GIthub上有两个Druid。其中一个是阿里的数据库连接池，另一个是列式存储的分布式数据存储系统。我曾经一度认为是一个东西，本文介绍后一种Druid。
ProxySQL 本身是一款非常棒的MYSQL 中间件的开源产品, 在公司运行了一段时间后,突然一天报警,所在机器的CPU 出奇的高,之前在测试系统, 预生产, 以及生产系统均没有出现问题. 开始未来紧急解决问题,重新启动了proxysql服务,并查看错误日志.
虽然我们在使用 redis 缓存的时候非常的爽，它大大的提高了我们应用程序的性能和效率，尤其是数据查询方面，咱们不用直接去持久化的数据库中查询数据，而是到内存中查询数据即可
作者 | Micah Lerner 译者 | 明知山 策划 | 蔡芳芳 本文对论文“Druid：一个实时分析数据存储系统”进行了概括总结，对 Druid 的架构、存储格式、查询 API 等进行了简要介绍。如需深入了解更多的细节，请查看论文原文。 这篇论文研究的是什么 Druid 是一个开源数据库，可以实现低延迟的近实时和历史数据分析。Druid 最初是由广告技术公司 MetaMarkets 开发的，后来被 Snap 收购，现在已被 Netflix、Confluent 和 Lyft 等公司应
井显生，2019年加入去哪儿，现负责国内机票出票、退款、改签核心业务。在领域驱动设计(DDD)、高并发有大量实践经验。
在实际的开发当中，我们经常需要进行磁盘数据的读取和搜索，因此经常会有出现从数据库读取数据的场景出现。但是当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据库，导致系统卡死等严重问题。
注：显性电平对应逻辑0，CAN_H和CAN_L之差为2.5V左右。而隐性电平对应逻辑1，CAN_H和CAN_L之差为0V
某业务CDB实例，每天在特地时间段内（ 00:07:00 - 00:08:00左右）机器对应IO监控出现写入尖刺，且主从实例都有类似现象，从机器监控可以看到，问题确实存在。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 一、问题描述 某业务CDB实例，每天在特地时间段内（ 00:07:00 - 00:08:00左右）机器对应IO监控出现写入尖刺，且主从实例都有类似现象，从机器监控可以看到，问题确实存在。 不仅master，进行同步的slave上有相同的现象，业务方希望找到导致该IO尖刺问题稳定出现的原因。 二、问题分析 首先确定问题来源，上图所示监控为机器级别，机器IO写入负载是否来源于mysqld进程？如果来源于mysqld进程，是来自于mysqld进程的哪一部分
分析实验场景上存在的安全隐患，为其增加安全策略，提高服务器的安全性。根据实验步骤完成实验。
那么MySQL突然飙升,首先查询当下主库内正在运行的线程以及是否有占用资源的SQL。然后执行分析info语句，看此次SQL是否是新发版功能引起，如果是新功能引起，立即回滚。
某后台的功能列表，页面底部为通用分页： 总条数: 16209321 页码：1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据，默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件，筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例，可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选，如性别等，这些字段肯定不会在订单表存储，所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问： 为何页面只有 10 条数据，查询却如此之慢？ 老板会质疑你，做的是什么玩意？查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间？（优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据，页面转圈圈～）
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具，通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈，监视在MySQL服务器上执行的SQL语句，并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。在企业级的微服务环境中，跑着成百上千个服务都算是比较小的规模了。在生产环境上，日志扮演着很重要的角色，排查异常需要日志，性能优化需要日志，业务排查需要业务等等。
本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。很多细节知识，一篇文章是不够的，本文主要介绍了核心知识点。
来源：cnblogs.com/dengbangpang/ p/12961593.html
本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。
前面几章蜻蜓点水的介绍了elasticsearch、apm相关的内容。本片主要介绍怎么使用ELK Stack帮助我们打造一个支撑起日产TB级的日志监控系统
通过表结构可以发现，只要维度id确定了，那么 new_install_users 也就确定了。
随着数据库数据量进一步增加，最大的表目前已经达到10亿+了，虽然已经进行的数据库的分库分表（采用阿里云的polardb），但是大表要改表结构的时候，还是会出现死锁的情况，系统会收到严重影响。
这是一个实际业务需求中的问题。某一直播业务表中记录了如下格式的用户进出直播间日志数据：
数据库运行过程中难免会发生误操作，特别是在测试环境 开发人员或测试人员有时会误删或者更新错误某些数据。这时可以用binlog闪回DML操作。本篇文章主要介绍通过MyFlash工具来回滚binlog。
在 MySQL 中的日期和时间系列的最后一部分中，我们将通过编写 SELECT 查询来将迄今为止学到的所有知识付诸实践，以获得对数据的与日期相关的细节。
公司业务使用到Greenplun数据库，根据查询的时间戳来不断的将每个时间段之间的数据，进行数据交换，但是今天发现，mysql的时间戳没有小数点后6位，即精确度到毫秒级的，所以对于这个问题，将和Greenplum数据库的时间戳后6位保持一样。当然了最大位数是6位，也可以是1-6之间的整数。可以根据自己的业务进行设计。这样进行查询每个时间段之间的数据就不会出现丢失数据和重复数据的情况了。
自己做过MySQL按天，按周，按月，按时间段统计，但是不怎么满意，后来找到这位大神的博客，转载一下，谢谢这位博主的分享
Hutool是一个小而全的Java工具类库，通过静态方法封装，降低相关API的学习成本，提高工作效率，使Java拥有函数式语言般的优雅，让Java语言也可以“甜甜的”。
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
双“11”最热门的话题是TB ，最近正好和阿里的一个朋友聊淘宝的技术架构，发现很多有意思的地方，分享一下他们的解析资料：
首先还是要说两句，1 这个帖子不会说是那个云，读者你也不要问是那个云， 2 丢数，我个人认为在云上这是必然的，不是偶然，只是触发概率的问题。（原因很清楚，我说的这个问题，到那个云都一样，越先进的越会有这个问题）
分布式缓存对应于CPU的模型有如下的关系,我们知道,CPU跟内存的关系中间还有三级高速缓存L1,L2,L3.L1最靠近CPU内核,CPU在进行数据处理的时候一般是先把内存的数据复制到L1中进行处理,把处理结果恢复到内存中,所以多CPU多线程中会有数据复制不一致的问题.
今天上班的时候接收到了一个业务方的反馈，说是一个数据库在删除表的时候报错了，我让他截给我日志看看，日志中的内容如下：
首先针对感兴趣的时间段和位置过滤动态世界集合sentinel-2土地分类数据集。在这里，我们要绘制一年中该位置的变化图表。因此，我们应用过滤器来选择在感兴趣的时间段内在该区域收集的图像。最后，我们选择所有类别的概率波段。
ACL，是Access Control List的简称，中文名称叫“访问控制列表”。
背景 今天在进行后台数据监控时； 需要对一天24小时的下单量进行时间段的统计； 但是下单时间字段 pay_time 选取的是 timestamp 类型； 此时需要进行时间段的数据分组剥离，在此做一下实现方式，请多指教 … 环境 框架：ThinkPHP5.1.2 系统：nginx/win10 、phpStudy2017 实现方式 1. 首先，考虑到使用的是 group分组技巧； 那么就必须要将 pay_time 中记录的字段数据进行 24时的定位切分； 这里可以用到 substrin
缓存是互联网开发中必不可少的一部分，它能降低我们数据库的并发数，提高我们系统的性能，比如我们经常使用的redis、emCached等等，其中redis应该是大部分的人选，为什么？因为速度快，易上手，是很多开发者的首选，但是缓存同样存在着问题，如果使用的不恰当，也可能会造成非常严重的后果，这时候你可能就会有疑问，缓存只是存储一些数据而已，怎么会造成严重的后果呢？下面我就带大家一起来分析分析。
为什么要使用日志分析平台 对于日志的重要性，都会很认同，不管是一个小网站，还是一个大系统，都会用到日志 网站初期，一般就是查看web服务器访问日志，例如，平时关注一下404访问，有的话及时处理一下；网站访问变慢了，查看一下是哪些访问比较频繁、哪些资源占流量等等 如果管理员很勤劳，这时可能都不需要什么工具，直接打开日志文件用肉眼就能看个差不多了 随着网站规模的发展，访问日志越来越多，勤劳的管理员肉眼搞不定了，需要学习使用一些日志处理小程序，例如linux下，要使用 grep、sed、awk 等命令实现检索和
我最近在帮上海某培训学校里的毕业生做面试辅导，普遍发现很多候选人不是没能力，或者说能力没有差到没有面试机会的程度，但这些同学投出去的简历大多石沉大海，即使有回应，也大多是些外包外派公司或者小公司。
grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。最好的参考资料就是官网（http://docs.grafana.org/），虽然是英文，但是看多了就会啦。
前一段时间修改数据表时，给一个表添加一个datetime字段，当时遇到了一个问题：我是否需要给该datetime字段上加索引呢？如果不给该字段加索引，当where语句中使用该字段时，会不会扫全表呢？如果给其加了索引，那么势必会带来一些开销，假如这个索引用不到的话，给其加了索引岂不是画蛇添足了呢？
ZbxTable 是使用 Go 语言开发的一个开源的 Zabbix 报表系统。基本功能如下： 导出监控指标特定时间段内的详情数据与趋势数据到 xlsx 导出特定时间段内 Zabbix 的告警消息到 xlsx 对特定时间段研内的告警消息进行分析，告警 Top10 等 按照主机组导出巡检报告 对 Zabbix 图形按照数类型进行显示和查看并支持导出到 pdf 主机未恢复告警显示和查询
本文大纲： Abstract Introduction 研究动机 TDSQL整体架构 TDSQL对时态数据库的需求 T-TDSQL核心技术与系统的价值 T-TDSQL解决了的问题 Acknowledgments References 1 Abstract TDSQL是腾讯公司研发的一款事务型分布式数据库。 T-TDSQL是基于TDSQL的一个分布式全时态数据库。其特点是可扩展、多版本事务管理、分布式存储和计算、强数据一致性和强同步机制，且提供有效时间、事务时间双时态的全态数据存储、管理、计算。 这
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Prometheus使用 环境 查看上一篇安装篇 MacOS Centos 7 prometheus-2.12.0.linux-amd64.tar.gz grafana-6.3.5-1.x86_64 node_exporter-0.18.1.linux-amd64 pushgateway-0.9.1.linux-amd64 命令行入门实例 CPU使用率计算 CPU在t1到t2时间段总的使用时间 = ( user2+ nice2+ system2+ idle2+ iowait2+ irq2+ softi
线上某核心业务采用了国内某云厂商 Mongo RDS ，版本为 4.2 ，采用4分片集群。
最近一段时间使用mongodb做媒资数据的接入，简单介绍一下mongodb的特性和语法。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写。它具有自动分片、支持完全索引、支持复制、自动故障处理、高效存储二进制大对象（比如照片和视频）等特点。MongoDB的查询方式多样，可以查询文档中内嵌的对象及数组。MongoDB支持多种语言。但是，它不支持事务处理和join操作。在MongoDB中，默认没有密码。可以通过use操作符来创建数据库。使用db.dropDatabase()可以删除数据库。在MongoDB中，可以使用.insert()方法插入文档。通过db.table_name.find()可以查询数据表中的记录。使用db.table_name.remove()可以删除表中的所有记录。使用db.table_name.count()可以查询表中的记录数。在MongoDB中，可以通过.ensureIndex()方法添加索引。使用db.table_name.find()方法进行条件查询。MongoDB支持多种查询方式，包括等于、不等于、小于、小于等于、大于、大于等于、字符串匹配、数组匹配等。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregat
作为投资者，我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，可见分散投资可以降低风险，但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋，便是见仁见智的事情了，量化投资就是解决这些问题的一种工具。
为了过滤数据包，需要配置一些规则，规定什么样的数据包可以通过，什么样的数据包不能通过。这些规则就是通过访问控制列表（Access Control List）体现的。
这里我以我做的一个最有意思的营销活动，给大家介绍一下，不涉及技术,后面出案例会以此为案例而已，看技术可以跳过，我这个活动叫做《周期循环购》，这个活动可以设置好参与的商品，然后支持设置活动总的有效时间之外呢，我们还支持让你选择周一到周日哪几天是开团天，每个开团日再进行设置哪几个时间段为开团时段，然后还支持设置商品在每个时段的库存是多少，那么其实在这里看，团购对于我来说就是一个产品的概念（SPU），而我的营销活动限制的才是真正的库存（SKU）,另外这个又涉及到周期性库存的概念,每天每个事件段都有一个自己的独立库存,这比单一的商品库存要复杂许多许多。
日益壮大的研发规模和项目数据，难免会让项目管理者面临这些问题：项目计划混乱、进程不明确影响整个项目正常推进。如何合理规划项目，让项目进程的呈现更加清晰明了？
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