大数据文摘作品 编译:丁慧、笪洁琼、蒋宝尚 网络互联设备的增长带来了大量易于访问的时间序列数据。越来越多的公司对挖掘这些数据感兴趣,从而获取了有价值的信息并做出了相应的数据决策。 近几年技术的进步提高了收集,存储和分析时间序列数据的效率,同时也刺激了人们对这些数据的消费欲望。然而,这种时间序列的爆炸式增长,可能会破坏大多数初始时间序列数据的体系结构。 Netflix作为一家以数据为驱导的公司,对这些挑战并不陌生,多年来致力于寻找如何管理日益增长的数据。我们将分享Netflix如何通过多次扩展来解决时间序列
JanusGraph采用多层数据缓存来促进快速图形遍历。这里按照从JanusGraph事务中访问它们的顺序列出了缓存层。缓存越接近事务,缓存访问越快,内存占用和维护开销就越高。
计算机系统中的存储系统指的是用于存储和访问数据的硬件和软件组件。存储系统的主要目的是提供计算机系统运行所需的数据和程序的长期存储和快速访问。
缓存是一种将数据存储在高速缓存中的技术,它可以提高应用程序的性能和响应速度。以下是一些使用缓存的原因:
引言 因特网互联设备的发展,提供了大量易于访问的时序数据。越来越多的公司有兴趣去挖掘这类数据,意图从中获取一些有意义的洞悉,并据此做出决策。技术的最新进展提高了时序数据的收集、存储和分析效率,激发了人们对如何处理此类数据的考量。然而,大多数现有时序数据体系结构的处理能力,可能无法跟上时序数据的爆发性增长。 作为一家根植于数据的公司,Netflix已习惯于面对这样的挑战,多年来一直在推进应对此类增长的解决方案。该系列博客文章分为两部分发表,我们将分享Netflix在改进时序数据存储架构上的做法,如何很好地应对
缓存又叫高速缓存,是计算机存储器中的一种,本质上和硬盘是一样的,都是用来存储数据和指令的 。它们最大的区别在于读取速度的不同。程序一般是放在内存中的,当CPU执行程序的时候,执行完一条指令需要从内存中读取下一条指令,读取内存中的指令要花费100000个时钟周期(缓存读取速度为200个时钟周期,相差500倍),如果每次都从内存中取指令,CPU运行时将花费大量的时间在读取指令上。这显然是一种资源浪费。
HBase的服务器体系结构遵从简单的主从服务器架构,它由HRegion服务器(HRegion Service)群和HBase Master服务器(HBase Master Server)构成。Hbase Master服务器负责管理所有的HRegion服务器,而Hbase中所有的服务器是通过Zookeeper来进行协调,并处理HBase服务器运行期间可能遇到的错误的。
1、解决功能性的问题:Java、Jsp、RDBMS、Tomcat、HTML、Linux、JDBC、SVN
摩尔定律告诉我们:大约每18个月会将芯片的性能提高一倍。芯片的这种飞速发展直接导致了芯片的指令执行速度与内存读取速度之间的巨大鸿沟。
多核CPU都有自己的专有高速缓存(一般为L1、L2),以及同一个CPU芯片板上不同CPU内核之间共享的高速缓存(一般为L3)。不同CPU内核的高速缓存中难免会加载同样的数据,那么如何保证数据的一致性呢?这就需要用到缓存一致性协议。
好久没有写博客了,一直在不断地探索响应式DDD,又get到了很多新知识,解惑了很多老问题,最近读了Martin Fowler大师一篇非常精彩的博客The LMAX Architecture,里面有一个术语Mechanical Sympathy,姑且翻译成软硬件协同编程(Hardware and software working together in harmony),很有感悟,说的是要把编程与底层硬件协同起来,这样对于开发低延迟、高并发的系统特别地重要,为什么呢,今天我们就来讲讲CPU的高速缓存。
Redis 是一种内存数据库,它的数据存储完全基于内存。然而,许多人可能会问,在当前还没有足够廉价、高速度和高容量的内存可用的情况下,为什么 Redis 要在内存中存储所有数据?下面将介绍为什么 Redis 需要将所有数据放到内存中。
volatile相关的知识其实自己一直都是有掌握的,能大概讲出一些知识,例如:它可以保证可见性;禁止指令重排。这两个特性张口就来,但要再往深了问,具体是如何实现这两个特性的,以及在什么场景下使用volatile,为什么不直接用synchronized这种深入和扩展相关的问题,就回答的不好了。因为volatile是面试必问的知识,所以这次准备把这部分知识也给啃掉。
接上期:第一章 Oracle Database In-Memory 相关概念(IM-1.1)
程序员要想让计算机工作,必须知道计算机能干什么,怎么干的,这也就是我们必须学习计算机基础的原因
好多人觉得自己有点基础就都想着直接敲代码,觉得基础知识很容易,很简单,就不怎么用心去学。然而,我觉得基础知识很重要。就像盖一栋楼房一样,你先要打好地基,再去盖房。
以上这些技术设计使 Kafka 既可以作为高吞吐的消息队列,也可以作为低延迟的发布-订阅系统,性能非常优异。
CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展,然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而CPU的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题,CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决I\O速度和CPU运算速度之间的不匹配问题。
在CPU高速缓存与内存屏障的介绍中,CPU在对数据进行读取的时候遵循缓存一致性来解决高速缓存的数据不一致问题,现简述如下:
操作系统提供了总线锁机制。前端总线(也叫CPU总线)是所有CPU与芯片组连接的主干道,负责CPU与外界所有部件的通信,包括高速缓存、内存、北桥,其控制总线向各个部件发送控制信号,通过地址总线发送地址信号指定其要访问的部件,通过数据总线实现双向传输。在CPU内核1要执行i++操作的时候,将在总线上发出一个LOCK#信号锁住缓存(具体来说是变量所在的缓存行),这样其他CPU内核就不能操作缓存了,从而阻塞其他CPU内核,使CPU内核1可以独享此共享内存。
多处理器(multiprocessor)包括多个硬件处理器,每个都能执行一个顺序程序。当讨论多处理器架构的时候,基本的时间单位是指令周期(cycle):即处理器提取和执行一条指令需要的时间。
前两天我搞了两个每日一个知识点,对多线程的部分知识做了下概括性的总结。但通过小伙伴的反馈是,那玩意写的比较抽象,看的云里雾里晕晕乎乎的。所以又针对多线程底层这一块再重新做下系统性的讲解。有兴趣的朋友可以先看下前两节,可以说是个笼统的概念版。
在集群上运行任何性能基准测试工具时,关键的决定始终是应该使用什么数据集大小进行性能测试,并且在这里我们演示了为什么在运行HBase性能时选择“合适的”数据集大小非常重要在您的集群上进行测试。
free 命令显示系统内存的使用情况,包括物理内存、交换内存(swap)和内核缓冲区内存。
前两天我搞了两个每日一个知识点,对多线程并发的部分知识做了下概括性的总结。但通过小伙伴的反馈是,那玩意写的比较抽象,看的云里雾里晕晕乎乎的。
我的 Linux系统上有多少可用 RAM内存?是否有足够的可用内存来安装和运行新应用程序? 在 Linux系统中,可以使用free命令获取系统内存使用情况的详细报告。 free命令显示系统使用和空闲的内存情况,包括物理内存、交互区内存(swap)和内核缓冲区内存
在讨论Java内存模型之前,这里先一起聊聊CPU、高速缓存以及主内存,在了解这些知识后,对理解Java内存模型会有很大的帮助。
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在 Java 中,方法调用一般通过 Virtual Call 还有 Classic Call。
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左图为最简单的高速缓存的配置,数据的读取和存储都经过高速缓存,CPU核心与高速缓存有一条特殊的快速通道;主存与高速缓存都连在系统总线上(BUS)这条总线还用于其他组件的通信 在高速缓存出现后不久,系统变得越来越复杂,高速缓存与主存之间的速度差异被拉大,直到加入了另一级缓存,新加入的这级缓存比第一缓存更大,并且更慢,而且经济上不合适,所以有了二级缓存,甚至是三级缓存
随机访问存储器( Random-Access Memory,RAM)分为两类:静态的和动态的。静态RAM(SRAM)比动态RAM(DRAM)更快,但也贵得多。SRAM用来作为高速缓存存储器。DRAM用来作为主存以及图形系统的帧缓冲区。
为了提高程序的运行性能, 现代CPU在很多方面对程序进行了优化 例如: CPU高速缓存, 尽可能的避免处理器访问主内存的时间开销, 处理器大多会利用缓存以提高性能
CPU的频率非常快,主存Main Memory跟不上。CPU缓存是CPU与内存之间的临时数据交换器,为了解决CPU运行处理速度与内存读写速度不匹配的矛盾——缓存的速度比内存的速度快多了。
开设这个公众号是给自己一个锻炼,将自己的知识分享,以后会持续输出,希望给读者朋友们带来帮助。
该文介绍了Java并发编程的基础知识,包括线程、锁、条件变量、线程池等,并通过实例进行了详细的解释。同时还介绍了volatile关键字的作用和使用场景,以及通过代码例子讲解了多线程中出现的竞争问题以及解决方案。
CPU 在摩尔定律的指导下以每 18 个月翻一番的速度在发展,然而内存和硬盘的发展速度远远不及 CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而 CPU 的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题,CPU 厂商在 CPU 中内置了少量的高速缓存以解决 I\O 速度和 CPU 运算速度之间的不匹配问题。
Caching(缓存) JanusGraph employs multiple layers of data caching to facilitate fast graph traversals.(JanusGraph采用多层数据缓存,以方便快速图形遍历),缓存层按照从JanusGraph事务中访问的顺序列出。缓存越接近事务,缓存访问越快,内存占用和维护开销也越高 Transaction-Level Caching(事务级缓存) 2.1. Vertex Cache(顶点缓存):缓存访问的顶点和它们的邻
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我们知道volatile关键字的作用是保证变量在多线程之间的可见性,它是java.util.concurrent包的核心,没有volatile就没有这么多的并发类给我们使用。
在传统的 Java Web 项目中, 使用数据库进行存储数据,弊端主要来自于性能方面。由于数据库持久化数据主要是面向磁盘,而磁盘的读/写比较慢.
Oracle Database In-Memory(In-Memory数据库)最先是在Oracle Database 12c第1版(12.1.0.2)中引入的功能,可大大提高实时分析和混合工作负载的性能。 In-Memory列存储(IM列存储)是Database In-Memory的关键功能。
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在DPDK中,对cache的主要优化,除了利用时间局部性和空间局部性以外,更重要的是,要避免多核对缓存的ping-pong式读写。
在多线程并发编程中synchronized和volatile都扮演着重要的角色。 volatile是轻量级的 synchronized,它在高并发中保证了共享变量的“可见性”。
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