个严重的问题——STW 会导致应用程序暂停响应，从而影响用户体验和系统性能。...° 该配置过高可能会导致 GC CPU 占用过多，进而导致应用程序延迟上升。° 过低则可能导致 GC 不及时以至于发生 Allocation Stall（无法分配新对象）。...默认值为开启、300 秒。需要注意的是，开启该功能可能会导致分配内存变慢，进而导致延迟升高。对于对延迟较为敏感的应用程序，建议将 -Xmx 与 -Xms 设置成相同的值。...在流系统的应用场景中，诸如金融交易、实时推荐等场景都对延迟有非常高的要求。因此在设计 AutoMQ 时候，我们也十分重视延迟指标的优化。...将堆的大小配置为动态调整可以使应用在空闲时释放冗余内存，节约资源。但是，这样做也会导致堆扩容时分配内存变慢，进而导致应用延迟升高。
，我们业务中有部分报表数据分散存储在各类 DB 中，这也导致维护管理复杂度较高，亟需做出优化和重构。...系统选型及对比 基于以上需求及痛点，我们对实时数仓的选型目标提出了明确的需求，我们希望新的 MPP 数据库具有以下几个特点： 数据写入性能高，查询秒级 兼容标准的 SQL 协议 表关联查询性能优秀 丰富的数据模型...应用实践 Doris 对 Hive 数仓的查询加速方案 在即席查询场景中，传统的查询引擎（Hive/Spark/Presto）越来越满足不了数据开发者、数据分析师对查询响应性能提出的高要求，动辄几十秒甚者分钟级的查询耗时极大的限制了相关场景的开发效率...Hive 文件导入数据，Hive 文件路径中分区和下一级目录使用通配符 *，访问所有分区所有文件，任务提交后隔 40 多秒出现如下的错误： type:ETL_RUN_FAIL; msg:errCode...，Broker Load 调用 HDFS 的 LS、DU 方法时会获取文件目录信息，由于路径下的文件过多导致耗时会超过 45 秒，而 Thrift 设置的 Socket 请求超时默认小于 40 秒，所以出现了上述的
一、简介 二、环境准备 三、实验过程 3.1 主库创建表 3.2 主库做更新操作 3.3 分析主库的binlog日志 3.4 分析从库的中继日志 四、结论 一、简介 导致MySQL主从复制延迟的原因有很多...21秒左右。...50530 SET @@SESSION.PSEUDO_SLAVE_MODE=0*/; 可以看出，在ROW模式下，在主库上执行了一条UPDATE语句，更新了4万行记录，但是在binlog中，记录了4万行的...由于没有主键和索引，所以，就会导致在从库进行4万次的全表扫描，这样也就拖慢了从库APPLY的效率。...四、结论 在MySQL的主从复制架构中，若存在大表，那么一定要有主键或唯一索引，否则将导致很大的主从延迟。 本文结束。
它能在亚秒内查询巨大的表。 Apache Kylin™ 令使用者仅需三步，即可实现超大数据集上的亚秒级查询。...1定义数据集上的一个星形或雪花形模型 2在定义的数据表上构建cube 3使用标准 SQL 通过 ODBC、JDBC 或 RESTFUL API 进行查询，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果 Kylin...可扩展超快的基于大数据的分析型数据仓库: Kylin 是为减少在 Hadoop/Spark 上百亿规模数据查询延迟而设计 Hadoop ANSI SQL 接口: 作为一个分析型数据仓库(也是 OLAP...引擎)，Kylin 为 Hadoop 提供标准 SQL 支持大部分查询功能 交互式查询能力: 通过 Kylin，用户可以与 Hadoop 数据进行亚秒级交互，在同样的数据集上提供比 Hive 更好的性能...多维立方体（MOLAP Cube）: 用户能够在 Kylin 里为百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体 实时 OLAP： Kylin 可以在数据产生时进行实时处理，用户可以在秒级延迟下进行实时数据的多维分析
Impala在低延迟、高度交互的SQL查询上赢得了市场信任。...该体系结构非常适合当我们需要商业智能数据集市具有低延迟查询响应时（通常在探索性临时，自助服务和发现用例类型中发现）。在这种情况下，我们让客户报告了对复杂查询的亚秒级到五秒级的响应时间。...对于物联网（IoT）数据和相关用例，Impala与流解决方案（如NiFi，Kafka或Spark Streaming）以及适当的数据存储（如Kudu）一起可以提供不到十秒的端到端管道延迟。...Hive支持物化视图、代理键和约束，以提供类似于传统关系系统的SQL体验，包括对查询结果和查询数据的内置缓存。Hive LLAP可以减少重复查询的负载，以提供亚秒级的响应时间。...将其与MLlib结合使用，我们看到许多客户都喜欢Spark来进行数据仓库应用程序的机器学习。凭借高性能、低延迟和出色的第三方工具集成，Spark SQL为在编程和SQL之间切换提供了最佳环境。
许多应用程序需要亚秒级延迟。 高吞吐量：随着数据速率的增长，通过管道推送大量数据至关重要。...例如，可以在批处理引擎（例如，Spark）之上应用微批处理以提供流功能（这是Spark Streaming背后的基本机制），也可以应用于流引擎之上（例如，Storm）提供 Exactly-once 语义保证和状态恢复...在 Spark Streaming 中，每个微批次计算都是一个 Spark 作业，而在 Trident 中，每个微批次中的所有记录都会被合并为一个大型记录。...虽然亚秒级的批处理延迟对于简单应用程序是可以接受的，但是具有多个网络Shuffle的应用程序很容易将延迟时间延长到数秒。...如果指定缓冲区超时时间为零，流经算子的记录不会缓冲而是立即转发到下一个算子。在这个延迟优化设置中，Flink可以实现50%的元素延迟在0毫秒，以及99%的元素延迟在20毫秒以下。
⑤ 表缺乏主键或唯一索引 binlog_format=row的情况下，如果表缺乏主键或唯一索引，在UPDATE、DELETE的时候可能会造成从库延迟骤增。...备库在回放binlog的时候回放的是一行一行更新的sql，从库只能使用全表扫描来同步，所以会比较耗时，导致延迟。 导致MySQL主从复制延迟的原因有很多，其中一个原因就是大表缺失主键或唯一索引。...Seconds_Behind_Master: 0 可以发现，最长延迟21秒左右。...50530 SET @@SESSION.PSEUDO_SLAVE_MODE=0*/; 可以看出，在ROW模式下，在主库上执行了一条UPDATE语句，更新了4万行记录，但是在binlog中，记录了4万行的...四、结论 在MySQL的主从复制架构中，若存在大表，那么一定要有主键或唯一索引，否则将导致很大的主从延迟。
主从同步延迟与压力、网络、机器性能的关系，查看从库的IO，cpu，mem及网络压力 ⑬ 从库查询是否优化（比如存在查询慢，导致从库性能差，处理不过来） ⑭ 是否启用了延迟复制，使用“show slave...可以看出，在ROW模式下，在主库上执行了一条UPDATE语句，更新了2万行记录，但是在binlog中，记录了2万行的UPDATE语句。...5秒，但若主库更新6万行，则从库延迟接近20秒。...说明，在MySQL 8中，性能有所提升，但仍然需要主键。 总结 1、在MySQL 5.7的主从复制架构中，若存在大表，那么一定要有主键或唯一索引，否则将导致很大的主从延迟。...2、从MySQL 8.0开始的主从复制架构中，若主库大表没有主键，仍然会导致从库的延迟，但是，延迟的现象没有5.7那么严重，所以，我们仍然建议主库的大表一定需要有主键。
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