自增值的修改机制 自增值的修改行为如下： 如果插入数据时id字段指定为0、null或者未指定值，那么就把该表的AUTO_INCREMENT值填到自增字段 如果插入数据时id字段指定了具体的值，就直接使用语句里指定的值...values(null, 1, 1); 执行器调用InnoDB引擎写入一行，传入的这一行的值是(0,1,1) InnoDB发现用户没有指定id，获取表t当前的自增值2 将传入的行改为(2,1,1) 将表的自增值改为...（去主键索引树上判断该id是否存在） 把自增id的锁范围扩大，必须等到一个事务提交后才，下一个事务才可以申请id，锁粒度太大，系统并发能力极大下降 为了避免上述的性能消耗，InnoDB即使语句执行失败也不回退自增...批量插入导致自增值不连续 自增值锁不是一个事务锁，每次申请完就释放，方便其他事务获取自增值。...参数为1的情况下，如果大批量插入数据也会造成自增id的不连续。
reindex不管是跨集群还是同集群上都很慢，大约3~5M/s的索引速率，会是什么原因导致的？...慢的原因及优化思路无非包括： 1）批量大小值可能太小。...4、Reindex提升效率的方案 4.1 提升批量写入大小值 默认情况下，_reindex使用1000进行批量操作，您可以在source中调整batch_size。...批量大小取决于数据、分析和集群配置，但一个好的起点是每批处理5-15 MB。 注意，这是物理大小。文档数量不是度量批量大小的好指标。...1）从大约5-15 MB的大容量开始，慢慢增加，直到你看不到性能的提升。然后开始增加批量写入的并发性(多线程等等)。
注意 由于内部版本控制不支持值0作为有效的版本号，因此无法使用 _delete_by_query删除版本等于零的文档，并且将请求失败。...如果搜索或批量请求被拒绝，则 _delete_by_query会默认进行重试，最多10次，达到最大重试次数限制会导致 _delete_by_query操作中止，并且所有的失败信息在响应的failures...对于已执行的删除仍然有效，换句话说，这个过程不会回滚，只会中止。当第一个失败导致中止时，失败的批量请求返回的所有失败信息都将在响应的failures元素中给出，因此可能存在相当多的失败实体。...节流是通过在批处理之间等待来实现限制作用，通过在 _delete_by_query内部的每批次之间填充时间来实现节流，填充时间是批量大小除以requestspersecond与写入操作所花费的时间之间的差异...wait_time = target_time - write_time = 2 seconds - .5 seconds = 1.5 seconds 由于批处理是作为单个_bulk请求发出的，因此大数据量的批处理将导致
Editor 的 commit 或者 apply 方法的区别在于同步写入和异步 写入，以及是否需要返回值。在不需要返回值的情况下，使用 apply 方法可以极大提高性能。...数据库优化 使用 StringBuilder 代替 String 查询时返回更少的结果集及更少的字段 查询时只取需要的字段和结果集，更多的结果集会消耗更多的时间及内存，更多的字段会导致更多的内存消耗...异步线程 Android 中数据不多时表查询可能耗时不多，不会导致 ANR，不过大于 100ms 时同样会让用户感觉到延时和卡顿，可以放在线程中运行，但 sqlite 在并发方面存在局限，多线程控制较麻烦...少用 AUTOINCREMENT 主键加上 AUTOINCREMENT 后，可以保证主键严格递增，但并不能保证每次都加 1，因为在插入失败后，失败的行号不会被复用，会造成主键有间隔，继而使 INSERT...并且选择度（一个字段中唯一值的数量 / 总的数量）越大，建索引越有优势 经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立复合索引 使用规则 对于复合索引，把使用最频繁的列做为前导列 (索引中第一个字段)。
2.3 存在的问题（数据字段丢失、主从不一致和主键消耗过快） 由其实现机制可知，对于发生唯一键（包括主键）冲突导致插入失败时，会先从表中删除原冲突行，再尝试把新行插入到表中。...新插入的记录中除了指定的字段，其他字段都变成了默认值，即导致了数据字段丢失。因而如果要使用REPLACE，一定要保证sql语句中包含期望入库的所有字段。...导致主从不一致的原因由于以下两方面的原因导致： Innodb对auto_increment的处理机制：当语句是insert时，Innodb会对auto_increment进行递增（不论是否insert成功...实际上，当innodb_autoinc_lock_mode等于1或2时，即使是普通的insert语句也可能会因为唯一键冲突导致插入失败进而最终导致主从不一致。...对于这种情况，建议直接给上层返回操作失败，由上层业务决定是否重试。该方案适合并发度非常高的业务场景，通过先select再insert或update的方式来避免高频的唯一键冲突。
针对批量处理的标准处理选项包括有： 在一个批处理窗口中执行常规离线批处理 并发批量 / 在线处理 并发处理很多不同的批量处理或者有很多批量作业在同一时间运行 分区（Partitioning），就是在同一时间有很多示例在运行相同的批量作业...重试逻辑应该也需要在系统架构中实现，以避免批量作业中的因资源锁定而导致批量任务被终止。...通过关键字段（Key Column）拆分 这涉及到将输入记录按照某个关键字段来拆分，比如一个地区代码（location code），并将每个键分配给一个批处理实例。为了达到这个目标，也可以使用列值。...这个表的插入（insert）需要附加的标记字段，默认值将是其中的某一个实例（例如“A”）。 一个简单的批处理程序将被用来更新不同实例之间的重新分配负载的指标。...,会导致数据库资源的争用,还可能会发生死锁（Deadlocks）。
因为我们表中c字段是唯一索引，会出现Duplicate key error错误导致新增失败。...四、自增主键值不连续情况：（事务回滚） 其实事务回滚原理也和上面一样，都是因为异常导致新增失败，但是自增值没有进行回退。...2.自增锁有哪些优化 在 MySQL 5.0 版本的时候，自增锁的范围是语句级别。也就是说，如果一个语句申请了一个表自增锁，这个锁会等语句执行结束以后才释放。显然，这样设计会影响并发度。...； 间断模式他可以保证数据一致性，但是如果有多个事务并发的执行 INSERT 批量操作时，就会进行锁等待状态。...这样更有利与我们在 insert … select 这种批量插入数据的场景时，既能提升并发性，又不会出现数据一致性问题。
• 存在问题：维持大的状态不仅会给内存带来的一定的压力，同时 Checkpoint 和 Restore 的时间会变得更长，可能会导致任务背压。...数据湖并发控制中的陷阱 从历史看来，数据湖一直被视为在云存储上读取/写入文件的批处理作业，有趣的是看到大多数新工作如何扩展此视图并使用某种形式的“乐观并发控制[9]”（OCC）来实现文件版本控制。...当冲突确实发生时，它们会导致大量资源浪费，因为你有每次尝试运行几个小时后都失败的批处理作业！...一个 Executor 可能失败，留下部分数据文件写入，在这种情况下 Spark 会重试 Task ，当启用 speculative execution 时，可以有多次 attempts 成功将相同的数据写入不同的文件...有多个工作线程并发运行，考虑到文件覆盖的时间比批处理时间长，每个工作线程写入一个不被其他线程触及的独占文件以保证一致性和正确性。批处理间隔和工作线程数都可以通过写入选项进行配置。
例如，一个常见的问题是流中心的数据导致应用程序崩溃，输出一个错误的结果，用户知道很久以后才会注意到（例如，由于错误解析字段）。...每次调用时，都会接收到从上次调用到现在该键接收到的所有值（为了提高效率，可以对多个值进行批处理）。...Structured Streaming使用Spark SQL现有的analysis解析属性和类型，但是增加了新规则，检查查询是否可被引擎递增执行。本阶段还检查了用户选择的输出模式是否对此查询有效。...当集群恢复上线时，它会开始自动处理离线时未处理的数据。最初，集群将使用大量的批处理去最大化吞吐量。一旦赶上，集群会切换为低延迟的小批量进行处理。这允许管理员定期升级集群，无需担心过度停机。...（小于10毫秒的延迟，只有微批处理模式最大吞吐量的一半）。它的最大稳定吞吐量也略高，因为微批处理模式由于任务调度而导致延迟。
一旦批处理中的所有文档都被索引（或失败），协调器就会将结果返回给原始 API 调用者，即客户端。 每个文档都由其主分片和副本分片中的每一个分片单独索引。...b) index.translog.durability-是否fsync在每次索引、删除、更新或批量请求后提交 translog。...有各种复杂的重试、超时和路由过程尝试保存文档，当然，它们可能会失败，此时客户端必须重试。 其中一些，例如副本超时或失败，将导致该分片被声明为不同步和无效，将索引状态更改为黄色并安排副本重建。...节点加入，他们发送加入请求到主节点，join_timeout的默认值是ping_timeout的20倍. 如果 master 失败，集群中的节点会再次开始 ping 以开始另一次选举。...这可能会导致数据丢失，并且可能无法正确合并数据。这可以通过将以下属性设置为符合主节点的法定人数来避免。
，数据写入成功 ； strict：不支持动态扩展，新增数据有新的字段时，报错，数据写入失败。...7、批量写入 批量请求显然会大大提升写入速率，且这个速率是可以量化的，官方建议每次批量的数据物理字节数5-15MB是一个比较不错的起点，注意这里说的是物理字节数大小。...从 5–15 MB 开始测试批量请求大小，缓慢增加这个数字，直到你看不到性能提升为止。 然后开始增加你的批量写入的并发度（多线程等等办法）。...14、避免稀疏索引 因为索引稀疏之后，对应的相邻文档id的delta值会很大，lucene基于文档id做delta编码压缩导致压缩率降低，从而导致索引文件增大。...同时，ES的keyword，数组类型采用doc_values结构，每个文档都会占用一定的空间，即使字段是空值，所以稀疏索引会造成磁盘size增大，导致查询和写入效率降低。
SELECT 完成查询和写入● 现状：适用于小批量数据处理，性能较高● 挑战：大批量数据写入时，会产生大事务，消耗内存较高● 说明：写入+单表查询场景可使用 BATCH DML 功能自动拆批针对 INSERT...，可能会遇到热点问题，导致性能不佳通过 ETL 和调度平台提供的数据读取和写入能力实现大批量数据的处理● 现状：主流的 ETL 平台，如 datax、spark、kettle 等，在合理表结构设计时，性能也比较高...● 挑战：多线程并行写入时，也有可能会遇到热点问题针对上游传过来的 csv 文件的数据，使用 LOAD DATA 来完成批量数据的写入，提升批量写入时的性能● 现状：在对文件进行拆分+多线程并行后，处理性能非常高...● 挑战：当 LOAD DATA 一个大文件时此时是大事务，导致性能不佳；多线程处理时也有可能遇到热点问题，导致性能不佳针对以上几种批处理方案，以及最新推出的 IMPORT INTO 功能，我们开展了一次测试...JAVA 处理时，StreamingResult 流式读取+多并发写入方式能够获得非常好的性能。
但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点上重建。...ES对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？ Elasticsearch 提供的首个近似聚合是cardinality 度量。它提供一个字段的基数，即该字段的distinct或者unique值的数目。...索引层面： 1）使用批量请求并调整其大小：每次批量数据 5–15 MB 大是个不错的起始点。 2）段合并：Elasticsearch默认值是20MB/s，对机械磁盘应该是个不错的设置。...； 6、仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器； 7、Mapping 阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。...…….. 1.2、写入调优 1、写入前副本数设置为 0； 2、写入前关闭 refresh_interval 设置为-1，禁用刷新机制； 3、写入过程中：采取 bulk 批量写入； 4、写入后恢复副本数和刷新间隔
因此在批量请求URL时可通过curl_multi系列函数提升程序的运行效率。...($mh, $ch); } //判断操作是否仍在执行的标识的引用 $active = null; /** * 本次循环第一次处理 $mh 批处理中的 $ch 句柄，并将 $mh 批处理的执行状态写入...$active， * 当状态值等于 CURLM_CALL_MULTI_PERFORM 时，表明数据还在写入或读取中，执行循环， * 当第一次 $ch 句柄的数据写入或读取成功后，状态值变为 CURLM_OK...); * } while ($active 0); * 此时如果整个批处理句柄没有全部执行完毕时，系统会不停的执行 curl_multi_exec 函数，从而导致系统CPU占用会很高， * 因此一般不采用这种方案...* 这样执行的好处是 $mh 批处理中的 $ch 句柄会在读取或写入数据结束后（$mrc == CURLM_OK）进入阻塞阶段， * 而不会在整个 $mh 批处理执行时不停地执行 curl_multi_exec
高性能(高并发)：(缓存)多级缓存、复用对象(池化，减少GC)、批处理(打包传输/缓冲)、分片(写分流)、集群、主从、异步削峰、last-write win(高频同步逻辑，最后一个持久化)。...消息批处理(缓冲区bufferCache)： 定时定量结合来做批处理，定量是防在定时范围内收到太多消息导致本地消息积压，定时是防在范围内收到太少消息导致长时间停留。...确保执行任何操作前知道偏移是否提交成功，会花更多时间等待提交完成，会导致高延迟。...ISR是同步副本，相对的是跟不上同步节奏的副本OSR。0.9.0.0前用数量差值replica.lag.max.messages判断是否落后太多，是否要踢出ISR，这里指具体的LEO值。...，必然返回失败，只要转账成功，立马去读一定读到最新的值。
一个执行者可以使任务失败，留下部分数据文件被写入，在这种情况下，Spark 会重试该任务，直到它成功。...在下一次写入操作中，写入客户端在继续新的写入之前回滚失败的提交。 回滚是在标记的帮助下完成的，以识别作为失败提交的一部分写入的数据文件。...当要并发写入的数据文件数量和标记文件的数量很大时，标记文件操作可能会在写入操作期间占用不小的时间，有时大约为几分钟或更长时间。...批处理间隔和批处理并发都可以通过写入选项进行配置。 image.png 请注意，工作线程始终通过将请求中的标记名称与时间线服务器上维护的所有标记的内存副本进行比较来检查标记是否已经创建。...与直接标记机制相比，基于时间线服务器的标记机制由于批处理生成的文件存储标记要少得多，从而导致标记相关的 I/O 操作的时间大大减少，从而实现写入完成时间减少 31% 相对于直接标记文件机制。
02 ClickHouse简介 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...03 ClickHouse架构原理 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...3.2.3 LSM LSM的思想: 对数据的修改增量保持在内存中，达到指定的限制后将这些修改操作批量写入到磁盘中，相比较于写入操作的高性能，读取需要合并内存中最近修改的操作和磁盘中历史的数据，即需要先看是否在内存中...如上述讲的列存、批处理、预排序等等。但是架构都有两面性，从一另方面也带来了一些缺点。 •高频次实时写入方面，因ck会将批量数据直接落盘成小文件，高频写入会造成大量小文件生成与合并，影响查询性能。...4.2.2 资源管控问题 ClickHouse的资源管控能力不够完善，在 insert、select 并发高的场景下会导致执行失败，影响用户体验。
每隔几个小时，批处理过程被启动以计算精确的业务状态，并将批量更新加载到服务层（Serving Layer）。同时，为了消除上述几个小时的等待时间我们会在流式计算层对这个业务数据进行实时的状态更新。...然而，这个流计算的状态只是一个最终结果的近似值，最终需要被批处理的计算结果所覆盖。...Lambda架构需要双重计算和双重服务 对于是否需要一个额外单独的批处理层，Kappa架构认为一个单独的流式计算层足以成为数据处理的通用解决方案。...一共有三种类型的元数据： Commits - 一个单独的commit包含对数据集之上一批数据的一次原子写入操作的相关信息。我们用单调递增的时间戳来标识commits，标定的是一次写入操作的开始。...当读取日志文件时，偶尔发生的部分写入的数据块会被跳过，且会从正确的位置开始读取avro文件。
此外写入时按照主键id顺序顺序写入可以达到最快的性能，而非主键索引的插入则不一定是顺序的，频繁地索引结构调整会导致插入性能下降。...最好不创建非主键索引，或者在表创建完成后再创建索引，以保证最快的插入性能。 是否需要并发写同一个表 不能 并发写同一个表无法保证数据写入时是有序的。 提高批量插入的阈值，在一定程度上增加了插入并发度。...无需再并发写入单表 MySQL存储引擎的选择 Myisam 比innodb有更好的插入性能，但失去了事务支持，批量插入时无法保证同时成功或失败，所以当批量插入超时或失败时，如果重试，势必对导致一些重复数据的发生...前面提到了由于数据库并发写入的瓶颈，无法满足1个库同时并发大批量写入10个表，所以100个任务同时写入数据库，势必导致每个库同时有10个表同时在顺序写，这加剧了磁盘的并发写压力。...为尽可能提高速度，减少磁盘并发写入带来的性能下降， 需要一部分写入任务被暂停的。那么读取任务需要限制并发度吗？不需要。 假设写入任务和读取任务合并，会影响读取任务并发度。
，库2生成2,5,8,11…） 改进后的架构保证了可用性，但缺点是： （1）丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问库0生成0,3，再访问库1生成1，可能导致在非常短的时间内，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大...，我们的目标是趋势递增，不是绝对递增） （2）数据库的写压力依然很大，每次生成ID都要访问数据库 为了解决上述两个问题，引出了第二个常见的方案 【常见方法二：单点批量ID生成服务】 分布式系统之所以难，...数据库写压力大，是因为每次生成ID都访问了数据库，可以使用批量的方式降低数据库写压力。 ? 如上图所述，数据库使用双master保证可用性，数据库中只存储当前ID的最大值，例如0。...ID生成服务假设每次批量拉取6个ID，服务访问数据库，将当前ID的最大值修改为5，这样应用访问ID生成服务索要ID，ID生成服务不需要每次访问数据库，就能依次派发0,1,2,3,4,5这些ID了，当ID...优点： （1）保证了ID生成的绝对递增有序 （2）大大的降低了数据库的压力，ID生成可以做到每秒生成几万几十万个 缺点： （1）服务仍然是单点 （2）如果服务挂了，服务重启起来之后，继续生成ID可能会不连续
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