当订单一直处于未支付状态时，如何及时的关闭订单，并退还库存？ 如何定期检查处于退款状态的订单是否已经退款成功？ 新创建店铺，N天内没有上传商品，系统如何知道该信息，并发送激活短信？...三、目前现有实现方案： 1、数据库轮询 思路是创建一张任务表，表中保存将要执行的任务，执行时间，以及状态。...缺点: 数据保存在JVM内存中，当应用重启会造成数据丢失，或者数据量大时造成DelayQueue过大。...目前测试情况发现，分片后在压测情况下，readyQ和数据词典中都有未消费的数据（bug）。 1、分片数4 ? image.png 2、分片数8 ? image.png 3、分片数16 ?...分片对性能影响较大，当分片等于8时能够取得最大的吞吐量 6208，分片再增加则会降低吞吐率。 压测线程数同样是抛物线，300时取得最大值。
作者 | 王小波 编辑 | 李忠良 降本增效一直是研发团队追求的目标之一，面对不断上涨的数据量，研发侧开始思考如何在不降低用户体验的情况下进行成本压减，冷热数据分离的架构思想引起了我们的注意。...背 景 定制家具业务是酷家乐最早的业务之一，定制家具的方案数据也同样沉淀了多年的数据；数据库从早期的 MongoDB 到切换到现在的 HBase；存储逻辑也从原来的全量保存演进到现在的分片增量保存。...降本增效一直是研发团队追求的目标之一，面对不断上涨的数据量，研发侧开始思考如何在不降低用户体验的情况下进行成本压减，冷热数据分离的架构思想引起了我们的注意。...架构图 结合公司当前已有的基础设施与中间件，设计的整体架构如下（micro-task 是酷家乐内部开发的一款分布式任务框架）： 用户保存方案时，元数据直接保存进 HBase； 分片数据保存时，根据元数据保存的路由信息...，决定保存至 HBase 或对象存储； 取数据时，元数据直接从 HBase 中获取，同时提供冷热的路由信息决定如何获取分片数据； 每日低峰期由定时任务触发处理最后修改时间为 100 天前的方案，将其分片数据迁移到对象存储中
第一版实际上是按照逻辑 DAG 构建的，由于包括背压和 OOM 等问题，无法稳定运行（如下图仪表板所示）。...这样的开销会对垃圾收集器、CPU 和网络造成巨大压力。更有甚者，滑动窗口比翻滚或固定尺寸的窗口需要更多的状态，因为一个事件需要保存在一系列滑动窗口中。...就拿一个 4 分钟的滑动窗口来说：给定一个事件发生在 2021-01-01 T1:15:01 Z，此事件保存在下面的 4 分钟窗口中： 2021-01-01T01:12:00Z ~ 2021-01-01T01...该状态在内存中被管理，因此每个事件实际上只能复制一份数据。...20 分钟后，缓存的点击率类似于输入信息率。 但是，延迟性仍在增加： 图 12：作业延迟现象持续增加。 背压处于自定义分区阶段。
第一版实际上是按照逻辑 DAG 构建的，由于包括背压和 OOM 等问题，无法稳定运行（如下图仪表板所示）。...这样的开销会对垃圾收集器、CPU 和网络造成巨大压力。更有甚者，滑动窗口比翻滚或固定尺寸的窗口需要更多的状态，因为一个事件需要保存在一系列滑动窗口中。...就拿一个 4 分钟的滑动窗口来说：给定一个事件发生在 2021-01-01 T1:15:01 Z，此事件保存在下面的 4 分钟窗口中： 2021-01-01T01:12:00Z ~ 2021-01-01T01...该状态在内存中被管理，因此每个事件实际上只能复制一份数据。...20 分钟后，缓存的点击率类似于输入信息率。 但是，延迟性仍在增加： 图 12：作业延迟现象持续增加 背压处于自定义分区阶段。
单机性能瓶颈 我们对单机Prometheus进行的压测，用以探测单个Prometheus分片的合理负载，压测的目标有两个。...现有集群化方案 针对单机Prometheus在大规模数据监控时的性能瓶颈问题，社区目前已经存在一些分片化方案，主要包括以下几种。...针对这些target，Kvass coordinaor会负责对其做负载探测，评估每个target的series数，一旦target负载被探测成功，Kvass coordinaor 就会在下个计算周期将target...在每个周期，Coordinaor会首先从所有分片获得当前运行状态，其中包括分片当前内存中的series数目及当前正在抓取的target列表。...，但是由于Coordinator只做了服务发现，并不进行实际采集，所以target的采集状态（例如健康状态，上一次采集时间等）都无法直接得知。
，而如何绑定数据和请求参数是我们需要考量的 对分布式测试的支持 因为是全链路压测，自然需要多台施压机共同协作施压，自然而然的需要分布式支持 测试报告 良好的测试报告是我们分析性能问题的必备条件 二次开发的成本...二、Maxim 新增的特性 Maxim 在 Gatling 基础上开发了很多新特性： 支持分布式 一个控制中心（Control Center，负责调度） + 多个压力注入器（指施压机） 提供 GUI，并对用户隐藏压测过程的复杂性...创建任务并开始执行以后，各个任务分片（JobSliceExecution）首先会进入 preparing 状态，各个 Agent 会从云存储下载压测脚本和各自对应的那些数据块，下载完成后再将这些数据块合并成一个...如果各个任务分片在 preparing、prepared 或 running 过程中有任何一个出错，则出错的分片会进入 failed 状态并通知控制中心，控制中心则控制其他分片中止正在执行的任务并进入...需要生成压测报告时，控制中心从 InfluxDB 数据库读入本次压测任务的所有压测日志并保存为一个日志文件，再交由 Gatling 的日志处理模块来生成压测报告。
一、数据流转——Flink的数据抽象及数据交换过程 本部分讲一下flink底层是如何定义和在操作符之间传递数据的。...至此，数据在跨jvm的节点之间的流转过程就讲完了。 三、Credit漫谈 1. 背压问题 那么Flink又是如何处理背压的呢？答案也是靠这些缓冲池。...这张图说明了Flink在生产和消费数据时的大致情况。...基于Credit的流控就是这样一种建立在信用（消费数据的能力)上的，面向每个虚链路（而非端到端的）流模型，如下图所示： 首先，下游会向上游发送一条credit message，用以通知其目前的信用（可联想信用卡的可用额度...其中，a的设计使得当下游节点3因某些情况必须缓存数据暂缓处理时，每个上游节点（1和2）都可以利用其缓存保存数据；而端到端的设计b里，只有节点3的缓存才可以用于保存数据（读者可以从如何实现上想想为什么）。
但是如果抛开这些因素遇到真正数量巨大的数据量时，直接对一个map加锁，当map中的值越来越多，访问map的请求越来越多，大家都竞争这一把锁显得并发访问控制变重。...在go1.9引入sync.Map 之前，比较流行的做法就是使用分段锁，顾名思义就是将锁分段，将锁的粒度变小，将存储的对象分散到各个分片中，每个分片由一把锁控制，这样使得当需要对在A分片上的数据进行读写时不会影响...分片定位时，常用有BKDR, FNV32等hash算法得到key的hash值。...， 对分片上的数据进行读写时就需要用hash取模进行分段定位来确认即将要读写的分片。...Map和分段锁的方式来压测sync.Map 压测平均下来sync.Map和分段锁差别不大，但是比起分段锁， sync.Map则将锁的粒度更加的细小到对数据的状态上，使得大多数据可以无锁化操作
EasyCVR视频融合云服务支持海量视频汇聚管理，能兼容多类型的设备接入，平台可对前端接入设备进行统一管理，并能支持采用设备树对设备进行分组、分级、用户与角色权限管理，可支持设备状态监测、云端运维等功能...有用户反馈，EasyCVR在添加设备分组时出现如下情况，添加按钮一直在加载：针对该情况，我们立刻进行了排查与分析。当分组名称添加重复时，添加按钮则一直处于加载状态，需要关闭窗口重新打开才会正常。...重新打开后添加按钮状态恢复正常，但是此前添加的信息还在。我们对此模块的前端代码进行了优化，接口返回失败后，在错误回调中，重新初始化弹框的数据。修改后，页面已经恢复正常的操作体验。...平台可将接入的流媒体进行处理与分发，分发的视频格式包括RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等。...随着移动互联网、大数据、云计算、边缘计算、AI等新兴技术的发展，安防视频监控技术也获得巨大飞跃，尤其是AI智能技术融合到行业的各个领域，基于视频图像服务的AI智能检测识别技术也被运用到广泛的场景中。
本文会先从ES基本原理入手，在此基础上，从内核角度引导大家如何才能充分“压榨” ES 的查询性能。 二、Elasticsearch 的查询模型 我们首先来看下 ES 总体的查询模型。...通过写入时支持指定routing ，ES 会计算 target_shard_id = hash(routing) 将写入数据路由到指定分片上，这样在查询时，也可以通过指定routing，快速定位到目前数据所在的分片...分片路由：通过分片路由对聚合分析任务进一步拆分，大大降低聚合的多路归并的开销。如下图： 4. 排序：通过数据排序来进行查询时的数据裁剪，可以进一步提升聚合性能。...因为Search After读取的并不是不可变的快照，而是依赖于上一页最后一条数据，所以无法跳页请求，用于滚动请求，与Scroll类似，不同之处在于它是无状态的。...，然后在此基础上详尽地介绍了如何让查询性能发挥到最优的各种使用技巧，以及腾讯云ES 在性能方面所做的耕耘。
如果能够在下载到的数据量满足上传一个分片的时候就直接将分片上传到接收分片的存储服务，那是不是就可以达到速度最快，实现文件流转存服务。 捕获下载到的数据内容 流转存服务实现的第一步即是捕获下载到的内容。...，我们就能很容易的掌控：第一个收到请求时触发的操作，连续不断收到数据时触发的操作和下载完毕时触发的操作。...但是，还依然存在以下问题： 如何连续不断的从缓存中获取分片 如何发送分片 单个分片如果上传失败，如何重试 如何在所有分片都上传完成之后触发一个回调 如何实现多个分片并行上传 下面将逐步讲解思路，并提供相关实现代码...假设当前网络环境拥堵，会导致上传一个分片的时间 > 200ms， 200ms之后下一次轮询开始运行时，原先的分片还没上传完毕，由于没有一个状态值进行判断，依然会调用上传函数，又再一次进行分片上传，就会更加剧的网络拥堵环境...在发送分片的时候，send函数可以当成是发送单个分片的一个控制器，如果分片发送失败，最容易捕获并重试的地方就应该在send函数内部，所以当错误发生时，只需将原先的数据保存下来，然后再一次调用send函数就能进行重试操作
Redis作为一个集中式缓存数据库，它是有状态的，不仅需要将进程分别部署在多个节点上，还需要将数据也分散存储在各个节点上，同时还得保证整个Redis集群对外是一个统一整体。...图片 Reids部署方式的演进史 单机部署 —— 原始形态，最简单 单机部署只能算是一个开发或测试场景去小范围使用的场景，它与普通本地缓存无二，在可靠性与承压性上无法得到保证。...Redis的哨兵模式，就是在主从模式的基础上，额外部署若干独立的哨兵进程，通过哨兵进程去监视者Redis主从节点的状态，一旦发现主节点宕机，则哨兵可以重新从剩余slave节点中推选一个新的节点并将其升级为...分区有几个特点： 同一个分区内的Redis节点之间的数据完全一样，多个节点保证了数据有多份副本冗余保存，且可以提供高可用保障。 不同分片之间的数据不相同。...而当有新的分区节点加入或退出时，仅影响该节点在Hash环上顺时针相邻的后续一个节点。 当然咯，如果Hash圆环上的分区节点数太少，可能会出现数据在各个分片中分布不均衡的情况，也即出现数据倾斜。
当新增加作业服务器时，ElasticJob 会通过注册中心的临时节点的变化感知到新服务器的存在，并在下次任务调度的时候重新分片，新的服务器会承载一部分作业分片，如下图所示。...一旦执行作业的服务器宕机，等待执行的服务器将会在下次作业启动时替补执行。开启失效转移功能效果更好，可以保证在本次作业在执行时宕机的情况下，备机立即启动替补执行。...通过上一项说明可知，为了维持作业运行时的稳定性，运行过程中只会标记分片状态，不会重新分片。分片仅可能发生在下次任务触发前。 每次分片都会按服务器IP排序，保证分片结果不会产生较大波动。...sharding 节点 作业分片信息，子节点是分片项序号，从零开始，至分片总数减一。 分片项序号的子节点存储详细信息。每个分片项下的子节点用于控制和记录分片运行状态。...failover\items\分片项 否 一旦有作业崩溃，则会向此节点记录当有空闲作业服务器时，会从此节点抓取需失效转移的作业项 failover\items\latch 否 分配失效转移分片项时占用的分布式锁为
如果有大量的集群的部署、配额的更改，就会有一系列的任务在这里完成。完成之后，再到数据部门进行保存，这就是整体的架构设计。 3. ...物化视图 接下来，我们看一下物化视图。使用物化视图的场景，比如：业务最近3小时看小时的数据，三天之前想看天粒度的数据，这时候物化视图，就是很好的选择。那么物化视图该如何使用？...第二次展开时，它会将临时表b_004发送，所有的分片计算部分的join结果，就是第二次展开的分布式表，然后第三步，合并2中的结果，为最终的结果。...一开始是启动备战制定备战方案，收集业务的资源需求，梳理业务等级，接下来是集群的扩容压测，还有故障演练优化等，最后迎来开门红，决战618。 我们的OLAP是如何保证业务的呢？...业务方切换的时候基本上没有任何延迟，只是将域名切换了一下，数据都是在实时写入，两个集群，基本上没有延迟。这是我们准备切换的一个功能。 Q：想问一下咱们的调优过程是怎么样的？
分片 MongoDB 通过分片支持大型数据集，分片是一种跨多个数据库服务器分发数据的方法。请参阅MongoDB 文档以了解如何设置分片集群及其要求和限制。...19.1.分片集合 Spring Data MongoDB 不会为其所需的集合或索引自动设置分片。下面的代码片段展示了如何使用 MongoDB 客户端 API 执行此操作。...如有必要，为特定数据库启用分片。 在启用了分片的数据库中分片集合。 指定分片键。此示例使用基于范围的分片。 19.2.分片键处理 分片键由一个或多个属性组成，这些属性必须存在于目标集合的每个文档中。...这意味着本质上添加所需的分片键信息（如果尚不存在）以replaceOne在更新实体时过滤查询。这可能需要额外的服务器往返来确定当前分片键的实际值。...，适用于热流或冷流，有限流或无限流，主要区别如下： Flow是基于推的，Flux而是推拉混合的 背压是通过挂起函数实现的 Flow只有一个挂起collect方法，操作符作为扩展实现 由于协程，运算符易于实现
解答：我们一般碰到的压力来自以下几个方面： 一，产生数据流的速度如果过快，而下游的算子消费不过来的话，会产生背压。...背压的监控可以使用 Flink Web UI(localhost:8081) 来可视化监控，一旦报警就能知道。...一般情况下背压问题的产生可能是由于 sink 这个 操作符没有优化好，做一下 优化就可以了。...如果外部系统不支持事务，那么可以用预写日志的方式，把结果数据先当成状态保存，然后在收到 checkpoint 完成的通知时，一次性写入 sink 系统。...Flink 会以 checkpoint 的形式对各个任务的 状态进行快照，用于保证故障恢复时的状态一致性。
在Elasticsearch中，健康的群集是一个平衡的群集：主分片和副本分布在所有节点上，以保证有节点故障时的持久可靠性。 但是当你看到分片是UNASSIGNED状态的时候该怎么办？...在深入探讨一些解决方案之前，我们先来验证一下未分配的碎片是否包含我们需要保存的数据(如果没有，删除这些碎片是解决这个问题的最直接的方法)。...原因3:重新启用分片分配 在下面的Kopf屏幕截图中，一个节点刚刚加入了群集，但尚未分配任何分片。 ?...另一种可能性是节点在重新启动时可能遇到问题。通常，当一个节点恢复到集群的连接时，它会将有关其磁盘分片的信息转发给主节点，然后主节点将这些分片从“未分配”转换为“已分配/已启动”。...当由于某种原因（例如，节点的存储已被损坏）导致此进程失败时，分片可能保持未分配状态。
6）分片长尾效应，写入数据时需要将数据分发到索引各个分片，当一个分片执行较慢时就会拖累整体的写入吞吐。...无状态共享计算资源池：超大资源池换取额外性能，写入性能提升 5-20 倍。 查询性能优化：IO 并行化、查询裁剪，实现冷热一体搜索。...一般情况，本地的 primary 即可满足绝大部分查询性能需求。此时 replica 会从本地卸载，读取会走远端共享存储，同时本地会有缓存机制保存用户常用查询数据提升性能。...），客户集群的每个分片可以分到的核数是32/8=4核，共享集群是32/1=32核，因此，不考虑其他索引的影响，最佳状态下，默认写入性能也会提升32/4=8倍，如果共享集群更多节点更多核数，性能会增加更多...7）倒排链表跳转：可能某个线程只处理该Segment一部分文档，因此当合并倒排链表时需要advance到该线程处理的文档范围内的最小值，到文档范围内的最大值时提前退出。
本文会先从ES基本原理入手，在此基础上，从内核角度引导大家如何才能充分“压榨” ES 的查询性能。 Elasticsearch 的查询模型 我们首先来看下 ES 总体的查询模型。...通过写入时支持指定routing ，ES 会计算 target_shard_id = hash(routing) 将写入数据路由到指定分片上，这样在查询时，也可以通过指定routing，快速定位到目前数据所在的分片...分片路由：通过分片路由对聚合分析任务进一步拆分，大大降低聚合的多路归并的开销。如下图： 4. 排序：通过数据排序来进行查询时的数据裁剪，可以进一步提升聚合性能。...因为Search After读取的并不是不可变的快照，而是依赖于上一页最后一条数据，所以无法跳页请求，用于滚动请求，与Scroll类似，不同之处在于它是无状态的。...结语 本文首先介绍 ES 的分布式查询模型、索引数据结构、字段存储等基本原理，然后在此基础上详尽地介绍了如何让查询性能发挥到最优的各种使用技巧，以及腾讯云ES 在性能方面所做的耕耘。
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