在最初的方法中，每个成员的观看历史记录都存储在Cassandra中，并使用行键存储在一行中：CustomerId。...为了优化读取延迟，需要以牺牲写入路径上的工作量为代价，我们通过在Cassandra存储之前增加内存分片缓存层（EVCache）来实现。...每次写入Cassandra都会发生额外的缓存查找，并在缓存命中时将新数据与现有值合并。 读取观看记录首先由缓存提供服务。在高速缓存未命中时，再从Cassandra读取条目，压缩并插入高速缓存。...然后使用行键（行关键字）：CustomerId将数据存储在新行中。新的汇总是版本化的，写入后会再次检查查数据的一致性。只有在验证与新版本数据一致后，旧版本的数据才会被删除。...在这种情况下，元数据行具有一个空数据列，以便能够快速读取元数据。 为了使常见用例（压缩观看记录小于可配置阈值）被快速读取，将元数据与同一行中的观看记录组合以消除元数据查找流程，如图2所示。
参考链接： 使用Python进行鼠标和键盘自动化 在计算机上打开程序和进行操作的最直接方法就是，直接控制键盘和鼠标来模仿人们想要进行的行为，就像人们坐在计算机跟前自己操作一样，这种技术被称为“图形用户界面自动化...Python 能以很快的速度移动鼠标并击键。实际上，它可能太快，从而导致其他程序跟不上。而且， 如果出了问题，但你的程序继续到处移动鼠标，可能很难搞清楚程序到底在做什么，或者如何从问题中恢复。...1.2.1 通过任务管理器来关闭程序 windows中可以使用 Ctrl+Alt+Delete键来启动，并且在进程中进行关闭，或者直接注销计算机来阻止程序的乱作为 1.2.2 暂停和自动防故障设置 ...（1）可以告诉脚本在每次调用函数以后有暂停的时间来允许我们关闭窗口，可以通过设置pyautogui.PAUSE来规定暂停的秒数。...1.4.2 拖动鼠标 拖动即移动鼠标，按着一个按键不放来移动屏幕上的位置，例如：可以在文件夹中拖动文件来移动位置，或者将文件等拉入发送框内相当于复制粘贴的操作 pyautogui提供了一个pyautogui.dragTo
：[https://liyangyang.blog.csdn.net/](https://liyangyang.blog.csdn.net/) 1 Caching JanusGraph采用多层数据缓存来促进快速图形遍历...2.1 Vertex 缓存 顶点缓存包含顶点及其在特定事务中检索的邻接列表的子集。此高速缓存中维护的最大顶点数等于事务高速缓存大小。如果事务工作负载是迭代遍历，则顶点缓存将显着加快速度。...3 Database Level 缓存 数据库级高速缓存在多个事务中并且在单个事务的持续时间之外保留邻接列表（或其子集）。数据库级缓存由数据库中的所有事务共享。...3.1 缓存到期时间 性能和查询行为最重要的设置是通过配置的缓存过期时间cache.db-cache-time。缓存将保存图形元素最多几毫秒。如果元素到期，则在下次访问时将从存储后端重新读取数据。...如果其他软件层在同一JVM中运行，那么这些软件层也可能占用大量的堆空间（例如Gremlin Server，嵌入式Cassandra等）。保守堆内存估计。
在Cassandra中，对单一列值的写操作是快速和高效的。 读操作流 ? 延迟的原因 下面介绍一些Cassandra的内部机制，进而理解为什么我们最初的简单设计会产生性能下降。...一旦缓存没有命中，再从Cassandra读取条目，压缩后插入到缓存中。 在添加了缓存层后，多年来Cassandra单表存储方法一直工作很好。...这意味着，团队需要冒险进入Netflix在使用Cassandra上尚未涉足的领域。同时，Netflix业务也在持续快速增长，其中包括国际会员的增长，以及企业即将推出的自制节目业务。...各个分块使用标识CustomerId$Version$ChunkNumber并行写入到不同的行中。在成功写入分块数据后，元数据会写入一个标识为CustomerId的单独行中。...读操作流 在读取时，首先会使用行标识CustomerId读取元数据行。对于通常情况，分块数是1，元数据行中包括了打包压缩观看数据的最新版本。对于罕见情况，存在多个压缩观看数据的分块。
要想快速的解决开发及上线过程中遇到的系列问题，还需要具备相当深度的Linux知识，恰巧之前工作中使用Linux的经验在大数据领域中还可以充分使用。 笔者不才，就遇到的一些问题，整理出来与诸君共同分享。...下文为本系列文章的第二部分（点击访问本系列文章开篇）： Cassandra高并发数据读取实现剖析 本文就spark-cassandra-connector的一些实现细节进行探讨，主要集中于如何快速将大量的数据从...数据分区 存储在Cassandra中的数据一般都会比较多，记录数在千万级别或上亿级别是常见的事。如何将这些表中的内容快速加载到本地内存就是一个非常现实的问题。...splitter中会利用到配置项spark.cassandra.input.split.size和spark.cassandra.page.row.size，分别表示一个线程最多读取多少记录，另一个表示每次读取多少行...那么如何来减少等待时间呢，比如在读取Cassandra数据的过程中，需要从两个不同的表中读取数据，一种办法就是先读取完成表A与读取表B，总的耗时是两者之和。
要想快速的解决开发及上线过程中遇到的系列问题，还需要具备相当深度的Linux知识，恰巧之前工作中使用Linux的经验在大数据领域中还可以充分使用。...2.3 分组和聚合 在RDBMS中常见的group by和max、min在Cassandra中是不存在的。 如果想将所有人员信息按照姓进行分组操作的话，那该如何创建数据模型呢？...数据模型的时候，要求对数据的读取需求进可能的清晰，然后利用反范式的设计方式来实现快速的读取，原则就是以空间来换取时间。...利用Spark强化Cassandra的实时分析功能 在Cassandra数据模型一节中，讲述了通过数据冗余和反范式设计来达到快速高效的查询效果。...3.1 整体架构 image.png 利用spark-cassandra-connector连接Cassandra，读取存储在Cassandra中的数据，然后就可以使用Spark RDD中的支持API
（大数据时代） 行式数据库 列式数据库 Hbase Cassandra[kəˈsændrə] 图关系型数据库 DB-Engines 数据库排名 Redis概述 应用场景 配合关系型数据库做高速缓存...它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。...HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表 ---- Cassandra[kəˈsændrə] Apache Cassandra...在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程 计算机存储单位 计算机存储单位一般用B，KB...，MB，GB，TB，EB，ZB，YB，BB来表示，它们之间的关系是： 位 bit (比特)(Binary Digits)：存放一位二进制数，即 0 或 1，最小的存储单位。
没错，远古时代的程序员确实是在没有操作系统的环境下，用编程语言之间操作硬件来编程的，你可能觉得这没有问 题，但其实问题是相当严重的，因为此时你必须掌握如何操作硬件的所有具体细节，比如如何具体操作硬盘（现在你得把硬盘拆开...高速缓存即L2缓存： 主要由硬件控制高速缓存的存取，内存中有高速缓存行按照0~64字节为行0，64~127为行1。。。最常用的高速缓存行放置在cpu内部或者非常 接近cpu的高速缓存中。...当某个程序需要读一个存储字时，高速缓存硬件检查所需要的高速缓存行是否在高速缓存中。如果是，则称为高速缓存命中，缓存满足了请求，就不需要通过总线把访问请求送往主存(内存)，这毕竟是慢的。...金属盘片边缘有类似于机械臂的设置，头部有磁头可以读取信息，转轴以一定速度旋转以便磁头读取金属盘片上的信息。...南桥与北桥同样的作用，亦被使用。南桥为ISA桥，连接慢速设备。北桥为PCI桥，连接快速设备。 操作系统的启动流程： 操作系统的启动通过BIOS系统，BIOS系统存储在ROM中一部分区域。
将运算需要使用的数据复制到缓存中，让运算能快速进行，当运算结束后，在从缓存同步回内存之中，这样处理器就无须等待缓慢的内存读写了。...被volatile修饰的变量，在被线程操作时，会有这样的机制： 就是线程对变量操作时会从主内存中读取到自己的工作内存中，当线程对变量进行了修改后，那么其他已经读取了此变量的线程中的变量副本就会失效，这样其他线程在使用变量的时候...最著名的缓存一致性协议就是Intel的MESI了，说MESI时，先解释一下，缓存行： 缓存行（cache line）：CPU高速缓存的中可以分配的最小存储单位，高速缓存中的变量都是存在缓存行中的。...当其他CPU在操作变量时发现此变量在的缓存行已经无效，那么就会去主内存中重新读取最新的变量。 那么其他CPU是如何发现变量被修改了的呢？...因为CPU和其他部件的进行通信是通过总线来进行的，所以每个CPU通过嗅探总线上的传播数据，来检查自己缓存的值是不是过期了，当处理器发现自己换成行对应的内存地址被修改后，就会将自己工作内存中的缓存行设置成无须状态
如何解决这个问题呢？有人肯定会问，直接把程序存储在缓存中不行吗？ 答案是可以的。但是，缓存的造价太贵了。具体如下图所示。...这个高速内存就是缓存（高速缓存）。 2. 缓存的定义 高速缓存是一个小而快速的存储设备 ，它作为存储在更大更慢的设 备中的数据对象的缓冲区域。使用高速缓存的过程称为缓存 。 ...行匹配：根据地址划分，可得到t位的标志位，由于组内的任意一行都可以包含任意映射到该组的数据块，所以就要线性搜索组中的每一行，判断是否有和标志位匹配且设置了有效位的行 ，如果存在，则缓存命中，否则缓冲不命中...如果你看懂了上述高速缓存的整个过程，考虑下如何编程来模拟高速缓存呢？ 后面的文章我会详细讲解如何用C语言模拟高速缓存，欢迎关注我的公众号【嵌入式与Linux那些事】，第一时间获取更新。...如果我们理解了计算机系统是如何将数据在内存中组织和移动的，那么在写程序时就可以把数据项存储在合适的位置，CPU能更快地访问到它们，提高程序的执行效率。
不可重复读指一次事务内的多次相同查询，读取到了不同的结果。 幻读师不可重复读的特殊场景。一次事务内的多次范围查询得到了不同的结果。 通过在写的时候加锁，可以解决脏读。...使用这种类型的批处理时，Cassandra 会将所有批处理中的操作写入日志，然后在后台应用这些操作。这意味着如果批处理中的某些操作失败，它们将被回滚，并且在应用中可以检测到失败的操作。...使用这种类型的批处理时，Cassandra 不会将操作写入日志，而是尽可能快速地将它们应用到数据中。这种批处理通常用于不需要事务性保证的情况，例如批量插入或更新操作，其中失败的操作不会回滚。...请确保在实际使用时将正确的值分配给键。 在多线程并发的情况下，如何保证一个代码块在同一时间只能由一个线程访问？...如何用Redis实现分布式锁？ 分布式锁实现的三个核心要素： 1.加锁 最简单的方法是使用setnx命令。key是锁的唯一标识，按业务来决定命名。
在 Cassandra 中，读取比写入更昂贵。写入会附加到提交日志并写入称为内存表的内存结构，最终刷新到磁盘。...他们很容易在压缩方面落后，Cassandra 会压缩磁盘上的 SSTable 以提高读取性能。不仅的读取成本更高，而且当节点试图压缩时，还会看到级联延迟。...此外，ScyllaDB 使用称为虚拟节点 (vNode) 的逻辑单元来更好地分布数据以获得更均匀的性能。集群可以在不同节点上存储相同数据的多个副本以确保可靠性。...Compaction Strategy：ScyllaDB 使用不同的算法（称为策略）来确定何时以及如何最好地运行压缩。该策略决定了写入、读取和空间放大之间的权衡。...第二部分用于基于行的缓存。通常在基于 Linux 的操作系统中，数据以 4KB 块的形式从存储中获取。然而，实际上，许多数据库读取获取的数据要少得多。这会导致 Linux 缓存的读取放大和低效率。
为了选择工作负载数据集大小来很好地满足我们的测试目标，重要的是检查RegionServer堆，L1和L2缓存，OS缓冲区缓存的大小，然后设置适当的数据集大小。...在我们的测试配置中，每个区域服务器节点上都有大约96G OS缓存可用于此目的（忽略DataNode或OS进程使用的内存来简化操作）。...我们两个测试使用的数据集大小为： 40 GB数据和4000万行 1 TB数据和10亿行 测试方法 在6节点集群上安装了CDP私有云基础7.2.2，并生成了4000万行的工作负载数据（总数据集大小=>...下面的图表显示了吞吐量，并比较了使用2个不同大小的数据集运行时不同工作负载的吞吐量如何变化。在图表中，条形越高，吞吐量越好。...要使用YCSB来测试运营数据库的性能，请查看博客如何为HBase运行YCSB 原文作者：Surbhi Kochhar 原文链接：https://blog.cloudera.com/hbase-performance-testing-using-ycsb
全文共包括四个部分： 第一部分：Spark入门，介绍如何使用Shell及RDDs 第二部分：介绍Spark SQL、Dataframes及如何结合Spark与Cassandra一起使用 第三部分：...下载Spark并河演示如何使用交互式Shell命令行 动手实验Apache Spark的最好方式是使用交互式Shell命令行，Spark目前有Python Shell和Scala Shell两种交互式命令行.../bin/pyspark 在本节中不会使用Python Shell进行演示。 Scala交互式命令行由于运行在JVM上，能够使用java库。...为创建RDD，可以从外部存储中读取数据，例如从Cassandra、Amazon简单存储服务（Amazon Simple Storage Service）、HDFS或其它Hadoop支持的输入数据格式中读取...也可以通过读取文件、数组或JSON格式的数据来创建RDD。
在Kong的配置文件中，约定了以下的几条规则： 配置文件中以#开头的行均为注释行，程序不会读取这些内容。 在官方提供的默认配置文件中，以#开头的有值的配置项目均为默认配置。...在常规的配置中，主要配置了Kong运行的目录日志等信息。 无论如何，配置的文件或者目录Kong必须要用权限访问，否则会报错。...如果设置为0表示永不过期 Kong从数据库中读取数据并且缓存，在ttl过期后会删除这个缓存然后再一次读取数据库并缓存 db_resurrect_ttl 30 缓存刷新时间，单位秒。...在Kong的配置文件中，约定了以下的几条规则： 配置文件中以#开头的行均为注释行，程序不会读取这些内容。 在官方提供的默认配置文件中，以#开头的有值的配置项目均为默认配置。...如果设置为0表示永不过期 Kong从数据库中读取数据并且缓存，在ttl过期后会删除这个缓存然后再一次读取数据库并缓存 db_resurrect_ttl 30 缓存刷新时间，单位秒。
2017 年，我们写了一篇关于我们如何存储数十亿条消息的博文，分享了我们开始时如何使用 MongoDB，但又将数据迁移到 Cassandra 的过程，因为我们正在寻找一个扩展性和容错性比较高而维护成本相对较低的数据库...Cassandra 的麻烦 我们把信息存储在一个名为 cassandra-messages 的数据库中。顾名思义，它运行 Cassandra 来存储消息。...这种分区意味着，在 Cassandra 中，特定通道和桶的所有消息将存储在一起，并在 3 个节点（取决于设置的复制因子）上复制。...这种分区有潜在的性能缺陷：只有一小群人使用的服务器发送的消息往往比有数十万人使用的服务器少几个数量级。 在 Cassandra 中，读的开销比写大。...我们很容易在压缩上落后，为了获得更高的读性能，Cassandra 会压缩磁盘上的 SSTable。这样一来，不仅读取的开销增大，而且当节点试图压缩时，还会产生级联延迟。
电脑的缓存系统分了很多层级，从外到内依次是主内存、三级高速缓存、二级高速缓存、一级高速缓存，所以，在我们的脑海里，觉点磁盘的读写速度是很慢的，而内存的读写速度确是快速的，的确如此，从上图磁盘和内存距离CPU...CPU是真正做事情的地方，它会先从高速缓存中去获取所需的数据，如果找不到，再去三级缓存中查找，如果还是找不到最终就去会主内存查找，并且找到数据后，先要复制到缓存(L1、L2、L3)，然后在返回数据；如果每一次都这样来来回回地复制和读取数据...2.2 内存布局填充 作为一个C#程序员，必须写出优雅的代码，可以使用StructLayout、FieldOffset来控制class、struct的内存布局。...CPU永远无法直接从高速缓存中命中数据，每次都要经过一、二、三级缓存到主内存中重新获取数据，时间就是被浪费在了这样的来来回回中。...对于内存布局填充方式，去掉属性后，经过测试性能与直接填充方式几乎无差别了，不过本示例代码仅仅作为一个测试参考，主要目的是给大家布道如何利用CPU高速缓存工作机制，通过缓存行的填充来避免假共享，从而写出真正低延迟的代码
本篇博客将从我的面试经验出发，结合对Cassandra核心特性的理解，深入探讨其在实际应用中的关键知识点，同时辅以代码示例，帮助读者更全面地掌握这一高性能、高可用的分布式NoSQL数据库。...一、面试经验分享在多次与Cassandra相关的面试中，我发现以下几个主题是面试官最常关注的：Cassandra数据模型：能否清晰阐述Cassandra的列族（Column Family）概念，以及其如何支持动态列...能否解释AP（可用性-分区容忍性）和CP（一致性-分区容忍性）之间的权衡，以及如何通过调整Consistency Level来满足不同业务需求？...例如，设置LOCAL_QUORUM意味着读写操作在本地数据中心的大多数副本上完成即可返回，牺牲部分一致性换取更高的性能和可用性。...结语深入理解Cassandra分布式NoSQL数据库的原理与实践，不仅有助于在面试中脱颖而出，更能为实际工作中处理大规模、高并发、低延迟的数据存储与检索任务提供有力支持。
在这篇文章中，我将会讲解一些数据库存储的内部机制，数据库是如何进行优化操作来提供惊人速度及其优势和缺点。 ...因此，为了快速的访问，需要从磁盘中加载所有数据到内存，但是RAM一般没有这么大的空间来存储所有的数据。因此，数据库必须从磁盘中读取部分数据。...因为在插入过程中，插入行所属的block已经在内存中，所以数据库可以直接将行插入到内存的数据结构中，然后通过一次磁盘I/O提交到数磁盘中。...为了正确地理解上述场景，让我们简单的看一下Facebook的Cassandra数据库是如何使用LSM原则的。...不同的LSM实现互使用不同的数据结构来适应不同的需求，并不存在标准的LSM实现。当内存中存储的数据超过配置的阈值时，内存中存储的数据就会被放置在将会被写入磁盘的队列中。
每当CPU内核访问L3中的数据时，都会通过线程总线来进行读取。...总线锁的意思是在线程总线中加入一把锁，例如，当不同的CPU内核访问同一个缓存行时，只允许一个CPU内核进行读取，如图4-5所示，a、b存储于L3高速缓存中，当CPU内核1对a进行访问时，会在总线上发送一个...所以在多CPU的系统中，为了保证各个CPU的高速缓存中数据的一致性，会实现缓存一致性协议，每个CPU通过嗅探在总线上传播的数据来检查自己的高速缓存中的值是否过期，当CPU发现自己缓存行对应的主存地址被修改时...，就会将当前CPU的缓存行设置成无效状态，当CPU对这个数据执行修改操作时，会重新从系统主存中把数据读到CPU的高速缓存中。...因为高速缓存的内容是部分主存内容的副本，所以应该与主存内容保持一致，而CPU对高速缓存副本如何与主存内容保持一致有几种写入模式供选择，主要的写入模式有以下两种： （1）Write-Through（直写）
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