这几天在做一个极限优化的问题,问题的瓶颈不是几分钟优化到几秒钟,而是需要从近2毫秒优化到1毫秒以内,至于这个指标1毫秒到底是怎么来的,这是一个业务层面可见的指标体系,即如果超过了一定的延迟范围,则整个数据通道都会产生阻塞...对于读写延迟,指标是不一样的,对于读延迟是在1毫秒以内,而写延迟是在5毫秒以内。...可参考的系统使用了存储,所以这是和MySQL的一种平行的较量,即商业数据库采用了存储来满足IO需求,而MySQL使用水平扩展来提高IO吞吐率。...而通过负载均衡可以对性能进行扩展,所以改造为3个中间件节点之后,性能有了明显的提升,即从1.5毫秒优化到了1.1毫秒。...0.3毫秒,到了0.8毫秒。
-05-24 00:00:00 4 2019-05-24 00:00:00 5 2019-05-23 23:59:59 但是在开发库没有出现这种现象,部署到测试环境就出现这种现象了,其中开发库mysql5.6...初步推断是由于数据库版本不一样,对时间处理的不一样导致的,但是具体细节是什么,最终决定去翻阅一下mysql官方的说明文档,终于找到了答案。 ?...从这篇Fractional Seconds in Time Values中我们看到5.6.4之前的版本中是不保存毫秒数的,那么高版本中是如何处理的? ?...,只需要设置一下日期的毫秒数就能得到有效解决,修改如下: public static Date getDateInDay(Date date, int hour, int minute, int second...hour); c.set(Calendar.MINUTE, minute); c.set(Calendar.SECOND, second); //设置毫秒数
REPLACE(unix_timestamp(current_timestamp(3)),'.','') 执行如下指令: select current_time...
.’,”),unix_timestamp(current_timestamp(3))*1000 效果如下图所示 数据库中存储时间到毫秒/微秒,需要将字段类型设置为datetime,长度设置为6(如果可是化工具显示不了
直接看官网文档 : https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/date-and-time-functions.html#function_date-format Specifier...numeric (two digits) %% A literal % character %x x, for any “x” not listed above 里面有1个%f,但是是6位的,如果毫秒只需要...3位,再套一层substring,效果如下: 上图也顺便给了另1个小技巧:默认情况下now()和current_timestamp()函数,只精确到秒,如果需要到毫秒,传入3或6这样的精度值即可。
业务进行分析 我们首先对业务场景进行定义,如何快速的从 1000w 数据中找到 10 个数据作为中奖用户,重复100次,每次作为我们终将的名单,切每一个用户不能重复中奖。...基于这个过程我们如何把这个过程高效的实现呢? 数据库实现: 使用数据库是最直接的方法,但在处理大规模数据时,性能可能成为瓶颈。...spop usrlist 10 需要注意的问题 在使用redis方案时候,需要考虑一下问题: 1000w数据如何预热到缓存中? 1000w数据大概占用多少空间? 整体的性能大概是多少?
总体来说,切换后的读延迟比原本降低了0.4毫秒左右,对于一个延迟季度敏感的业务来说,0.4毫秒是一个很高的比例,按照既定的比例规则,差不多是优化了25-30%的比例。...那么这省下来的0.4毫秒到底优化在哪个环节了呢?我们做了一些讨论和分析,不仅暗暗感叹,幸亏是优化了,如果延迟变大30%,要快速分析还是压力很大的。
blog.csdn.net/chenleixing/article/details/44994571
# 秒级时间戳:1606371113 UNIX_TIMESTAMP(NOW()) # 毫秒级时间戳:1606371209293 REPLACE(unix_timestamp(current_timestamp
一、毫秒延时 近期有一个ms级别延时的需求,实际测试了一下, 环境:win7 64位,python2.7.13 结果:毫秒级别的延时是能够支持的,微妙是不支持的。
创建 java.util.DateJava 统计从 1970 年 1 月 1 日起的毫秒的数量表示日期。...尽管…… 1.java 计算时间依靠 1970 年 1 月 1 日开始的毫秒数. 2.date 类的构造函数 date()返回代表当前创建的时刻的对象。...它允许把日期…… —二.clock()函数,用 clock()函数,得到系统启动以后的毫秒级时间,然后除以 CLOCKS_PER_SEC, 就可以换成“秒”,标准 c 函数。...Java 计算时间依靠 1970 年 1 月 1 日开始的毫秒数. 2. Date 类的构造函数 Date(返回代表当前创建的时刻的对象。...asctime(将时间和 日期… (); // 获取当前的时间 // 利用当前的时间戳(毫秒) + 18天的毫秒数 long after = current + LISECONDS.convert(18
开始使用定时器的时候我放到了 onWorkStart 中执行,这样做的话可以保证在单个worker进程的情况下定时器可以正常运行,但是对于swoole来说让它单...
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...我将介绍为什么我们选择 TiDB,我们如何使用它,我们学到了什么,优秀实践以及对未来的一些想法。...将查询的响应时间限制为 90 毫秒或更短:即使对于执行时间最长的长尾查询,也会发生这种情况。 容忍误报:这意味着系统可以为用户调出许多有趣的帖子,即使有些帖子被错误地过滤掉了。...我们如何使用 TiDB 在本节中,我将向您展示如何在 Moneta 的架构中运行 TiDB 以及 Moneta 应用程序的性能指标。...,第 999 百分位响应时间约为 50 毫秒。
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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...此文将介绍为什么我们选择 TiDB,我们如何使用它,我们学到了什么,优秀实践以及对未来的一些想法。...我们如何使用 TiDB 在本节中,我将向您展示如何在 Moneta 的架构中运行 TiDB 以及 Moneta 应用程序的性能指标。 我们架构中的 TiDB ?...每秒写入的数据行(数千) 第 99 百分位响应时间约为 25 毫秒,第 999 百分位响应时间约为 50 毫秒。实际上,平均响应时间远远小于这些数字,即使对于需要稳定响应时间的长尾查询也是如此。 ?
“ 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。...但如果是走 Filesystem Cache,是走纯内存的,那么一般来说性能比走磁盘要高一个数量级,基本上就是毫秒级的,从几毫秒到几百毫秒不等。...然后你可以把其他的字段数据存在 MySQL/HBase 里,我们一般是建议用 ES + HBase 这么一个架构。...冷热分离 ---- ES 可以做类似于 MySQL 的水平拆分,就是说将大量的访问很少、频率很低的数据,单独写一个索引,然后将访问很频繁的热数据单独写一个索引。...类似于 App 里的推荐商品不断下拉出来一页一页的;类似于微博中,下拉刷微博,刷出来一页一页的,你可以用 Scroll API,关于如何使用,自行上网搜索。
如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。...但如果是走 Filesystem Cache,是走纯内存的,那么一般来说性能比走磁盘要高一个数量级,基本上就是毫秒级的,从几毫秒到几百毫秒不等。...然后你可以把其他的字段数据存在 MySQL/HBase 里,我们一般是建议用 ES + HBase 这么一个架构。...冷热分离 ES 可以做类似于 MySQL 的水平拆分,就是说将大量的访问很少、频率很低的数据,单独写一个索引,然后将访问很频繁的热数据单独写一个索引。...类似于 App 里的推荐商品不断下拉出来一页一页的;类似于微博中,下拉刷微博,刷出来一页一页的,你可以用 Scroll API,关于如何使用,自行上网搜索。
本文将详细描述系统中的实时分析查询引擎 Boussole Engine 作为多维数据分析的核心一环,是如何通过对引擎的设计支撑毫秒级实时数据分析结果返回。 1....团队内部启动时面临的首要问题是如何设计一种前后端查询数据和交互的协议,使用户能方便地在前端通过自己的需求查询多维数据。...我们希望不论有多少原始数据上报,在查询响应速度方面都能达到毫秒级,下文将详细描述我们是如何设计系统并达到这一目标的。 2....存储模型 在了解如何实现查询流程前,先介绍一下 Boussole 底层的多维时序数据存储模型。...这里以温度为一个指标举例,说明系统内部如何处理多维时序数据:每个城市都有一个温度采集站,会定时收集此地的温度数据,将数据上报至气象局。
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