向微服务架构演进通常包括以下几个阶段： 1.传统的SOA服务化改造； 2. 开始引入某些微服务原则，进行针对性重构，如“一个任务一个服务”； 3. 引入整套完整的微服务原则； 4....原有应用无法改变数据存储方式：对这种情况，需要考虑如果数据仍然保持烟囱式或集中式存储，那对应用进行微服务化是否具有业务价值；需要考虑切分数据库是否会导致事务性保障的缺失并进而影响系统的稳定性；同时也可以考虑应用能否采用如...，其目的是增加数据冗余度使其更容易被打破；(3)反向批数据更新，对数据重构时需要考虑数据重构失败时可批量地将新数据反向导回旧的数据模式；(4)使用主数据管理，对被广泛使用的数据实体组成一个单一的一致性视图...，并开发相应的微服务与主数据一起工作；(5)在SQL数据库中寻找存储在BLOB(二进制大对象)字段类型中的代码，转而将这些对象存储在NoSQL数据库中，例如以键值(Key-value)存储方式存储；(6...)寻找活跃的记录模式，与其他无关的Flat对象，使用文档模式数据库进行存储，例如Cloudant或Mongo等。
为了支持每秒采集百万级别的数据点，批量写入是一个不可忽视的性能需求。跨磁盘写入单个数据点会非常慢，因此我们希望顺序写入更大块的数据。...我们期望批量执行写入，但批量的内容只是多个序列的数据点的集合。在一个时间窗口内查询一个序列的数据点时，不仅需要指出这些数据点的位置，还需要从磁盘的各个地方读取数据。...现在写入是批量的，且顺序存储了样本，此外还支持高效压缩格式(由于相同序列中给定样本和前一个样本的区别非常小)。...当查询结束后，需要释放加载的数据，但通常会缓存较长时间来满足后续对该数据的查询。 最后，看下SSD上下文中的写放大，以及Prometheus是如何通过批量写入来缓解该问题的。...压缩描述了将一个使用一个或多个block的数据写入到一个可能更大的block的过程。压缩还可以在处理过程中修改现有的数据，如丢掉已删除的数据，或重新构建样本块(用于提升查询性能)。
，我们先来介绍多版本内存表，将内标实现为一种无锁跳表，类似于其他许多系统，以实现良好得查找和插入性能，然而基于调表的内存表的最新实现在查询热点记录时存在性能问题，对单个记录的频繁生成许多新版本，如果一个热点记录与一个只对最新版本的查询感兴趣的查询匹配...，但线程必须等待写入日志的场延迟磁盘操作完成，在X-Engine中，我们选择了另一种方法，将写入的提交与其对应的事务解耦，并将他们分组进行批量处理，如下图我们首先将写入任务分布在多个无所写入任务队列之间...在这个解耦的过程后，我们将相同的队列中的写任务进行分组，并批量处理，和单个事务提交相比，批量提交可以显著的提高I/O，从而提高吞吐量，这里的每个阶段交替访问主内存和硬盘，在第一阶段中，日志缓冲线程将每个写请求的雨鞋日志从事务缓冲区手机到内存中的日志缓冲区...在这个流水线中，我们根据各个阶段的需求分别调度线程，使得每个阶段的吞吐量与其他阶段匹配，从而最大化总的吞吐量，虽然前三个阶段都需要大量的内存参与，但前两个阶段访问的主内存中的不同数据结构，而第二个阶段是将数据写入到硬盘...在X-Engine中，每个刷新操作将其补课表的内存表转换，并将其附加到level0中并在捕鱼现有记录合并的情况下离开，然而这个过程会留下一组无需的extent，并将其附加到level0中，并在捕鱼现有记录合并的情况下离开
TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理（ HTAP）数据库，本文深入探讨TiDB如何在大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间，以及 如何为知乎提供支持获得对数据的实时洞察...在这篇文章中，我将深入探讨如何在如此大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间，以及 TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理（ HTAP）数据库，如何为我们提供支持获得对我们数据的实时洞察...下图分别显示了与 RocksDB 和 Titan 相比的写入和查询延迟： ? 在 RocksDB 和 Titan 中编写和查询延迟 统计数据显示，在我们启用 Titan 后，写入和查询延迟都急剧下降。...④gRPC 和多线程 Raftstore 中的批处理消息 Moneta 的写入吞吐量超过每秒 4 万次交易（TPS），TiDB 3.0 可以批量发送和接收 Raft 消息，并且可以在多个线程中处理 Region...⑦反垃圾邮件应用程序中的 TiDB 3.0 与 Moneta 应用程序的巨大历史数据大小相比，反垃圾邮件应用程序具有更高的写入吞吐量。 但是，它仅查询过去 48 小时内存储的数据。
下面来简单总结一下，为什么kafka能做到这么高的吞吐。 MQ的消息存储有几种选择，一种是内存，如ZeroMQ，速度很快但是不可靠。...kafka/benchmarking-apache-kafka-2-million-writes-second-three-cheap-machines 总结起来主要有4点：磁盘顺序I/O、索引机制、批量操作和压缩...Kafka的message是不断追加到本地磁盘文件末尾的，而不是随机的写入，这使得Kafka写入吞吐量得到了显著提升。 内存I/O是不是一定比磁盘I/O快呢？...索引 时间索引与offset索引 批量读写和文件压缩 kafka把所有消息都变成一个批量的文件，并进行合理的批量压缩，减少网络IO损耗。...零拷贝 详情可参考：https://my.oschina.net/u/1019754/blog/4897381 主要通过以上几点来提升kafka吞吐量： 从磁盘读取（顺序I/O） 搜索查找（索引） 批量读写和数据压缩
某网站一网友说:"今天去面试阿里p6，面试官问我消费kafka转存到mysql数据，吞吐量很差，一秒才几十条，如何优化提高写入量。我说加个高速cache批量写，他说我回去等消息吧，我说错了吗？"...是消费kafka的效率不高还是写入mysql的效率低,需要定位。 根据定位,提出对应的优化方案: 如果是消费kafka效率低,可以考虑采用多线程并发消费提高单位时间内处理消息的数量。...如果是写入mysql效率低,可以考虑采用批量插入方式,将数据缓存后一次性批量写入mysql。可以提高写入效率。 可以增加mysql索引,优化查询。并对数据库结构进行优化,减少不必要的查询和IO。...可以考虑使用缓存,如redis,减少数据库直接查询的次数。 可以通过kafka分区、增Machine提高kafka整体吞吐量。 根据业务需要,选择一个或者多个优化方案进行组合。...做压力测试,逐步调整以达到系统目标吞吐量。 优化后继续监控系统瓶颈。问题可能出现在其他新的环节,需要持续优化。 以上是我的简要思路,如果得到面试官进一步提问,我会根据具体情况再深入分析优化方案。
实践案例：批量写入与查询 假设我们有一个场景，需要批量插入大量数据到 Redis，并随后进行批量查询。使用管道技术可以显著提高这一过程的效率。...批量写入 import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) pipe = r.pipeline() # 批量写入数据...for i in range(1000): pipe.set(f'item:{i}', f'value:{i}') # 执行所有写入命令 pipe.execute() 批量查询 import...提高吞吐量：在高并发场景下，管道技术可以显著提高 Redis 的处理能力，提升系统整体的吞吐量。 限制 命令顺序性：管道中的命令执行顺序与发送顺序相同，不能被打断或重新排序。...在实际应用中，合理地利用管道技术，特别是在批量写入和查询的场景下，可以极大地优化 Redis 的使用效率，为用户提供更快的响应速度和更好的体验。
(3) 数据的磁盘存储 许多的列式数据库(如 SAP HANA, Google PowerDrill)只能在内存中工作，这种方式会造成比实际更多的设备预算。...为了使查询能够快速在主键中进行范围查找，数据总是以增量的方式有序的存储在MergeTree中。因此，数据可以持续不断地高效的写入到表中，并且写入的过程中不会存在任何加锁的行为。...否则，延迟取决于数据的查找次数。如果你当前使用的是HDD，在数据没有加载的情况下，查询所需要的延迟可以通过以下公式计算得知：查找时间（10 ms） * 查询的列的数量 * 查询的数据块的数量。...(3) 处理大量短查询的吞吐量 在相同的情况下，ClickHouse可以在单个服务器上每秒处理数百个查询（在最佳的情况下最多可以处理数千个）。但是由于这不适用于分析型场景。...因此我们建议每秒最多查询100次。 (4) 数据的写入性能 我们建议每次写入不少于1000行的批量写入，或每秒不超过一个写入请求。
支持多种数据格式 Hive支持多种格式数据，如纯文本、RCFile、Parquet、ORC等格式，以及HBase中的数据、ES中的数据等。...这些对用户来说是透明的。 高实时性要求 ClickHouse支持在表中定义主键。为了使查询能够快速在主键中进行范围查找，数据总是以增量的方式有序的存储在MergeTree中。...因此，数据可以持续不断高效的写入到表中，并且写入的过程中不会存在任何加锁的行为，可达到每秒写入数十万的写入性能 大规模事件和日志快速分析 clickhouse支持万亿级数据的数据分析需求，达到每秒处理几亿行的吞吐能力...中存储，通过impala进行查询，经内部测试，kudu实时写入性能达到每秒几万条数据。...例如在安全应用中侦测异常行为；在金融应用中查找价格、交易量和其他行为的模式。
由于其基础是Hadoop HDFS的分布式存储架构，因此HBase在提供海量数据存储能力的同时，具备了高吞吐量和水平扩展的特点。...API发起读请求，查询指定行键的数据 步骤2：查找MemStore 首先从MemStore中查找数据，因为这是最新的数据 步骤3：查找BlockCache...启用批量写入：在大量写入数据时，启用批量写入（通过Table.batch方法）可以减少网络请求次数，提升写入效率。...调优策略 详细说明 适用场景 调大MemStore大小通过调大MemStore减少频繁的刷写操作适用于写入频繁的场景启用批量写入...通过批量写入减少网络请求次数 大批量数据写入时 调优读取性能合理配置BlockCache大小：BlockCache是HBase读取性能的关键因素，配置合适的缓存大小
悲观锁是一种排它锁，当事务在操作数据时把这部分数据进行锁定，直到操作完毕后再解锁。这种方式容易造成系统吞吐量和性能方面的损失；乐观锁在提交操作时检查是否违反数据完整性。...treeIndex 中根据查询的 key 从 B-tree 查找得到的是一个 keyIndex 对象，里面包含了 revision 等全局版本号信息。...到这里 put 事务基本结束，之所以说是基本完场，是因为还差最后一步写入的数据持久化到磁盘。数据持久化的操作是由 Backend 的协程来完成，以此提高写的性能和吞吐量。...协程通过事务批量提交，将 BoltDB 内存中的数据持久化存储磁盘中。 这里提一下键值对的删除。...当查询键值对时，treeIndex 模块查找到 key 对应的 keyIndex，若查询的版本号大于等于被删除时的版本号，则会返回空。
就是高吞吐量，低延迟读。但是，为了保证有序的数据结构，写操作就变成了随机写，写的性能就会变差。这是因为随机写到存储（storage，一般叫“磁盘”）要比顺序写入更慢更麻烦。...LSM的原理：将对数据的修改增量保存在内存中，达到指定大小限制之后批量把数据flush到磁盘中，磁盘中树定期可以做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。...它首先写入内存中，随着小树越来越大，内存中的小树会flush到磁盘中，磁盘中的树定期可以做merge操作，合并成为一个大树，用来优化读性能。...由于LSM树可能必须在多个位置查找以查找数据或确定数据的最新值，因此读取放大可能很高。...由于LSM树未就地更新，因此经常更新的值会导致空间放大。 简单来说，LSM引擎在读取操作期间会消耗更多的CPU资源，并占用更多的内存/磁盘存储空间。比如一个查询使用LSM树的话可能需要多次随机读取。
另外，我们目前使用的服务器操作系统都是64位系统，内存是按照8B对齐的，因此设计RowKey时一般做成8B的整数倍，如16B或者24B，可以提高寻址效率。...BlockCache 中，后续同一请求或临近查询可以直接从 BlockCache 中获取，避免过多的昂贵 IO 操作。...优化建议：可以指定列族或者列进行精确查找的尽量指定查找 4. 离线批量读取请求是否设置禁止缓存？ 优化原理：通常离线批量读取数据会进行一次性全表扫描，一方面数据量很大，另一方面请求只会执行一次。...优化原理：HBase读取数据通常首先会到Memstore和BlockCache中检索（读取最近写入数据&热点数据），如果查找不到就会到文件中检索。...优化推荐：根据业务关注点在WAL机制与写入吞吐量之间做出选择 其他注意点：对于使用Increment操作的业务，WAL可以设置关闭，也可以设置异步写入，方法同Put类似。
Garnet 通过多条客户端连接与小批量形式提供更好的可扩展性与吞吐量，帮助大型应用程序和服务节约运行成本。...该 AIP 用于提供更大、更丰富且可扩展的 RESP API 表面，能够执行读取、更新插入、删除以及原子读取 - 修改 - 写入等操作，且全部通过 Garnet 的异步回调实现以便在每项操作期间的多个点上插入逻辑...实验二：不同批量大小的吞吐量比较 接下来，使用 GET 操作加固定数量（64）的客户端会话来改变批量大小。跟之前的实验一样，继续尝试两种不同的数据库大小。...实验中，以 GET 操作占 80%、SET 操作占 20% 的混合比例发送操作，且不做分批处理。...实验四：不同批量大小的延迟比较 Garnet 的延迟水平针对自适应客户端的批量与查询系统进行了优化。
存储库通常是旨在支持具有高复制性的NoSQL操作的自定义文件系统。 NoSQL是“不仅仅是SQL”的缩写，它是指非关系数据可以从多个不同的查询机制中受益。...在数据一致性较弱的情况下工作良好，或在不同时间需要不同的一致性模型 受益于直接对象 - 数据库实体映射？ 是可操作的，而不是批量（不同于Hadoop应用程序）？...- 查询依赖 扩展成本 高 低 低 低 因架构而不同已分片的: 低, 未分片的: 高 大容量操作的总体成本 高 低 中 中 因架构而不同已分片的:中,未分片的:高 图2：复杂性和TCO 文档型和键值型存储是最受欢迎的...您所要做的选择主要取决于您如何查询数据，如图3所示。从您将要询问的数据的问题开始，然后查看最方便的存储模型，如单元格（或许是列族）或更多层次化的JSON文档。...Atlas，Google Cloud（GCP）或Microsoft Azure 在IBM Bluemix上的IBM Cloudant NoSQL实践 本节将使用Amazon DynamoDB
HBase服务端优化 1.1 读请求是否均衡 如果数据吞吐量较大，且一次查询返回的数据量较大，则Rowkey 必须进行散列化处理，同时建表必须进行预分区处理。...2.2 get 是否使用批量请求 HBase 分别提供了单条 get 以及批量 get 的 API 接口，使用批量 get 接口可以减少客户端到 RegionServer 之间的 RPC 连接数，提高读取吞吐量...2.4 离线批量读取请求是否设置禁止缓存 离线批量读取请求设置禁用缓存，scan.setCacheBlocks(false)，此种场景适用于离线的全表扫秒，如mapreduce。...根据业务关注点在 WAL 机制和写入吞吐量之间作出选择，用户可以通过客户端设置 WAL 持久化策略。 2.3 Put 是否可以同步批量提交 类似 Get 接口。...这样做的好处是能够减少RPC调用的次数，提高吞吐量；缺点是如果客户端异常，缓存数据可能丢失。 2.5 写入 KeyValue 数据是否太大 KeyValue 大小对写入性能影响巨大。
ClickHouse性能情况 主要分为4个方面 1、单个查询吞吐量 场景一： 如果数据被放置在page cache中，则一个不太复杂的查询在单个服务器上大约能够以2-10GB／s（未压缩）的速度进行处理...建议每秒最多查询100次 4、数据写入性能 （1）建议每次写入不少于1000行的批量写入，或每秒不超过一个写入请求 （2）当使用tab-separated格式将一份数据写入到MergeTree表中时，写入速度大约为...，会导致查询变慢 （2）为每一个账户添加join_use_nulls配置，左表中的一条记录在右表中不存在，右表的相应字段会返回该字段相应数据类型的默认值，而不是标准SQL中的Null值 （3）JOIN操作时一定要把数据量小的表放在右边...，ClickHouse中无论是Left Join 、Right Join还是Inner Join永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录是否存在，所以右表必须是小表 （4）批量写入数据时，必须控制每个批次的数据中涉及到的分区的数量... a、ClickHouse支持在表中定义主键 b、为了使查询能够快速在主键中进行范围查找，数据总是以增量的方式有序的存储在MergeTree中 c、因此，数据可以持续不断地高效的写入到表中，并且写入的过程中不会存在任何加锁的行为
故LSM被设计来提供比传统的B+树或者ISAM更好的写操作吞吐量，通过消去随机的本地更新操作来达到这个目标。...当然如果内存足够大的话，可以直接把SSTable直接通过MMap的技术映射到内存中，从而提供更快的查找。 ?...但Compaction操作是非常消耗CPU和磁盘IO的，尤其是在业务高峰期，如果发生了Major Compaction，则会降低整个系统的吞吐量，这也是一些NoSQL数据库，比如Hbase里面常常会禁用...最后有的同学可能会问道，为什么LSM不直接顺序写入磁盘，而是需要在内存中缓冲一下？...此外在LSM中，在磁盘缓冲的另一个好处是，针对新增的数据，可以直接查询返回，能够避免一定的IO操作。
具备批量导入数据能力 图谱数据一般存储在 Hive 等数据仓库中。必须有快速将数据导入到图存储的手段，服务的时效性才能得到保证。...[image] [image] 4.2.3 数据分析 Nebula：如 4.1.3 节分析所述，Nebula 的写入请求可以由多个存储节点分担，因此响应时间和吞吐量均大幅领先。...Dgraph：如 4.1.3 节分析所述，同一种关系只能保存在一个数据节点上，吞吐量较差。...在 1 跳查询返回 ID「最大吞吐量」实验中，DGraph 集群节点的 CPU 负载主要落在存储关系的单节点上，造成集群 CPU 利用率低下，因此最大吞吐量仅有 Nebula 的 11%。...结论 参与测试的图数据库中，Nebula 的批量导入可用性、导入速度、实时数据写入性能、数据多跳查询性能均优于竞品，因此我们最终选择了 Nebula 作为图存储引擎。 6.
它包括每月5GB的存储空间，20,000 个GET请求，2,000 个PUT请求和15GB的出站数据传输量。 之后，亚马逊公司的分层定价在用户存储更多数据时提供批量折扣。但是，其价格差异相当小。...Azure也有三种不同的账户类型：通用v2提供了完整的功能集，而Blob存储和通用v1账户以更低的价格提供更多有限的功能集。与AWS一样，Azure还会在用户存储更多数据时分层定价，以提供批量折扣。...微软公司为新用户提供一个免费账户，其中包括必须在30天内花费200美元的信用额，此外还提供5GB的LRS-Hot Blob存储，每月200万次读取，200万次写入和200万次写/列表操作。...谷歌云也有一个定价计算器，它具有非常吸引人的界面，但在实践中证明有点难以使用。该网站还提供了通过API、网页或JSON文件查看定价数据的功能。...其他主要特性包括高吞吐量以支持流式传输和大数据工作负载，集成的身份管理，服务器端加密，以及轻松登陆等。 Oracle公司拥有所有顶级公共云供应商的最简单的存储定价页面。
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