展开

关键词

算机的

理想状态下的算机备应该是极为快速,容量大,价格便宜。但是目前的技术做不到。因此,一般算机的结构如下图所示。图中自顶向下的备是越来越便宜,但是速度却是越来越慢。 ? 寄器是CPU内部的器,它的速度是最快的,CPU访问它是没有时延的;高速缓通常由硬件控制,其中保CPU最常使用的内容,当程序读取一个东西的时候,硬件会去检查是不是在高速缓中,如果在称之为“高速缓命中 高速缓通常需要两个时钟周期,比起内是非常快速的。在现代的CPU中,通常都有三级高速缓。分别是L1,L2,L3。 L1缓一般是在CPU中的,CPU访问它不在延时;L2缓一般有2个时钟周期左右的延迟;L3缓就更慢了。 在多核心处理器的中必须确定其缓的位置。业界AMD和Intel采用的也是不同的。 a图是Intel采用的,这种必须有一个复杂的缓控制器;b图是AMD采用的,这种在保一致性上比较复杂。

26420

面试头条:HBASE

从而,hbase具备如下特性:容量可以线性扩展; 数据的安全性可靠性极高! ? 下面这张图是HBASE的表中的数据放到一行中的表信息。 Row: HBASE表中的每行数据都由一个RowKey和多个Column组成,数据是按照RowKey的字典顺序的,并且查询数据时只能根据RowKey进行检索,所以Rowkey十分重要。 cell中的数据时没有类型的,全部是字节码形式。 HBASE介绍 ? 1、HRegion是HBASE数据的最小单元。 HBASE中的LSM思想 ? Hbase数据的最小单元,每个region会在确定的RegionServer上,即不会出现一个Region出现在两个RegionServer上。

36830
  • 广告
    关闭

    对象存储COS专场特惠,1元礼包限时抢

    一站式解决数据备份、共享、大数据处理、线上数据托管的云端存储服务,新用户享四重好礼

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    算机备简介

    一、算机系统的基本结构 冯·诺伊曼定义了算机的基本结构:中央处理器(CPU)、内和输入/输出备(IO)。数据和程序都在内中,内中的内容是按位置寻址的。 算机系统的主要功能是执行一个程序,一组指令。CPU负责执行指令并与内交换数据。这些指令被翻译成机器语言并执行,处理已经装入算机器中的数据。输入备用于将数据输入到器中。 二、算机系统内部的算机的器被组织成一个层次结构。最上层是处理器的寄器,后面是一个或多个缓。大多数时候,如果缓正确,处理器需要的内数据就已经在缓中了。 三、算机系统外部的备 外置备是指除算机内和CPU缓外,在掉电后仍能保数据的备。常用的外置备有磁盘、磁带、光盘等。 磁盘有两种类型:软盘和硬盘。 固态硬盘(SSD)是一种使用集成电路组件持久数据的固态备,通常使用闪,在算机层次结构中充当二级

    77820

    kafka 系统原理

    优雅的处理巨量数据日志以支持周期性的离线数据加载 低延迟提交 支持分区, 分布式, 实时处理 当数据发送到其它系统时, 需要知道这个系统是可以容错的(fault-tolerance) kafka为了做到这一点, 系统更加接近数据库的日志系统而非传统消息队列 实际上使用恰当, 写入硬盘也很快,如7200转的机械硬盘, 线性写入的性能大概是600MB/s, 而随机写入的性能大概是 100K/s, 相差6000多倍 现代操作系统一般都会有缓, 也就是写入文件时会先写入内 cache 再写入硬盘, 所以数据会保两份, 或者更多 更糟糕的是使用jvm的场景, 1. java 对象的额外数据很大, 一般会是数据的两倍甚至更多. 2. 当堆内增加时GC 会非常复杂且非常慢. 综上, kafka的很简单, 直接写入文件系统(kernel cachepage)而不经过任何缓. 消息日志保在一个文件目录以生产者与消费者使用的格式保 kafka 以零拷贝的方式直接把消息写入内核pagecache 更多 关于java 零拷贝的信息: https://developer.ibm.com

    21550

    Apache Druid 底层(列与全文检索)

    那么为什么其可以具有这些能力,Druid 在实现这些能力时做了怎样的和努力? Druid 的底层数据方式就是其可以实现这些能力的关键。 Druid 维度列的三种数据结构如何?各自的作用? Segment 文件标识组成部分? Segment 如何分片数据? Segment 新老版本数据怎么生效? 假在上面的示例中,第二行同时标记了“ Ke $ ha” 和 “ Justin Bieber”主题。 meta.smoosh关于其他 smooth 文件的元数据(文件名和偏移量)。 XXXXX.smooth 这些文件中着一系列二进制数据。 列和行的区别是什么? 你了解 Bitmap 数据结构吗? 深入了解roaring bitmap compressing压缩算法。 Druid 是如何定位到一条数据的?详细流程是怎样的?

    55220

    对象服务-构架

    对象服务构架 基本构架组成 ? 正是鉴于上面讲到的几个功能特性,如果把整个对象比作一辆超级大卡车,网关服务相当于“方向盘,变速箱,仪表盘”这些和司机有着密切交道的操控备,车子开起来顺不顺手,很大程度上都由这些决定。 数据服务模块可以对上提供多种类型的数据I/O接口,比如文件、对象、块,上层通过调用这些标准化的接口,实现对象数据内容的。 4).用户需要将传上来的数据进行加工处理,比如对上传上来的视频文件进行转码,对图片进行压缩,对文件进行加密等,这些操作都需要消耗大量的算资源,而且都无法做到实时返回结果。 了解完上面的几种场景,你会发现,如果采取同步机制去要求所有的客户端操作都立即返回执行结果,是非常不现实的,至少目前硬件层面还无法做到这么高的实时性,于是我们只能做出适当取舍,一个独立的异步任务队列来满足这些需求

    1.1K40

    Kafka 消息与索引

    消息中间件的性能好坏,它的消息的机制是衡量该性能的最重要指标之一,而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点,动不动可以上到几十上百万 TPS,离不开它优秀的消息。 下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息的那些事。 在 Kafka 的思想中,消息的文件被称作日志,我们 Java 后端绝大部分人谈到日志,一般会联想到项目通过 log4j 等日志框架输出的信息,而 Kafka 的消息日志类似于数据库中的提交记录 Kafka 的消息会按照该主题的分区进行隔离保,即每个分区都有属于自己的的日志,在 Kafka 中被称为分区日志(partition log),每条消息在发送前算到被发往的分区中,broker 相对位移:保于索引文件名字上面的起始位移的差值,假一个索引文件为:00000000000000000100.index,那么起始位移值即 100,当位移为 150 的消息索引时,在索引文件中的相对位移则为

    51220

    Kafka 消息与索引

    消息中间件的性能好坏,它的消息的机制是衡量该性能的最重要指标之一,而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点,动不动可以上到几十上百万 TPS,离不开它优秀的消息。 下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息的那些事。 在 Kafka 的思想中,消息的文件被称作日志,我们 Java 后端绝大部分人谈到日志,一般会联想到项目通过 log4j 等日志框架输出的信息,而 Kafka 的消息日志类似于数据库中的提交记录 Kafka 的消息会按照该主题的分区进行隔离保,即每个分区都有属于自己的的日志,在 Kafka 中被称为分区日志(partition log),每条消息在发送前算到被发往的分区中,broker Kafka 的索引文件按照稀疏索引文件的思想进行的,每个索引文件包含若干条索引项。

    9620

    SpringCloud Alibaba实战(3:与基础架构

    1、 在上一章中,我们已经完成了基本业务流程的梳理和服务模块的划分,接下来,开始数据。 虽然在微服务的理论中,没有对数据库定强制性的规范,但一般,服务拆分之后,数据库也会对应的拆分。 数据库偷个懒,就不再用比较重的Power Designer,直接拿Navicat开干。 ? 根据服务的拆分,分别建立数据库如下: 用户库(shop_user): ? CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1; 库库 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1; 2、基础架构 ---- 参考: 【1】:小专栏 SpringCloudAlibaba微服务实战 【2】:电商系统之订单篇 【3】:Spring Cloud Alibaba 新一代微服务解决方案

    19920

    游戏服务器系统

    数据库 - NoSQL数据库 NoSQL数据库特点 Key - Value结构 支持结构化查询 优点 易于维护 性能较高 可扩展性好 问题 容易产生数据冗余 不支持SQL查询 二、游戏服务器架构与数据 软件工程思想:分离稳定和不稳定 稳定,使用MySQL表字段,例如:NAME、职业、角色的性别、等级; 不稳定,打包放入GAMEBLOB里面,再通过DR技术进行版本控制和管理,例如:道具、学会的技能; 混合式 游戏服务器盘策略 Player——>Game Server 1(Player Runtime Data)<——(load)DB 游戏盘需求特点:update > read > insert > 注:此模型较简单,真正时会比这个复杂的多。 运营日志 什么是运营日志? 游戏中玩家重要行为的记录 诸如登录记录,等级变更,财产变化流水,交易记录等信息 运营日志的用途有哪些? 需要便于分析统 流程:Game Server——>Database——>磁带。

    1.5K30

    日志系统(map)

    一个日志系统实现如下功能: void Put(int id, string timestamp):给定日志的 id 和 timestamp,将这个日志入你的系统中。

    51020

    MongoDB 引擎和数据模型

    引擎 1.1 引擎是什么 引擎是位于持久化数据(通常是放在磁盘或者内中)和数据库之间的一个操作接口,它负责数据的和读取方式。 MongoDB数据库通过引擎在磁盘中读取数据,而假我们的应用是ASP.NET MVC,我们可以使用官方的Mongo.Driver驱动,通过通信协议(如TCP)向MongoDB数据库发送各种请求。 如常见的“老师-学生”,“产品-标签”关系,只要实体间在关系,就可以使用“引用”思想。 “内嵌”是一种反范式化的,指的是将每个文档所需的数据都嵌入到文档内部,我想举一个“用户-账户”的关系。 我们知道在领域驱动中,“用户”是一个聚合根,每个用户对应一个账户,所以是“1对1”的一种关系,在关系型数据库中,大部分时候都会将这两者严格区分开来。 这是一种反范式化的MongoDB数据模型的时候,我们需要转变以往关系型数据模型时的思维。即便是针对一个关系中不同集合的数量规模,我们的模型也将有很大的不同。

    551100

    谈谈 KV 集群的要点

    当时主要的问题是:内的数据结构扩展困难、运维工作琐碎、数据同步机制本身的缺陷导致不能做异地IDC部署,这些缺点对于业务飞速发展、一地机房已经不够用的局面非常被动 第二个时期,我们了新的KV系统 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、 另外就是运维同事必须如该KV架构者一样深刻理解系统背后的原理和细节,否则就不能很好的执行运维操作,这个要求也非常高,新老交接周期长,还容易出运维事故。

    3.6K00

    MinIO对象的网关架构

    MinIO是一个非常轻量的对象服务,它只有一个二进制文件即可运行,快速的构建分布式的对象集群,适合大容量的非结构化数据,比如图片、日志文件等这些。 当然MinIO网关不止具备S3兼容API功能,还有其他功能,比如缓,这篇文章主要介绍MinIO网关的架构。 从模式来讲,网关就像一个外观模式,它封装了下层的各种服务,统一聚合包装后为客户端提供服务;从API上来讲,它是更高级别的API,是面向客户端的API,一般是HTTP协议,而被网关封装的下层服务可能是不同编程语言开发的各种服务 如果你们的旧系统是公有云,那么更好,你只需使用MinIO架一个网关,就可以让你的用户使用S3 兼容的API访问你们的公有云服务了。这样做的好处就是你可以拉来更多的用户,为什么这么说呢? 除了MinIO网关的架构,它的源代码也非常好,可以很容易的添加一个新网关,便于我们进行二次开发,下一篇继续再讲MinIO网关的具体源代码分析实现。 本文为原创文章,转载注明出处

    1.3K41

    HBaseIM消息,RowKey该怎么

    RowKey是HBase表中最重要的一个方面,它决定了应用程序与HBase表的交互方式,还会影响您从HBase中提取数据的性能。参看《HBase的表结构你得不对!》 一般IM系统的消息,以会话为维度,按照TimeLine模型。 参看《基于TimeLine模型的消息同步机制》,《TimeLine模型下确保消息有序不丢》 以下是瓜子IM系统消息的RowKey 一、RowKey的格式 会话ID和消息ID采用snowflake 二、region的分区 IM业务特点决定,同一会话的消息,一般会集中读取(用户查看某个聊天的消息就是这种场景)。因此需要把同一会话的消息在一个分区。 在没有采用HBase消息之前,消息使用Mysql。采用会话Id%4,分为4个库。如下图 ? HBase依照rowkey实现同样的分区效果,理论上和分库是一个效果。

    1.3K10

    tdengine在持久化方面的

    TDengine采用数据驱动的方式让缓中的数据写入硬盘进行持久化。当vnode中缓的数据达到一定规模时,为了不阻塞后续数据的写入,TDengine也会拉起落盘线程将缓的数据写入持久化。 为充分利用时序数据特点,TDengine将一个vnode保在持久化的数据切分成多个文件,每个文件只保固定天数的数据,这个天数由系统配置参数days决定。 过期数据将会被系统自动删除,释放空间。cassandra也有类似的机制,创建keyspace时可以置对应的TTL。 一个vnode中总的数据文件数为:向上取整(keep/days)+1个。 基于这个原则,可以置合理的days。截至到TDengine-server-2.2.0.2版本,参数keep可以修改,但对于参数days,一旦置后,不可修改,后期版本也许可以更改。

    9910

    初探InnoDB引擎的架构

    Buffer Pool 假现在有一条更新语句: update users set name = 'lisi' where id = 1 需要更新到数据库,InnoDB会执行哪些操作呢? ? 2. undo 日志文件 假 id = 1 这条数据name原来的值 name = 'zhangsan',现在我们要更新为 name = 'lisi' , 那么我们就需要把旧值name='zhangsan 但这时redo log buffer 还仅仅在内中,没能实现MySQL宕机后的数据恢复。 5. 事务没提交,数据库宕机后有影响吗? MySQL宕机后会内中的数据会丢失。 ? 总结 通过更新语句执行分析之后,了解到InnoDB引擎中包含了 buffer pool 缓冲池、redo log buffer 缓冲区等缓数据,undo、reod log等日志文件,同时也有MySQL

    28940

    ceph原理与实现(RBD块)

    2、RBD的块备称为image image.png 3、RBD的三种方式 image.png 4、image image.png 5、RBD支持快照和克隆

    8810

    轻量级CNN架构

    这些平台的特点是内资源少,处理器性能不高,功耗受限,这使得目前精度最高的模型由于对内算资源的超额要求使得根本无法在上面部署且达到实时性的要求,虽然可以通过知识蒸馏,通道剪枝,低比特量化等一系列手段来降低模型参数量和算量 ,但仍然远远不够,且在精度和帧率之间各种trade-off也非常繁琐,所以直接轻量级的架构,然后结合剪枝量化是最有效的解决办法,本文将结合自己看的论文和参加项目比赛的经验讲述轻量级CNN的发展以及一些总结 ,但其它像Elemwise和IO等内读写密集型操作也占了相当比例的时间,因此像以往那样仅以FLOPs来作为指导准则来CNN网络是不完备的,虽然它可以反映出占大比例时间的Conv操作,但不够准确。 map,没有算,仅仅是访操作。 轻量级CNN架构 总的思路:选定合适结构 + 通道剪枝 + 量化 训练 :ImageNet pretrain model + Data Normalization(统自己数据集的均值和方差) +

    29910

    Service Team在索引表CRMD_ORDER_INDEX中的

    本文链接:https://jerry.blog.csdn.net/article/details/99625347 本文介绍Service Team在索引表CRMD_ORDER_INDEX中的

    20720

    相关产品

    • 设计协作平台

      设计协作平台

      腾讯自研的产品设计研发一站式协作平台,支持在线导入预览Sketch设计稿、自动生成设计标注切图,灵活调用图标库、素材库,支持多种插件上传,让产品设计更轻松高效。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券