什么是热点问题?在我们生活中,定义是:比较受广大群众关注或者欢迎的新闻或者信息或指某时期引人注目的地方或问题。
一致性Hash算法是来解决热点问题,如果虚拟节点设置过小热点问题仍旧存在。 关于一致性Hash算法的原理我就不说了,网上有很多人提供自己编写的一致性Hash算法的代码示例,我在跑网上的代码示例发现还是有热点问题。为此我翻阅了Jedis的ShardedJedis类的源码把它的一致性Hash算法提取出来,作为自己的一个工具类,以后自己工程开发中用起来也放心些,毕竟jedis的代码经受了大家的验证。
一直以来,TiDB 的数据访问热点问题,是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢?这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点,是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力),而分布式数据库集群存在多个节点,在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上,我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点上,TiDB 也一直在朝着这个目标靠近。
•Region划分规则:范围划分,一张表可以在Rowkey行的方向上划分多个Region,每个Region构成一段连续的区间 •数据划分规则:根据Rowkey属于哪个Region的范围,就将这条数据写入哪个Region分区中
在 TUG 网易线上企业行活动中,来自网易游戏的资深数据库工程师田维繁老师分享了 TiDB 海量 region 集群调优主题,以下内容整理自当天活动分享实录。 此次分享的主题包括三个方面:
1.1 用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播)。
人工智能是数据的消耗大户,对存储有针对性的需求。这次我们讲讲面向AI场景的存储性能优化思路。
热点通常意义来说,是指在一段时间内,被广泛关注的物品或事件,例如微博热搜,热卖商品,热点新闻,明星直播等等,所以热点产生主要包含2个条件:1.有限时间, 2流量高聚。
古代,医者看病讲究「望、闻、问、切」,通过病人的外部综合表现对病症做出判断。现代,CT 的发明使得人们可以使用 X 光穿透身体各组织内部,将整体的情况以图像的方式展现出来,医生可以根据这个信息快速地排查问题。CT 的出现不仅将诊断的效率提升到了新的高度,也给客观描述身体状态提供了一个标准,是医学史上重要的里程碑。
Rowkey 是行的主键,它是以字典顺序排序的。所以 Rowkey 的设计是至关重要的, 关系到你应用层的查询效率。
在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题。
摘要: 什么是多级缓存 所谓多级缓存,即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存,以提升访问效率,这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示: 图1 多级缓存方案 整体流程如上图所示: 1)首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx,此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希,轮询可以使服务器的请求更加均衡,而一致性哈希可以提升应用Nginx的缓存命中率,相对于轮询,一致性哈希会存在单机热点问题,一种解决办法是热点直接推送到接入层Nginx,一种办法是设置一个阀值,当超过阀值,改为轮询算法。
本文是vivo商城系列文章,主要介绍vivo商城库存系统发展历程、架构设计思路以及应对业务场景的实践。
1. 一些数据2. 热点隔离3. 动静分离4. 基于时间分片削峰5. 数据分层校验6. 实时热点发现7. 关键技术优化点7.1 Java处理大并发动态请求优化7.2 同一商品大并发读问题7.3 同一数据大并发更新问题8. 大促热点问题思考
大家还记得2013年的小米秒杀吗?三款小米手机各11万台开卖,走的都是大秒系统,3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。经过日志统计,前端系统双11峰值有效请求约60w以上的QPS ,而后端cache的集群峰值近2000w/s、单机也近30w/s,但到真正的写时流量要小很多了,当时最高下单减库存tps是红米创造,达到1500/s。
最初的秒杀系统的原型是淘宝详情上的定时上架功能,由于有些卖家为了吸引眼球,把价格压得很低。但这给的详情系统带来了很大压力,为了将这种突发流量隔离,才设计了秒杀系统,文章主要介绍大秒系统以及这种典型读数据的热点问题的解决思路和实践经验。
框选处为新增的方法,可以看到有两个传入参数,分别是username和password。
在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题。同理,被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等,这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。
hbase所谓的三维有序存储的三维是指:rowkey(行主键),column key(columnFamily+qualifier),timestamp(时间戳)三部分组成的三维有序存储。
hbase的内部使用KeyValue的形式存在,其key是有rowkey:family:column:logTime,value是其存储的内容。
前面文章整体介绍了秒杀系统的设计架构原则,在高并发秒杀系统架构下还存在一些个性化问题需要解决。
来源:https://www.toutiao.com/i6677459303055491597
数据库热点问题可以说是比较常见的场景,但往往这是表象,为什么产生热点,它背后的根源,才是解决问题的关键所在。同一个现象,可能来自于不同的原因,都需要相应分析,才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略,可以给我们提供一些借鉴。
有想进滴滴LogI开源用户群的加我个人微信: jjdlmn_ 进群(备注:进群) 群里面主要交流 kakfa、es、agent、LogI-kafka-manager、等等相关技术; 群内有专人解答你的问题 对~ 相关技术领域的解答人员都有; 你问的问题都会得到回应
Hbase查询单一数据采用的是get方法,写入数据的方法为put方法(可在回答时说些具体的实现思路)
在服务端读数据进行访问时,往往会对数据进行分片,此过程中会在某一主机 Server 上对相应的 Key 进行访问,当访问超过 Server 极限时,就会导致热点 Key 问题。
上一篇文章,我介绍了Reddit的排名算法。 它的特点是,用户可以投赞成票,也可以投反对票。也就是说,除了时间因素以外,只要考虑两个变量就够了。 但是,还有一些特定用途的网站,必须考虑更多的因素。世界
1、用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播)。 在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题。
HBase中 RowKey 用来唯一标识一行记录。在 HBase 中检索数据有以下三种方式:
中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。
今天来聊聊,中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对 数据进行拆分 了。有垂直和水平两种。
HBase是三维有序存储的,通过rowkey(行键),column key(column family和qualifier)和TimeStamp(时间戳)这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。
在阐述HBase高级特性和热点问题处理前,首先回顾一下HBase的特点:分布式、列存储、支持实时读写、存储的数据类型都是字节数组byte[],主要用来处理结构化和半结构化数据,底层数据存储基于hdfs。
你是砍柴的,他是放羊的,你和他聊了一天,你们决定合作一起开个烤全羊的店,你的柴烤出来的羊很美味,他的羊纯天然的,几年后你们公司上市了...
遇到这个情况,我们小伙伴想到的方案就是做数据迁移,把之前的4000万数据,重新做一个hash方案,放到新的规划分表中。也就是我们要做数据迁移。这个是很痛苦的事情。有些小公司可以接受晚上停机迁移,但大公司是不允许停机做数据迁移的。
人资绩效系统数据预处理平台,负责接收所有上游业务量数据。具有数据量大、非结构化数据、更新单个业务量数据,查询性能要求高等特性。通常技术上可以选择OSS、MySql数据库、ES等存储方案。其中OSS云存储方案,查询性能与更新单个业务量数据上无法满足。MySql数据库如果每对接一种业务量创建一个表的方式,对于更新查询等方面复杂度较高,不利于系统扩展。而ES存储量与查询量都可以满足,但更新单个字段不够友好,且ES成本较高。
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