不考虑搜索实时性，数据的可靠性，追求高性能写入性能。现实情况下，有没有这种场景呢？有。如生产数据初始化、割接、拷贝就这种典型场景，可以忽略前面2个因素，因为更快写入性能可以加快工作的完成，减少系统终端时间。以下这张脑图，综合各方面的资料，系统全面地从13个维度整理相关要素。当然实际工作中可以根据具体情况进行权衡抉择。图片
但是有些时候，这种保护有点过头。因为任何时刻，只允许一个线程修改，也就是调用 inc() 方法是必须获取锁，但是，get() 方法只读取数据，不修改数据，它实际上允许多个线程同时调用。实际上我们想要的是：允许多个线程同时读，但只要有一个线程在写，其他线程就必须等待。
Mac 本身没有支持 NTFS 硬盘 Windows 移动硬盘的写入操作。 需要安装第三方应用。 用过 Mac 的可能都知道，在 Mac 上接 Windows NTFS 格式的 U 盘或移动硬盘，只能读不能写。也就是可以看到 NTFS 磁盘里的文件，但是不能往磁盘里添加和修改文件。如果要在 Mac 上顺利读写 NTFS 磁盘，可以在 macOS 上安装 NTFS 支持软件。推荐两款软件：Paragon NTFS for Mac、Tuxera NTFS for Mac、（看名字是不是都很像）。
容器、Kubernetes、DevOps、微服务、云原生，这些技术名词的频繁出现，预兆着新的互联网技术时代的到来，大数据高并发将不再遥远，而是大部分项目都必须具备的能力了，而消息队列是必备的了。成熟的消息队列产品很多，说到海量数据下高吞吐高并发，Kafka不是针对谁，毋庸置疑的首选！
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持 Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
接图文简述分布式关系数据库（一）。上一章最后讲到了读写分离，继续。
目前，在很多OLTP场景中，MySQL数据库都有着广泛的应用，也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移，不同的MySQL架构有不同的特点，适应一定的业务场景，或者解决一定的业务问题。
明显不会，磁盘IO太慢了，如果每个请求过来 MySQL 都要写磁盘，磁盘肯定扛不住。
Redis是一种高性能的内存数据库，它支持多种数据结构和复杂的操作。在实际应用中，为了提高可用性和可扩展性，我们通常需要对Redis进行复制。
随着大数据时代的发展，诞生了一大批大数据时代下的新数据库产品，如今MongoDB、Redis、HBase这些NoSQL数据库已经成为了互联网开发的新标配，SQL一统江湖的时代不复存在了。
应为原文：http://www.ilsistemista.net/index.php/linux-a-unix/6-linux-filesystems-benchmarked-ext3-vs-ext4
今天整理存储的时候发现80多台服务器上都有一个计划任务，每分钟从管理后台把图片同步至本地。我统计了下使用一年多了只占用很少了空间，图片数量也很少，大小平均在10K左右。
以 Mysql、postgresql 为代表的传统 RDBMS 都是基于 b-tree 的 page-orented 存储引擎。现代计算机的最大处理瓶颈在磁盘的读写上，数据存储无法绕开磁盘的读写，纯内存型数据库除外，但由于内存存储的不稳定性，我们一般只将内存型的存储作为缓存系统。
主挂了，主一定知道谁连着它的。直接将主挂掉，2个从都在报主挂了，这时候我们手动让6380为主
本文的目标读者是正在为他们的IT系统寻找开源应用的开发人员和架构师。作者描述了一个实际的企业情况，他们在工作流程中采用了MongoDB来加速流程。
这是怎么做到的呢？ 这些被提速的场景都有一个共同点：原先都是用各种数据库（也有 HADOOP/Spark）上的 SQL 实现的，包括查询用的几百行 SQL 也有跑批用的几千行存储过程，然后我们改用集算器的 SPL 重新实现之后就有了这样的效果。 集算器 SPL 有什么神奇之处？是不是能让各种运算跑得更快？ 有点遗憾，并没有这样的好事。集算器也是一个软件，而且是用 Java 写的，完成同样运算通常比 C/C++ 写的数据库还要慢一点。 那是怎么回事？
翻译内容： NoSQL Distilled 第四章 Distribution Models 作者简介： 本节摘要： 今天我们主要讨论有关分布模型中复制（Replication）的内
Speed Class Specification通过Speed Class编号对卡的性能进行分类，并提供各种计算性能的方法。该规范使主机能够支持AV应用程序，并执行实时录制到SD存储卡。以下部分描述了该卡的Speed class规范。有关主机实现的示例，请参阅应用程序说明。下图显示了速度等级规格的概述。Calss2 class4级和class6级定义并在默认速度模式下实现，而10级需要高速模式。
可是随着我们使用 kubernetes 步入云原生的时代后， kubernetes 把以往的操作系统上的许多底层都屏蔽，再由他提供了一些标准接口。
前言：今天学长跟大家讲讲《快出数量级的性能是怎样炼成的》，废话不多说，直接上干货~
redis 将所有数据放在内存中，内存的响应时长大约为 100 纳秒，这是 redis 的 QPS 过万的重要基础。
如果你正在使用SkyWalking作为分布式跟踪系统，而且是使用elasticsearch作为存储引擎，那么这篇文章中针对SkyWalking的优化你不妨看一下，说不定就有用了呢？
在讲解成员变更之前，我们先回顾一下前文介绍的Paxos理论第一篇文章 Paxos理论介绍(1): 朴素Paxos算法理论推导与证明， （仔细回顾数学定义和投票约束章节）文中提到Bqrm为一轮成功投票所需要的投票者集合，而Paxos算法理论第二条约束要求任意两个Bqrm的交集不为空，于是乎我们可以理解为Bqrm就是一个多数派的意思，因为在一个固定的投票者集合里面，取多数派作为Bqrm，肯定是满足条件的。
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库，专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析等，在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上排名第一，广泛应用于DevOps监控、IoT监控、实时分析等场景。
MongoDB支持存储过程，它是javascript写的，保存在db.system.js表中。
1.在服务器往盘阵中写入或读出数据时报错（如I/0 error,读写延缓失败等）,或不能写入数据，或写入过程中出错
崩溃(Crash)，即闪退，多指移动设备（如iOS、Android设备）在打开/使用应用程序的过程中，突然出现意外退出/中断的情况。如果App线上版本频繁发生崩溃，会极大地影响用户体验，甚至导致用户流失，以及收益减少。因此，崩溃问题是客户端稳定性团队需要重点解决的问题。
不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来，当你经历过一些事情的时候，眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 海量数据对数据湖存储的扩展能力提出了极高的要求。元数据面作为云存储最核心、最底层的系统之一，直接决定了存储系统的扩展性。 本文作为数据湖系列的第二篇，将为大家揭开元数据面存储底座的秘密，如何设计能够支撑存储容量的“无限扩展”。 本文将底层的核心技术用通俗易懂的语言讲述出来，同时又不失专业性，不容错过。 随着移动互联网、物联网、AI 计算等技术和市场的迅速发展，数据规模指数级膨胀，IDC 预测全球数据量从 2018 年的 33 ZB 将会增长至 202
MySQL架构和历史 MySQL逻辑架构 第一层处理网络连接等, 比如链接认证授权等 第二层是 MySQL 的核心, 用来解析优化 SQL 语句, 设计缓存, 以及各种函数的实现, 包括存储过程, 触
日前，腾讯云数据库开源产品TDSQL PG版（开源代号TBase）宣布推出重磅升级——经过一年半的打磨，上万张表访问场景下，内存占用节省60%；查询性能提升百倍；SQL语句兼容性增强。同时，大力提升原有数据库版本在分布式场景下的易用性。 TDSQL PG版是一款具备HTAP能力、经过腾讯多年持续投入研发的数据库产品，是腾讯云数据库团队在开源的 PostgreSQL 基础上研发的企业级分布式HTAP数据库管理系统，能够提供成熟的一站式解决方案。腾讯云数据库技术总监李跃森介绍到，“在首次开源的10天内，TD
FPGA/数字IC笔试面试，无线通信物理层及数字信号处理，Verilog和Vivado HLS高层次综合技术。
1、what 读写分离 读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。
某共享汽车出行平台从随着业务的发展，可能大家听到出行以为是滴滴，然而不是，不过今年美团等巨头也入场共享汽车行业，表明公司业务至少是不错的，城市也在不断扩张。
我们在使用和维护MySQL时，一定经常听到binlog这个概念。binlog在主从复制，数据恢复等场景都有着重要作用。本篇文章主要介绍binlog的概念，功能及常用操作，旨在帮助大家对binlog有更深的了解。
LSM树(Log-Structured-Merge-Tree)的名字往往会给初识者一个错误的印象，事实上，LSM树并不像B+树、红黑树一样是一颗严格的树状数据结构，它其实是一种存储结构，目前HBase,LevelDB,RocksDB这些NoSQL存储都是采用的LSM树。
小团队一般 10 人左右，其中常常是技术最牛的人做架构师（或TL）。所以，架构师在广大码农中的占比大概平均不到 10%。而架构师也可以分为初级、中级、高级三档，江湖上真正高水平的软件架构师就更少了。
通过 A/B Test，最终相比传统 Rollback 模式写耗时减少 70% 以上，还稍稍降低了 DB 损坏率。
随机存储器：存储器中任何存储单元的内容都能被随机存取，且存储时间和存储单元 的物理位置无关。
从2005年三星作为第一个进入SSD市场的巨头，到现在短短15年，SSD已经成为非常普遍的存储介质了，相对于机械硬盘HDD，SSD在IOPS上提升了数百倍，带宽提升了数倍，如今NVMe硬盘又进一步将普通SATA SSD的性能提升了近十倍。不管是普通的SATA SSD，还是NVMe SSD，对于大多数人说，只是介质和性能上的变化，普通人甚至IT工程师会简单地认为，只要使用了SSD，存储系统访问数据的性能也会随之获得数百倍性能的提升，事实真的是这样吗？这个问题，其实很像是这样的，只要装上法拉利的发动机，车就一定快了吗？我想只有法拉利的工程师知道车身任何一度的变化，会增加多少风阻，影响百分之几秒的速度。
需求很简单，就是在C#开发中高速写日志。比如在高并发，高流量的地方需要写日志。我们知道程序在操作磁盘时是比较耗时的，所以我们把日志写到磁盘上会有一定的时间耗在上面，这些并不是我们想看到的。
作者简介 大伟，携程软件技术专家，关注企业级监控、日志、可观测性领域。 一、 背景概述 框架Dashboard是一款携程内部历史悠久的自研监控产品，其定位是企业级Metrics监控场景，主要提供用户自定义Metrics接入，并基于此提供实时数据分析和视图展现的面板服务，提供可定制的基于时间序列的各类系统级性能数据和业务指标数据的看板。还可以提供灵活的数据收集接口、分布式的大容量存储和灵活的展现方式。 由于时间较早，那时候业界还没有像样的TSDB产品，类似Prometheus，InfluxDB都是后起之秀，
最近跟在粉丝群先聊到一个问题，数据库的写入方式，最多能写入多少行数据。经过一些网络搜索和查询，据悉MySQL单表插入极限是3w~5w。
小团队一般 10 人左右，其中常常是技术最牛的人做架构师（或TL）。所以，架构师在广大码农中的占比大概平均不到 10%。
0）轮询： 每次请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 1）weight 权重轮询 指定轮询几率，weight和访问比例成正比，用于后端服务器性能不均的情况。 2）ip_hash 每次请求按访问ip的hash结果分配，这样每个访客固定访问一台后端服务器，可以解决session的问题。 3）fair 按后端服务器的响应来分配请求，响应时间短的优先分配。 4）url_hash 根据url的hash结果分配请求，是url定向到同一服务器，在upstream中加入hash语句后，server语句不能写入weight等其他参数，这种算法一般在后端缓存的时候比较适合。 5）最少连接（least_conn） 下一个请求被分派到活动连接数量最少的服务器 nginx的upstream中的ip_hash和url_hash的区别和特点。 ip_hash：每次请求访问，按照ip的hash结果分配，这样每个访客固定访问一台后端服务器，可以解决session的问题。 url_hash: 根据url的hash结果分配请求，使url定向到同一服务器，在upstream中加入hash语句后，server语句中不能写入weight等其他参数，这种算法一般在后端缓存的时候比较适合。
互联网行业： 在分布式系统中，各个节点之间需要远程服务调用，高性能的 RPC 框架必不可少，Netty 作为异步高性能的通信框架，往往作为基础通信组件被这些 RPC 框架使用。典型的应用有：阿里分布式服务框架 Dubbo 的 RPC 框架使用 Dubbo 协议进行节点间通信，Dubbo 协议默认使用 Netty 作为基础通信组件，用于实现各进程节点之间的内部通信。
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