我应该是公司第一个专职搜索的,当时搜索所有组件只有一个ES(elasticsearch),虽然之前在干过将近两年的solr,不过主要还是以数据检索为主(类似于为hbase建一个二级索引),既然组织安排也就接下了这口锅,从基础的查询解析/数据同步做起,一点点的把整个搜索的框架立起来,团队“一度扩张”到3个人,承接了整个公司大部分的搜索业务,负责的数据大概有几十亿,从第一年双十一忙于救火的状态到去年的平稳渡过,都不同程度证明了整个搜索团队的成长。
7月9日,我公司前台接到一个客户咨询电话,客户的存储设备瘫痪了,咨询可否恢复存储里的数据。客服人员立刻安排存储数据恢复工程师了解存储状况,经过数据恢复工程师的简单了解得知客户的存储设备上安装了多块硬盘组成raid5阵列,某天阵列中的一块硬盘突然掉线,热备盘同步数据的同时又有另一块硬盘掉线,导致存储数据同步被中断,阵列失效,卷挂载不上,存储因此瘫痪。
Redis 是一种高性能的内存数据库,通过将数据存储在内存中,可以实现快速读写操作。在某些场景下,我们可能需要将数据库中的数据同步到 Redis 中,以提高读取性能和响应速度。本文将介绍如何使用 Redis 实现与数据库数据同步,并提供相应的代码示例。
腾讯云原生数据库 TDSQL-C(Cloud Native Database TDSQL-C,TDSQL-C)是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级分布式云数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势,100%兼容 MySQL 和 PostgreSQL,实现超百万级 QPS 的高吞吐,128TB 海量分布式智能存储,保障数据安全可靠。 本文由腾讯云数据库高级工程师唐颋为大家详细解读TDSQL-C PostreSQL的高可用特性。 TDSQL-C PG版产品简介 TDSQL-C PG版是一款基于计算、
当设备工作于自动启动模式时, 定时采集到的数据保存于设备内部文本文件内,可使用专用工具 DSTool进行文件下载。
大家好,我是技术爱好者 zhaokk,在本篇博客中,我将深入探讨 ZooKeeper 集群中的服务注册以及数据同步过程。我将为大家详细解释这一复杂但重要的主题,并通过代码示例演示实际操作。让我们一起来探索这个引人入胜的话题吧!
在ClickHouse中,数据副本是指将数据进行复制并存储在多个物理位置上的机制。
企业业务敏感程度差异,对容灾指标RPO&RTO要求也不同。之前两篇文章主要介绍数据冷备,主要特点是数据备份存储非实时,备份系统存储数据通常昨天的数据,当灾难真正来临的时候,今天新产生的数据会丢失情况。对于企业核心业务来讲,业务恢复(RTO)可以接受小时级别,但是对于数据无法接受丢失,即RPO接近为“零”。结合腾讯云数据备份能力,本文重点介绍数据热备解决方案,旨在让客户上好云,用好云,管好云。
毫不夸张的说咱们后端工程师,无论在哪家公司,呆在哪个团队,做哪个系统,遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论,能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案,我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。
Redis是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、分布式、可选持久性的键值对存储数据库。从2015年6月开始,Redis的开发由Redis Labs赞助,而2013年5月至2015年6月期间,其开发由Pivotal赞助。[2]在2013年5月之前,其开发由VMware赞助。[3][4]根据月度排行网站DB-Engines.com的数据,Redis是最流行的键值对存储数据库。----来自于维基百科
基于常见的中间件(Mysql、ElasticSearch、Zookeeper、Kafka、Redis)等分布式集群设计的机制,自己总结了在在集群设计过程中需要考虑的通用问题。
有状态服务或者说数据服务,上线遇到问题很棘手,回滚无济于事;而且数据加载通常都很慢,部署时间长;最终导致不敢修改代码,谨小慎微;服务质量也是能忍就忍,不愿意深度优化。在我负责顺风车LBS以来,感受愈加强烈;区别于无状态服务,数据服务的几个方面需要格外关注。(此处假设数据服务类似redis基于内存,数据量大到需要磁盘存储,关注点会有所不同。)
ThoughtWorks每年都会出品两期技术雷达,这是一份关于科技行业的技术趋势报告,在四个象限:技术、平台、工具以及语言和框架对每一个条目(Blip)做采用、试验、评估、暂缓的建议。(第十九期雷达已发布,点击文末[阅读原文]下载)
浏览器提供3种用于数据存储的 JavaScript APIs:cookie 、Web Storage API、IndexedDB。
Distributed表引擎是分布式表的实现,它自身不存储任何数据,数据都分散存储在分片上,能够自动路由请求至集群中的各个节点,然后进行汇总后返回给用户,Distributed表引擎需要和其他数据表引擎一起协同工作。
在 Go 语言的开发过程中,合理地选择在数组中使用指针类型还是值类型,对于性能优化、内存管理以及程序的可维护性都至关重要。本文旨在深入探讨这一问题,分析指针类型和值类型的优缺点,以及在不同情况下的适用场景。
写在前面: 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一
设备工作过程中, 定时采集到的数据保存于设备内部文本文件内,可使用专用工具“ DST For VSxxx”通过 RS232 接口进行文件下载, 操作十分简单, 如下图示。
SSDB是一个高性能的KV存储数据库,个人开发作品,已开源。凭借其兼容redis协议、支持数据硬盘存储、简单易用等特性在业界有一定知名度。SSDB主要解决场景是Redis的存储问题,底层基于LevelDB作存储,可以大幅降低数据存储成本,具体产品介绍可查看其官网介绍。
本篇博文,我们主要聚焦在ZooKeeper 程序运行期间,都会处理哪些数据,以及他们的存储格式和存储位置。
FE层的架构都能在网上找到说明. 但BE层的架构模式、一致性保障、与FE层之间的请求逻辑,数据传输逻辑等,我个人暂时没有找到相应的博客说明这些的。当然这些是我个人在学习与使用Doris过程中,对内部交互逻辑与实现感兴趣才有这些疑问. 还好现在有GPT这类大模型,有了疑问,只要问题描述得当,大多可以解惑.
上一篇文章已经为大家介绍了 Hive 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景,本篇我们来谈谈MySQL的使用!
由Master负责写操作,而Slave作为备库,不开放写权限,但允许读权限,主从之前保持数据同步。
在进行数据存储的时候,最担心的莫过于数据丢失了,而数据丢失可以从很多层面来进行保障,但是最终数据都是存储在磁盘当中。
什么是Lustre PCC? Lustre PCC 是Lustre Persistent Cache on Client技术,借助客户端的挂载节点提供的HDD或者SSD来根据策略来在SSD或者HDD
一般来说,同事类之间的关系是比较复杂的,多个同事类之间互相关联时,他们之间的关系会呈现为复杂的网状结构,这是一种过度耦合的架构,即不利于类的复用,也不稳定。例如在下图中,有六个同事类对象,假如对象1发生变化,那么将会有4个对象受到影响。如果对象2发生变化,那么将会有5个对象受到影响。也就是说,同事类之间直接关联的设计是不好的。
数据平台数据采集系统日志采集网络数据采集设备数据采集数据同步数据存储数据计算实时计算离线计算数据挖掘数据服务数据模型数据建模方法论数据模型管理体系表设计数据管理元数据收集和搜索数据血缘数据质量计算任务管理平台成本管理数据应用互联网工业政务
DRM(分布式资源管理) 大型的分布式系统中存在很多的配置文件,分布式资源管理解决了配置文件同步更新的问题,不仅仅是配置文件,此技术还可以支持缓存数据的同步一致,下面将简单介绍一下基于消息机制的分布式
Redis是一种开源的高性能键值对存储数据库,被广泛应用于缓存、消息队列、会话存储等场景。为了提高可用性和数据的冗余备份,Redis提供了主从复制(Master-Slave Replication)功能。本文将深入探讨Redis主从复制的原理、配置和使用方法。
改用混合云存储模式有助于应对安全和合规方面的问题,但随之带来了诸如数据同步和广域网延迟之类的问题。 数据安全和合规问题帮助促使企业对混合云而不是纯公有云或纯私有云解决方案产生兴趣。在这种混合模式下,公
Logstash是一个开源的数据收集引擎,具有近时传输数据的能力。它可以统一过滤来自不同源的数据,并按照我们自定义的配置文件将过滤的数据输出到目标数据源中。本文介绍在腾讯云CVM上部署Logstash的方法,并演示如何使用Logstash从阿里云ES迁移数据到腾讯云ES中。
当Primary节点完成数据操作后,Secondary会做出一系列的动作保证数据的同步:
journal 是 MongoDB 存储引擎层的概念,目前 MongoDB 主要支持 mmapv1、wiredtiger、mongorocks 等存储引擎,都支持配置 journal。
腾讯云 Elasticsearch Service(ES)是基于开源引擎打造的云端全托管 ELK 服务,集成 X-Pack 特性、独有高性能自研内核、QQ 分词、集群巡检、一键升级等优势能力,引入极致性价比的腾讯自研星星海服务器。助您轻松管理和运维集群,高效构建日志分析、运维监控、信息检索、数据分析等业务。
这篇文章从“为什么数据库会慢”这个问题入手,把作者在这个方向多年的思考汇聚到了这篇文章里面,提出了八大解决方案。
Zookeeper概念 Zookeeper是分布式协调服务,用于管理大型主机,在分布式环境中协调和管理服务是很复杂的过程,Zookeeper通过简单的架构和API解决了这个问题Zookeeper实现分布式锁分布式锁三要素: 加锁 解锁 锁超时 Zookeeper数据结构类似树结构,由节点Znode组成 Znode分为四种类型: 持久节点(PERSISTENT): 默认节点类型,创建节点的客户端与Zookeeper断开连接后,节点依旧存在 持久节点顺序节点(PERSISTENT_SEQUENTIAL): 持
(1)是文档型的非关系型数据库,使用json结构。其优势在于查询功能比较强大,能存储海量数据,缺点是比较消耗内存。1.mongodb 端口(27017)
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica(美国) 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取,增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式,提供数据更新的时间点或周期工作流调度,可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发,从逻辑设计上,满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据,它可以按任意速度在企业内交付数据,具有高性能、高可扩展
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
作者 | Alluxio 一、Alluxio 应用场景和背景 Alluxio 跨集群同步机制的设计和实现确保了在运行多个 Alluxio 集群时,元数据是一致的。 Alluxio 位于存储和计算层之间,在不同的底层文件系统(UFS)上层提供高性能缓存和统一的命名空间。虽然通过 Alluxio 对 UFS 进行更新可使 Alluxio 与 UFS 保持一致,但在某些情况下, 例如在运行多个共享某一个或多个 UFS 命名空间的 Alluxio 集群时,结果可能并非如此。为了确保这种情况下的一致性,Allux
flume,版本1.7.0,主要用来从业务系统收集数据以及从jms收集数据。
又是烟雨蒙蒙的冬日,一杯暖茶,春天的气息已经在杯中袅袅升起的热气里荡漾开来,茶醇使人醉,技术要学会。我们来简单剖析一下kafka的一些原理特性。
小伙伴们,通过前边文章的阅读,相信大家已经对RocketMQ的基本原理有了一个比较深入的了解,那么大家对当前比较常用的RabbitMQ和Kafka是不是也有兴趣了解一些呢,了解的多一些也不是坏事,面试或者跟人聊技术的时候也会让你更有话语权嘛。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
在micro-weather-redis应用的基础上,创建一个名称为micro-weather-quartz的应用,用于同步天气数据。
Nacos尽可能的减少用户部署以及运维成本,做到用户只需要⼀个程序包,就可以快速以单机模式启动 Nacos 或者以集群模式启动 Nacos。
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