在hadoop中，namenode负责对HDFS的metadata的持久化存储，并且处理来自客户端的对HDFS的各种操作的交互反馈。...为了保 证交互速度，HDFS文件系统的metadata是被load到namenode机器的内存中的，并且会将内存中的这些数据保存到磁盘进行持久化存储。...为 了保证这个持久化过程不会成为HDFS操作的瓶颈，hadoop采取的方式是：没有对任何一次的当前文件系统的snapshot进行持久化，对HDFS最 近一段时间的操作list会被保存到namenode中的一个叫...所以namenode的重启就会Load最新的一个checkpoint，并replay EditLog中 记录的hdfs操作，由于EditLog中记录的是从 上一次checkpoint以后到现在的操作列表...然后，通过以下步骤： 将所有想要运行secondarynamenode进程的机器写到masters文件中，一行一台。
但是，在这些场景中，除了记录信息，我们往往还需要对集合中的数据进行统计，例如： 在移动应用中，需要统计每天的新增用户数和第二天的留存用户数； 在电商网站的商品评论中，需要统计评论列表中的最新评论； 在签到打卡中...所以，我们还需要把每一天登录的用户ID，记录到一个新集合中，我们把这个集合叫作每日用户Set，它有两个特点： key是user280680以及当天日期，例如user280680:20200803； value...最新评论列表包含了所有评论中的最新留言，这就要求集合类型能对元素保序，也就是说，集合中的元素可以按序排列，这种对元素保序的集合类型叫作有序集合。...我们可以按评论时间的先后给每条评论设置一个权重值，然后再把评论保存到Sorted Set中。Sorted Set的ZRANGEBYSCORE命令就可以按权重排序后返回元素。...在Redis中，每个 HyperLogLog只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个元素的基数。
在生产者往 List 中写入数据时，List 并不会主动地通知消费者有新消息写入，如果消费者想要及时处理消息，就需要在程序中不停地调用 RPOP 命令（比如使用一个while(1)循环）。...好了，到这里可以知道基于 List 类型的消息队列，满足消息队列的三大需求（消息保序、处理重复的消息和保证消息可靠性）。...因此 Set 类型比较适合用来数据去重和保障数据的唯一性，还可以用来统计多个集合的交集、错集和并集等，当我们存储的数据是无序并且需要去重的情况下，比较适合使用集合类型进行存储。...结果保存到一个新 Bitmap 中，我们再通过 BITCOUNT 统计 bit = 1 的个数便得到了连续打卡 3 天的用户总数了。...举个例子，比如将三个 bitmap 进行 AND 操作，并将结果保存到 destmap 中，接着对 destmap 执行 BITCOUNT 统计。
当你需要获取新鲜事列表时，系统是去你所关注（Follow）用户的时间线列表，拉取你所需要的新鲜事。...用户打开新鲜事列表，获取所有关注的其他用户 获取这些用户时间轴中的前 100 条新鲜事 将【2】中取到的新鲜事，按时间排序，合并成为一个 100 条的新鲜事列表（K 路归并） 复杂度 假设该用户关注了...，尽管这问题可通过在 fanout 的表中，只记录新鲜事 id 来优化，但是相比较而言，这一方案是更浪费DB存储空间 **新鲜事更新可能会不及时：**如一个明星有 1M 粉丝，整个 Fanout 的过程可能要持续相当一段时间...针对这一方案，也有对应优化策略： 每个用户额外使用一个表，记录与自己共同好友较多的 Top10 用户列表， 每次用户请求 Top10 时直接返回 当新加一个好友时，异步使用上述算法，求两个用户之间的共同好友...，并且使用共同好友 Top10 表里面的最少共同好友的记录去比较，看是否需要更新结果。
答：Redis将所有数据放在内存中，内存的响应时长大约为100纳秒，对于小数据包，Redis服务器可以处理80,000到100,000 QPS，这也是Redis处理的极限了，对于80%的公司来说，单线程的...（拷贝） 主线程未阻塞，可以处理新命令，处理之后将命令写入AOF日志缓冲区，保证AOF日志完整。（确保AOF日志完整） 主线程处理的新命令也需要写入AOF重写日志，保证AOF重写日志不丢新数据。...缓存雪崩一般有两个原因： 第一、缓存中大量数据同时过期，导致大量请求无法处理 针对这种情况导致缓存雪崩，一般有以下解决方案： 1.对缓存Key的过期时间做微调，避免同时过期，假如需要同时过期的情况，可以在过期时间上加一点随机数...答：分析redis是否适合做消息队列那就需要知道消息队列在存取消息时，必须要满足三个需求，分别是消息保序、处理重复的消息和保证消息可靠性。...问题: 如果一个生产者发送给消息队列的消息，需要被多个消费者进行读取和处理（例如，一个消息是一条从业务系统采集的数据，既要被消费者1读取进行实时计算，也要被消费者2读取并留存到分布式文件系统HDFS中，
在hadoop中，namenode负责对HDFS的metadata的持久化存储，并且处理来自客户端的对HDFS的各种操作的交互反馈。...为了保 证交互速度，HDFS文件系统的metadata是被load到namenode机器的内存中的，并且会将内存中的这些数据保存到磁盘进行持久化存储。...为 了保证这个持久化过程不会成为HDFS操作的瓶颈，hadoop采取的方式是：没有对任何一次的当前文件系统的snapshot进行持久化，对HDFS最 近一段时间的操作list会被保存到namenode中的一个叫...而SecondaryNameNode，会周期性的将EditLog中记录的对HDFS的操作合并到一个checkpoint中，然后清空 EditLog。...所以namenode的重启就会Load最新的一个checkpoint，并replay EditLog中 记录的hdfs操作，由于EditLog中记录的是从 上一次checkpoint以后到现在的操作列表
0x00 初衷 最近参与的几个项目，无一例外对监控都有极强的要求，需要对项目中各组件进行详细监控，如服务端API的请求次数、响应时间、到达率、接口错误率、分布式存储中的集群IOPS、节点在线情况、偏移量等...比较常见的方式是写日志，将日志采集到远端进行分析和绘图，或写好本地监控脚本进行数据采集后，通过监控系统客户端push到监控系统中进行打点。...Gauge模式比较适合记录无规律变化的数据，而且两次采集之间可能会丢失某些数值变化的情况。随着时间周期的粒度变大，丢失关键变化的情况也会增多。 ...从配置文档中不难发现Prometheus对服务发现进行了大量的支持，例如大家喜闻乐见的Consul、etcd和K8S。...这样便可以直接节约掉Global节点和大量存储资源，并且Proxy节点由于不需要存储数据，仅接受请求和计算数据，横向扩展十分方便。
将通知发送到由各种参数定义的较大段时，查询可能很快变得复杂并且需要花费几分钟的时间执行，因为它们可能从数千万个集合中返回数百万条记录。...记录的大小差异很大，从很小的记录（例如“发送给我的所有用户”通知）到包含特定订户ID列表的很大的记录都很大。这些记录的大部分在创建时就被写入，然后在整个交付过程中添加或更新各种计数器和时间戳。...比方说，你有两个数据列的表，big_column和int_column。big_column每个记录中存储的数据通常约为1千字节，并且int_column更新非常频繁。...因为这些数据列是链接的，所以更新将创建大量的浪费空间，每次更新大约为1kb（模块化磁盘分页机制）。 在这种情况下，您可以做的是将工作拆分int_column到一个单独的表中。...分区 大表可能有很多问题，其中包括：磁盘大小，服务查询的CPU数量，索引扫描所花费的时间，自动清理所花费的时间，管理膨胀的能力等等。要解决这些问题，可以对表进行分区。
redis中的session信息就是一个HASH结构 | | list | 字符串列表，按照插入顺序排序，添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边) | 微博关注人微博时间轴列表 | | set...进行从小到大的排序的。...与C字符串不同的是，当SDS API需要对SDS进行修改时，API会先检查SDS的空间是否满足修改所需要的要求，如果不满足的话，API会自动将SDS的空间扩展至执行修改时所需要的大小，然后才执行实际的修改操作...因为内存重分配涉及复杂的算法，并且可能需要执行系统调用，所以它通常是一个比较耗时的操作，由于Redis作为数据库，经常被用于速度要求严苛，数据被频繁修改的场合，如果每次修改字符串的长度都需要执行一次内存重分配的话...，那么光是执行内存重分配的时间就会占去修改字符串所有事件的一大部分。
当前方案主要问题是占用Redis内存非常大，因为视频ID是以原始字符串形式存在Redis Zset中，为了控制内存占用并且保证读写性能，我们对每个用户的播放记录最大长度进行了限制，当前限制单用户最大存储长度为...[图片] （图7：数据淘汰方案） 对于数据过期时间的设置我们也进行了精心考虑，数据按月存储，因此新数据产生时间一般在月初，如果仅将过期时间设置为6个月以后，那么会造成月初不仅产生大量新数据，也需要淘汰大量老数据...，因此比老的Redis容量小很多，没法一次性将数据迁移过去，需要分多批迁移；第二，迁移到新的Redis后的存储格式和老的Redis不一样，除了播放视频列表，还需要播放用户列表，咨询DBA得知这样迁移比较难实现...我们注意到，在定时批量生成布隆过滤器的时候，读取到时间环对应的播放用户列表后，根据用户ID获取播放视频列表，然后生成布隆过滤器保存到磁盘KV，此时，我们只需要增加一个从老Redis读取用户的历史播放记录即可把历史数据迁移过来...为了触发将某个用户的播放记录生成布隆过滤器的过程，我们需要将用户ID保存到时间环上对应的播放用户列表，最终方案如图11所示。
在hadoop中，namenode负责对HDFS的metadata的持久化存储，并且处理来自客户端的对HDFS的各种操作的交互反馈。...为了保证交互速度，HDFS文件系统的metadata是被load到namenode机器的内存中的，并且会将内存中的这些数据保存到磁盘进行持久化存储。...为了保证这个持久化过程不会成为HDFS操作的瓶颈，hadoop采取的方式是：没有对任何一次的当前文件系统的snapshot进行持久化，对HDFS最近一段时间的操作list会被保存到namenode中的一个叫...所以namenode的重启就会Load最新的一个checkpoint，并replay Editlog中记录的hdfs操作，由于Editlog中记录的是从上一次checkpoint以后到现在的操作列表，所以就会比较小...如果没有snn的这个周期性的合并过程，那么当每次重启namenode的时候，就会花费很长的时间。而这样周期性的合并就能减少重启的时间。同时也能保证HDFS系统的完整性。
代码1：用HCoIumnDescriptor将数据块限制调整为512KB 图1 配置代码 上述基于HBase的海量图片存储技术具有如下优点： (1)通过将图片属性信息与图片内容存储到一个大表中...这个字节数组里面包含了很多项，并且有固定的结构，如图2所示。开始是两个固定长度的数值，分别表示Key的长度和Value的长度。...虽然可通过配置将数据块大小调大，但由于HBase本身设计，当数据块过大时，不适合随机读，从而影响图片读取性能。因此数据块不能无限调大，推荐数据块最大不超过1M。...可在具体应用场景，即使大多图片在1M以内，也可能存在少量图片超过1M，从而需要对基于HBase的海量图片存储技术进行改进。...解决思路是将超过数据块限制的文件进行切片，使每片大小小于数据块大小，然后将所有切片进行保存。需要设计一种机制来记录同一图片的所有切片，并记录切片的顺序，以便恢复图片数据。
10byte + 10byte + 1byte[2] 如果修改后 len 长度将大于等于 1M， 这时分配给 free 的长度为 1M， 例如修改过后为 30M， 那么给 free 是 1M，buf...在字典中， 一个键（key）可以和一个值（value）进行关联（或者说将键映射为值）， 这些关联的键和值就被称为键值对。...在对哈希表进行扩展或者收缩操作时， 程序需要将现有哈希表包含的所有键值对 rehash 到新哈希表里面， 并且这个 rehash 过程并不是一次性地完成的， 而是渐进式[3]地完成的。...压缩列表内的集合元素按分值从小到大进行排序， 分值较小的元素被放置在靠近表头的方向， 而分值较大的元素则被放置在靠近表尾的方向。...，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流），并且依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作。
然后客户端调用应用微服务处理文件基础数据（元数据）和文件内容，分别对元数据和文件内容数据进行异步上传。 文件下载 用户请求下载文件时，客户端层将请求发送到应用微服务。...转存权限：好友收到存储权限的文件分享后，可以选择在期限内将文件转存到自己的存储空间，并且可以再次将文件分享出去。...这样做还有一个好处，当大文件分块上传下载时，可以并发处理这些文件块，然后在 SDK 端进行文件组装，加快文件的传输速度。并且，当用户网络断连以后，我们只需要重传剩余的文件块即可，实现断点续传功能。...FMM 通过上传的 block 列表，判断 MD5 值是否有重复。如果是新的 MD5 文件块，则为它们分配 id，并存储到每个文件元数据表中。...然后带着 Token 以及需要上传的文件块 ID 和文件块内容，并发传入 FMM 的各可用节点，将真实的文件块存到对象存储系统 Ceph 中。
使 用单独子进程来进行持久化 ，主 进程不会进行任 何 IO 操作 ，保 证 了 redis 的高性能 ) 4.相对于数据集大时， 比 AOF 的启动效率更高。 缺点： 1、数据安全性低 。...如果一个命令的结果导致大量内存被使用（ 例如很大的集合 的交集保存到一个新的键）， 不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。 32、都有哪些办法可以降低 Redis 的内存使用情况呢？...答：理论上 Redis 可以处理多达 232 的 keys，并且在实际中进行了测试，每个实 例至少存放了 2 亿 5 千万的 keys。 我们正在测试一些较大的值。...这个时 候可以使用 scan 指令， scan 指令可以无阻塞的提取出指定模式的 key 列表， 但 是会有一定的重复概率， 在客户端做一次去重就可以了， 但是整体所花费的时间 会比直接用 keys 指令长...38、如果有大量的 key 需要设置同一时间过期，一般需要注意 什么？ 答：如果大量的 key 过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，redis 可能 会出现短暂的卡顿现象。
我们从以下几点来看： （1）字符串长度处理 image 这个图是字符串在 C 语言中的存储方式，想要获取 「Redis」的长度，需要从头开始遍历，直到遇到 '\0' 为止。...image Redis 中怎么操作呢？用一个 len 字段记录当前字符串的长度。想要获取长度只需要获取 len 字段即可。你看，差距不言自明。...SDS 缩短时，并不会回收多余的内存空间，而是使用 free 字段将多出来的空间记录下来。如果后续有变更操作，直接使用 free 中记录的空间，减少了内存的分配。...于是，压缩列表上场了！ image 它是经过特殊编码，专门为了提升内存使用效率设计的。所有的操作都是通过指针与解码出来的偏移量进行的。 并且压缩列表的内存是连续分配的，遍历的速度很快。...因为多线程在执行过程中需要进行 CPU 的上下文切换，这个操作比较耗时。Redis 又是基于内存实现的，对于内存来说，没有上下文切换效率就是最高的。
数据库，例如MongoDB，非常擅长查询大量数据并进行频繁更新。然而，在大多数情况下，我们只针对数据的最新状态执行查询。那如果有些场景下我们需要查询数据的以前状态呢？...这需要你更改对于这一模式中版本的实现，或者你的用例可能需要换一个解决方案。 应用场景示例 文档版本控制模式在高度规范化的行业中非常有用，这些行业会要求一组数据的特定时间点版本。...这附加的第二部分包括保险单附加条款列表和正在投保的特定项目列表。当客户更改了受保的具体项目时，这一信息需要随之更新，而同时之前的历史记录也需要保留。这在业主或承租人这样的保单中相当常见。...例如，有人想要投保的特定项目超出了所提供的典型保险范围，那么这部分会作为附加条款单独列出。保险公司的另一个用例可能是保留他们随时间邮寄给客户的“标准保单”的所有版本。...这些将保存在current_policies集合中，并且在进行更改时，policy_revisions集合将保留更改的历史记录。 文档版本控制模式相对容易实现。
整数集合的升级策略：能够提高整数集合的灵活性，并且能够尽可能的节约内存。升级后不支持降级 6.压缩列表 Redis中列表键和哈希键的底层实现之一。...过期键的处理 RDB文件： 生成RDB文件：已过期的键不会保存到新创建的RDB文件中，因此对生成新的RDB文件没有影响。 载入RDB文件：主服务器模式时，过期键不会被载入。...RDB持久化 通过保存数据库中的键值对来记录数据库状态不同。 功能：将Redis在内存中的数据库状态保存到磁盘中，避免数据意外丢失。...写入与同步：服务器每次结束一个时间循环之前，都会调用flushAppendOnlyFile函数，考虑是否将aof_buf缓冲区中的内容写入和保存到AOF文件中。...3.多机数据库的实现 4.独立功能的实现 常见问题 AOF和RDB比较 两者区别：RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件
整数集合的升级策略：能够提高整数集合的灵活性，并且能够尽可能的节约内存。升级后不支持降级 6.压缩列表 Redis中列表键和哈希键的底层实现之一。...#### 过期键的处理 1. RDB文件： 生成RDB文件：已过期的键不会保存到新创建的RDB文件中，因此对生成新的RDB文件没有影响。 载入RDB文件：主服务器模式时，过期键不会被载入。...### RDB持久化 通过保存数据库中的键值对来记录数据库状态不同。 功能：将Redis在内存中的数据库状态保存到磁盘中，避免数据意外丢失。...写入与同步：服务器每次结束一个时间循环之前，都会调用flushAppendOnlyFile函数，考虑是否将aof_buf缓冲区中的内容写入和保存到AOF文件中。...3.多机数据库的实现 4.独立功能的实现 常见问题 AOF和RDB比较 两者区别：RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件
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