编年史队列-在写入时同时运行时的读取器/尾部延迟 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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通过流式数据集成实现数据价值（4）-流数据管道

但是，组件的直接耦合意味着写程序必须在它们可用时立即消费来自读取器的事件，但写入和读取不能同时并发。写入方面的任何迟缓都会减慢阅读速度，有可能导致延迟。...单线程命名流为了实现并发，需要一个多线程模型，其中读取器和写入器独立且并行运行。在这种情况下，流需要跨越线程，并且最通常实现方式为队列。...该队列只能是内存中的，也可以根据需要溢出到磁盘上，以满足处理数据大小的要求。读取器和写入器现在可以以流作为缓冲区以异步和以不同的速度运行，以处理偶尔的写入器慢到队列的限制大小。...在这种情况下，读取器和写入器在不同的操作系统进程中运行，因此流需要跨越两者的内存空间。...流处理平台需要原子地处理任意复杂的数据管道的部署（即整个管道已部署或什么都不部署），在分区、并行性、资源使用和其他指标的基础上采用明智的默认流实现，同时仍然允许用户指定特定的行为来优化生产环境中的流。

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消息中间件的发展史是一个有趣的历史故事

原来用户注册一下可能得依次写数据库，发送邮件和短信后，才能提示用户注册成功现在只要写数据库，写消息队列后就直接提示用户注册成功，发送邮件和短信是异步处理，提高了响应速度 2.应用解耦系统不是强耦合...当有新的系统如广告系统对用户的订单也感兴趣的时候，只需要从消息队列中拿消息即可，订单系统完全不用改变 3.流量削峰当上下游系统处理能力存在差距的时候，可以用消息队列进行缓冲当有秒杀业务时，一下有大量请求涌入时...，比如实现点对点消息队列或者聊天室等消息中间件编年史 1.初见曙光消息中间件其实诞生的很早，在互联网应用还是一片荒芜的年代，有个在美国的印度哥们Vivek Ranadive就设想了一种通用软件总线...由于商业壁垒，商业MQ供应商想要解决应用互通的问题，而不是去创建标准来实现不同MQ产品间的互通，或者允许应用程序更改MQ平台 3.劫制天下为了打破这个壁垒，同时为了能够让消息在各个消息队列平台间互融互通...，ms 级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展。

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Hudi Log日志文件读取分析（三）

readBlocksLazily) { // 为新instant的block块并且为非延迟读取 // 处理之前队列里的同一批block块 processQueuedBlocksForInstant...readBlocksLazily) { // 新instant的block块并且为非延迟读取 // 处理之前队列里的同一批block块 processQueuedBlocksForInstant...instant对应的块（当前队列是否为空并且与上次写入队列的 block块的时间是否相同），若不是同一批，即instant的时间不同，那么调用 processQueuedBlocksForInstant...，并生成新的读取器（ HoodieLogFileReader），然后再判断是否有下一个；否则直接返回 false。...，与写入时的顺序相同，然后根据不同类型生成不同的 Block。

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ApacheHudi使用问题汇总（二）

如果使用的是 DeltaStreamer，则可以在连续模式下运行压缩，在该模式下，会在单个spark任务内同时进行摄取和压缩。 4....Hudi写入的性能/最大延迟写入Hudi的速度在写入操作以及在调整文件大小做了权衡。...对于写时复制，可以配置基本/parquet文件的最大大小和软限制，小于限制的为小文件。Hudi将在写入时会尝试将足够的记录添加到一个小文件中，以使其达到配置的最大限制。...当使用 UseFileSplitsFromInputFormat注解时，Presto会使用输入格式来获取分片，然后继续使用自己的优化/矢量化parquet读取器来查询写时复制表。...Spark的parquet读取器的能力。

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Apache Hudi和Presto的前世今生

Hudi开创了一种新的模型（数据组织形式），该模型将文件写入到一个更受管理的存储层，该存储层可以与主流查询引擎进行互操作，同时在项目演变方面有了一些有趣的经验。...Update/Delete记录: Hudi支持更新/删除记录，使用文件/记录级别索引，同时对写操作提供事务保证。查询可获取最新提交的快照来产生结果。...增量地进行批处理可以使得管道运行时间少得多。相比以前的数据湖，现在数据可更快地被查询。...2.1 Hudi表和查询类型 2.1.1 表类型 Hudi支持如下两种类型表 Copy On Write (COW): 使用列式存储格式（如parquet）存储数据，在写入时同步更新版本/重写数据。...我们正在积极探索在查询规划阶段利用这些元数据的方法。这将是对Presto-Hudi集成的重要补充，并将进一步降低查询延迟。

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basedrop：Rust 生态中，适用于实时音频的垃圾收集器

延迟回收考虑一个简单的场景：我们有一个存储在 Vec 中的样本缓冲区，可能是从磁盘合成或加载的，我们希望在音频线程使用它。...Basedrop 的解决方案是使用 MPSC 链表队列，替换用于返回分配的固定容量的环形缓冲区。在分配时，为任何要与音频线程共享的内存块创建 MPSC 链表队列节点，并内联存储。...此模式由一对智能指针封装：Owned 和 Shared，类似于 Box 和 Arc，它们将内容推送到队列中，进行延迟回收，而不是直接丢弃。...SharedCell 采用的方法是在存储的指针旁边，保留一个读取器计数。读取器在获取指针时，递增此计数，只有在成功递增指针的引用计数后，才能递减。...我认为这是实时音频的适当折衷，读取器（音频线程）的延迟期限要短得多，执行频率也要比写入器高得多。

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一种面向确定性低延迟网络数据应用的处理器-nanoPU

nanoPU在NIC中包括P4 PISA管道[9]，可并行处理多个数据包并重新组合RPC消息。最后，大型分布式应用的性能往往受到RPC尾部延迟的限制;因此，在处理RPC时，我们需要控制和最小化尾延迟。...作为第二个好处，通过在固定延迟的硬件管道中实施传输逻辑，处理每个数据包的尾部延迟显着低于软件中运行的相同算法。...理想情况下，NIC将维护单个工作保存的全局RX队列，空闲核心可以从该队列中提取其下一条消息以进行处理，从而使预期的等待时间最短。但是这种设计是不切实际的，要求所有内核同时从单个全局RX队列中读取。...这就是为什么超大规模者总是试图在跨系统网络的所有通信中获得可预测的、一致的延迟，而不是试图驱动尽可能低的平均延迟并让尾部延迟到处游荡。...100纳秒的范围内，这是非常好的，但尾部延迟仍然在2微秒到5微秒之间（数据平面操作系统对中值延迟所做的）。

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Kubernetes 源码剖析之 WorkQueue 队列 | 文末送书

在 goroutine A 通过 Done 方法标记处理完成后，如果 dirty 字段中存有 1 元素，则将 1 元素追加到 queue 字段中的尾部。...延迟队列延迟队列，基于 FIFO 队列接口封装，在原有功能上增加了 AddAfter 方法，其原理是延迟一段时间后再将元素插入 FIFO 队列。...其原理是，限速队列利用延迟队列的特性，延迟某个元素的插入时间，达到限速目的。...图5-13 排队指数增长趋势限速队列利用延迟队列的特性，延迟多个相同元素的插入时间，达到限速目的。...混合模式混合模式是将多种限速算法混合使用，即多种限速算法同时生效。

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如何解决缓存和数据库的数据一致性问题

在缓存写入时, 要根据系统要求, 设置缓存数据的有效期....缓存写入数据写入时会涉及到分布式缓存和数据库的双写, 也就会出现数据的一致性问题....缓存延迟双删除缓存延迟双删除是在更新数据库再删缓存的基础上, 又增加了延迟删除逻辑. 1.逻辑执行完时, 删除缓存, 同时将事件写入延迟队列中; 延迟几秒中再做后续处理....延迟事件处理可以参考这里 2.从延迟队列中读取事件, 再次删除缓存; 3.为保证有效删除, 可以记录日志, 定时修正; 这样, 即使在第一步中, 出现不一致情况, 通过后续的再次删除缓存也可以纠正不一致...同时, 方案越可靠也就意味着越复杂, 根据自己业务情况选择合理的方案才是硬道理.

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Flink系列之时间

当流程序采用处理时间运行时，所有基于时间的操作（如时间窗口）将使用运行各自运算符的机器的系统时钟。例如，每小时处理时间窗口将包括在系统时钟显示一个小时的时间之间到达特定操作之间的所有记录。...然而，在分布式和异步环境中，处理时间不能提供决定论，因为它易受记录到达系统（例如从消息队列）到达的速度的影响，也与记录在系统内部的操作算子之间流动的速度有关。...事件时间处理通常会产生一定的延迟，这是因为它具有等待后期事件和无序事件的特定时间的特性。因此，基于事件间的程序常常与处理时间操作相结合。 3，注入时间注入时间是指事件进入flink的时间。...在Sources操作符中每条事件都会获取Sources的当前时间作为时间戳，基于时间的操作(比如windows)会依据这个时间戳。注入时间在概念上在事件时间和处理时间之间。...事实上，在现实设置中，某些元素可能会有任意的延迟，使得所有元素在watermark之前准时到达变得不是很可能。

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java杂谈之并发容器

适用场景：在 CopyOnWriteArrayList 适用场景读多写少且集合元素不是太多的场景。...此队列按照 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部是队列中时间最长的元素。队列的尾部是队列中时间最短的元素。新的元素插入到队列的尾部，队列获取操作从队列头部获得元素。...boolean offer(E e) 将指定元素插入此队列的尾部。 E peek() 获取但不移除此队列的头；如果此队列为空，则返回 null。...T[] toArray(T[] a)返回以恰当顺序包含此队列所有元素的数组；返回数组的运行时类型是指定数组的运行时类型。...延迟队列提供了在指定时间才能获取队列元素的功能，队列头元素是最接近过期的元素。

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Go语言核心36讲（Go语言实战与应用二十）--学习笔记

同时，在必要的时候，它们还会预先从底层读取器那里读出一部分数据，并暂存于缓冲区之中以备后用。有这样一个缓冲区的好处是，可以在大多数的时候降低读取方法的执行时间。...3、r：int类型的字段，代表对缓冲区进行下一次读取时的开始索引。我们可以称它为已读计数。 4、w：int类型的字段，代表对缓冲区进行下一次写入时的开始索引。我们可以称之为已写计数。...在填充缓冲区的时候，fill方法会试图从底层读取器那里，读取足够多的字节，并尽量把从已写计数代表的索引位置到缓冲区末尾之间的空间都填满。...在这个过程中，fill方法会及时地更新已写计数，以保证填充的正确性和顺序性。另外，它还会判断从底层读取器读取数据的时候，是否有错误发生。...在初始化之后，它的长度会保持不变。 3、n：int类型的字段，代表对缓冲区进行下一次写入时的开始索引。我们可以称之为已写计数。 4、wr：io.Writer类型的字段，代表底层写入器。

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深入探索Java集合框架

队列中的元素按照它们被添加的顺序进行排列，并且只能从队列的头部移除元素，只能从队列的尾部添加元素。...Queue接口也继承自Collection接口，并添加了一些特定于队列的操作，如添加元素到队列、从队列中移除元素、查看队列的头部和尾部元素等。...Deque接口继承自Queue接口，并添加了一些特定于双端队列的操作，如从队列的头部添加元素、从队列的尾部移除元素等。...当队列已满时，添加操作的线程会被阻塞；当队列为空时，移除操作的线程会被阻塞。 DelayQueue：一个支持延迟获取的阻塞队列。队列中的元素只有在达到指定的延迟时间后才能被获取。...但是需要注意的是，由于写时复制需要复制整个集合数据，因此在大规模数据集合的场景下可能会导致较高的内存开销和性能损耗。

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LogDevice：一种用于日志的分布式数据存储系统

如果将记录传送给一个读取者，它同时也会被传送给遇到该LSN的所有读取器，除非发生导致所有记录副本丢失的灾难性故障。LogDevice提供内置的数据丢失检测和报告功能。...在LogDevice，它的本地日志存储被称为LogsDB，是一个写优化数据存储，旨在保持磁盘搜索的数量小和受控，并且存储设备上的写和读IO模式基本上是顺序的。...正如它强调的写优化数据存储，它的目标就是在写入数据时，甚至数据是属于多个文件或日志，都能提供出色的性能。高写入性能的同时，会在某些系统里带来糟糕的读取效率。...除了在硬盘上表现良好外，Logs DB在日志跟踪的负载方面，它的效率特别好。在这种正常的日志访问模式下，记录在被写入后会马上传递给读取器。...Scribe提供了一套即发即弃（fire-and-forget）的写入API，传送延迟预期在几秒左右。

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Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

同时确保了向后兼容性，以便现有的用户作业不受影响。但是在即将发布的版本中可能会停止对 Deltastreamer 的支持。因此强烈建议用户改用 HoodieStreamer。...Spark 中新的 MOR 文件格式读取器 基于 RFC-72 旨在重新设计 Hudi-Spark 集成的提案，我们引入了用于 MOR（读取合并）表的实验性文件格式读取器。...与旧文件格式相比，该读取器预计可将读取延迟显着降低 20% 至 40%，特别是对于快照和引导查询。目标是使延迟更接近 COW（写入时复制）文件格式的延迟。...Hoodie DeltaStreamer增强动态配置更新当 Hoodie Streamer 以连续模式运行时，可以在每次同步调用之前刷新/更新属性。...用于流式读取的动态分区修剪在 0.14.0 之前，当查询具有恒定日期时间过滤的谓词时，Flink 流式读取器无法正确修剪日期时间分区。

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「单调队列」数据结构解决滑动窗口问题

回到这道题的场景，每个窗口前进的时候，要添加一个数同时减少一个数，所以想在 O(1) 的时间得出新的最值，不是那么容易的，需要「单调队列」这种特殊的数据结构来辅助。...下面我们开始重头戏，单调队列的实现。二、实现单调队列数据结构观察滑动窗口的过程就能发现，实现「单调队列」必须使用一种数据结构支持在头部和尾部进行插入和删除，很明显双链表是满足这个条件的。...「单调队列」的核心思路和「单调栈」类似，push方法依然在队尾添加元素，但是要把前面比自己小的元素都删掉： class MonotonicQueue { // 双链表，支持头部和尾部增删元素...如果每个元素被加入时都这样操作，最终单调队列中的元素大小就会保持一个单调递减的顺序，因此我们的max方法可以可以这样写： public int max() { // 队头的元素肯定是最大的...MonotonicQueue时，我们使用了 Java 的LinkedList，因为链表结构支持在头部和尾部快速增删元素；而在解法代码中的res则使用的ArrayList结构，因为后续会按照索引取元素，所以数组结构更合适

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高并发场景中的Queue集合

前面已经介绍了队列的基本工作特点：从队列的头部取出数据对象，并且在队列的尾部添加数据对象，也就是说，先进入队列的数据对象会先从队列中取出（先进先出，FIFO）。...可以将它看成LinkedBlockingQueue队列和ConcurrentLinkedQueue队列优点的结合体，既能关注集合的读/写操作性能，又能维持队列的工作特性。...该队列的一个显著工作特点是，队列中的数据对象除了会按照小顶堆结构进行排序外，这些数据对象还会通过实现java.util.concurrent.Delayed接口定义一个延迟时间，只有当延迟时间最小的数据对象的值都小于或等于...例如，返回false，证明操作失败；抛出运行时异常；进入阻塞状态，直到操作条件满足要求。也就是说，不再允许立即添加数据对象了。...因此，我们可以给阻塞队列一个通俗的描述，即阻塞队列是实现了j.u.c.BlockingQueue接口的队列，并且其能够提供这样一组方法功能：当调用者通过这组方法对队列进行读/写操作，发现不满足操作条件时

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多线程应用 - 阻塞队列LinkedBlockingQueue详解

可以看出，写操作时是将新元素构造成结点从尾部开始插入，而读取时是从头部开始读取。...，第一个方法当队列满了导致无法写入时会阻塞写线程，直到被唤醒。...二、阻塞队列LinkedBlockingQueue总结从上述源码分析中可以看出LinkedBlockingQueue是基于单向链表的，并且写入时会依次插入到尾部，读取时是从头部开始读取。...与ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingDeque不同的是，他维护了两个锁，分别是读锁和写锁，当读操作时则获取读锁资源，当操作写时则获取写锁资源，在高并发情况下，读写操作占用不同的锁资源进行不同的操作...的区别（1）存储形式不同，LinkedBlockingQueue是基于链表的单向队列，所以他会将放入队列中的元素先构造成Node，ArrayBlockingQueue是基于数组的队列，在存放元素时可以直接将元素放入到队列中

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Unity引擎资源管理代码分析 ( 2 )

(writer); //创建数据读取器，从先前写入器的缓存读取数据。...从函数说明文档来看，它们的主要区别在于Destroy是在当帧的Update操作执行完毕后再延迟删除对象，而DestroyImmediate是在调用时立即删除对象。...在DestroyImmediate的函数说明中还特别强调了只在编辑器的代码中调用它，游戏中应使用Destroy。因为如果在编辑器中使用Destroy的话延迟销毁对象的调用是不会进行的。...函数在游戏运行时会返回true，否则返回false。...在进行完判断后，Object.Destroy函数将延迟销毁对象的回调函数DelayedDestroyCallbackz注册到了一个叫DelayedCallManager的类中，该类负责在每帧的Update

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并发编程之J.U.C的第一篇

的addConditionWaiter流程创建新的Node状态为 -2 （Node.CONDITION），关联Thread - 0，加入等待队列尾部 ?...进入 ConditionObject 的doSignal流程，取得等待队列中第一个 Node，即Thread - 0所在Node ?...执行transferForSignal 流程，将该Node 加入AQS队列尾部，将Thread - 0 的waitStatus改为0，Thread - 3的waitStatus改为 - 1 ?...lock in share mode 提供一个数据容器类内部分别使用读锁保护数据的read（）方法，写锁保护数据的write（）方法注意事项读锁不支持条件变量重入时升级不支持：即持有读锁的情况下去获取写锁...重入时降级支持：即持有写锁的情况下去获取读锁 ? 缓存更新策略更新时，是先清缓存还是先更新数据库先清缓存 ? 先更新数据库 ?

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