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微服务架构是一个分布式架构,它按业务划分服务单元,一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多,业务的复杂性,如果出现了错误和异常,很难去定位。主要体现在,一个请求可能需要调用很多个服务,而内部服务的调用复杂性,决定了问题难以定位。所以微服务架构中,必须实现分布式链路追踪,去跟进一个请求到底有哪些服务参与,参与的顺序又是怎样的,从而达到每个请求的步骤清晰可见,出了问题,很快定位。
理念与同“UI自动化测试框架”中的“测试步骤的数据驱动”相同,接口中的测试步骤的数据驱动就是将接口的参数(比如 method、url、param等)封装到 yaml 文件中管理。当测试步骤发生改变,只需要修改 yaml 文件中的配置即可。
通过采用微服务架构,企业最大的收益是帮助内部IT建设沿着可演进的方向发展、支持灵活扩展、降低运维成本、快速响应业务变化。
简单是最好的策略。 数据服务公司如何构建数据仓库?我曾担任一家平台的实时计算工程师,该平台旨在允许用户搜索公司的业务数据、财务和法律详细信息。已采集300多个维度、3亿+实体信息。我和我的同事的职责是确保这些数据的实时更新,以便我们能够为我们的注册用户提供最新的信息。这就是我们数据仓库面向客户的功能。除此之外,它还需要支持我们内部营销和运营团队的临时查询和用户细分,这是随着我们业务的增长而出现的新需求。
在云计算客户的拓展过程中,会面临客户的各种需求。其中最常见的需求包括,如何在云计算上构建客户的业务系统,搭建基础架构;另外一个就是如何实现客户数据的高效存储,包括存储新产生的用户数据,以及将现有的用户数据平滑迁移到云计算上来,提供更方便,更快捷的访问。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 通过采用微服务架构,企业最大的收益是帮助内部IT建设沿着可演进的方向发展、支持灵活扩展、降低运维成本、快速响应业务变化。 这些底层技术能力的提升让业务更加敏捷、成本可控,企业也可以从中获得技术红利和市场的竞争优势。 那么有什么方法可以让我们在较短的时间内掌握并且能够游刃有余地发挥微服务带给我们的开发成效呢? 看书显然是一条捷径,有人给你整理好,并且成本非常低。 目前市面上不乏介绍各种微服务开发框架和技术实践的书籍,也有专注于微服务理论知识的讲解,但总觉
输出内容信息是面向用户的业务服务体系中非常重要,也是非常普遍的功能。在每个应用系统里,几乎都有部分功能是对用户输出信息资源的,特别是教育、娱乐、商品等系统都会输出大量信息资源。本文将这部分输出信息资源的系统定义为内容使用系统,它依赖其系统内存储的结构化信息资源,以及资源、用户态上的各种衍生组合,为用户提供有价值、多样化的服务。本文通过抽象分析,探讨了内容系统服务的三个架构原则,和它们对应的操作范式。
每种数据库都有自己要解决的问题(或者说擅长的领域),对应的就有自己的数据结构,而不同的使用场景和数据结构,需要用不同的索引,才能起到最大化加快查询的目的。
数据分区(也称为分片)是一种将大型数据库(DB)分解为许多较小部分的技术。它是跨多台计算机拆分一个DB/表的过程,以提高应用程序的可管理性、性能、可用性和负载平衡。
西安锐益达风电技术有限公司成立于 2012 年 1 月 4 日,是一家专业化的工业测量仪器系统、机电产品和计算机软件研发、设计和制造公司,是北京威锐达测控系统有限公司在西安成立的全资子公司。依托大学的科研实力,矢志不渝地从事仪器仪表及测量系统的研究和应用开发,积累了丰富的专业知识和实践经验,具备自主开发高端仪器系统和工程实施的完整技术能力。
如今大型的IT系统中,都会使用分布式的方式,同时会有非常多的中间件,如redis、消息队列、大数据存储等,但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库,作为使用最广泛的数据库,如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步,既能确保数据的一致性、及时性,也能做到代码无侵入的方式呢?如果有这样的一个需求,数据修改后,需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢?
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
本文旨在给前端同学在进行nodejs服务端项目的架构设计时提供一些基本思路及常见场景的解决方案。开发node服务本质上属于服务端开发的范畴,但由于今时今日nodejs开发各种应用的普及、前端工具链向服务端的延伸等,对前端同学全栈开发能力的要求也日渐提高,故写下此文。由于服务端开发本身是一个非常庞大的话题,本文会结合一些浅显易懂的实例来进行快速覆盖。同时在文章最后,我会以我在公司最近对前端统一打包服务的分布式改造及多节点部署为例子,来结合一些实践进行描述
《云上应用技术架构》是一本全面详尽的专业手册,旨在为应用运维人员、平台架构师和解决方案架构师提供在云环境中构建、管理和优化应用程序的必备知识和技能。本书精心设计了丰富的内容体系,涵盖了从基础的云架构设计,到复杂的数据架构和安全性设计等多个关键主题。
Android作为全球最大的移动操作系统之一,其开发平台提供了丰富的工具和框架,为开发者提供了无限的可能性。本文将深入探讨Android开发的关键技术和开发流程,为初学者提供指导,同时对于有经验的开发者,也能够带来一些启发。
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中,对于一个真正的数据湖应该是什么样子,现在对数据湖认知还是处在探索的阶段,像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
管理学大师Charles Handy在《第二增长曲线》中认为,企业持续增长的秘密是第一增长曲线消失之前开启第二曲线,建立企业的第二增长曲线,时机尤为关键。
数年来,Netflix 一直是全球体验最好的在线订阅制视频流媒体服务,其流量占全球互联网带宽容量的 15%以上。 在过去的2019 年,Netflix 已经有 1.67 亿名订阅用户,平均每个季度新增 500 万订户,服务覆盖全球 200 多个国家 / 地区。
在计算机科学领域,红黑树(Red-Black Tree)是一种自平衡的二叉查找树,它能在O(log n)的时间复杂度内完成插入、删除和查找操作。由于其高效性和可预测性的性能,红黑树在许多领域都得到广泛应用。本文将重点介绍红黑树的遍历方式,并探讨如何将红黑树类型的数据存储到Redis中。
SaaS交付模式正越来越受到人们的认可。软件企业通过应用SaaS化将会变得更加敏捷、更快速地响应市场需求并且可以通过共享基础设施降低运营成本。然而,现实情况是目前很多企业在传统应用方面已经进行了大量的投资,完全抛弃传统应用,重新开发标准意义上的SaaS化应用,则意味着既有投资的大量浪费。那么,我们是否可以找到一种方法,在尽量少的改变现有应用,保护既有投资的前提下进行应用的快速地SaaS化呢?
CubeFS 是国内首个云原生开源分布式存储产品,2019 年开源并捐赠托管至云原生计算基金会 (CNCF),2020 年 10 月 OPPO 开始主导 CubeFS 社区运营与版本迭代,累计发布 7 个 release 版本。在 OPPO 的全力推进下,CubeFS 于 2022 年 6 月进入 CNCF 孵化阶段。 本文,我们与 CubeFS Maintainer OPPO 的何小春进行了对话,共同探讨 CubeFS 的技术演进及云原生存储技术的发展方向。 1 云原生存储技术“越来越分布式” 随着云
随着个人信息和隐私数据对于保密要求越来越高,各行各业对安全的要求也越来越高。而支撑各行各业的信息系统在设计和开发时,面临着安全方面的新挑战。数据库作为信息系统中数据存储和数据管理一个重要模块,其安全和设计显得尤为重要。近年来,分布式数据库在金融业加速落地,金融机构对分布式数据库安全有哪些需求?金融机构分布式数据库要如何进行安全设计?
作为推送行业领导者,截止目前个推SDK累计安装覆盖量达100亿(含海外),接入应用超过43万,独立终端覆盖超过10亿 (含海外)。个推系统每天会产生大量的日志和数据,面临许多数据处理方面的挑战。 首先数据存储方面,个推每天产生10TB以上的数据,并且累积数据已在PB级别。其次,作为推送技术服务商,个推有很多来自客户和公司各部门的数据分析和统计需求,例如:消息推送和数据报表。虽然部分数据分析工作是离线模式,但开源数据处理系统稳定性并不很高,保障数据分析服务的高可用性也是一个挑战。另外,推送业务并不是单纯的消息
在Hash表(二)——散列冲突中学到常用的解决 Hash冲突的方法有开放寻址法和链表法。在 Java中 ThreadLocalMap采用线性探测的开放寻址法来解决冲突, LinkedHashMap采用了链表法解决 Hash冲突,现将开放寻址法和链表法总结如下。
2021年11月22日,南方电网数字电网研究院有限公司发布《2021年南网数研院平台安全分公司数据中心升级完善二期(电能量平台融合改造、分节点云化等)项目存储计算组件和时序数据库采购公示公告》,采购方式单一来源。 项目概况:根据网公司云化数据中心主分节点建设安排,数据中心升级完善二期(电能量平台融合改造、分节点云化等)在原有数据中心升级完善一期项目及二期(数据湖、云化及服务组件层)建设的基础上,完善了数据中心数据处理及服务能力。本项目对数据中心存储计算组件进行扩容,新增913套存储计算组件,预算3652万元
如果让你在本地构建一个 Dubbo 应用,你会需要额外搭建哪些中间件呢?如果没猜错的话,你的第一反应应该是注册中心,类 Dubbo 的大多数服务治理框架都有注册中心的概念。你可以部署一个 Zookeeper,或者一个 Nacos,看你的喜好。但在 Apache Dubbo 的 2.7 版本后,额外引入了两个中间件:元数据中心和配置中心。
图数据库是 NoSQL 的一种,一种将关联数据的实体作为顶点,关系作为边来存储的特殊类型数据库,能够高效地对这些点边结构进行存储、检索和查询。它的优点是可以很自然地表示现实世界。比如社交关系(可以清楚地看到共同好友)、股东关系甚至银行账户流动关系。
来这里找志同道合的小伙伴! 作者:王新栋 目前就职于京东,一直从事京麦平台的架构设计与开发工作,熟悉各种开源软件架构。在web开发,架构优化上有较丰富实战经历。有多年在NIO领域的设计、开发经验,对HTTP、TCP长连接技术有深入研究与领悟,目前主要致力于移动与PC平台网关技术的优化与实现。 写在前面 用户在电商网站上形成购买决策,通常需要综合考虑很多信息,如商品的外观、价格、售后服务等。购买过该商品的用户对商品的打分、评论和图片分享等内容,也是帮助用户形成购买决策的重要参考。京东的评价晒单系统就是
近几年来,人工智能逐渐火热起来,特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据,处理完的数据一般都需要存储起来,这些数据的特点主要有如下几点:
到目前为止,天气预报系统已经初具规模了。我们不但实现了天气数据的采集,还实现了数据的缓存、天气数据的API服务及天气预报UI界面等功能。天气预报系统就是一个大而全的单块架构系统,里面混杂了太多的功能,可以预见的是,如果越往后发展,则系统会变得越来越难以管理和维护。同时不同服务之间存在着依赖,对于测试也是一个挑战。对于这样的系统,为了更好地实现可维护性、可扩展性,需要进行微服务改造。
Elasticsearch(简称ES)是当前使用最多、规模最大的检索系统。ES是一个分布式,高实时的搜索引擎,覆盖许多实时检索场景和更低的响应时效,为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。ES的检索能力广泛应用于各种搜索场景中。下图是检索平台数据流程:
一、Protocol Buffers简介和特点 1、Protocol Buffers简介 ProtoBuf (Google Protocol Buffer)是由google公司用于数据交换的序列结构化数据格式,具有跨平台、跨语言、可扩展特性,类型于常用的XML及JSON,但具有更小的传输体积、更高的编码、解码能力,特别适合于数据存储、网络数据传输等对存储体积、实时性要求高的领域。 2、Protocol Buffers特点 XML、JSON是目前常用的数据交换格式,它们可读性较好。但
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟当您面临任何云安全问题时,您将需要一本AWS安全服务指南。 当您面临任何云安全问题时,您将需要一本AWS安全服务指南。因为它是围绕最重要的安全任务组织的,所以您可以很快找到数据保护、审计、事件响应等方面的最佳实践。在此过程中,您将探索几个不安全的应用程序,分析用于攻击它们的漏洞,并学习如何自信地做出反应。 本书共分为11章。它从核心服务中的最佳实践开始,然后转移到更一般的主题,如威胁检测和事件响应。最后,本文将使用从本书中学到的技能来演示一个示例应用程序: 第一章讨
新疆汇嘉时代是一家集百货、超市为一体的大型股份制商业零售企业,经营网点遍布新疆各地,在互联网的影响下,企业领导逐渐意识到,作为一家以线下商业为主要模式的零售企业,必须超越过去所固有的商业模式和服务形态,以消费者体验为核心,只有赢得用户,才有机会赢得未来。
早期的网站为了节省成本一般会设计成集中式系统,应用程序、数据库等都部署在一台服务器上。 但随着业务的快速度发展,逐渐出现瓶颈,按一定原则**(应用拆分、服务拆分、数据拆分、应用解耦)**,向分布式系统转型,涉及到以下环节改造。 主要环节 业务拆分:将整个网站业务拆分成不同的应用,每个应用独立部署维护,应用之间通过RPC或消息队列通信。 集群化(应用服务器;基于RPC的微服务应用等) LVS负载均衡,负责将请求转发给不同业务集群 反向代理服务器,常用的如Nginx 应用服务器,servlet容器,如tomca
数据驱动就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行,最终引起测试结果的改变。简单来说,就是参数化的应用。数据量小的测试用例可以使用代码的参数化来实现数据驱动,数据量大的情况下建议使用一种结构化的文件(例如 YAML,JSON 等)来对数据进行存储,然后在测试用例中读取这些数据。
早期的网站为了节省成本一般会设计成集中式系统,应用程序、数据库等都部署在一台服务器上。 但随着业务的快速度发展,逐渐出现瓶颈,按一定原则**(应用拆分、服务拆分、数据拆分、应用解耦)**,向分布式系统转型,涉及到以下环节改造。
任何大型软件项目,比如为大公司开发的软件体系,都需要很多人的参与。而一旦有很多人,就需要考虑如何将他们分成有效的团队。形成以业务能力为中心的团队有助于软件项目对客户需求作出响应,但所需技能的范围常常使得这样的团队难以应付。Team Topologies 是由 Matthew Skelton 和 Manuel Pais 开发的描述软件开发团队组织的模型。它定义了四种团队形式和三种团队交互模式。该模型鼓励健康的交互方式,使以业务能力为中心的团队在提供有价值的软件时能够蓬勃发展。
Python爬虫是否合法的问题颇具争议,主要涉及到使用爬虫的目的、操作方式以及是否侵犯了其他人的权益。本文将介绍Python爬虫的合法性问题,并提供一些相关的法律指导和最佳实践。
卡思数据是国内领先的视频全网数据开放平台,依托领先的数据挖掘与分析能力,为视频内容创作者在节目创作和用户运营方面提供数据支持,为广告主的广告投放提供数据参考和效果监测,为内容投资提供全面客观的价值评估。
在AWS执行批处理任务时,允许按需配置多部分作业处理的应用架构,可用于对异构的系统的瞬时或延迟部署,并可扩展为“网格”型工作节点,通过并联的大批量任务处理实现快速收敛。面向批处理应用程序现在可以有很多的地方利用这种风格按需加工,包括理赔处理,大规模改造,媒体转码和多部分的数据处理工作。
近期,博主公司应安全审计要求,需要对数据库中的用户关键信息做加密处理,这样,即使生产数据被脱裤,也不会泄露用户的敏感信息,在做了初步的需求归纳和功能分析后,我们制定了简单的开发方案,将需要加解密的字段的元数据信息通过配置或注解的方式标记出来,尝试使用hibernate的filter和Interceptor针对用户sql做拦截,做到透明化加解密。但是这个方案很快被否决了,查询结果集没法通过这种方式达到目的。然后将方向转向了代理JDBC驱动的方式。在摸索JDBC代理方案过程中发现,业界已经有了非常成熟的针对数据库字段透明化加解密的方案,而且和我们场景以及方案非常相符,整体方案如下:
首先我们要了解什么叫分布式架构。简单来说,就是把一个系统拆成多个子系统,在不同地理位置部署,相互协作完成任务。现在云计算、5G这些大热的技术都离不开它。其实生活中也有很多类似的例子,比如外卖小哥手里的送餐工具:订单被拆分到各个区域的小哥,他们快速找到顾客送到手里。这样我们才能足不出户吃遍美食!
前言 随着大数据产品的日渐丰富以及数据应用场景需求的增加,TDBank作为腾讯大数据平台的数据接入环节的位置也越发显得重要(见下图)。截止目前为止TDBank日均接入数据已经超过2W亿条每天(约600TB/天),并且数据量还在持续不断上升。Tube 作为整个数据接入体系的存储层发挥着重要作用。Tube作为一个面向高吞吐高性能的分布式消息中间件,其性能及稳定性在万亿级数据体量下经受住了考验。 但对于一些高价值、高敏感度的数据时,我们亟需一个高可靠高可用的消息中间件。(Tube在极端场景下,比如物理宕机无法恢
本文介绍了云原生概念概括为4个要点:微服务、容器化、DevOPS、持续交付,以及与云原生安全的关联。
随着电子商务的飞速发展,对电商平台的数据需求越来越高。对于商家而言,实时获取商品数据是关键。淘宝和天猫作为中国最大的电商平台,提供了丰富的API接口,其中包括按关键字搜索商品API。本文将详细介绍如何使用淘宝/天猫提供的API接口实现按关键字搜索商品数据的实时获取,并给出具体的代码示例。
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