一、与消息相关的主要场景 1、存储和离线消息。 现在的IM系统，消息都要落地存储。这样如果接收消息的用户不在线，等他下次上线时，能获取到消息数据。...2、消息漫游 消息漫游的典型使用场景是，打开某个会话（单聊、群聊、公众号），下拉界面，客户端向服务端请求这个会话的聊天数据。消息漫游需要以会话为检索维度。消息漫游拉取数据的频率相对较低。...2、历史消息 历史消息的访问频率低，但是每条消息都需要存储，我们采用关系型数据库（MySQL）存储，重点考虑写入效率。对于群消息，采用扩散读方式（每条群消息只写一条记录）。...某个人（如张三）加入群的时间，相当于一个游标，群消息表中，这个游标之后的聊天消息，是这个人（张三）能够查看的数据（当然，也可以做查看加入群之前若干条消息）。 ?...如果我在非洲某个国家登录系统，从北京的机房读取消息数据显然不太合适！如何让数据靠近用户，是一个更加有挑战的问题。
POLARDB 数据库中有一个核心是他重新设计的存储系统，polarfs，polarfs 是怎么设计的架构是怎样的，下面根据官方的一篇详细的英文文档作为翻译的目标 https://www.vldb.org.../pvldb/vol11/p1849-cao.pdf 译 PolarFS 是专门为polardb 设计的分布式文件系统，他具有低延迟，高可用的特点并且这款存储系统运行在阿里云的基础上。...，内核空间和用户空间之间的消息传递成本可能会降低I/O吞吐量，问题更大的是存储不能支持所有类型的数据库集群架构，但这是高级云服务的必需品。...在POLARFS 上我们构建了一个以ALISQL 为基础的关系型数据库POLARDB，通过共享存储架构和多个只读实例，从上图看，POLARDB节点主要分为两类，写节点和只读节点，主和从节点共享一个数据存储结构...PolarFS 支持以下的功能支持POLARDB 以下的功能 1 PolarFS 能够同步修改数据元信息，从主节点到从节点（包含所有的从节点）同时PolarFS 保证了文件元数据的修改是并发的同时是序列化
存储引擎层做的事情比较单一，负责写数据、读数据。...写数据就是把 MySQL 传给存储引擎的数据存到磁盘文件或者内存中（对于 Memory 引擎是存储到内存），读数据就是把数据从磁盘或者内存读出来返回给 server 层。...server 层和引擎层是相对独立的两个模块，它们之间要配合完成工作，就会存在数据交互的过程，今天我们就以 server 层从存储引擎层读取数据来讲讲这个起着关键作用的数据交互过程。 1....原理说明 在源码里，数据库中的每个表都会对应 TABLE 类的一个实例，实例中有个 record 属性，record 属性是一个有着 2 个元素的数组，server 层每次调用引擎层的方法读取数据时，都会用...引擎层从磁盘或者内存中读取数据之后，把引擎层的数据格式转换为 server 层的数据格式，然后写入到这个地址对应的内存空间里，server 层就可以拿这个数据来干各种事情了（比如：WHERE 条件筛选、
在本文中，我们来了解下Kafka是如何存储消息数据的。了解了这些，有助于你在遇到性能问题的时候更好地调试，让你知道每个broker配置实际上所起的作用。那么，Kafka内部的存储是什么样的呢？...Kafka以Partition作为存储单元 一个partition是一个有序的，不变的消息队列，消息总是被追加到尾部。一个partition不能被切分成多个散落在多个broker上或者多个磁盘上。...有关内存映射： 即便是顺序写入硬盘，硬盘的访问速度还是不可能追上内存。所以Kafka的数据并不是实时的写入硬盘，它充分利用了现代操作系统分页存储来利用内存提高I/O效率。...比如base offset是10000000000000000000，那么接下来就不用存储为10000000000000000001 和10000000000000000002了，而是仅存储为1和2。...回顾 现在你已知道Kafka存储内部是如何工作的了： • Partition是Kafka的存储单元。 • Partition被分成多个segment。
除了其读写操作都在内存中执行和独特的网络模型设计，以及其巧妙的数据结构之外，还要归功于独特的键值对存储结构。...对于redis的网络模型和具体的数据结构后续篇幅再进行讲解，此篇文章仅对于redis中键值对数据的存储进行分析。...redis中的键值对数据是如何保存的。...其实redis使用的是一个哈希表来存储所有的键值对数据，如下图所示：看到这张图相信大家会想到另外一个java中的数据结构HashMap，是的优秀的数据结构设计总是被应用到各个地方。...当然我们能够想到这一点，redis作者肯定也就想到了这一点，那么是怎么进行设计呢？
这其中，第一张图的最底下的存储引擎层（Storage Engines），它决定了 MySQL 会怎样存储数据，怎样读取和写入数据，也在很大程度上决定了 MySQL 的读写性能和数据可靠性。...，他们之间又是怎么配合的？...有同学会问，那表的数据呢？其实只要理解了 InnoDB 里的所有表数据，都以索引（聚簇索引+二级索引）的形式存储起来，就知道索引已经包含了表数据。...这里同样不展开，如何选择不同的表空间存储数据？...怎么理解呢？ 前面提到过，MySQL 以「页」为读取和写入单位，一个「页」里面有多行数据，写入数据时，MySQL 会先写内存中的页，然后再刷新到磁盘中的页。
接上期， PolarFS 主要由两层组成，一层是存储管理层，上面一层是文件系统元数据和提供文件系统API层，存储层负责所有节点的磁盘资源，并为每个数据库实例提供数据库卷。...I/O请求重定向到chunkserver ，chunkserver部署在存储节点上用于，处理I/O请求，POLARCTRL是控制面板，包括一组在微服务中实现的主节点，以及部署在所有计算和存储节点上的代理...3.2 存储层 存储层提供管理和访问文件系统的文件系统的作用，卷被分配给每一个数据库实例，并且挂载这chunks。...卷的容量在10GB到100TB之间可以满足巨量数据库的使用的需求，并可以添加卷满足扩展需求。卷能够被随机访问读或写在512B，和传统的存储设备一致，在同一个chunk中修改的数据的操作是原子性的。...，两个chunkserver 是不对资源进行共享使用的，chunkserver 负责存储块并随机访问chunk，每个chunk包含一个write ahone log (WAL)日志，为了保证数据的在chunk
接上期 3.2.3 PolarCtrl PolarCtrl 是一个PolarFS 集群的控制面板，它至少需要部署在三台以上的机器上提供高可用的服务，PolarCtrl 的工作职责是什么： 1 提供集群控制服务...，节点管理，容量管理，资源管理， 元数据同步管理，监控等等，Polarctrl 是一个对chunkserver 存活和跟踪其中成员关系的功能模块，同时针对当chunkserver 过载或者由于超时服务等故障后的发起的...2 维护数据库中元数据的卷和本地chunk的位置信息。...4 I/O Execution model 在POLARDB 被访问的时候，访问他的数据是通过POLARFS 中的接口将文件的IO请求提交给libpfs，通过PFS read 或者 write 线程来访问...，对于写请求，是不需要修改文件系统中的元数据的，主要的原因是设备的块早就使用预分配的方式通过pfs_fallocate 预分配给文件了。
关于POLARDB 的数据存储部分的论文翻译还在继续，此为第四部分，与IO 的实现有关__________________________________________________________...IO的写需求被急流到多个副本中，如果没有完成这个工作，是不会被识别为已提交的状态，客户应用数据也必须在这个需求被应用后才能读取和使用。...图四，中展示了写IO request在POLARDB 内部是怎么执行的 1 POLARDB 发送一个写请求在polarswitch 和 libpfs 之间，polarswitch 通过环形buffer...一旦它看到一个新的请求到达，它就会立即开始处理这个请求。 4 需求被通过spdk 写入到磁盘上的日志块，通过RDMA将信息传递到其他的从节点，两个操作实际上是并行的异步出的方式。...此篇看上去比较枯燥，实际上是比较重要的这篇主要描述的是数据在POLARDB 底层的数据传输以及数据的落盘和反馈的过程。
of Raft 简化的raft 分布式存储系统需要一个一致性的协议，去保证所有的 commit 对数据的修改能在不同的情况下，不丢失数据。...在传统事务处理系统中如数据库系统中，并发算法允许在执行中交错和执行次序打乱中执行，并得到逻辑顺序性的结果。这些系统自然可以容忍由传统存储语义引起的无序I/O完成，并自行解决该问题，以确保数据一致性。...实际上，MySQL和AliSQL等数据库并不关心底层存储的I/O序列。数据库的锁定系统将保证在任何时间点，只有一个线程可以在一个特定的页面上工作。...这里新的数据版本，将不会先于老的数据版本被应用，parallelraft 能够很容易的获知事务之间的冲突问题，其中LBA 存储了整个日志中没有被应用的日志信息头，follower 会根据 ACK-COMMIT-APPLY...对于存储系统来说，这种提交语义是可以接受的，但通常这样的方式在TP系统中是不被接受的。例如，NVMe不检查读或写命令的LBA，以确保并发命令之间的任何类型执行的顺序，也不保证这些命令的完成顺序。
mysql 的一行记录，最终肯定是存储在磁盘上，也就是肉眼可见的文件上，今天我们的目标很简单，就是看看它到底是怎么存的。...猜测下这部分就是每一行的记录信息吧。 我们插入了七条数据，我发现这些二进制串有一段可以分割成七对，我把他单独拿出来，并且按行分割。 ? 我们将第一行记录拆解，第一行记录的表数据是这样的。...，就是依次记录所有变长字段的长度，由于我们只有一个变长字段 varchar(10) 的 name，所以就是 08，我们存储的 "dibingfa" 刚好是 8 个字节，对上了。...第二列是 name 列，是 "dibingfa" 这样一个 varchar 类型的字符串。 可是与后面怎么也对应不上，这是咋回事呢？...这个 ROW_FORMAT 可以有不同的值，代表存储这一行记录的不同数据结构，其枚举记录在 remOtypes.h 文件中。
--------------------------------------- 底数部分实际是占用24bit(3个字节)的一个值，但是最高位始终为1，所以，最高位省去不存储，在存储中占23bit。...格式： SEEEEEEE EMMMMMMM MMMMMMMM MMMMMMMM S表示浮点数正负； E表示指数加上127后的值后得二进制数据； M表示底数。...举例： 17.625在内存中的存储为： 首先要把17.625换算成二进制：10001.101 --------------------------------------- ...也就是10000011， 符号部分是正数，所以是0。 ...综上所述，17.625在内存中的存储格式是： 01000001 10001101 00000000 00000000 ---------------------------------------
在我们的印象中，对于各个存储介质的速度认知大体同下图所示的相同，层级越高代表速度越快。很显然，磁盘处于一个比较尴尬的位置，这不禁让我们怀疑 Kafka 采用这种持久化形式能否提供有竞争力的性能。...在传统的消息中间件 RabbitMQ 中，就使用内存作为默认的存储介质，而磁盘作为备选介质，以此实现高吞吐和低延迟的特性。...页缓存的魅力 Kafka 在设计时采用了文件追加的方式来写入消息，即只能在日志文件的尾部追加新的消息，并且也不允许修改已写入的消息，这种方式属于典型的顺序写盘的操作，所以就算Kafka使用磁盘作为存储介质...但这并不是让 Kafka 在性能上具备足够竞争力的唯一因素，我们不妨继续分析。 页缓存是操作系统实现的一种主要的磁盘缓存，以此用来减少对磁盘 I/O 的操作。...（vm.swappiness = 0 的含义在不同版本的 Linux 内核中不太相同，这里采用的是变更后的最新解释），这样一来，当内存耗尽时会根据一定的规则突然中止某些进程。
1.NN的作用 保存HDFS上所有文件的元数据！ 接受客户端的请求！ 接受DN上报的信息，给DN分配任务(维护副本数)！ 2.元数据的存储 元数据存储在fsiamge文件+edits文件中！...fsimage(元数据的快照文件) edits(记录所有写操作的日志文件) NN负责处理集群中所有客户端的请求和所有DN的请求！...edits文件的产生： NN在启动之后，每次接受的写操作请求，都会将写命令记录到edits文件中，edits文件每间隔一定的时间和大小滚动！...文件加载到内存合并得到最新的元数据，将元数据持久化到磁盘生成新的fsimage文件 ③如果启用了2nn,2nn也会辅助NN合并元数据，会将合并后的元数据发送到NN 3.查看edits文件 如果直接使用cat...edits文件，会发现里面有七对record(记录)标签，即对写操作分为成了七步 标签里又有txid ：每次写操作命令，分解为若干步，每一步都会有一个id，这个id称为txid NN的元数据分两部分
InnoDB 是怎么存储数据的 InnoDB 是怎么存储数据的？...原因是聚簇索引的叶子节点会存储表中的完整数据，换句话说，InnoDB 中的数据是存储在聚簇索引叶子节点中的。...文件尾用来校验数据。 最后，放上索引页的整体图： 接下来，我们要把页和数据目录结合起来，了解页是怎么在表空间中组织的。...这一节，我们以页为单位，看一看 InnoDB 是怎么在表空间中管理每个页的。...MySQL 服务共有的信息被存储在系统表空间中，最重要的是 InnoDB 数据字典，通过它，我们才可以获取到表空间中的记录。 参考 小孩子 - MySQL 是怎么运行的
一.服务器数据恢复故障描述 需要进行数据恢复的服务器共10个磁盘柜，每个磁盘柜满配24块硬盘。其9个存储柜用作数据存储使用，另外1个存储柜用作元数据存储使用。...数据存储中，每6块硬盘设置一组RAID 5阵列，共36组RAID，这36组RAID阵列中，又分为2个存储系统。...备份过程如下图二所示： 服务器数据恢复案例之硬盘离线数据恢复2.png 对故障RAID中的6块成员盘进行编号标记，将硬盘从存储柜中拔出，接入到准备好的备份平台上，对6块硬盘进行全盘备份。...使用光纤线缆将备份平台和存储设备连接，进入昆腾存储设备管理界面配置备份平台和存储设备可以正常通信，使用WinHex软件对RAID中的LUN进行镜像备份。...登陆昆腾存储设备的管理界面，获取到StorNext文件系统中卷相关的一些基本信息，如下图四： 服务器数据恢复案例之硬盘离线数据恢复4.png 继续对StorNext文件系统中的Meta卷和Data卷进行分析
扩展ASCII码 在美国，这 128 是够了，但是其他国家不答应啊，他们的字符和英文是有出入的，比如在法语中在字母上有注音符号，如 é，这个怎么表示成二进制？...计算机怎么知道三个字节表示一个符号，而不是分别表示三个符号呢？...它们造成的结果是： 出现了 Unicode 的多种存储方式，也就是说有许多种不同的二进制格式，可以用来表示 Unicode。 Unicode 在很长一段时间内无法推广，直到互联网的出现。...以汉字“严”为例，Unicode 码是 4E25，需要用两个字节存储，一个字节是 4E，另一个字节是 25。...那么很自然的，就会出现一个问题：计算机怎么知道某一个文件到底采用哪一种方式编码？
Pravega属于戴尔科技集团IoT战略下的一个子项目。该项目是从0开始构建，用于存储和分析来自各种物联网终端的大量数据，旨在实现实时决策。...Pravega既可以被想象成是一组流存储相关的原语，因为它是实现数据持久化的一种方式，也可以被想象成是一个消息订阅 - 发布系统，因为通过使用reader，writer和ReaderGroup，它可以自适应地进行消息传递...数据副本的一致性是分布式系统的难点，但却并不是一致性问题的全部。...应用层的数据一致性语义与数据副本的一致性语义完全不同，即使是一个满足线性化的分布式系统，也需要考虑应用层的数据一致性问题。...为应用层数据提供比现有的分布式存储组件更强的一致性语义（复杂事务）和更高的并发度是StateSynchronizer的主要目标，尤其是在stream原生场景下，因为传统的以随机访问为主的存储组件很难适配
一.前言 面试官： 来说说，一千万的数据，你是怎么查询的？ B哥：直接分页查询，使用limit分页。 面试官：有实操过吗？...B哥：肯定有呀 此刻献上一首《凉凉》 也许有些人没遇过上千万数据量的表，也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。...今天就来带大家实操一下，这次是基于MySQL 5.7.26做测试 二.准备数据 没有一千万的数据怎么办？ 创建呗 代码创建一千万？那是不可能的，太慢了，可能真的要跑一天。...LIMIT 是限制了条数，没有采用偏移量 优化数据量大问题 返回结果的数据量也会直接影响速度 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000SELECT...，查询效率也可以得到明显提升 第一条和第三条查询速度差不多，这时候你肯定会吐槽，那我还写那么多字段干啥呢，直接 * 不就完事了 注意本人的 MySQL 服务器和客户端是在同一台机器上，所以查询数据相差不多
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