在本文中，我们来了解下Kafka是如何存储消息数据的。了解了这些，有助于你在遇到性能问题的时候更好地调试，让你知道每个broker配置实际上所起的作用。那么，Kafka内部的存储是什么样的呢？...Kafka以Partition作为存储单元 一个partition是一个有序的，不变的消息队列，消息总是被追加到尾部。一个partition不能被切分成多个散落在多个broker上或者多个磁盘上。...Partition是由多个Segment组成 Kafka需要在磁盘上查找需要删除的消息，假设一个partition是一个单个非常长的文件的话，那么这个查找操作会非常慢并且容易出错。...比如base offset是10000000000000000000，那么接下来就不用存储为10000000000000000001 和10000000000000000002了，而是仅存储为1和2。...回顾 现在你已知道Kafka存储内部是如何工作的了： • Partition是Kafka的存储单元。 • Partition被分成多个segment。
这是我对问题 大公司和创业公司怎么选？的回答 作为一名前端工程师，来北京工作了六年。...毕竟项目经验还是很重要，无论是在简历上，还是对于个人的锻炼 加班问题：就我个人的经验和我圈内朋友的经验（再次强调仅仅是我个人的和我圈内朋友）而言，大公司其实不怎么加班（但是仍然有加班的时候）。...日常的工作绝大部分都还是重复性的，如果频繁的加班而没有业余时间也就意味着没法提升自己 期权和致富：关于期权是怎么回事以及加入创业公司是否能一夜暴富的问题知乎上已经有不少好的回答，这里就不赘述了。...另一方面大部分大公司里都有职务级别，比如百度的技术序列是T序列，阿里的技术序列是P序，序列数字越高表示你的级别越高；级别越高也间接的表示你的能力和薪水也越高。...即使你干的不爽了也没有转岗的机会 专业程度：大公司里人与人的关系是专业（冷漠）的。上班归上班，下班是下班。除非你 on call 时线上又出现了问题才会联络你。
导读：本文带你了解面向列与面向行的数据库。 作者：Alex Petrov 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。...对数据库进行分类的方法之一是按数据在磁盘上的存储方式进行分类：按行或按列进行分类。表可以水平分区（将属于同一行的值存储在一起），也可以垂直分区（将属于同一列的值存储在一起）。...▲图1-2：面向列和行的存储中的数据布局 面向行的数据库的例子很多：MySQL、PostgreSQL和大多数传统的关系数据库。...而两个开源的、面向列数据存储的先驱则是MonetDB和C-Store（C-Store是Vertica的开源前身）。 01 面向行的数据布局 面向行的数据库按记录或行来存储数据。...▲图1-4：WebTable的物理结构 关于作者：Alex Petrov是一位数据基础架构工程师，数据库和存储系统的狂热爱好者，Apache Cassandra 提交者和PMC成员，精通存储、分布式系统和算法
oracle数据库中是blob或bfile类型 图片存储在磁盘上（服务器上），数据库字段中保存的是图片在服务器上存储的路径。...但是，我们用得更多的是存储图片的路径，实际图片是在磁盘上保存的(图片二进制放到数据库,把数据库的负担弄重了)。需要代码的话，可以看我nodejs里面对图片的处理。...互联网环境中，大访问量，数据库速度和性能方面很重要。一般在数据库存储图片的做法比较少，更多的是将图片路径存储在数据库中，展示图片的时候只需要连接磁盘路径把图片载入进来即可。因为图片是属于大字段。...北京和长沙用的是同一套程序。服务器在长沙。北京用户访问北京站的时候,实际上需要远距离访问长沙的服务器。速度怎么都快不起来。跟服务器性能完全没关系。当时不懂这些。不清楚怎么折腾。...怎么算流量。每次访问文件的大小累加，比如一个1m的文件，访问一次流量就加1m。 我个人理解，对于图片的量不大的情况下，使用这种云服务，好处不是节省存储空间。
我们采用内存数据库（Redis）存储，主要结构使用SortedSet（可以有更高效的存储结构，但Redis不支持）。对于群消息，采用扩散写方式（一条群消息给每个群成员都写一份）。...2、历史消息 历史消息的访问频率低，但是每条消息都需要存储，我们采用关系型数据库（MySQL）存储，重点考虑写入效率。对于群消息，采用扩散读方式（每条群消息只写一条记录）。...SortedSet添加一个元素时间复杂度是O(log(N))，N 是有序集的基数，由于离线消息的msgid是有序的，所以实际插入时间复杂度很可能退化为O(1)。 ? 读取离线消息。...拉取单聊历史消息时（假设拉取userId1跟userId2的聊天），分别读取两人给对方发送的消息（因为分库原因，两人发送的消息可能分布在不同数据库中），然后进行Merge。...如何让数据靠近用户，是一个更加有挑战的问题。
这其中，第一张图的最底下的存储引擎层（Storage Engines），它决定了 MySQL 会怎样存储数据，怎样读取和写入数据，也在很大程度上决定了 MySQL 的读写性能和数据可靠性。...，他们之间又是怎么配合的？...我们平时开发时，会用 redis 来做缓存，缓解数据库压力，其实 MySQL 自己也做了一层类似缓存的东西。...这里同样不展开，如何选择不同的表空间存储数据？...怎么理解呢？ 前面提到过，MySQL 以「页」为读取和写入单位，一个「页」里面有多行数据，写入数据时，MySQL 会先写内存中的页，然后再刷新到磁盘中的页。
POLARDB 数据库中有一个核心是他重新设计的存储系统，polarfs，polarfs 是怎么设计的架构是怎样的，下面根据官方的一篇详细的英文文档作为翻译的目标 https://www.vldb.org...（此部分基于商业风险不进行翻译，跳过到安全部分），为了保证数据的可靠性，数据库必须自己管理数据复制，存储使用通用文件系统，如ext4或XFS磁盘文件格式，在使用RDMA或PCIe SSD等低I/O延迟硬件时...，内核空间和用户空间之间的消息传递成本可能会降低I/O吞吐量，问题更大的是存储不能支持所有类型的数据库集群架构，但这是高级云服务的必需品。...，替换操作系统与数据库之间的文件系统接口，数据库会直接调用。...在POLARFS 上我们构建了一个以ALISQL 为基础的关系型数据库POLARDB，通过共享存储架构和多个只读实例，从上图看，POLARDB节点主要分为两类，写节点和只读节点，主和从节点共享一个数据存储结构
文章收录地址：Java-Bang 专注于系统架构、高可用、高性能、高并发类技术分享 Kafka 依赖于文件系统（更底层地来说就是磁盘）来存储和缓存消息。...在我们的印象中，对于各个存储介质的速度认知大体同下图所示的相同，层级越高代表速度越快。很显然，磁盘处于一个比较尴尬的位置，这不禁让我们怀疑 Kafka 采用这种持久化形式能否提供有竞争力的性能。...在传统的消息中间件 RabbitMQ 中，就使用内存作为默认的存储介质，而磁盘作为备选介质，以此实现高吞吐和低延迟的特性。...页缓存是操作系统实现的一种主要的磁盘缓存，以此用来减少对磁盘 I/O 的操作。具体来说，就是把磁盘中的数据缓存到内存中，把对磁盘的访问变为对内存的访问。...并把内存上的数据及时地搬运到 swap 分区中；vm.swappiness 参数的下限为0，表示在任何情况下都不要发生交换（vm.swappiness = 0 的含义在不同版本的 Linux 内核中不太相同，这里采用的是变更后的最新解释
对于这么重要的一层能力，MySQL 提供了极强的扩展性，你可以定义自己要使用什么样的存储引擎：InnoDB、MyISAM、MEMORY、CSV，甚至可以自己开发一个存储引擎然后使用它。...，他们之间又是怎么配合的？...我们平时开发时，会用 redis 来做缓存，缓解数据库压力，其实 MySQL 自己也做了一层类似缓存的东西。...这里同样不展开，如何选择不同的表空间存储数据？...怎么理解呢？ 前面提到过，MySQL 以「页」为读取和写入单位，一个「页」里面有多行数据，写入数据时，MySQL 会先写内存中的页，然后再刷新到磁盘中的页。
mysql 的一行记录，最终肯定是存储在磁盘上，也就是肉眼可见的文件上，今天我们的目标很简单，就是看看它到底是怎么存的。...这些是啥先不管，盯着它看就好了，我们继续。 第一步：创建数据库 mysql> create database flash; 盯着刚刚的文件夹看，此时会多出一个文件夹 ?...，然后文件夹里面会多出一个描述数据库配置的 db.opt 文件，我们继续！...，就是依次记录所有变长字段的长度，由于我们只有一个变长字段 varchar(10) 的 name，所以就是 08，我们存储的 "dibingfa" 刚好是 8 个字节，对上了。...第二列是 name 列，是 "dibingfa" 这样一个 varchar 类型的字符串。 可是与后面怎么也对应不上，这是咋回事呢？
如果团队里没有人想去整理元数据的话，随着公司的发展，数据源和数据量的不断增多，就会逐渐发现我怎么找不到数据了？这个数据口径到底是怎么回事，哪一个才是对的？等等问题。...这篇文章详细介绍了这个工具是如何对分散的数据进行整合以及数据建模技术。...同时 Metacat 采用了一种有趣的架构模式，其中各个计算引擎相应的元数据存储仍然是元数据表结构的真实来源，而Metacat 并未在其存储中实现它。...Marquez 遵循集中式数据存储模型，该模型具有REST API接口（用于提取数据）和Metadata UI（用于数据集发现），可以连接多个数据集并探索其依赖关系图。...Spotify 写的是关于 Lexicon 的，Lexicon 是数据发现服务，旨在改善数据科学家的数据发现体验。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据库到底存储的什么呢? 是具体的文件,音频,文档,表格,字段吗? 其实都不是....数据库中存储的是地址, 比如用户想看视频，用户通过浏览器访问视频网站的网址，视频网站服务器解析用户浏览器的请求(url)，然后服务器访问视频网站的数据库服务器，从数据库服务器中得到该视频存放的地址（路径
原理说明 在源码里，数据库中的每个表都会对应 TABLE 类的一个实例，实例中有个 record 属性，record 属性是一个有着 2 个元素的数组，server 层每次调用引擎层的方法读取数据时，都会用...由于 InnoDB 中，内容是按大端模式存储的（内容高位在前，低位在后），而 server 层是按照小端模式读取的，所以在写入整数字段内容到 record[0] 之前会进行大小端存储模式的转换。...enum 类型在存储引擎中是用整数存储的，存储引擎读取 e1 字段内容后，会对内容进行大小端转换，把转换后的内容写入 ptr 属性指向的内在空间。...bit 类型的字段在存储引擎中是按 char 存储的，存储引擎读取 bit1 字段的内容后，把内容写入到 ptr 属性指向的内存空间。...decimal 类型的字段，在存储引擎中是用二进制存储的，在创建表的时候，就计算出来了需要用几字节来存储。 存储引擎读取 d1 字段的内容之后，把内容写入 ptr 属性指向的内存空间。
接上期 3.2.3 PolarCtrl PolarCtrl 是一个PolarFS 集群的控制面板，它至少需要部署在三台以上的机器上提供高可用的服务，PolarCtrl 的工作职责是什么： 1 提供集群控制服务...，节点管理，容量管理，资源管理， 元数据同步管理，监控等等，Polarctrl 是一个对chunkserver 存活和跟踪其中成员关系的功能模块，同时针对当chunkserver 过载或者由于超时服务等故障后的发起的...2 维护数据库中元数据的卷和本地chunk的位置信息。...，对于写请求，是不需要修改文件系统中的元数据的，主要的原因是设备的块早就使用预分配的方式通过pfs_fallocate 预分配给文件了。...图四中展示出了一个写I/O 如何是在内部进行运转的， 1 Polardb 发送了一个写IO需求给polarswitch 在polarswitch和libpfs之间，通过 ring buffer 缓冲。
关于POLARDB 的数据存储部分的论文翻译还在继续，此为第四部分，与IO 的实现有关__________________________________________________________...IO的写需求被急流到多个副本中，如果没有完成这个工作，是不会被识别为已提交的状态，客户应用数据也必须在这个需求被应用后才能读取和使用。...图四，中展示了写IO request在POLARDB 内部是怎么执行的 1 POLARDB 发送一个写请求在polarswitch 和 libpfs 之间，polarswitch 通过环形buffer...4 需求被通过spdk 写入到磁盘上的日志块，通过RDMA将信息传递到其他的从节点，两个操作实际上是并行的异步出的方式。...此篇看上去比较枯燥，实际上是比较重要的这篇主要描述的是数据在POLARDB 底层的数据传输以及数据的落盘和反馈的过程。
接上期， PolarFS 主要由两层组成，一层是存储管理层，上面一层是文件系统元数据和提供文件系统API层，存储层负责所有节点的磁盘资源，并为每个数据库实例提供数据库卷。...I/O请求重定向到chunkserver ，chunkserver部署在存储节点上用于，处理I/O请求，POLARCTRL是控制面板，包括一组在微服务中实现的主节点，以及部署在所有计算和存储节点上的代理...3.2 存储层 存储层提供管理和访问文件系统的文件系统的作用，卷被分配给每一个数据库实例，并且挂载这chunks。...卷的容量在10GB到100TB之间可以满足巨量数据库的使用的需求，并可以添加卷满足扩展需求。卷能够被随机访问读或写在512B，和传统的存储设备一致，在同一个chunk中修改的数据的操作是原子性的。...3.2.1 polarswitch PolarSwitch是一个部署在数据库服务器上的守护进程，同一个或多个数据库实例一起部署。
在传统事务处理系统中如数据库系统中，并发算法允许在执行中交错和执行次序打乱中执行，并得到逻辑顺序性的结果。这些系统自然可以容忍由传统存储语义引起的无序I/O完成，并自行解决该问题，以确保数据一致性。...实际上，MySQL和AliSQL等数据库并不关心底层存储的I/O序列。数据库的锁定系统将保证在任何时间点，只有一个线程可以在一个特定的页面上工作。...对于存储系统来说，这种提交语义是可以接受的，但通常这样的方式在TP系统中是不被接受的。例如，NVMe不检查读或写命令的LBA，以确保并发命令之间的任何类型执行的顺序，也不保证这些命令的完成顺序。...behind buffer, 这个look behind buffer 包含了N个之前日志修改过的LBA 的修改信息，N的尺寸决定了parallelraft 中并行中可以乱序执行的日志的跨度，这里的缓冲存储的是...基于上述乱序执行方法和规则，可以成功地实现数据库所需的存储语义。此外，通过消除ParallelRaft for PolarFS中不必要的串行限制，还可以缩短多副本并发写的延迟。
行式存储 传统的数据库是关系型的，且是按行来存储的。如下图： ? 其中只有张三把一行数据填满了，李四王五赵六的行都没有填满。...列式存储 为了与传统的区别，新型数据库叫做非关系型数据库，是按列来存储的。如下图： ? 初次看列式存储稍微有点懵，下面给出行存与列存的转换： 原来张三的一列（单元格）数据对应现在张三的一行数据。...官方介绍 Apache Hbase是Hadoop数据库，一个分布式、可扩展、大数据存储。 当你需要随机地实时读写大数据时使用Hbase。它的目标是管理超级大表-数十亿行X数百万列。...Hbase是一个开源的、分布式的、带版本的、非关系型数据库，模仿谷歌的BigTable。BigTable使用Google File System作为分布式数据存储，同理Hbase使用HDFS。...官方文档中提醒：把传统数据库中的表/行/列的概念用在Hbase中不是一个有帮助的类比。相反可以把Hbase的表想象成一个多（两）维Map（Map套Map）。列族是第一维，列修饰符是第二维。
XA是由X/Open组织提出的分布式事务规范。该规范主要定义了全局事务管理器和局部资源管理器之间的接口。主流的数据库产品都实现了XA接口。...实际上，TCC的Confirm和Cancel操作可以看做是补偿操作。 二、柔性事务解决方案架构 在电商领域等互联网场景下，传统的事务在数据库性能和处理能力上都暴露出了瓶颈。...柔性状态是指允许系统存在中间状态，这个中间状态不会影响系统整体的可用性，比如数据库读写分离的主从同步延迟等。柔性事务的一致性指的是最终一致性。 （一）、基于可靠消息的最终一致性方案概述 ?...业务系统在使用关系型数据库的情况下消息服务性能会受到关系型数据库的并发性能限制。 （六）、独立消息服务方案 ?...将没有被确认的消息放到实时消息服务中，进行重做，因为被动方应用系统的接口是幂等的。 优点： 消息服务独立部署，独立维护，独立伸缩。 消息存储可以按需选择不同的数据库来集成实现。
1.定义 内部存储：内部存储位于Android手机系统的data/data/这个目录下，内部存储是私有的，主要用于存储系统和应用程序的某些数据，对于其他应用程序来说是不可见的，并且会随着应用程序的卸载而被删除...外部存储：外部存储可以分为外部私有存储和外部公有存储。...外部私有存储位于/storage/emulated/0/Android/data/包名这个目录下，它和内部存储一样是私有的，并且其他应用程序是无法访问的，会随着应用程序的卸载而被清除。 ...它对所有的应用程序都是可见的，前提是该应用程序有外部存储权限，而且外部公有存储中的数据不会随应用程序的卸载而被删除。 2.使用哪些api进行访问？ ...用于指定文件夹的类型，可以有以下取值：（getExternalFilesDir和Environment.getExternalStoragePublicDirectory这两个函数的参数type的取值是一样的
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