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MongoDB都有哪些使的业务

MongoDB使的业务 1.应服务器的日志记录 日常我们会把一些应日志存储到文本格式的文件中,这样不便于查看同时也不便于统计等。 5.游戏业务 使 MongoDB 存储游戏户信息,户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询、更新。 ? 6.社交业务 使 MongoDB 存储存储户信息,以及户发表的朋友圈信息,通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。 ? 7.物联网业务 使 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息,以及设备汇报的日志信息,并对这些信息进行多维度的分析。 ? 8.视频直播业务 视频直播,使 MongoDB 存储户信息、礼物信息等。 ?

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什么应该 MongoDB

月初在云栖社区上发起了一个 MongoDB 使及运维管理问题交流探讨 的技术话题,有近5000人关注了该话题讨论,这里就 MongoDB使做个简单的总结,谈谈什么 MongoDB 很多人比较关心 MongoDB 的适,也有户在话题里分享了自己的业务,比如 案例1 在应服务器的日志记录,查找起来比文本灵活,导出也很方便。 经常跟一些同学讨论 MongoDB 业务时,会听到类似『你这个 mysql 也能解决,没必要一定 MongoDB』的声音,的确,并没有某个业务必须要使 MongoDB才能解决,但使 MongoDB 游戏使 MongoDB 存储游戏户信息,户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询、更新 物流使 MongoDB 存储订单信息,订单状态在运送过程中会不断更新,以 MongoDB 社交使 MongoDB 存储存储户信息,以及户发表的朋友圈信息,通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能 物联网使 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息,以及设备汇报的日志信息

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    Redis和Mongodb研究

    现在的分布式项目基本都会到redis和mongodb,可是redis和mongdb到底有什么不同呢,今天我就基于我们公司的项目来具体介绍一下redis和mongodb的各自的应。 首先我们这个项目中有两种应一:要求TPS(不知道的右转百度)特别高的,比如我们项目有一个点赞的功能,这个点赞的功能促发频率特别高,而且并发量也会特别大,但是它的数据量不会特别大。 基于上述这些情况,我们采mongodb作为评论表存储数据库。 应升级:现在在给大家介绍一下我们项目中关于redis和mongodb深入的应,我们接着上面的应继续往下说。 基于这种我们可以采mongodb中的分片来实现,通过mongodb的分片机制,我们可以将海量的数据查询分别负载到不同的分片服务器上面,最后将数据查询的数据结果整合到一起。 分片其实本身就是一种高可性的方案,因为每一个分片都保留着完整的一份数据,每次插入数据的时候,先插入一个主分片中,然后同步复制到所有从分片中,即使一个分片挂了,其余分片也能自动升级为主分片,继续工作。

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    mongodb的简介与适

    当向数据库写入时,mongodb默认不等待响应消息。使getLastError命令来确保操作已经正确执行。 P:Partition Tolerance分区容错性 分区容错性和扩展性紧密相关。 从维护工具,人才,实践经验较关系数据库都很缺乏 应 数据模型简单,无复杂关联关系的大数据存储与检索。 户需求频繁变化,数据无固定模式。 大尺寸,低价值的数据:如日志数据,户行为数据,历史数据 高伸缩性的:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。 于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 不适如下 要求高度事务性的系统,如银行转账。强业务数据状态相互影响,频繁变换,如:企业OA。 总之,具备以下几点请考虑使mongodb 你期待系统面对很高的写负载需要有更好的表现,如大规模并发日志收集系统 你的数据将爆发式增长,对可扩展性提出要求。 你的数据模型较为简单,查询条件简单。

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    Zookeeper 使

    image.png 主要使汇总 应 描述 使示例 备注 命名服务 服务注册、服务发现功能 dubbo 配置服务 利ZK的树形数据存储保持配置信息 分布式锁 利ZK临时顺序节点, 实现资源占功能 分布式锁 专服务 一些开源项目对zk的命名服务、配置服务等需求 kafka hadoop redis 选主 分布式服务需要一个leader和多个follower(或者backup ),zk临时节点来完成选主功能 kafka 数据挖掘 抓取服务 ---- 个人介绍: 高广超:多年一线互联网研发与架构设计经验,擅长设计与落地高可、高性能、可扩展的互联网架构。

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    Vuex使

    然而在vuex的使上本人出现了很大的歧义。到底什么使vuex?于是搜集了一些资料,但是没有太权威的文章,只能结合资料整理了一些本人自己的观点。 先看一下官网给出的: Vuex 是一个专为 Vue.js 应程序开发的状态管理模式。它采集中式存储管理应的所有组件的状态,并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。 这是官网给出的定义,而在我的理解就是:应遇到多个组件共享状态时,使vuex。 于是我整理了以下几点: 涉及非父子组件之间跨组件共享数据 组件基于数据创建,多个组件使这个数据,各组件之间的联系不可预料 同一个数据在不同页面控制某个属性,且多个页面都能修改这个数据 好吧,实在编不下去了 ,总结来总结去就是多个组件共享数据或者是跨组件传递数据,这些使vuex,但是一个子组件只在这个父组件之中使,这是强耦合的,那么就应该放在页面的data里面。

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    Redis使

    Redis使 1.1. 缓存 1.2. 排行榜系统 1.3. 计数器应 1.4. 社交网络 1.5. 消息队列系统 Redis使 缓存 缓存机制几乎在所有的大型网站都有使,合理地使缓存不仅可以加快数据的访问速度,而且能够有效地降低后端数据源的压力。 第 排行榜系统 排行榜系统几乎存在于所有的网站,例如按照热度排名的排行榜,按照发布时间的排行榜,按照各种复杂维度计算出的排行榜,Redis提供了列表和有序集合数据结构,合理地使这些数据结构可以很方便地构建各种排行榜系统 计数器应 计数器在网站中的作至关重要,例如视频网站有播放数、电商网站有浏览数,为了保证数据的实时性,每一次播放和浏览都要做加1的操作,如果并发量很大对于传统关系型数据的性能是一种挑战。

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    Hudi使

    将OLTP源(如事件日志、数据库、外部源)中的数据吸收到data Lake中是一个常见问题,不幸的是,这个问题只能通过使混合的吸收工具以零碎的方式解决。 对于RDBMS的导入,Hudi通过Upserts提供了更快的加载,而不是使昂贵和低效的批量加载。 使类似Debezium或Kafka Connect或Sqoop增量导入工具并将它们应到DFS上的等价Hudi表中是很常见的。 即使对于像Kafka这样的不可变数据源,也经常需要对存储在DFS上的传入事件进行去副本。 Hudi通过使不同种类的指标,快速而有效地实现了这一点。 所有这些都是由Hudi DeltaStreamer工具无缝实现的,该工具与其余代码紧密集成,我们总是试图添加更多的数据源,以使户更容易。

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    Kafka使

    使消息代理有各种各样的原因(将处理与数据生成器解耦,缓冲未处理的消息,等等)。 与大多数消息传递系统相比,Kafka有更好的吞吐量、内置分区、复制和容错性,这使得它成为大规模消息处理应的一个很好的解决方案。 根据我们的经验,消息传递的使通常是相对较低的吞吐量,但可能需要较低的端到端延迟,并且常常依赖于Kafka提供的强大的持久性保证。 监控 Kafka通常于运行监控数据。这涉及聚合来自分布式应程序的统计信息,以生成集中的操作数据提要。 日志聚合 许多人使Kafka作为日志聚合解决方案的替代品。 事件朔源 事件溯源是一种应程序设计风格,其中将状态更改记录为按时间顺序排列的记录序列。Kafka支持非常大的存储日志数据,这使得它成为这种风格的应程序的优秀后端。

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    MongoDB Aggregate 业务实战

    同样的,MongoDB 2.2版本也新增了聚合管道功能,虽然功能发布已久,但是社区的复杂的实践并不多,给大家造成了聚合管道“不好”的错觉。 实际在业务中,适当的运聚合往往会带来事半功倍的效果。 1 定 义 要想了解聚合管道在业务中的使,首先需要了解聚合管道的定义: 聚合管道于数据处理,每个文档通过一个或者是多个阶段组成,可以对每个分组进行分组和过滤等功能,然后经过一系列处理,输出相应的结果 3 技 巧 我们在使聚合管道满足我们的业务的同时,发现有很多小的技巧能够帮助我们优化数据查询,下面给大家列举一下: 管道操作符之$ifNull 定义:如果表达式计算为非空值,则计算表达式并返回表达式的值 你们公司使MongoDB聚合管道吗? 一般使在什么业务上面?你觉得好吗?

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    002.etcd使

    链接: https://blog.csdn.net/linuxheik/article/details/77853119 https://www.cnblogs.com/doscho/p/6221867

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    watch的使

    以固定时间反复执行某个命令 比如说,你需要使cat查看某个文件内容,由于它不断更新,你需要反复执行并观察,那么你可以使watch: $ watch -n 1 cat test.txt Every 1.0s 例如,你需要观察平均负载情况,可以使: $ uptime 20:12:12 up 1:46, 1 user, load average: 0.77, 0.75, 0.87 为了突出变化部分,你可以使 参数,它会高亮变化的内容: watch -d uptime (这里省略,变化内容会高亮,非常便于观察) 执行出错时退出 假设你要运行某个命令,希望它的退出码不是0时,即命令执行出错时就结束,那么你可以使 ,发生变化时停止观测,这个时候可以使: $ watch -n 1 -g 'du -b test.txt' 这里需要注意,后面du的命令需要引号引起来,以便被当成一个完整的命令,一旦test.txt文件大小变化了 总结 前面的举例可能不恰当,但是却说明了watch的使。在实际情况中,可以根据自己的情况,选择不同的使方式。

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    ThreadLocal的使

    最近项目中遇到如下的:在执行数据迁移时,需要按照户粒度加锁,因此考虑使排他锁,迁移工具和业务服务属于两个服务,因此需要使分布式锁。 我们使缓存(Tair或者Redis)实现分布式锁,具体代码如下: @Service public class Locker { @Resource(name = "tairClientUtil lockerBeanThreadLocal.get(); tairClientUtil.invalid(lockKey); } } 因为每个线程可能携带不同的userid发起请求,因此在这里使 ThreadLocal变量存放userid,使得每个线程都有一份自己的副本。 如果开发者希望将类的某个静态变量(user ID或者transaction ID)与线程状态关联,则可以考虑使ThreadLocal。

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    IdentityHashMap的使

    IdentityHashMap的使 JDK1.4就加入了这个map类型,它是使 == 判断相等,而不是hashmap的equals方法判断相等。 那么,它有什么应合呢? 当然是需要我们必须使地址相等来判断值相等的合,以及我们确定只要其地址不相等,则其equals方法的结果也必定不相等的合。 例如:ThreadLocal类 这个类的原理是根据thread从其内部map中获取线程独立的值,那么,我们使只判断相等的IdentityHashMap,就会比HashMap要快些。 然而,当我去看ThreadLocal源码时,发现丫丧心病狂的了一个数组,而不是容器类来做Map的底层实现,还是套路不够深啊!

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    mq的使

    、积分服务),服务之间依赖性太强,任何一个服务不可,直接影响整个注册业务 接口耗时太长,每个服务耗时100ms,注册流程耗时400ms 对户来说,户信息入库是主要的业务流程,其他并不是响应户过程中直接关注的逻辑 增加系统的并发处理能力 以电商中的秒杀为例,采同步处理: 户点击秒杀 调订单服务,验证库存、锁定库存 跳转到支付页面进行支付 分析一下,存在的问题: 验证库存、锁定库存会访问数据库 秒杀 其他一些使 系统日志的处理 系统手机日志,异步发送到mq,日志服务队从mq中拉取消息进行各种处理,关于这个以后我们会专门讨论。 通过事件驱动的一些业务,也可以使mq实现 总结 mq是采异步的方式来解决系统耦合性的问题,并发处理的问题;重点是在于异步,那么什么情况下使异步呢? 当调方不强依赖于被调方的结果的时候,可以采异步的方式进行处理,此时可以使mq。 当调方强依赖于被调方的结果的时候,需要使同步的方式,不能使mq

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    =>符号使

    =>在C#项目开发中会经常被到,但是有相当一部分的开发人员并不清楚怎么读和它的使,那么这篇文章我就来带领大家详细学习一下=>的使。 怎么读? 使 定义只读属性 我们先来看一段代码: public class Man : IPet { public string Title=> "猫咪"; public string Sex { get 为什么=>而不去直接赋值呢?其实这里=>的法和 { get; }=类似,都是将Title字段设置为只读属性,同时进行了赋值。 private void Form_Loaded(object sender, EventArgs e) { DiscoverKinectSensor(); } 总结 本篇文章主要讲解了=>的使 ,一个是定义只读属性,一个是匿名委托,这两个需要牢记。

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    MongoDB、HBase、Redis 等 NoSQL 优劣势、应

    MongoDB MongoDB 是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,开发语言是C++。它在许多下可于替代统的关系型数据库或键/值存储方式。 使许可: AGPL(发起者: Apache) 协议: Custom, binary( BSON) Master/slave复制(支持自动错误恢复,使 sets 复制) 内建分片机制 支持 javascript 4.MongoDB 1)适于实时的插入、更新与查询的需求,并具备应程序实时数据存储所需的复制及高度伸缩性; 2) 非常适合文档化格式的存储及查询; 3)高伸缩性的MongoDB 非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库 5.HBase 适 1)bigtable类型的数据存储; 2)对数据有版本查询需求; 3)应对超大数据量要求扩展简单的需求。 4.Redis 应: 最佳应:适于数据变化快且数据库大小可遇见(适合内存容量)的应程序。 例如:微博、数据分析、实时数据搜集、实时通讯等。

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    MongoDB Change Stream之三——应及实践

    一、Change Streams的使 1.1 CDC(Change Data Capture) change streams从本质上来说是提供了一种基于mongoDB的CDC(Change Data [ibm infoSphere.jpg] [Flink SQL.png] 那么change streams的使自然也能覆盖CDC的,简单整理一下主要包括: 数据迁移/数据同步 (微服务)变化监听 stage下放到mongod去做 支持对oplog被冲了但是事件很少的恢复 希望能在之后的新版本中看到这些优化,以及change streams被更广泛的使在各种中。 四、总结 change streams提供了一种基于MongoDB的CDC解决方案。 change streams可以使在诸多,包括数据迁移/同步、变化监听、实时通知、事件驱动等等。 库表回档中可以配合change streams实现『查看任意时间点数据库内库表视图』的能力,优化回档的户体验。 最后,欢迎体验和使腾讯云MongoDB

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    Memcache和Redis、Mongodb优缺点及应

    MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具 无法进行关联表查询,不适于关系多的数据 复杂聚合操作通过mapreduce创建,速度慢 模式自由,自由灵活的文件存储格式带来的数据错误 应: ~ 游戏使mongodb存储游戏户信息,户的装备,积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询,更新 ~ 物流使Mongodb存储订单信息,订单状态在运送过程中会不断更新,以Mongodb ~ 社交使mongodb存储户信息,以及户发表的朋友圈信息,通过地理位置索引实现附近的人,地点等功能 ~ 物联网使mongodb存储所有接入的智能设备信息,以及设备回报的日志信息 适合存储全局变量,适合读多写少的业务。很适合做缓存。 》过期内存》最近最少使内存 这是惰性删除 应: 分布式缓存 数据库前段缓存 服务器间数据共享

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