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关键词

KV跨IDC容灾部署

1.背景  目前部分KV不支持跨IDC部署,所以如果有机房故障的话,就会影响KV的可用性。本文提供了一种通过KV代理层来实现跨IDC容灾部署的方案。2.实现原理?   为了降低代理的压力,读写服务可以做读写分离,读取操作可以直接访问本地。3.KV代理层实现原理?   客户端通过API接入KV代理, 如果是写操作, 代理会先写流水再操作本地KV. 流水转发程序会每隔10ms扫描流水,然后转发给流水转换服务. 流水转换服务会将所有命令的操作转换为Set操作,其value是从本地KV通过Get命令读取的最新. ,而KV本身不一定是支持跨IDC容灾部署的。

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Redis中亿级

我们需要一个解决方案:查找并快速返回将数据在内中,理想情况下是在EC2高内类型(17GB或34GB,而不是68GB实例类型)中兼容我们现有的基础结构持久化,以便在服务器宕机时我们不必重跑这个问题的一个简单解决方案是将它们简单地在数据库行中 相反,我们转向Redis,一个我们在Instagram上广泛使用的。 ,我们发现Redis需要大约70 MB才1,000,000个key。 这决定了属于哪个,接下来在该的散列中,Media ID是散列中的查找,用户ID是。 ; 使用我们的1,000,000个key(编码为1000个哈希,每个1000个子key),Redis只需要16MB

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    税:多层关商店的渐近成本分析(CS.DC)

    在过去的几年中,KV)商店设计的数量不断增加,每种设计都针对不同的需求进行了优化。此外,随着技术的进步,KV商店的设计空间变得更加复杂。 最近的KV商店设计针对的是快速设备,例如SSD和NVM。这些设计中的大多数旨在通过利用设备特性来减少数据重组期间的放大。但是,直到今天,大多数KV商店设计的分析都是实验性的,并且仅限于特定设计点。 增税表示,通过在插入路径中插入随机性,KV可以将快速设备的放大率降低10倍以上。分离和分层压缩等技术分别将放大率降低了10倍和5倍。 此外,增税预测,设备技术向NVM的进步会降低使用分离和分层带来的收益。 :多层关商店的渐近成本分析(CS.DC).pdf

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    Flink State 误用之痛,竟然 90% 以上的 Flink 开发都不懂

    Value、UserKey、UserValueValueState 中具体的状态。也就是上述例子中对应的 pv 。MapState 类似于 Map 集合,的是一个个 KV 对。 3.3 RocksDB 模式下,ValueState 中 Map 与 MapState 有什么区别?3.3.1 假设 Map 集合有 100 个 KV 对,具体两种方案会如何数据? 对应到 RocksDB 中,100 个 KV 对的 Map 集合会序列化成一个 byte 数组当做 RocksDB 的 value,在 RocksDB 的 1 行数据中。 MapState 会根据 userKey,将 100 个 KV 对分别在 RocksDB 的 100 行中。 MapState 中如果了 100 个 KV 对,则 100 个 KV 对都会各自的时间戳。因此每个 KV 对的 TTL 是相互独立的。5.

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    使用python的数据

    本文由腾讯云+社区自动同步,原文地址 http:blogtest.stackoverflow.clubpython-store-dict 尝试使用hdf5,但是出现下述错误 TypeError: Object dtype dtype(‘O’) has no native HDF5 equivalent 字典保为.h5文件, 尝试使用.json, 失败 代码如下, 参考 #保dict_name = { str(dict_name))f.close()#读取f = open(temp.txt,r)a = f.read()dict_name = eval(a)f.close() 但是600M的数据文件保后只有 300K,打开后发现有省略号,截取部分如下: {(QPSK, 2): array(, ], 尝试使用pandas保,近似失败 多时,保为csv后的格式如下: 无可奈何,使用scipy.io中的savemat 方法,不同的为不同的表 具体的方法在这篇笔记里面。

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    C# 相同多个的Dictionary

    ,最初想到的是使用Dictionary,对的方式数据,但是一开始没想那么多,就一顿猛操作,发现有一个问题不能在相同???? ;value用于对应于key的。 Hashtable中key-value对均为object类型,所以Hashtable可以支持任何类型的keyvalue对,任何非 null 对象都可以用作。   表示的集合。   Hashtable 的元素属于 Object 类型,所以在或检索类型时通常发生装箱和拆箱的操作,所以你可能需要进行一些类型转换的操作,而且对于int,float这些类型还需要进行装箱等操作,非常耗时

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    谈谈 KV 集群的设计要点

    Key-value系统,是非常普遍的需求,几乎每个在线的互联网后台服务都需要KV,我们团队在KV方面,经历过几个时期,我自己深感要做好不容易。 第三个时期,为了应对普遍的KV需求,我们以公共组件的形式重新设计了KV,作为团队标准的组件之一,得到了大规模的应用。 不同于无数据的逻辑层框架,KV系统的架构设计会更复杂、运维工作更繁琐、运营过程中可能出现的状况更多、bug收敛时间会更长。一句话:团队自己做一个KV系统是成本很高的,而且也有比较高的技术门槛。 设计一个KV,需要考虑至少这些方面:如何组织机器的介质,通常是内、磁盘文件;例如用hash的方式组织内如何设计用户的数据结构,使得通用、易于扩展、利用率高;例如PB序列化、Json、XML ,用于一些公众号的个数不受限粉丝列表上面八点,业内的KV组件一般都会考虑到,或者各有特色,各自优势在伯仲之间。

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    干货 | 携程持久化KV实践

    图1 随着业务发展和Redis集群的日益增长,需求更加多样化,需要在私有云上同样能有一种持久化的KV系统来提供服务,包括:1)KV和读写的场景,Redis能提供的上限过低,需要有大容量的KV 系统;2)数据持久化,而不是像Redis那样重启数据即丢失;3)节约Redis的使用成本,毕竟私有云上的Redis集群非常庞大;4)提供类似selectforudpate的语义来实现库之类字段的扣减 4.1 功能增强 独占锁一些业务方在着流程协调,执行顺序的限制,往往会需要使用分布式锁,比如扣减库的逻辑。常见的方式是引入一个第三方的分布式系统,将锁标识在那里用于共享访问,以达到锁的目的。 其次标识位往往有一定含义或者能与当前业务数据做关联,这就相当于额外了一份业务数据,在一定的安全隐患。 复合命令由于Redis命令本身的限制,有些业务方反馈实现一个功能,比如对hash key进行超时处理需要进行2次操作,一次设置,一次设置超时。

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    DCache 分布式系统|Key-Value 缓模块的创建与使用

    DCache 是一个基于 TARS 框架开发的分布式 NoSQL 系统,支持多种数据结构,包括了 key-value(对),k-k-row(多),list(列表),set(集合),zset( DCache 中为 KV 提供了插入、替换、删除和批量操作等丰富的操作接口,使用上非常方便。 DCache 的 KV模块为常规 key-value 缓应用,一个 key 对应一个 value。value 一般为字符串类型。 另一种是通过将 id 和字段作为 key 的方式多个对实现,比如 Jane_age Jane 的年龄, Jane_email Jane 的邮箱,这样 key 中会有大量重复用户 ID moduleName指缓模块名,通过它来找到具体调用的模块,对信息则在 data 中。使用时先构造对数据,然后构造请求结构体,最后发起调用,如下?

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    consul基础运维-备份还原导入导出

    本文档目标工作中要保证生产环境部署的consul的集群能够安全稳定地对外提供服务,即使出现系统故障也能快速恢复,这里将讲述部分的备份还原操作及KV的导入导出操作。 snapshot inspect consul_state_$ts.snap最后将生成的consul_config_xxx.tar.gz、consul_state_xxx.snap拷贝到其它服务器妥善 http:10.12.142.216:8500 -token=b3a9bca3-6e8e-9678-ea35-ccb8fb272d42 consul_state_20180521145032.snapKV的导入导出 consul直接提供命令对KV的数据进行导入导出,如下:$ ts=$(date +%Y%m%d%H%M%S) # 导出所有kv对,注意最后一个参数是导出对的前缀,为空字符串说明要导出所有$ consul_kv_$ts.json # 查看下导出的json文件格式$ cat consul_kv_$ts.json发现是每个对都是json数中一项,其中key为对Key的名称,value为

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    使用Redis来对(Key-Value Pair)

    以上是“Redis服务器”服务,如果想以此作为服务器,强烈建议设置服务的启动类型为“自动”(保持默认即可)然后,将C:Program FilesRedis路径加入系统环境变量里面,如下图所示:?

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    FastKV:一个真的很快的KV组件

    一、前言KV无论对于客户端还是服务端都是重要的构件。 我之前写过一个叫LightKV的组件,当时认知不足,设计不够成熟。 1.1 SP的不足关于SP的缺点网上有不少讨论,这里主要提两个点:保速度较慢SP用内层用HashMap保,磁盘层则是用的XML文件保。 1.2 MMKV的不足没有类型信息,不支持getAllMMKV的用类似于Protobuf的编码方式,只key和value本身,没有类型信息(Protobuf用tag标记字段,信息更少)。 四、结语本文探讨了当下Android平台的各类KV方式,提出并实现了一种新的组件,着重解决了KV的效率和数据可靠性问题。

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    美团万亿级 KV 架构与实践

    KV 作为美团一项重要的在线服务,承载了在线服务每天万亿级的请求量。 美团点评 KV 发展历程美团第一代的分布式 KV 如下图左侧的架构所示,相信很多公司都经历过这个阶段。 这两个其实都是 KV 领域不同的解决方案。 目前这两套 KV 系统在美团内部每天的调用量均已突破万亿,它们的请求峰也都突破了每秒亿级。内 KV Squirrel 架构和实践在开始之前,本文先介绍两个系统共通的地方。 当我们拿到一个 Key 后,用固定的哈希算法拿到一个哈希,然后将哈希对 Slot 数目取模得到一个Slot id,我们两个 KV 现在都是预分片16384个 Slot 。

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    美团万亿级 KV 架构与实践

    美团点评 KV 发展历程 美团第一代的分布式 KV 如下图左侧的架构所示,相信很多公司都经历过这个阶段。 在客户端内做一致性哈希,在后端部署很多的 Memcached 实例,这样就实现了最基本的 KV 分布式设计。 内 KV Squirrel 架构和实践在开始之前,本文先介绍两个系统共通的地方。比如分布式的经典问题:数据是如何分布的?这个问题在 KV 领域,就是 Key 是怎么分布到节点上的。 当我们拿到一个 Key 后,用固定的哈希算法拿到一个哈希,然后将哈希对 Slot 数目取模得到一个Slot id,我们两个 KV 现在都是预分片16384个 Slot 。 得到 Slot id 之后,再根据路由表就能查到这个 Slot 在哪个节点上。这个路由表简单来说就是一个 Slot 到节点的对照表。?

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    深入Go的Map使用和实现原理

    中可以8个kv对,当每个bucketkv对到达8个之后,会通过overflow指针指向一个新的bucket,从而形成一个链表,看bmap的结构,我想大家应该很纳闷,没看见kv的结构和overflow 翻译:top hash通常包含该bucket中每个的hash的高八位。 翻译:接下来是bucketcnt,然后是bucketcnt。 注意:将所有打包在一起,然后将所有打包在一起, 使得代码比交替更复杂。 但它允许我们消除可能需要的填充, 例如mapint8.后面跟一个溢出指针}看上面代码以及注释,我们能得到bucket中kv是这样的,tophash用来快速查找key是否在该bucket中,而不同每次都通过真进行比较 最后我们分析一下go的整体内结构,阅读一下map的源码,如下图所示,当往map中一个kv对时,通过k获取hash,hash的低八位和bucket数组长度取余,定位到在数组中的那个下标,hash

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    彻底搞懂 etcd 系列文章(七):etcd gRPC 服务 API

    3 对服务3.1 KV service 定义大多数对etcd的请求通常是请求。KV service提供对对操作的支持。 各个函数的介绍如下:Range,从中获取范围内的 key;Put,设置给定 key 到,put 请求增加的修订版本并在事件历史中生成一个事件;DeleteRange,从中删除给定范围 不容许在一个txn中多次修改同一个key;Compact,压缩在etcd中的事件历史。应该定期压缩,否则事件历史会无限制的持续增长。下面我们具体分析每个接口方法。 revision 修订版本作于 range 的时间点。如果 revision 小于或等于零,范围是在最新的上。如果修订版本已经被压缩,返回 ErrCompacted 作为应答。 3.4 DeleteRange 方法DeleteRange 方法从中删除给定范围。删除请求增加的修订版本并在事件历史中为每个被删除的key生成一个删除事件。

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    JDK容器学习之LinkedHashMap (一):底层结构分析

    LinkedHashMap 底层结构分析 HashMap 是无序的kv对容器,TreeMap 则是根据key进行排序的kv对容器,而LinkedHashMap同样也是一个有序的kv对容器 数据结构同样从put(k,v)方法出发,通过查看新增一个kv对,数据是如何保的来确定数据结构,因为 LinkedHashMap 并没有覆盖 put() 方法,所以可以确定底层的结构一致,那么有序是如何保证的呢 新增一个Map中已经在的kv对当插入已经在的kv对时,不会创建新的Node节点,而会调用下面的方法void afterNodeAccess(Node e) { move node to last 新增一个Map中不在,且没有hash碰撞新增一个不在的kv对,首先是调用上面的方法,创建一个Node节点: LinkedHashMap.Entry, 在创建节点的同时,就已经将节点放在了链表的最后, 新增一个Map中不在,但出现hash碰撞同上小结LinkedHashMap 结构和 HashMap 相同,依然是数组+链表+红黑树LinkedHashMap 额外持有一个双向链表,维护插入节点的顺序最终的数据结构如下图

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    如何建设一个不限用户数且永远免费的Serverless SQL Database

    KV将这些对按顺序, 以便快速的查找。对也被分组到不同的区间 range , 每组区间对是连续的,不重叠的,按排序。为了高可用,每组对至少要三个副本。 对可以在事务或是没事务的情况下添加,删除和更新。 这意味着不同租户生成的对被隔离在它们自己的范围内。除了安全之外,我们还关心确保跨租户的基本服务质量。当多租户同一时间访问同一个 KV 节点会发生什么? 为了确保每个用户不会把一个节点独占节点上的的资源, 我们测量来自每个租户的读写请求的数量和大小,并在超过某个阈时限制其活动。 与 SQL 语句不同, KV调用相对简单的操作, 如对上的 GET, PUT 和 DELETE , 可以在共享的KV中有效地管理这些操作。

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    【插件开发】—— 8 IPreferenceStore,插件的

    8 tokenTable.put(prefKey, token); 9 }10 return token;11 }  追踪堆栈,发现这个store根本没有任何getString的方法以及map类型的集合 那么就奇怪了,一样的代码过程,为什么源码可以查找到,而我的却不行呢?  于是查看IPreferenceStore接口的源码,查找它的实现类,并没有任何收获!  无奈之下,只能百度了!?   IPregerenceStore  它是eclipse基于字符串的一个结构,也就是说,以String类型为主其他类型。它在插件加载的时候进行执行,并且在本地。 可以同过getPregerenceStore()获取这个对象,通过setDefault方法进行赋。  接下来看一下这个对象的使用方法吧! 3 创建IPreferenceStore对象,并设定初始化 1 import org.eclipse.core.runtime.preferences.AbstractPreferenceInitializer

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    Dynamo:Amazon的高可用性的-系统

    Dynamo是一个分布式系统,最初用于支持购物车系统,强调的是提供一个“永远在线“的用户体验。根据CAP理论不可能同时达到一致性、可用性和分区容忍,于是Dynamo选择了AP,放弃了一致性。 Dynamo在设计时遇到的问题及解决方案(来源大规模分布式系统第5章)Paste_Image.png数据分布Dynamo是是一个P2P(peer-to-peer)系统,需要解决怎么快速定位key的位置 ,答案是DHT(distributed hash table),并且Dynamo为了保证快速响应,就需要保证最快的定位key,于是每个node都保了整个集群的信息,客户端也缓了集群信息,保证能将请求直接转发到目标

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      云数据库Tendis是腾讯云自研、100%兼容Redis协议的数据库产品,作为一个高可用、高性能的分布式KV存储数据库,从访问时延、持久化需求、整体成本等不同维度的考量,完美的平衡了性能和成本之间的冲突,降低业务运营成本,提升研发效率。支持主从热备,提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。

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