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海量数据存储技术(cpu制造瓶颈)

对于海量数据的处理 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。 像 Oracle这样成熟稳定的数据库,足以支撑海量数据的存储与查询了?为什么还需要数据切片呢? Sharding可以轻松的将计算,存储,I/O并行分发到多台机器上,这样可以充分利用多台机器各种处理能力,同时可以避免单点失败,提供系统的可用性,进行很好的错误隔离。 这种情况显然是应该避免的,因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去,降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生,也就是尽量降低分散性。

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etcd:用于服务发现的键值存储系统

etcd是一个高可用的键值存储系统,主要用于共享配置和服务发现。 Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法,适用于分布式系统的日志复制,Raft通过选举的方式来实现一致性,在Raft中,任何一个节点都可能成为Leader。 Doozer是一个一致性的、分布式存储系统,使用Go语言编写,通过Paxos来保证强一致性,Doozer项目目前已经停止更新并有将近160个分支。 etcd是一个用于共享配置和服务发现的高可用的键值存储系统,使用Go语言编写,通过Raft来保证一致性,有基于HTTP+JSON的API接口。 etcd:用于服务发现的键值存储系统 分布式系统一致性问题和Raft一致性算法 etcd 2.0——etcd的首个主要稳定版本发布了! etcd是什么东西?它和ZooKeeper有什么区别?

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    为什么列式存储广泛应用于OLAP领域?

    为什么行式存储不适用于OLAP领域 行式存储是指数据的存储是以行为单位,一行的数据在物理block上紧挨在一起存储。 ? 行式存储 好处:操作一行的数据方便。 缺点:对于分析类sql,通常只需要关联一行中的几个列数据,行存会导致读取大量无关的列数据,IO浪费,CPU缓存失效... 为什么列式存储用于OLAP领域 列式存储是指数据的存储是以列为单位,一列的数据在物理block上紧挨在一起存储。 ? 相应的CPU的利用率得到了提高,另外数据被组织在一起。可以进一步利用CPU硬件的特性,如SIMD,将所有数据加载到CPU的缓存当中去,提高缓存命中率,提升效率。 、cache line适配、CPU pipeline等);相反,行存中列类型往往不一样,长度也不一样,还有大量不定长字段,难以加速。

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    用于大数据存储:国产10G光纤网卡

    目前,5G网络、人工智能、工业互联网、物联网为代表的“新基建”大力推动实施,企业用户、个人用户以及整个社会体系应用所产生的数据再次呈井喷式爆发,然而,传统网络、存储方法却难以满足如此繁多且高速的数据处理 、存储需求。 据预计,全球数据中心总流量将由2016年的6819EB增至2021年的20555EB,而全球的存储数据总量在2020年将达到44个ZB(IDC,2018年),而且实际的数量必然比保守估算的更大。 因此,在新基建下满足用户的应用需求就需要更有力的数据处理、传输和存储。 联瑞网卡广泛应用在大数据的存储、网络传输等实际场景中,旨在通过稳定、高速的产品品质以支持用户更好地优化数据传输及存储。 ,帮助缓解用户的大数据传输、存储难题,减少网络、存储的资源成本,实现经济高效的业务连续性。

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    如何将 Redis 用于微服务通信的事件存储

    微服务通过网络边界发布状态,为了跟踪这种状态,事件通常需要被保存在事件存储中。由于事件通常是一种异步写入操作的不可变流的记录(又被称为事务日志),因此适用于以下场景: 1. 让我们使用一个例子来说明如何使用 Redis 作为事件存储。 OrderShop简单应用概述 我创建了一个简单但是通用的电子商务应用作为例子。 下图展示了 9 个解耦的微服务的互连性,这些微服务使用由 Redis 流构建的事件存储进行服务间通信。他们通过侦听事件存储(即 Redis 实例)中特定事件流上的任何新创建的事件来执行此操作。 ? OrderShop 架构 我们的 OrderShop 应用程序的域模型由以下 5 个实体组成: 顾客 产品 库存 订单 账单 通过侦听域事件并保持实体缓存为最新状态,事件存储的聚合功能仅需调用一次或在响应时调用 我选择集合来存储 ID(UUID),并选择列表和哈希来对数据建模,因为它反映了它们的结构,并且实体缓存只是域模型的简单投影。

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    CPUCPU Core 有啥区别?多核 CPU?多个 CPU

    本文收录于 www.cswiki.top CPU 全称 Central Processing Unit,中央处理器,计算机的大脑,长这个样子: CPU 通过一个插槽安装在主板上,这个插槽也叫做 CPU Socket,它长这个样子: 而我们说的多核 CPU,一个 CPU 有几个核,这个核就是 Core 其实在很久之前是没有 Core 的概念的,一个 CPU 就是一个完整的物理处理单元,之后由于多核技术的发展 寄存器用于保存地址、指令和核心处理计算结果。 缓存是高速随机访问存储器,它保存 Core 可能会(重新)使用的数据 除了这三大块,Core 中还包括时钟和总线,就不详细说了,下图显示了一个抽象的 Core 架构: 那这些 Core 互相独立的执行任务 Core 的数量,而非 CPU 数量,比如常见的线程池的 corePoolSize 设置为 CPU 个数 * 2,这里的 CPU 个数,其实指的就是 CPU Core 的个数 当然了,还有 Hyper-threading

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    Yar:用于侦察Github上存储库用户和组织的工具

    yar是一款OSINT工具,主要用于侦察Github上的存储库、用户和组织。Yar会克隆给定的用户/组织的存储库,并按照提交时间顺序遍历整个提交历史,搜索密钥、令牌及密码等。 使用 搜索组织密钥: yar -o orgname 在用户存储库中搜索密钥: yar -u username 在单个存储库中搜索密钥: yar -r repolink 或者如果你已克隆了存储库: yar -r repopath 在组织,用户和存储库中搜索密钥: yar -o orgname -u username -r reponame 有自己的预定义规则? 规则存储在JSON文件中,格式如下: { "Rules": [ { "Reason": "The reason for the match", Default: false 致谢 本项目的灵感主要来源于truffleHog这款工具,用于熵搜索的代码实际上是从truffleHog存储库中借用的,而truffleHog存储库则借用了这篇文章。

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    用于修改配置的存储过程 | 全方位认识 sys 系统库

    有的,本期的内容开始给大家介绍一些修改、确认配置相关的存储过程。 PS:下文中如果存储过程定义文本较短的会列出部分存储过程的定义文本,以便大家更直观地学习它们。 = 1, 's', '')) AS summary; END$$ DELIMITER ; 示例(见存储过程comment部分,下文中凡是存储过程定义语句带comment的使用示例都参考comment部分 ()存储过程,该存储过程无法执行 该存储过程执行需要有SUPER权限,因为执行期间会修改sql_log_bin系统变量禁用二进制日志记录功能 示例 mysql> CALL sys.ps_setup_save ()存储过程内部通过调用GET_LOCK()函数来获取一个名为"sys.ps_setup_save"的咨询锁来阻止其他进程执行sys.ps_setup_save()存储过程。 sys.ps_setup_save()存储过程接受一个timeout参数,用于GET_LOCK()函数来获取名为"sys.ps_setup_save"的咨询锁的超时时间(如果名为"sys.ps_setup_save

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    用于查看配置的存储过程 | 全方位认识 sys 系统库

    在上一篇《用于修改配置的存储过程 | 全方位认识 sys 系统库》中,我们介绍了sys 系统库中用于修改配置的存储过程,利用这些存储过程可以代替修改performance_schema配置表的DML语句等操作 ,本期的内容讲介绍用于查看performance_schema配置信息的存储过程。 PS:下文中如果存储过程定义文本较短的会列出部存储过程的定义文本,以便大家更直观地学习它们。过长的存储过程定义文本请自行按照《初相识 | 全方位认识 sys 系统库》一文中介绍的下载路径下载查看。 instruments配置,通过查询performance_schema.setup_instruments表enabled字段为NO的值实现,执行时无需任何传入参数,返回的instruments列表可能比较长 存储过程定义语句文本 沃趣科技高级数据库技术专家 IT从业多年,历任运维工程师,高级运维工程师,运维经理,数据库工程师,曾参与版本发布系统,轻量级监控系统,运维管理平台,数据库管理平台的设计与编写,熟悉MySQL的体系结构时,InnoDB存储引擎

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    用于查看配置的存储过程 | 全方位认识 sys 系统库

    在上一篇《用于修改配置的存储过程 | 全方位认识 sys 系统库》中,我们介绍了sys 系统库中用于修改配置的存储过程,利用这些存储过程可以代替修改performance_schema配置表的DML语句等操作 ,本期的内容讲介绍用于查看performance_schema配置信息的存储过程。 PS:下文中如果存储过程定义文本较短的会列出部存储过程的定义文本,以便大家更直观地学习它们。过长的存储过程定义文本请自行按照《初相识 | 全方位认识 sys 系统库》一文中介绍的下载路径下载查看。 instruments配置,通过查询performance_schema.setup_instruments表enabled字段为NO的值实现,执行时无需任何传入参数,返回的instruments列表可能比较长 存储过程定义语句文本 instruments配置,通过查询performance_schema.setup_instruments表enabled字段为YES的值实现,执行时无需任何传入参数,但返回的instruments列表可能比较长 存储过程定义语句文本

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    业界| 芯片之争:CPU、GPU、DSP、NPU,到底哪个更适用于深度学习?

    日前,Intel称将于2017年推出针对深度学习市场的CPU Knights Mill。 | CPU、GPU:用轿车运货 在英伟达开发出针对人工智能的定制GPU,并坚持DGX-1 系统之后,Intel也不甘落后,在收购深度学习创业公司 Nervana Systems之后,Intel也公布了用于深度学习的 除了多核流处理器本身用于完成卷积运算外,星光智能一号集成了一个超长指令字(VLIW)处理器用于完成神经网络中的超越函数等运算。另有256KB的L2Cache以及DMA模块用于大块数据的搬移。 从片上存储结构看,星光智能一号基于传统的片上缓存(Cache),而非像最近流行的神经芯片或FPGA方案一样使用便签式存储。 另外,神经网络中存储和处理是一体化的,都是通过突触权重来体现。 而冯·诺伊曼结构中,存储和处理是分离的,分别由存储器和运算器来实现,二者之间存在巨大的差异。

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    cpu-pining CPU绑定

    既然我们的操作系统还有CPU特性都采用了NUMA架构,那么我们完全可以通过调整KVM对应的NUMA关系来达到KVM CPU这方面的优化。这里,我们一般是通过CPU绑定的方法来做相关操作的。 这个虚拟机是2个vCPU 双核的,然后都是跑在了物理机的CPU8上,使用的时间是2964.6s。 最后一个是CPU的亲和性,这个yyyyy 表示的是使用的物理CPU内部的逻辑核,一个y就代表其中一个CPU逻辑核。全部是y ,那么说明这台物理机的24个CPU核,这个CPU都能调度使用。 我们可以看到目前这个虚拟机0-23的CPU它都能调度使用 那么以上就是查看虚拟机CPU NUMA调度的信息,如果我们要把虚拟机绑定到固定的CPU上,我们就要做以下操作: # virsh emulatorpin 这里要注意的是,你把虚拟机用reboot重启,这个绑定配置还是生效的,但是你shutdown的话,CPU绑定的效果会失效。

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