直接把minio开放出去作为一个s3服务,minio本身也是支持自动对文件进行分片上传的,但是这样会有一个问题,权限很难做精细化的控制,对于高安全性要求的场景就达不到安全要求。
当我们的文件特别大的时候,上传是不是需要很长的时间啊,这么长时间的长连接,如果网络波动了呢?中间网络断开了呢?在这么长时间的过程中如果出现不稳定的情况,本次上传的所有内容就全部失败了,又要重新上传。
这是《大胖小课》栏目的专题一《说说文件上传那些事儿》的第6节-《大文件分片和断点续传》。
其实现在市面上有很多前端的三方库都集成了分片上传的功能,比如百度的WebUploader,遗憾的是它已经淡出历史舞台,无人维护了。现在比较推荐主流的库是vue-simple-uploader,不过饿了么公司开源的elementUI市场占有率还是非常高的,但其实大家所不知道的是,这个非常著名的前端UI库也已经许久没人维护了,Vue3.0版本出来这么久了,也没有做适配,由此可见大公司的开源产品还是需要给业务让步。本次我们利用elementUI的自定义上传结合后端的网红框架FastAPI来实现分片上传。
最近接到一个新的需求,需要上传2G左右的视频文件,用测试环境的OSS试了一下,上传需要十几分钟,再考虑到公司的资源问题,果断放弃该方案。
查看完整直播回放:https://cloud.tencent.com/edu/learning/live-2952 云函数 SCF 存储的局限
云函数 SCF 存储空间使用背景 目前 Serverless 架构已经在很多场景中落地,无论是使用 API 网关+ 云函数 SCF 实现 API 服务和 Web 服务,还是通过对象存储 COS 触发函数运行,进行文件上传事件的传递和文件的处理,或者通过消息队列中的消息触发函数,进行消息的过滤转储;Serverless 依靠其快速开发上线,无需复杂运维的特性,正逐步进入到更多的业务场景中。 在实际的使用过程中,云函数作为计算形态的产品,提供了计算高度的弹性扩缩容。在云函数运行时,运行环境中的文件系统为只读,
关注腾讯云大学,了解行业最新技术动态 戳【阅读原文】观看完整课程回顾 讲 师 介 绍 腾讯云高级产品经理,曾经历过企业级存储、企业级容器平台等产品的架构与开发,对容器、微服务、无服务器、DevOps 都有浓厚兴趣。 腾讯云高级产品经理,先后负责过对象存储、存储网关等多款存储产品,在存储领域有着丰富的经验。 云函数 SCF 存储的局限 前 Serverless 架构已经在很多场景中落地,无论是使用 API 网关+ SCF 云函数实现 API 服务和Web 服务,还是通过对象存储 COS 触发函
我们这里只讲分片上传,至于断网续传和秒传已经写好Demo,下载地址放在文末,有兴趣的可以下载自己玩玩。
ES单个分片最大的文档数是21个亿。如果写入的doc总量超过这个值,就会写入拒绝!!
本文描述问题及解决方法适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
本文为联合撰稿,作者团队包括:布莱德,携程技术专家;向晨,携程数据库专家;骋成,携程技术专家;小峰,携程高级软件工程师。
image.png 在LiveVideoStack线上交流分享中,新浪微博视频平台架构师曾诚分享了微博大规模视频处理如何应对多业务场景,大流量,高并发的挑战。包括利用工作流式计算引擎实现场景动态配置,
通过我们前面的ELK学习,我们已经深入了解了ELK的相关知识以及腾讯云Elasticsearch 的操作与维护,那么,在实际生产应用中,我们如何根据企业自身业务的数据存量需求去选择合适配置的腾讯云ES集群进而保证企业应用的高效持续安全呢?那么今天我们就来讲讲这个问题:
众所周知,自2015年以来微博的业务发展迅猛。如果根据内容来划分,微博的业务有主信息(Feed)流、热门微博、微博推送(Push)、反垃圾、微博分发控制等。每个业务都有自己不同的用户构成、业务关注点和数据特征。庞大的用户基数下,由用户相互关注衍生的用户间关系,以及用户千人千面的个性化需求,要求我们用更高、更大规模的维度去刻画和描绘用户。大体量的微博内容,也呈现出多样化、多媒体化的发展趋势。 一直以来,微博都尝试通过机器学习来解决业务场景中遇到的各种挑战。本文为新浪微博吴磊在CCTC 2017云计算大会Spa
导语 | 随着业务的发展,系统日益复杂,功能愈发强大,用户数量级不断增多,设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加,当发展到某个量级时,这些因素会导致系统变得臃肿不堪,服务质量难以保障,系统稳定性变差,耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们:要有勇气和自信重构服务,提供更先进更优秀的系统。文章作者:刘敏,腾讯基础架构研发工程师。 前言 自今年三月份以来天机阁用户数快速上涨,业务总体接入数达到1000+,数据进入量更是迎来了爆发式上涨,日均处理量上涨了一个数量级:Trace数据峰值处理量达到340亿/日条
Redis中间件,我们主要是用来做缓存,缓解数据库的访问压力,我们搭建的是redis集群
Elasticsearch 的基础是 Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在 ES 的配置文件…/config/elasticsearch.yml中配置,如下:
IP统计:在菜单中选择Statistics,然后选择Conversation,就可以统计出所在数据包中所有通信IP地址,包括IPV4和IPV6。
在网页中直接上传大文件一直是个比较头疼的问题,一是上传时间长,中途一旦出错会导致前功尽弃;二是服务端配置复杂,要考虑接收超大表单和超时问题,如果是托管主机没准还改不了配置,默认只能接收小于4MB的附件。
一款技术产品必定有其使用场景,不然代码写的再好也没有用武之地,那么首先我们要先来了解一下,在什么情况下会用到延迟队列呢?
分片上传,就是将所要上传的文件,按照一定的大小,将整个文件分隔成多个数据块(Part)来进行分片上传
本章回答ES应该怎么用的问题。ES被设计得简单易用,容易上手,如果只是把它当作黑盒来用,不了解内部原理,甚至没有一定的基础知识,当数据和节点规模达到一定程度的时候会面临许多问题。本章就重点问题给出使用和部署建议。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档,MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息,请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
导语 | 随着业务的发展,系统日益复杂,功能愈发强大,用户数量级不断增多,设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加,当发展到某个量级时,这些因素会导致系统变得臃肿不堪,服务质量难以保障,系统稳定性变差,耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们:要有勇气和自信重构服务,提供更先进更优秀的系统。
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎,能够处理大规模的数据并提供实时的搜索和分析功能。为了充分发挥Elasticsearch的性能,集群搭建时的Linux系统设置优化至关重要。本文将分模块详细介绍如何优化Linux设置,以确保Elasticsearch集群的高效运行。
Elasticsearch 的基础是 Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在 ES 的配置文件 根目录/config/elasticsearch.yml 中配置,如下:
一个三个es进程组成的es集群,约定了该index有三个primary shard,三个replicat shard 分布式es的框架图demo
在上一章节中,我们详细讨论了IP的分类和无分类原则的原理以及其在网络通信中的应用。IP分片与重组是在数据包传输过程中起到关键作用的机制。当数据包的大小超过网络链路的MTU(最大传输单元)限制时,IP分片将数据包分割为多个较小的分片进行传输。这些分片在网络中独立传输,到达目的地后,通过IP重组机制将它们重新组合成完整的数据包。这种分片和重组的过程确保了大尺寸的数据包能够在网络中进行传输,同时保证了数据的完整性和可靠性。在本章节中,我们将深入探讨IP分片与重组的工作原理。
本文介绍了一种基于腾讯云智能语音的实时语音识别微信小程序的开发和实现。该小程序使用Wafer服务器进行音频文件的上传和识别,利用腾讯云的语音识别API进行实时语音转文字,并将识别结果展示在小程序中。具体实现包括搭建项目结构、配置服务器、上传音频文件、添加识别和转文字功能、以及处理异常情况等。该小程序可以方便地在手机端进行调试和体验。
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
在互联网协议(IP)中,分片报文是一个重要的概念。当数据包过大时,为了确保其在网络中能够顺利地从发送端传输到接收端,IP协议允许程序将数据包拆分成更小的片段。这些片段称为IP分片报文。
随着业务的发展,系统日益复杂,功能愈发强大,用户数量级不断增多,设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加,当发展到某个量级时,这些因素会导致系统变得臃肿不堪,服务质量难以保障,系统稳定性变差,耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们:要有勇气和自信重构服务,提供更先进更优秀的系统。--导读
MongoDB中,在使用到分片的时候,常常会用到chunk的概念,chunk是指一个集合数据中的子集,也可以简单理解成一个数据块,每个chunk都是基于片键的范围取值,区间是左闭右开。例如,我们的片键是姓名的第二个字母,包含了A-Z这26中可能,理想情况下,划分为26个chunk,其中每个字母开头的姓名记录即为一个chunk。
近一年内对公司的 ELK 日志系统做过性能优化,也对 SkyWalking 使用的 ES 存储进行过性能优化,在此做一些总结。本篇主要是讲 ES 在 ELK 架构中作为日志存储时的性能优化方案。
1. 当上传的文件格式类型不为 jpeg、png、gif、jpg 时,提示上传的文件格式不正确
之前说道扩容作者写了很多期关于跨链技术的科普文,我们在考虑多链间的数据共享同时也需考虑到链内分块,也就是单区块链分片分块数据共享和单块数据共识来达到区块链扩展性问题。”
当一张表的数据达到几千万时,查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
1、简介 ElasticSearch(简称ES)是一个分布式、Restful的搜索及分析服务器,设计用于分布式计算;能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速。和Apache Solr一样,它也是基于Lucence的索引服务器,而ElasticSearch对比Solr的优点在于: 轻量级:安装启动方便,下载文件之后一条命令就可以启动。 Schema free:可以向服务器提交任意结构的JSON对象,Solr中使用schema.xml指定了索引结构。 多索引文件支持:使用不同的index参
导读:分片上传、断点续传,这两个名词对于做过或者熟悉文件上传的朋友来说应该不会陌生,总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发。
当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下:
这里来讲一个比较有趣的内容,相信大家都有设置过家用路由器的经历,不知道有没有发现一个事情,在设置拨号的时候,里面有一个MTU,值通常是1492或者1480,如果接入方式改为DHCP的情况下,MTU就变成了1500,为什么呢?
素材来源:https://blog.csdn.net/learnlhc/article/details/115228649
写在前面 今天我们写一下关于js的分片上传,因为工作中很多时候上传文件是比较大的,为了不让卡死,我们可以使用分片上传的方式进行文件的传输,下面就简单的将思路梳理一下,然后贴上代码 思路分析 既然是分片上传,那么首先要知道不分片的时候是怎么上传的,我们一般是直接使用file文件然后将其放到formData对象中,作为参数上传,这是最基本的一种方式,分片其实就是将这一个整体的操作进行多次,每一次的数据量根据我们的定义进行分,也就是说,假设一个文件的大小是10Mb,我们将其分为十份,每一份都按照前面所的完整的
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