BigKey、HotKey是 日常生产中经常会碰到由于redis集群的不当访问,造成的线上问题。
在Redis运维过程中,由于Bigkey 的存在,会影响业务程序的响应速度,严重的还会造成可用性损失,DBA也一直和业务开发方强调 Bigkey 的规避方法以及危害。
作者 | 王小波 编辑 | 李忠良 降本增效一直是研发团队追求的目标之一,面对不断上涨的数据量,研发侧开始思考如何在不降低用户体验的情况下进行成本压减,冷热数据分离的架构思想引起了我们的注意。 背 景 定制家具业务是酷家乐最早的业务之一,定制家具的方案数据也同样沉淀了多年的数据;数据库从早期的 MongoDB 到切换到现在的 HBase;存储逻辑也从原来的全量保存演进到现在的分片增量保存。 随着数据量不断增大,带来的是巨大的成本压力与运维难度,目前定制 HBase 集群仅单副本数据量接近 15
如果你应用程序中使用的是关系型数据库,随着时间的推移你的数据库结构必然或多或少会有一些变化。在部署你新版本的应用之前,必须确保数据库的结构是最新的,本文不是关于如何生成和管理 schema 迁移的,而是如何将其作为 Kubernetes 上应用部署过程的一部分来完成迁移。
上一篇详细分析了HashMap源码,介绍了HashMap的数据结构以及并发编程中HashMap的问题,这篇就来看下ConcurrentHashMap。因为ConcurrentHashMap与HashMap结构是一样的,本文将重点介绍ConcurrentHashMap在并发编程中如何保证线程安全:
concurrentHashMap用 transient volatile Node<K,V>[] table修饰,使用volatile来保证某个变量内存的改变对其他线程即时可见,在配合CAS可以实现不加锁对并发操作的支持。get操作可以无锁是由于Node的元素val和指针next是用volatile修饰的,在多线程环境下线程A修改结点的val或者新增节点的时候是对线程B可见的;
上篇文章介绍了 HashMap 源码后,在博客平台广受好评,让本来己经不打算更新这个系列的我,仿佛被打了一顿鸡血。真的,被读者认可的感觉,就是这么奇妙。
互联网系统,经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台,从一个云平台迁移到另一个云平台,系统重构后表结构发生了变化,分库分表,更换数据库选型等等,很多场景都需要迁移数据。
一、引言 Codis是一个分布式 Redis 解决方案,可以管理数量巨大的Redis节点。个推作为专业的第三方推送服务商,多年来专注于为开发者提供高效稳定的消息推送服务。每天通过个推平台下发的消息数量可达百亿级别。基于个推推送业务对数据量、并发量以及速度的要求非常高,实践发现,单个Redis节点性能容易出现瓶颈,综合考虑各方面因素后,我们选择了Codis来更好地管理和使用Redis。
我们知道,在日常开发中使用的HashMap是线程不安全的,而线程安全类HashTable只是简单的在方法上加锁实现线程安全,效率低下,所以在线程安全的环境下我们通常会使用ConcurrentHashMap,但是又为何需要学习ConcurrentHashMap?用不就完事了?我认为学习其源码有两个好处:
COS Migration 是一个集成了 COS 数据迁移功能的一体化工具。通过简单的配置操作,用户可以将源地址数据快速迁移至 COS 中,它具有以下特点:
那怎么确定到底是什么原因导致分配失败的,所以就出现了碎片指数。取值范围[0 1000]
漏洞的可利用性是评估其严重程度的标准之一。如今,针对可利用性的主流评估方法仍然是人工编写ExP并测试。然而,人工编写的ExP通常面向特定程序版本,人们无法确保这样的exploit在其他理论上可能受影响的版本上有效执行。
之前在面试的过程中有被问到,ConcurrentHashMap的size方法是线程安全的吗? 这个问题,确实没有答好。这次来根据源码来了解一下,具体是怎么一个实现过程。
对于大多数企业而言,将业务迁移到云平台不再是一个难题。通过将应用程序迁移到云平台中,企业可以提高安全性、数据访问、可扩展性和IT灵活性。将业务迁移到云平台还可以为企业节省成本。
Tech 导读 本文主要介绍基于shardingproxy对大数据的迁移实践过程。通过本文读者可以对数据迁移全流程有一定了解,其中重点记录了shardingproxy全流程的搭建,对想要了解和即将要做数据迁移的读者们有一定的帮助意义。
在上篇文章 《深入理解 Linux 物理内存分配全链路实现》 中,笔者为大家详细介绍了 Linux 内存分配在内核中的整个链路实现:
本文介绍了一种基于混合集成学习算法的热迁移超时预测模型。该模型采用随机森林和Adaboost算法进行特征选择,并利用XGBoost进行模型训练。实验结果表明,该模型在预测热迁移超时方面具有较好的性能,可以有效降低热迁移失败风险,提高资源利用率。同时,该模型具有较好的可扩展性和适应性,可以适应不同类型的迁移任务。
Insert into select请慎用。这天xxx接到一个需求,需要将表A的数据迁移到表B中去做一个备份。本想通过程序先查询查出来然后批量插入。但xxx觉得这样有点慢,需要耗费大量的网络I/O,决定采取别的方法进行实现。通过在Baidu的海洋里遨游,他发现了可以使用insert into select实现,这样就可以避免使用网络I/O,直接使用SQL依靠数据库I/O完成,这样简直不要太棒了。然后他就被开除了。
缓存在分布式系统中应用广泛,如何在架构设计中使用缓存来优化业务一直都是一个重要的话题。本文主要对引入缓存需要解决的问题以及一些优秀的实践,让读者对缓存有一个比较宏观的了解。
在前面的文章《如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL,因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
在前面的文章《5.16.2-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL,因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
Redis 是开源的内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种类型的数据结构,如 字符串strings, 散列 hashes, 列表 lists, 集合 sets, 有序集合 sorted sets 与范围查询, bitmaps, hyperloglogs 和 地理空间(geospatial) 索引半径查询。
本文从通用的数据上云场景,以及友商云数据迁移场景出发,介绍基于腾讯云对象存储(COS)的上云步骤,包括迁移前的环境准备工作,云上的配置与迁移工具的实施,数据的一致性校验,云上业务的切换与验证。
Flyway是一款开源的数据库版本管理工具,它更倾向于规约优于配置的方式。Flyway可以独立于应用实现管理并跟踪数据库变更,支持数据库版本自动升级,并且有一套默认的规约,不需要复杂的配置,Migrations可以写成SQL脚本,也可以写在Java代码中,不仅支持Command Line和Java API,还支持Build构建工具和Spring Boot等,同时在分布式环境下能够安全可靠地升级数据库,同时也支持失败恢复等。
作者 | Rajesh Bhojwani 译者 | 明知山 策划 | 褚杏娟 几十年来,应用程序一直使用单体架构构建。现在,许多应用程序正在转向微服务架构。微服务架构为我们提供了更快的开发速度、可伸缩性、可靠性,以及使用最佳技术栈开发每个组件的灵活性,等等。微服务架构依赖独立部署的微服务,每个微服务都有自己的业务逻辑和数据库,它们由特定的领域上下文组成。每个服务的测试、增强和伸缩都独立于其他微服务。 然而,微服务架构也有其自身的挑战和复杂性。为了解决最常见的挑战和问题,已经发展出了一些设计模式。在本
POLARDB 是一个具有国际性质的数据库产品,虽是一个“国产数据库” ,可最专业的资料还要看 E 文。以下为翻译
为了收集有关当前和未来云计算状态的见解,行业媒体与来自33家企业的IT主管讨论了他们及其客户关于云计算的使用情况。
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升。
离线迁移需要腾讯云对象存储(COS)的支持,获取目前 COS 支持的地域可参考 COS可用地域,请确保您所在地域在支持范围内。
从Scala的2.11.0版本开始,Scala的Actors库已经过时了。早在Scala2.10.0的时候,默认的actor库即是Akka。
框架设计是指在软件开发中,为了实现某种功能或解决某种问题,设计出一套通用的解决方案,以便在多个项目中复用。框架设计的目的是提高开发效率、降低开发成本、提高软件质量和可维护性。
Insert into select 请慎用,同事因为使用了 Insert into select 语句引发了重大生产事故,最后被开除。
MySQL在业界流行多年,很好地支撑了携程的业务发展。但随着技术多元化及业务的不断发展,MySQL也遇到了新的挑战,主要体现在:业务数据模型呈现多元化,OLTP和OLAP出现融合的趋势;在MySQL数据库上慢查询治理成本高;使用传统的分库分表方案对开发不友好,核心数据库改造成分库分表方案,时间一般以年为单位。
作者赵思晨,腾讯云工程师,硕士毕业于南京大学,毕业后加入腾讯,曾负责腾讯云内部上云TKEx平台组件开发,目前主要负责腾讯云TKE和内部容器平台TKEx的问题排障和工具建设。 概述 用户业务在上云或者云迁移过程中,需要对镜像进行批量迁移。基于此背景,腾讯云容器专家团队开发了镜像批量迁移工具:image-transfer。该工具支持多种云厂商镜像仓库之间的批量迁移,同时支持腾讯云镜像仓库 TCR 个人版 CCR 一键全量迁移至腾讯云镜像仓库企业版 TCR。本文首先介绍业务上云/迁移过程中镜像迁移的痛点。随后详
本次新增了校验失败表,查看不一致功能,支持准确查看一个表内的源库和目标库到底哪些行不一致。迁移完成之后,如果你的表只有少量行不一致,就能很直接地帮你定位出来。
随着企业在利用云计算带来的好处的同时,他们也成为了常见失误的牺牲品。 第一失误:未能实现角度访问控制 新转向云的公司往往没有意识到他们的数据是多么的脆弱。云中的任何资源都必须要通过基于角色的访问控制得到保护。曾几何时,这是一个极端的安全措施。但现在云中,这已成为必需。 当你的公司有各种各样不同角色的员工时,访问控制是一个关键的功能,其可以帮助确保基本的云管理安全性。你需要小心谨慎,防止证书不被破坏,并且确保微小的错误不会给你造成巨大的损失。实现健全和强大的访问控制来保护公司的资源是很重要的。 为了保护你的云
本文介绍了如何将历史数据迁移至腾讯云对象存储(COS)服务,并使用万象优图进行数据上传。主要包括了配置COS、对象存储服务迁移工具、万象优图迁移三大部分,其中配置COS包括添加域名、配置访问权限、存储桶列表和添加存储桶,对象存储服务迁移工具包括使用迁移工具、迁移对象、查看迁移记录,万象优图迁移包括迁移对象、上传策略、查看迁移记录。
当前深度学习技术主要是data driven的,即对一个特定任务来说,只要增加训练数据的规模,深度学习模型的表现就可以得到提高。但是发展到今天,这种思路面临很多挑战。主要面临下面几个问题:
在系统业务开发的过程中,都会面临这样一个问题:面对业务的快速扩展,很多版本在当时没有时间去全局考虑,导致很多业务数据存储和管理并不规范,例如常见的问题:
本章分析ES写入单个和批量文档写请求的处理流程,仅限于ES内部实现,并不涉及Lucene内部处理。在ES中,写入单个文档的请求称为Index请求,批量写入的请求称为Bulk请求。写单个和多个文档使用相同的处理逻辑,请求被统一封装为BulkRequest。
用户业务在上云或者云迁移过程中,需要对镜像进行批量迁移。奈何大部分云厂商并未提供镜像批量迁移的工具,导致业务在上云初期,海量镜像迁移耗时耗力。
摘要:作为noSql中的kv数据库的王者,redis以其高性能,低时延,丰富的数据结构备受开发者青睐,但是由于redis在水平伸缩性上受限,如何做到能够水平扩容,同时对业务无侵入性是很多使用redis的开发人员都会面临的问题,而redis分布式解决方案的一个开源产品【codis】较好的弥补了这一弱势,本文主要讲解codis是如何做到对业务无感知,平滑迁移,迁移性能高,迁移异常处理,高可用以及常见的redis的避坑指南,虽然codis目前随着公司的nosql产品越来越成熟,生命周期也即将结束,不过鉴于还
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