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PingCAP TiDB 论文入选 VLDB

》入选 VLDB 2020 ,成为业界第一篇 Real-time HTAP 工业实现的论文。 在本篇论文中,PingCAP 重点介绍了其研发的 TiDB 作为一款定位于在线事务处理和在线实时析(HTAP)混合负载融合型产品的系统架构和核心特性。 HTAP 需要能够同时兼具处理交易以及析两种作业的能力,这使得交易能够被实时析,大大缩短决策的周期,同时大幅简化平台架构。 以往的析平台往往需要将从行存的交易向列存的进行迁移,这使得我们的析往往基于历史。现今越来越多的用户不再满足于基于对历史进行析,而是希望能用更新鲜的支持决策。 U-Next, 越南的独角兽 VNG,以及支付公司 ZaloPay,印度的 Zomato,BookMyShow,东南亚最大的电商 Shopee,法国视频互联网公司 Dailymotion 等,目前已经成为业内的事实标准

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Apache ShardingSphere中间件应用详解

2019年3月23日,京东技术沙龙第27期:京东基础架构与中间件本期活动将从Apache ShardingSphere这套中间件解决方案展,包括Apache Camel这款优秀的集成框架 但是在基于微服务的应用环境下,越来越多的应用场景要求对多个服务的访问及其相对应的多个能纳入到同一个事务当中,事务应运而生。关系型虽然对本地事务提供了完美的ACID原生支持。 但在的场景下,它却成为系统性能的桎梏。如何让场景下满足ACID的特性或找寻相应的替代方案,是事务的重点工作。 使用方完全可以将被ShardingSphere管理的水平片的多个当成一个使用,通过本地事务API即可实现完全的事务的能力。用户可以透明地在应用中任意切换事务类型。 无论被ShardingSphere所管理的如何片,面向发者的逻辑始终只有一个。

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    主流 Benchmark

    我们结合业务现状,制定了选型的基本条件: 项目,对商业应用友好 拥有对代码的控制力,才能保证安全和服务可用性。 我们试用了 DB-Engines 网站上排名前 30 的图产品,发现多知名的图版本只支持单节点,不能横向扩展存储,无法满足大规模图谱的存储需求,例如:Neo4j、ArangoDB、 4.1.2 测试结果 4.1.3 析 Nebula:存储是主键哈希,各节点存储基本均衡。导入速度最快,存储放大比最优。 存储是三元组谓词,同一种关系只能保存在一个节点上,导致存储和计算严重偏斜。 取 1 钟内成功请求的峰值 qps 为最大吞吐量。 缓存配置:参与测试的图都具备读缓存机制,默认打。每次测试前均重启服务清空缓存。

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    【TBase版测评】复制表关联查询

    在项目中有时候会涉及到节点之间的交互,有时候会带来比较大的网络销,同时性能也不佳,可以尝试复制表来解决此类问题,本次我们就来体验一下TBase复制表关联查询的功能。 我们的项目中有一个字典表中,其中保存了项目中会用到的一些常量定义,比如性别、通知类型、消息类型、订单类型、支付类型等,这些需要经常参与join操作、表量比较小,一旦定义之后在整个项目运行过程中变化不多 parent_id int,code text,dict_key int,dict_value text,sort int,remark text,is_deleted int); 图片2.png 从原有项目中将 ha_dict表的导入到这两个表中。 System.exit(0);        } }}关联ha_dict_old表查询时输出如下图: 图片6.png 关联ha_dict表查询时输出如下图: 图片7.png 二、体验总结通过本次体验,对TBase的复制表关联查询功能有了深刻的认识

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    基础:故障

    系统常见的故障主要有事务故障、系统故障、介质故障、网络引起的故障。事务故障:计算溢出、完整性破坏、操作员干预、输入输出报错等。介质故障:存放的介质发生的故障,比如磁盘、磁盘的损坏等等。 通信故障又可以划为报文故障、网络割故障。报文故障:收到的报文格错误、报文先后次序不正确、丢失了部报文、长时间收不到报文。 网络割故障:系统中一部的节点和另外一部节点完全失去了联系,两组节点无法正常通信。处理网络割故障比处理站点故障和报文故障要困难很多,但其发生频率也比站点故障和报文故障低一些。 按照故障处理难度升序排列:仅发生站点故障站点故障与报文故障同时存在站点故障、报文故障和网络割同时存在。

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    定义:是由一组组成的,这组在计算机网络的不同计算机上,网络中的每个节点具有独立处理的能力(称为场地自洽),可以执行局部应用。 目标:本地自治、非集中管理、高可用性(最基本的特征)位置独立性、片独立性、复制独立性(透明性)独立性、事务管理(复杂性)硬件独立性、操作系统独立性、网络独立性、管理独立性 :所有全局有且只有一份割成若干被配在特定场地上的片段全复制:全局由多个副本,每一个场地上有一个完整的副本混合:介于割与全复制之间透明性: 片透明性:用户无需考虑片 位置透明性:用户只需考虑片情况,无需考虑片位置 局部模型透明性:既要了解全局片情况,还要了解各片段的副本复制 情况及位置配情况查询: 用户与系统的接口。 集中系统中查询代价主要是由CPU代价和IO代价来衡量的 在系统中,由于在多个不同的场地上,使得查询处理中还要考虑站点处传输的通信代价END

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    MySQL解决方案TenDB Cluster正~

    TenDB Cluster是腾讯游戏CROS DBA团队提供的MySQL关系型解决方案,主要包括兼容MySQL协议、透明表、负载均衡、高可用、在线扩展等特点。 业务发可以仅专注于业务逻辑的发和运营,无需编写片逻辑,在海量用户并发情况下也无须关心DB存储层的负载压力。 TSpider基于MariaDB 10.3.7上的存储引擎spider定制研发而成,是游戏场景中规模最大的MySQL存储引擎。 TSpider本身并不存储,基本是无状态的(各TSpider节点部配置需要不同),可无限水平扩展。 腾讯工蜂码系统为发者提供完整、最新的腾讯项目国内镜像 ?

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    文件存储的项目MongoDB

    MongoDB是一个基于文件存储的项目。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可护展的高性能存储解决方案。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储非常方便。 文件存储格为BSON(一种JSON的扩展)可通过网络访问所谓“面向集合”(Collenction-Orented),意思是组存储在集中,被称为一个集合(Collenction)。 每个集合在中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限目的文档。集合的概念类似关系型(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定义任何模(schema)。 模自由(schema-free),意味着对于存储在mongodb中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个里。 “connecting to:” 这个会显示你正在使用的的名称. 想换的话可以: use mydb?

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    HBase

    在5、6年前,我们就希望能用存储和来替代集中存储,觉得廉价,而且高可靠。其实,存储不能替代集中存储。如果你问一个老鸟,他会给你一个关键字--事务。 传统的集中存储有很强大的事务支持能力,而系统不支持事务。菜鸟就会很懵逼,事务?增删改查是事务吗? 什么是事务,我确实也不清楚,但我觉得不能替换集中存储,主要因为性能,在小量规模下集中存储提供更高的性能。1000万条选择Mysql,1亿左右选择Oracle,10亿条用大。 虽然Google没有公这三个产品的码,但是他发了这三个产品的详细设计论文,奠定了风靡全球的大算法的基础! HBase就是基于BigTable思想,由社区发的实现,除了CURD之外,还有很多特点:基于HDFS系统,存储空间不受限制可不断增加维度基于列的存储信息多版本很多时候,HBase被当做HDFS系统的管理系统

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    Hadoop技术(四)、面向列的HBase

    面向列的HBase 第一章 Hbase介绍Hadoop生态系统图非关系型知识面扩展HBase简介HBase架构HBase模型第二章 HBase安装伪搭建完全搭建 简单免密钥配置第三章 HBase-API环境搭建Demo案例模拟通话的产生和处理HBase工具类

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    管理 | 关系型表,列计算

    层面的拆,主要解决部过大,导致处理时间过长,长期占用链接,甚至出现大量磁盘IO问题,严重影响性能;业务层面拆,主要解决复杂的业务逻辑,业务间耦合度过高,容易引起雪崩效应,业务,微服务化 在系统不断升级,复杂化场景下,业务不好管理,个别量大业务影响整体性能,这时候可以考虑业务,大量场景表,减少业务间耦合度,高并发大的资占用情况,实现层面的解耦。 常用算法哈希值取余:根路由key的哈希值余,把到不同,不同表;哈希值段:根路由key的哈希值段区间,实现动态;这两种方在常规下都没有问题,但是一旦表情况下再次饱和 2、列基于ClickHouse,演示案例操作的基本逻辑。这里管理和配置表。 ,还是列统计,都是基于特定策略把,然后路由找到,执行操作,或者合并,或者直接返回

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    | 包回溯工具

    技术析通常的做法是将网络流量通过交换机旁路镜像的方送到服务器,然后服务器使用TCPDUMP的方进行抓包,后续过滤也是通过tcpdump进行过滤查找。 它不仅能集中的对海量原始包,还能够快速的从海量的包根时间、ip、端口、协议等信息快速获取原始包的pcap文件。已经代码,地址详见文章最底部。 系统架构为了满足海量的存储以及快速的包回溯所以采用了一个的、面向列的HBASE。抓包采用了Libpcap配合PF_RING 以此来提高抓包的性能。 HBASE存储HBase是一个的、面向列的,它的一个表可以可以有十亿行,可以满足海量的包存储以及查找。存储模型:? 根原始包的信息将所有包进行组合打包,生成pcap格的文件并返回给用户进行下载。 地址:https:github.comzhuzhibo0hbasepacket

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    NewSQLTiDB

    TiDB 是 PingCAP 公司基于 Google Spanner F1 论文实现的 NewSQL 。 https:github.compingcapdocs-cnblobmasterop-guidedocker-deployment.md)特性SQL支持 (TiDB 是 MySQL 兼容的)水平线性弹性扩展事务跨中心强一致性保证故障自恢复的高可用 TiKV ServerTiKV Server 负责存储,从外部看 TiKV 是一个的提供事务的 Key-Value 存储引擎。 存储的基本单位是 Region,每个 Region 负责存储一个 Key Range (从 StartKey 到 EndKey 的左闭右区间)的,每个 TiKV 节点会负责多个 Region PD 会在 TiKV 节点之间以 Region 为单位做调度,将部迁移到新加的节点上。

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    浅谈

    文章集中整理总结mysql产品,的设计,以及实际应用案例等相关内容,部附上本文作者实际应用过程中的理解。本文感谢sjdbc,mycat,姜承尧,林涛等文章提供的精彩介绍。 这也是部中间件只支持的原因。3.4 事务?​ 但表也有不可替代的适用场景。最常见的表需求是事务问题。 同在一个则不需考虑事务,善于使用同不同表可有效避免事务带来的麻烦。目前强一致性的事务由于性能问题,导致使用起来并不一定比不表快。目前采用最终一致性的柔性事务居多。 简单的说,就是:一个彻底的,面向企业应用发的“大集群”。支持事务、ACID、可以替代Mysql的加强版,一个的中间件产品。  回到本,缓存+队列 ?5.2.2 不跑题,我们就说片部,如何接手一个复杂片规则的? 参考案例如何异构一个十亿级别的 有多复杂?​ 6000+表,28个,4套片规则。

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    事务

    事务事务事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资服务器以及事务管理器别位于不同的系统的不同节点之上。 对事务有了解的同学一定知道支持的2PC,又叫做 XA Transactions。MySQL从5.5版本始支持,SQL Server 2005 始支持,Oracle 7 始支持。 事务的产生的原因表当单表一年产生的超过1000W,那么就要考虑表,具体表的原理在此不做解释,以后有空详细说,简单的说就是原来的一个变成了多个。 其中本地资管理器往往由实现,比如Oracle、DB2这些商业都实现了XA接口,而事务管理器作为全局的调度者,负责各个本地资的提交和回滚。XA实现事务的原理如下:? 优点: 实现了最终一致性,不需要依赖本地事务。缺点: 实现难度大,主流MQ不支持,没有.NET客户端,RocketMQ事务消息部代码也未

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    RethinkDB 2.0 发

    RethinkDB在官网宣,经过五年的发展,RethinkDB 2.0 正,用于实践! 同时还可以采用 RethinkDB 的架构优势来扩展应用程序。 实现大规模的可扩展多人游戏RethinkDB是风险投资项目,一个,团队里有15个全职工作队员。 除了核心团队,RethinkDB拥有来自世界各地的一百余名贡献者、社区目前有100000+的发者……也正是这样一个强大的后继贡献团队,使得Rethink能够完成大计。 在一切始前,你最好先看一下RethinkDB给出的一个十钟指南。

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    的含义与腾讯云排名

    因其强大的安全性与便利性,受到广大企业的一致好评。作为云的其中一种类型也是非常受欢迎的。现在我们就来讲讲的含义与腾讯云排名。 的含义其实也可以说是非关联性,也就是之间不存在二维表格的关联性的。 是通过将不同的整合在一起的,而且它的表现形也是各异的,有图文的形,有表格的形,有游戏的形等等。 就是一个可以将不同地点的很多台计算机以网络的形产生关联,然后共同组成一个完整的大型的。因此非常的适用于大的公司,像是金融,电信,电商等行业。 腾讯云排名腾讯云TDSQL是腾讯自己研发出来的一款公,在排名前三,属于云原生。TDSQL的深度性能比常见的MySQL要好。

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    企业级 HTAP 管理系统,腾讯 TBase 正

    TBase简介 TBase是腾讯平台团队在的PostgreSQL基础上研发的企业级HTAP管理系统: 具备高性能可扩展的事务能力,支持RC和RR两种隔离级别; 通过安全、管理、 TBase功能介绍 事务全局一致性能力:通过拥有自主专利的事务一致性技术,包括两阶段提交(Two Phase Commit)以及全局时钟(Global Timestamp)的策略来保证在全环境下的事务一致性 TBase项目规划 加强TBase的HTAP能力,支持多种存储格; 异构互通功能丰富,添加更新订阅发功能; 完善周边生态,丰富联邦; 运维管理能力全面提升,PASS能力持续增强。 TBase真情期待贡献 TBase目前已在腾讯内外部包括银行、保险、证券、微信支付等多个行业提供底层支撑。 TBase 正 Github 地址: http:github.comTencentTBase (点击文末阅读原文直接访问) 请给 TBase 一个 Star !

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    聊一聊

    后来逐渐成为解决一致性的选择,目前产品已经比较成熟,支持ACID事务,本文就来聊一聊。 如下图:这种架构被业内称为PGXC架构,这个名字是PostgreSQL-XC的简称,它是一种提供写可靠性,多主节点同步,传输的集群方案。 特点如下:事务支持RC和RR两个隔离级别支持高性能区表,检索效率高SQL语法兼容SQL2003标准、也支持PostgreSQL语法和Oracle主要语法地址:https:gitee.commirrorstbase2 3.AntDB由亚信科技发,基于PostgreSQL内核研发的,主要特点是对Oracle兼容性高,事务支持2PC协议和MVCC,集群支持动态扩展。 amazon推出Aurora并不算是上面2种架构的一种,并没有解决场景下的写入压力,但也是一种的风格。

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    自增ID

    作者 | 陌无崖转载请联系授权 引言今天在写项目的时候学习了一个用代码编写的自增的ID,其实是一个ID缓冲池。使用了golang中chan类型。 建表我们希望该ID缓冲池可以为我们其他不同的表进行ID的生成,因此需要建一个如下表:CREATE TABLE `uid` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT (`business_id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT=自增主键 db, businessId: businessId, ch: make(chan int64, len), } go lid.produceId() return &lid, nil} 生产ID首先从中加载获得当前的最大值循环生成自增 IDfunc (u *Uid) produceId() { 从中获取id u.reload() for { if u.min >= u.max { 从中获取id u.reload() }

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