MongoDB sharding 实例从3.4版本升级到 4.0版本 以后插入性能明显降低，观察日志发现大量的 insert 请求慢日志： 2020-08-19T16:40:46.563+0800 I...追溯日志发现 2.7s 前，系统正在进行 collection 元数据刷新（2.7s的时长与collection本身chunk较多相关）： 2020-08-19T16:40:43.853+0800 I...路由信息存储 sharded collection 的路由信息被记录在 configServer 的config.chunks集合中，而 mongos&shardServer 则按需从 configServer...具体的刷新行为分为两步： 第一步：从config节点拉取权威的路由信息，并进行CatalogCache路由信息刷新。...StaleShardVersion 来完成，而路由表更新的过程中，所有需要依赖该集合路由表完成的请求，都需要等待路由表更新完成后才能继续。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。...上文示例中的ToJson(true, false, false)表示采用换行缩进（可读性更好），不写空值（整数的0和字符串的null等），不适用驼峰命名。...实体列表存储以扩展方法提供： Write，写入实体列表到数据流 Read，从数据流加载实体列表 SaveFile，保存实体列表到文件（可用作数据缓存） LoadFile，从文件加载实体列表 ?...连接字符串，调试开关，SQL日志，慢日志，参数化，执行超时。代码与配置文件设置，连接字符串局部设置 反向工程。自动建立数据库数据表 数据初始化。InitData写入初始化数据 高级增删改。...常见拆分逻辑 高级统计。聚合统计，分组统计 批量写入。批量插入，批量Upsert，异步保存 实体队列。写入级缓存，提升性能。 备份同步。备份数据，恢复数据，同步数据 数据服务。
万亿级日志分析平台 再大的流量也“打不崩” 针对日志分析场景，腾讯云ES通过自研读写分离、存算分离、Serverless 架构、查询并行化、定向路由等先进技术，实现冷热数据一体化搜索及弹性伸缩能力。...然后由该协调节点将请求转发给主分片所在节点进行写入，主分片写入完毕再由主分片转发给从分片写入，最后返回给客户端写入结果。...右图是更细节的写入流程，而我们从堆栈中看到的写入请求堆积的位置就是在红色框中的接入层，节点挂掉的根因是协调节点的接入层内存被打爆。 针对这种高并发场景，我们的优化方案是服务限流。...在千万级TPS写入的考验下，腾讯云ES通过自研能力成功实现高并发写入，轻松应对高并发写入流量。 定向路由策略： 在具体介绍定向路由前，先分析日志场景的特点以及开源 ES 的劣势。...腾讯云 ES 自研了 Bulk Routing 定向路由策略，即为每个 Bulk 请求增加一个随机的 routing 值，只路由到一个分片进行写入。
github.com/alibaba/canal 1.jpg 在介绍Canal内部原理之前，首先来了解一下MySQL Master/Slave同步原理： MySQL master启动binlog机制，将数据变更写入二进制日志...如果需要同步的master宕机，可以从它的其他slave节点继续同步binlog日志，避免单点故障。...，然后在MySQL上层或者dao这一层面上，进行一个数据源路由，屏蔽数据库物理位置对开发的影响，阿里系主要是通过cobar/tddl来解决数据源路由问题。...数据n:1业务 同样，当一个业务的数据规模达到一定的量级后，必然会涉及到水平拆分和垂直拆分的问题，针对这些拆分的数据需要处理时，就需要链接多个store进行处理，消费的位点就会变成多份，而且数据消费的进度无法得到尽可能有序的保证...RingBuffer设计： 定义了3个cursor： put：Sink模块进行数据存储的最后一次写入位置（同步写入数据的cursor） get：数据订阅获取的最后一次提取位置（同步获取的数据的cursor
步骤四：Slave节点上的IO线程接收到BinLog日志后，会将BinLog日志先写入到本地的RelayLog中。...模式一：全同步复制全同步复制就是当主库执行完一个事务后，所有从库也必须执行完该事务才可以返回结果给客户端。因此虽然全同步复制数据一致性得到保证，但主库完成一个事务需等待所有从库也完成，性能较低。...模式三：半同步复制半同步复制就是在同步和异步中做了折中选择，半同步主从复制的过程如下图示：当主库提交事务后，至少还需要一个从库返回接收到BinLog日志，并成功写入到RelayLog的消息，这时主库才会将处理结果返回给客户端...主库配置了参数rpl_semi_sync_master_wait_point = AFTER_SYNC后，主库在提交事务前必须先收到从库数据同步完成的确认信息，才能提交事务，以此来解决幻读问题。...垂直拆分 + 水平拆分 -> 分库分表所需要支持的场景(B端和C端) -> 路由设计策略 -> 全局ID(分布式ID)的雪花算法 -> ShardingSphere引入从数据流动方向的角度：请求数据
同时把复杂的JOIN查询拆分成多个Query。因为JOIN多个表时，可能导致更多的锁定和堵塞。...，而中间不会插入其他客户端连接的命令 C.持久化 1.内存快照：将内存中的数据以快照方式写入二进制文件中，使用save命令 2.日志追加：（aof）方式是把增加、修改数据的命令通过write函数追加到文件尾部...；从库通过一个I/O线程将binlog日志中的更新操作复制到Relay Log中继日志文件；从库再通过另一个SQL线程将Relay Log中的操作进行执行； D.Web应用回事方案：Varnish 1....> 2.文件和目录命名：使用有意义的英文命名，使用驼峰法 3.文件目录结构：合理分配目录 B.命名规范 1.变量命名：驼峰法；全局变量两边加“_”，中间驼峰；普通变量，建议变量前加类型的前缀；函数名，有意义...，尽量缩写； 2.类及接口命名：类，以大写字母开头，多个单词驼峰，与文件名保持一致，程序中唯一，抽象类以Abstract开头；接口，和类相同的规则，但命名前加i字符，尽量保持和实现它的类命名一致； 3.
其他规范 属性名命名时，建议使用驼峰命名，首字母小写。 属性值为空时，严格按类型返回默认值。 金额类型/时间日期类型的属性值，如果仅用来显示，建议后端返回可以显示的字符串。...Go 签名验证 PHP 签名验证 日志平台设计 日志平台有利于故障定位和日志统计分析。...日志平台的搭建可以使用的是 ELK 组件，使用 Logstash 进行收集日志文件，使用 Elasticsearch 引擎进行搜索分析，最终在 Kibana 平台展示出来。...大致设计思路是这样的： 调用接口前，先获取一个全局唯一的令牌（Token） 调用接口时，将 Token 放到 Header 头中 解析 Header 头，验证是否为有效 Token，无效直接返回失败 完成业务逻辑后...暂时就想到这么多，规范这东西不是一成不变的，发现有不妥的及时调整吧。 你们接口的输入输出 Key，命名是用驼峰还是下划线？欢迎留言。
，并且命名空间的路径和类库文件所在路径一致； 类文件采用驼峰法命名（首字母大写），其它文件采用小写+下划线命名； 类名和类文件名保持一致，统一采用驼峰法命名（首字母大写）； 函数和类、属性命名 类的命名采用驼峰法...； 方法的命名使用驼峰法（首字母小写），例如getUserName； 属性的命名使用驼峰法（首字母小写），例如tableName、instance； 特例：以双下划线__打头的函数或方法作为魔术方法，例如...在这里要注意，在多应用模式下，url访问时访问不到，是因为默认情况下，配置文件中开启了强制路由。另外要开启多应用模式。这样的话，才能够正常的访问。...执行命令,创建一个操作文件,一定要用大驼峰写法,如下 php think migrate:create AnyClassNameYouWant //执行完成后,会在项目根目录多一个database目录,...复制 数据库会有一个migrations表,这个是工具使用的表,不要修改 数据填充 数据填充就是向数据库中写入数据（测试数据）。
数据链路图 （1）方案介绍 如下图所示： 这个方案从数据链路上分为两大块。 第一块，先验数据链路，就是上半部分，我们的数据源主要来自内容中心，通过解析服务写入到CDB中。...第二，还是Redis写模块这里，我们知道Redis写入是需要先消费kafka的消息的，那么这里就要求kafka消息commit和redis写入需要在一个事务内完成，或者说需要保证原子性。...我们通过先写入redis，并且写入的信息里带上时间戳作为版本号，然后再commit消息；写入前会比较消息版本号和redis的版本号，若小于，则直接丢弃；这样这个问题也解决了。...其实分析到问题之后就比较好办，常用的办法就是利用Kfaka的回溯能力：在Dump全量数据前记录下当前时间戳t1，Dump完成之后，将增量链路回溯至t1即可。...最终我们使用以下方案来平滑写入： 我们使用自适应的限流器来平滑写，通过统计前1分钟接收的消息总量，来计算当前每秒可发送的消息总量。
，根据doc id去各个节点上拉取实际的document数据，最终返回给客户端 写数据底层原理 1）先写入buffer，在buffer里的时候数据是搜索不到的；同时将数据写入translog日志文件...所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件，translog日志文件中，一旦此时机器宕机，再次重启的时候，es会自动读取translog日志文件中的数据，恢复到内存buffer和os cache中去...，他们就是直接从内存里搜索了，很快。...（3）冷热分离 关于ES性能优化，数据拆分，之前说将大量不搜索的字段，拆分到别的存储中去，类似于mysql分库分表的垂直拆分。...即写入es的java系统里，就完成关联，将关联好的数据直接写入es中，搜索的时候，就不需要利用es的搜索语法去完成join来搜索了。 （5）分页性能优化 es的分页是较坑的，为啥呢？
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。...写入一条数据，主节点提交后就返回ack；若主节点在数据同步到从节点前就宕机，重新选举后，消费端就读不到这条数据。这种配置，保证了可用性，但是损失了一致性读。...这时候有两种情况，1、若Leader产生于已经复制完日志的follower，会继续将前面接收到的写操作请求完成，向client进行响应。...2、若Leader产生于尚未复制日志的follower，原来已经复制过日志的follower则会将这个没有完成的日志放弃。由于client没有接收到响应，client会重新发送该写操作请求。...Leader成功接收到过半follower复制完的响应后，Leader将日志写入到状态机。此时Leader向Follower发送apply通知。发送通知的同时，会向client发出响应。
这个方案从数据链路上分为两大块。 第一块，先验数据链路，就是上半部分，我们的数据源主要来自内容中心，通过解析服务写入到CDB中。其中这个链路又分为全量链路和增量链路。...第二，还是Redis写模块这里，我们知道Redis写入是需要先消费kafka的消息的，那么这里就要求kafka消息commit和redis写入需要在一个事务内完成，或者说需要保证原子性。...我们通过先写入redis，并且写入的信息里带上时间戳作为版本号，然后再commit消息；写入前会比较消息版本号和redis的版本号，若小于，则直接丢弃；这样这个问题也解决了。...其实分析到问题之后就比较好办，常用的办法就是利用Kfaka的回溯能力：在Dump全量数据前记录下当前时间戳t1，Dump完成之后，将增量链路回溯至t1即可。...具体实现如下图所示，将该模块拆分为读线程和写线程，读线程统计接收消息数，并把消息存入队列；令牌桶数据每秒更新；写线程获取令牌桶，获取不到则等待，获取到了就写入。最终我们平滑写入后的效果如图所示： ?
一旦消息被投递到目的队列后，或者消息被写入磁盘后（可持久化的消息），信道会发送一个确认给生产者（包含消息唯一ID）。...从概念上来说，消息路由必须有三部分：交换器、路由、绑定。生产者把消息发布到交换器上；绑定决定了消息如何从路由器路由到特定的队列；消息最终到达队列，并被消费者接收。...，将它们写入磁盘上的一个持久化日志文件，当发布一条持久性消息到持久交换器上时，Rabbit会在消息提交到日志文件后才发送响应（如果消息路由到了非持久队列，它会自动从持久化日志中移除）。...一旦消费者从持久队列中消费了一条持久化消息，RabbitMQ会在持久化日志中把这条消息标记为等待垃圾收集。...应用解耦（系统拆分） 异步处理（预约挂号业务处理成功后，异步发送短信、推送消息、日志记录等） 消息分发 流量削峰 消息缓冲 ...... 9.
拆分流程 在这里插入图片描述 这个过程是由 RegionServer 完成的，其拆分流程如下。...自动拆分 Region的自动拆分主要根据拆分策略进行，主要有以下几种拆分策略： ConstantSizeRegionSplitPolicy 0.94版本前唯一拆分策略，按照固定大小来拆分Region。...被拆分处的rowkey）的自定义，可以将rowKey的前多少位作为前缀。...HBase需要HDFS的支持，因此安装HBase前确保Hadoop集群安装完成； HBase需要ZooKeeper集群的支持，因此安装HBase前确保ZooKeeper集群安装完成； 注意HBase与Hadoop...将HLog日志分分配至其他regionserver中，回放HLog日志补救数据。 恢复完成后修改路由，对外提供读写服务。
需求场景 在我们的场景下，高峰日志写入压力大（每秒千万级日志条数）；实时要求高：日志处理从采集到可以被检索的时间正常 1s 以内（高峰时期 3s）；成本压力巨大，要求保存半年的日志且可以回溯查询（百 PB...简单来说， 我们可以将一个实例产生的同一类日志按时间顺序写入到一个文件中， 并按时间维度对文件拆分....对于归档存储， 在发起检索请求前， 需要对归档存储中的日志块发起取回操作， 取回操作一般耗时在几分钟左右， 完成取回操作后日志块被取回到远程存储上，再之后的数据流转就跟之前一致了。...Log-Ingester 日志摄取器模块， 负责从日志 kafka 订阅日志数据， 然后将日志数据按时间维度和元数据维度拆分， 写入到对应的日志块中。...写入 单核可支持 2W条/S的写入速度， 1W 条/S的写入速度约占用 1~2G 左右的内存，可分布式扩展，无上限。 查询(全文检索) 基于本地存储的 1TB 日志数据查询速度可在 3S 以内完成。
演变2、数据库垂直分库 所谓垂直分库就是根据企业的实际业务的垂直划分，将原本冗余在单库中的数据表拆分到不同的业务库中，实现分而治之的数据管理和读/写操作。...四、Sharding中间件 1、 明确定义SQL语句中的Shard Key（路由条件），因为路由维度决定数据的落盘的位置，需要定义一套特定的路由算法和规则。...的唯一性和连续性，依赖一个独立的外围单点系统来负责完成则不失为一个可取的方案，如果每生成一次就去数据库中申请必然降低性能，建议从数据库中取出一段ID，然后缓存在本地。...3、保障主从数据库切换过程中的数据一致性 半同步复制可以理解为主从之间的强制数据同步，保证主从数据的实时性，只有从节点响应，主节点才会响应请求方已经完成的事务，在流量较大的场景下不建议开启此功能。...消息队列或者日志比对。
解决这个问题的思路还是分布式数据库的一贯原则，让SQL执行在单库上完成，实际采用的方式就是用“空间换效率”的方案，也就是将同一份数据表，冗余存储多份，按照不同的业务使用场景进行拆分，保持拆分维度和使用维度统一...从技术角度来说，要保障单一用户从登录到访问服务、到访问数据库，全链路的路由规则都是完全一致的。如果路由错误，看到的数据不正确，也会影响到最终用户的体验。...2、如何保证路由规则的一致性，要保障这个用户从进来到访问服务，到访问数据库，全链路的路由规则都是完全一致的；如果路由错误，看到的数据不正确。...Snapshot从Relay订阅所有事务日志，写入持久存储作为快照，同时向Replicator提供批量日志订阅服务，角色上相当于Mysql Slave Relay Log。...为了避免重新从数据源做全量快照，Snapshot作为Relay的一个特殊消费端，通过一种高吞吐的消费方式，从Relay源源不断的消费在线事务日志，通过对事务日志的有效处理，最终保存了数据源的一份一致快照
博客地址：https://ainyi.com/77 企业运营后台页面很多，路由如若不区分模块化配置，所有路由挤在同一个文件将不好维护，所以路由的配置也要模块化 分享两个解决方案 —— Vue 路由配置的模块化...模块拆分（Plan A） src 下 router 的目录结构 ---src ----route ------modules --------xxxx.js // 模块 xxx -------...rootRouter 的 children 下面，有一个父级 router 包裹着 代码都看得懂，这里就不多说哈~ 最后在 main.js 中注册 模块拆分（Plan B） 该方法较为难懂一些，可以看看...beforeEnter: async (to, from, next) => { await getFindBusinessServiceList() // 进入该路由前异步请求...Layouts 路由下的 children 接下来关键，路由配置中转文件 index.js 遍历 modules 文件夹下的每个模块文件，赋值和导出 // index.js import { camelCase
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