数据库的分布式存储分为前端的分布式和后端服务的分布式数据存储。Javaweb的开发领域中使用后端的数据分布式和集群数据微服务处理模式。数据用户的请求在前端会承接一部分,数据的请求方式分为前端的限流操作。用户在客户端的请求事件就是数据请求流,数据存储在数组中是字节。数据通过传输协议控制数据请求的传输方式,后端服务和前端服务解耦分离。很多的数据在前端轻量级的数据库中进行动态存储,数据库mongodb轻量级。轻量级和重量级的区别方式是存储数据的数据量大小。
以下文章转载于SmartX知乎博客,不同与国内的很多公司,SmartX完全自主开发了分布式块存储-ZBS,整个系统从架构到实现充分考虑了超融合系统的特点,以下内容进行了充分阐述。
如果其中有一张表为小表,直接使用map端join的方式(map端加载小表)进行聚合。
某月黑风高之夜,某打车平台上线了一大波(G+)优惠活动,众人纷纷下单。于是乎,该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了(如下图)。事后,负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定:必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底,立刻!现在!马上! 那么一大坨问题就迎面而来:对于智能提示这样的后台服务,性能测试过程中应该关心那些指标?这些指标代表什么含义?这些指标的通过标准是什么?下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
在Redis服务器中,数据库是由Redis数据结构和键值存储系统支持的。Redis服务器提供了多个数据库,每个数据库都是由唯一的一个数值标识符表示。默认情况下,Redis服务器提供16个数据库,标识符从0到15。
当数据库服务经常突然挂断,造成无法访问时我们能做什么?本篇主题就是记录针对这一现象时发现问题,分析问题,最后解决问题的过程。
上面是一些安全体系系统,如数据安全体系、应用安全体系、前端安全体系等。 中间是业务运营服务系统,如会员服务、商品服务、店铺服务、交易服务等。 还有共享业务,如分布式数据层、数据分析服务、配置服务、数据搜索服务等。 最下面呢,是中间件服务,如MQS即队列服务,OCS即缓存服务等。
爱飞狗后台的数据爬虫以及数据服务器资源都部署在k8s上,使用rancher搭建。在不影响太多性能的情况下尽量选择最低配置的机器。对于内存不足的情况适当的使用交换文件代替(swap)。整个集群大致结构如下:
无论是学生还是初学者,或者是有经验的中级和高级开发,都要有自信和克服困难的毅力。从大学毕业到现在,接触了很多的Java项目,发现如果接触到的项目越多,自己大脑里积累的各种知识经验就越丰富。学习技术不能妄自菲薄,也不能狂妄自大,要脚踏实地,一步一个脚印地走下去。比如Java exception异常,对于各种项目中的出错信息,要一眼就能辨别真伪,究其根源。当接到一个项目的需求,大脑里一定要有自己实现功能点的思路,就是怎么做,如何做,当项目收尾的时候还要想想为什么要这么做,这也是一种沉淀积累。高手在民间,清心寡欲才能学好技术。
如果你已经有一个已经存在并且独立运行的独立服务器部署的话,例如在页面 single-server deployment examples 中部署的服务器, 现在你希望将这个独立部署的服务器合并到集群的部署方式中的话,下面的这部分内容将会帮助你完成这个切换和合并的过程。 这个过程包括有如何对硬件进行的选择和针对 Master/Data/Query 服务器应该如何进行组织。
服务器作为数据和网站的载体,其安全性和稳定性非常重要,但如今很多企业的服务器经常出现死机(即宕机)的状况,给企业业务带来很大影响。
最近,发现个人博客的Linux服务器,数据库服务经常挂掉,导致需要重启,才能正常访问,极其恶心,于是决心开始解决问题,解放我的时间和精力(我可不想经常出问题,然后人工重启,费力费时)。
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中,这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程(进程状态为D)的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
美团App、大众点评App都是重运营的应用。对于App里运营资源、基础配置,需要根据城市、版本、平台、渠道等不同的维度进行运营管理。如何在版本快速迭代过程中,保持运营资源能够被高效、稳定和灵活地配置,是我们团队面临的重大考验。在这种背景下,大众点评移动开发组必须要打造一个稳定、灵活、高效的运营配置平台。本文主要分享我们在建设高效的运营配置平台过程中积累的一些经验,以及面临的挑战和思考。
公司使用moosefs做图片存储,最近学习了一下,在此小小总结一下,主要分以下几部分:
数据获取一直是诸位GISer老生常谈的话题了,之前分享了《县级行政区划》,但所谓授之以鱼不如授之以渔,今天我们就来手动获取一下这份1:100万全国基础地理数据
公司的官方网站从春节前无缘无故就出现连接数据库异常的现象,由于以前也出现过,再加上没多久逢年过节,也就没有太在乎这个情况,仅仅试着重新启动了网站数据库。逢年过节的时候我发现了有一些不太对,网站数据库只有一打开没多久就宕掉。检查服务器里的资源,发现服务器的内存被占满,CPU达到百分之100就连远程连接都越来越巨慢至极,因此开展对该网站被攻击的问题解决。
如果Linux服务器突然访问卡顿变慢,负载暴增,如何在最短时间内找出Linux性能问题所在?
2、JobTracker负担重,既要负责资源管理,又要进行作业调度;当需处理太多任务时,会造成过多的资源消耗。
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足(OutOfMemoryError)的问题,可能的原因如下:
Redis是一个key-value存储系统。Redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。这篇文章小编为大家分享了在Windows下进行安装和使用Redis的技巧。
来源:大数据技术与架构本文约6000字,建议阅读10分钟本文收集了Hive面试中的高频考题。 如果你是数据开发、数据研发、或数据分析师,那么这篇文章将对你非常有用。记得转发收藏哦。 一、Hive面试题 1、hive内部表和外部表的区别 未被external修饰的是内部表,被external修饰的为外部表。 区别: 内部表数据由Hive自身管理,外部表数据由HDFS管理; 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir(默认:/user/hive/warehouse),
服务器是计算机的一种,它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵。服务器在网络中为其他客户机提供计算或应用服务。服务器具有高速的 CPU 运算能力、长时间的可靠运行、强大的 IO 外部数据吞吐能力以及更好的扩展性。根据服务器所提供的服务,一般来说服务器都具备承担响应服务请求、承担服务、保障服务的能力。服务器作为电子设备,其内部结构十分复杂,但与普通计算机内部结构相差不大。
大量TimeoutException,说明当前redis服务节点上已经堆积了大量的连接查询,超出redis服务能力,再次尝试连接的客户端,redis 服务节点直接拒绝,抛出错误。
流量控制的核心作用是限制流出某一网络的某一连接的流量与突发,使这类报文以比较均匀的速度流动发送,达到保护系统相对稳定的目的。通常是将请求放入缓冲区或队列内,然后基于特定策略处理请求,匀速或者批量处理,该过程也称流量整形。
高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。
前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家。 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务。 一个可以支持高并发的服务少不了好的服
高并发经常会发生在有大活跃用户量和用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动、定时领取红包等。
一、uptime命令 这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中,这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程(进程状态为D)的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观
就这样,大数据领域蓬勃发展了好几年,有很多伙伴执迷于技术,成为了分布式计算与存储的领域专家。也有很多伙伴执迷于数据,成为了行业的数据研发专家。当然还有很多小伙伴,热衷于工具系统开发,成为了数据技术专家。那么我们回过头来考虑,什么是大数据,什么又是数据仓库,什么又是数据技术。大数据其实是个非常笼统的感念,它是由数据仓库演化而来的数据与技术方法论,那么我们先说一下数据仓库的由来:
“该项目案例由航班管家提交申报,参与数据猿推出的《寻找新冠战“疫”,中国数据智能产业先锋力量》的公益主题策划活动。
由于动态页面打开速度慢,需要频繁从数据库中调用大量数据,对于cc攻击者来说,甚至只需要几台肉鸡就可以把网站资源全部消耗,因此动态页面很容易受到cc攻击。正常情况静态页面只有几十kb,而动态页面可能需要从几十MB的数据库中调用,这样消耗情况就很明显了,对于论坛来说,往往就需要很好的服务器才能稳定运行,因为论坛很难做到纯静态。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,对于大规模的数据操作和查询,查询速度的优化至关重要。本文将介绍如何提升MySQL的查询速度,包括优化数据库结构、优化查询语句以及配置和优化服务器。
线上问题排查相比于coding,是一个低频的工作,很多人不会经常遇到。一旦需要进行问题排查的时候,往往是重要且紧急的,因此问题排查的效率,就显得尤为重要。有些线上问题,比较直观,比如磁盘使用率高、网络流量高这种,借助合适的工具很快能定位到原因;但对于一些复杂的问题,如系统Load高、RSS占用高、内存溢出等,需要结合多方面的数据才能定位到原因。这时候,需要有正确的解题思路,并辅以合适的工具,才能高效地解决问题。
导读:Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎,可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch基于Lucene开发,现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Elasticsearch可以应用于在/离线日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控行为数据、图数据库索引、监控数据、Wiki文档检索等应用场景。58同城有自己的主搜,而一些内部创新搜索业务和大规模的数据实时OLAP ( On-Line Analytical Processing,联机分析处理 ) 则是使用Elasticsearch。
近日微软报出SMB V1存在漏洞,安全研究员并将此漏洞称作 “ SMBLoris ”,解释其能够发动拒绝服务(Dos)攻击,可以感染 Windows 2000 及以上操作系统的任一版本 SMB V1 协议,并在 IPV4 和 IPV6 上都可以工作。
最近做公司项目,我们要整合所有业务系统的客户数据,各业务系统的数据库有的Oracle,有的是SQLSERVER,而且表结构也不相同,如何整合不同系统之间的客户数据成为一个令人头痛的难题! 解决方案: 在整合数据的方式上存在分歧,有两种方案: 方案1,将所有系统的客户数据整合到一个数据库中--“中心数据库”,所要的工作主要有设计一个“超级客户数据表”,尽可能多的包含各个业务系统的客户数据表的字段,然后再开发一套程序完成各个业务数据库与“中心”数据库直接的数据导入,更新,同步等; 方案2,不设立“中心数据库”,
我们知道如要要从磁盘取数据,需要告诉控制器从哪取,取多长等信息,如果这步由应用来做,那实在太麻烦。所以操作系统提供了一个中间层,它管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射,并抽象出一套文件访问接口供用户使用。对用户来说只需记住文件名和路径,其他的与磁盘块打交道的事就交给这个中间层来做,这个中间层即为文件系统。
随着大数据时代的到来,数据库性能优化已成为企业提升核心竞争力的关键所在。AntDB作为一款优秀的国产数据库,其性能表现在很多场景下已经能够与国际知名数据库相媲美。
大家好,我是飞哥!前几天看到一个有意思的问题,我前几天在朋友圈分享了,今天再在公众号里给大家发一下。
系统的稳定性是系统长期稳定运行能力,需要时间累积才能度量。平台的某些问题需要达到一定时间、一定的使用量后才会暴露出来。如内存泄漏,系统运行过程中发现部分服务的部分接口会发生服务不可达的情况。 从而团队提出对平台进行稳定性分析,通过给系统施加一定业务压力大情况下,使系统持续运行一段时间,以此来检测系统是否稳定运行(下统称稳定性测试或测试)。
前段时间飞哥参加了一期 OSChina 官方举办的「高手问答」栏目。在这个栏目里,我和 OSChina 的网友们以《深入理解 Linux 网络》为主题,对大家日常所关心的一些问题展开了一些技术探讨。
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