patpatbear，携程软件技术专家，负责携程缓存内核的维护，热爱开源，专注于高性能、分布式NoSQL系统的建设和应用。
首先对我来说，我觉得能够开发数据库，而且能够有很深的技术情结，真是一件很cool的事情，我比较欣赏极客精神，同时满足了业务，也在技术上的价值得以体现，这种模式值得很多开源项目参考借鉴。
RocketMQ 在我们的项目中使用非常广泛，在使用的过程中，也遇到了很多的问题。比如没有多环境的隔离，在多个版本同时开发送测的情况下，互相干扰严重。RocketMQ 的投递可能会失败，导致丢失消息。另外开源版本的 RocketMQ 不支持任意时间精度的延时消息，仅支持特定的 level。在使用的过程中，我们做了一些针对性的优化，整理出了这篇文章。
互联网产品中存在很多种类的数据，不同种类的数据对于存储系统的一致性，可用性，扩展性的要求是不同的。比如，金融、账号相关的数据对一致性要求比较高，社交类数据例如点赞对可用性要求比较高。还有一些大规模元数据存储场景，例如对象存储的索引层数据，对一致性，扩展性和可用性要求都比较高，这就需要底层存储系统在能够保证数据强一致的同时，也具有良好的扩展性。在数据模型上，有些数据比如关系，KV 模型足够用；有些数据比如钱包、账号可能又需要更丰富的数据模型，比如表格。
之前，我们开源了腾讯云数据库Tendis存储版，同时又对这个产品的适用场景、架构、特性和发展历程进行了分享。 而这次，我们还对Tendis存储版的技术特性进行深度解读。 进入公众号，后台回复“0120刘锐”，即可下载分享PPT。本文将主要分为简介，架构，和特性三个部分展开。 tendis存储版是一款支持redis协议，数据存放在磁盘的存储引擎。架构可以简单的分为三层，一个是tendis的server层，然后是rocksdb的引擎层，底层我们通常采用ssd来提高io速度，当然sata盘也是可以的。我们
在 Shopify 中，我们将Apache Flink作为标准的有状态流媒体引擎，为我们的BFCM Live Map等各种用例提供支持。我们的 Flink 应用程序部署在利用Google Kubernetes Engine的 Kubernetes 环境中。我们的集群采用配置使用高可用性模式，配置任务管理为故障点。我们还为我们使用状态保存器作为我们使用的检查点和点写入谷歌云存储（GCS）。
在当今的技术环境中，多云架构几乎成为了企业的标配。这种架构为企业提供了更多的选择和议价能力，有助于避免对单一供应商的依赖。同时，多云架构还能提高系统的高可用性，降低因单点故障带来的风险。然而，随之而来的是复杂性的增加。例如，在多云部署的情景中，以 RocketMQ 为例，可能会出现 producer 和 consumer 分布在不同云集群的情况。在这种场景下，位于 B 云的 consumer 可能无法接收到 A 云中 producer 生成的消息。
导语 | GooseFS是一个分布式缓存系统。是存算分离架构中的一个重要角色，为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁。本文先对GooseFS的基础概念进行介绍，再对其架构及实践运用场景进行阐述，最后结合实践进行性能优化的呈现。 一、GooseFS简介 GooseFS是一个分布式缓存系统。是存算分离架构中的一个重要角色，为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁。 在腾讯云的大数据生态系统中，GooseFS介于计算框架和云存储（如COS，CHDFS，COSN）之间。GooseFS兼容Hadoop生态及同时支持F
随着互联网世界产生的数据越来越多，数据之间的联系越来越复杂层次越来越深，人们希望从这些纷乱复杂的数据中探索各种关联的需求也在与日递增。为了更有效地应对这类场景，图技术受到了越来越多的关注及运用。
TiDB 主要应用在今日头条核心 OLTP 系统 - 对象存储系统中，存储其中一部分元数据，支持头条图片和视频相关业务，比如抖音等。
布莱德，携程技术专家，负责Redis和Mongodb的容器化和服务化工作，喜欢深入分析系统疑难杂症。
做 TiDB 的缘起是从思考一个问题开始的：为什么在数据库领域有这么多永远也躲不开的坑？从 2015 年我们写下第一行代码，3 年以来我们迎面遇到无数个问题，一边思考一边做，尽量用最小的代价来快速奔跑。
在有赞早期的时候，当时只有 MySQL 做存储，codis 做缓存，随着业务发展，某些业务数据用 MySQL 不太合适， 而 codis 由于当缓存用， 并不适合做存储系统， 因此， 急需一款高性能的 NoSQL 产品做补充。考虑到当时运维和开发人员都非常少， 我们需要一个能快速投入使用， 又不需要太多维护工作的开源产品。 当时对比了几个开源产品， 最终选择了 aerospike 作为我们的 KV 存储方案。 事实证明， aerospike 作为一个成熟的商业化的开源产品承载了一个非常好的过渡时期 在很少量的开发和运维工作支持下， 一直稳定运行没有什么故障， 期间满足了很多的业务需求， 也因此能抽出时间投入更多精力解决其他的中间件问题。
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 海量数据对数据湖存储的扩展能力提出了极高的要求。元数据面作为云存储最核心、最底层的系统之一，直接决定了存储系统的扩展性。 本文作为数据湖系列的第二篇，将为大家揭开元数据面存储底座的秘密，如何设计能够支撑存储容量的“无限扩展”。 本文将底层的核心技术用通俗易懂的语言讲述出来，同时又不失专业性，不容错过。 随着移动互联网、物联网、AI 计算等技术和市场的迅速发展，数据规模指数级膨胀，IDC 预测全球数据量从 2018 年的 33 ZB 将会增长至 202
Yugabyte DB 是一个全球部署的分布式数据库，和国内的 TiDB 和国外的 CockroachDB 类似，也是受到 Spanner 论文启发，所以在很多地方这几个数据库存在不少相似之处。
本文旨在介绍 vivo 内部的特征存储实践、演进以及未来展望，抛砖引玉，吸引更多优秀的想法。
MQTT 协议标准中规定 Broker 必须存储离线客户端的消息。在之前的版本中，EMQX 开源版采用了基于内存的会话存储，企业版则在此基础上进一步提供了外部数据库存储方案，借此实现数据持久化。
Flink 1.10 release 文档描述了一些比较重要的点，比如配置、操作、依赖、1.9 版本和 1.10 版本之间的区别，如果你准备将 Flink 升级到 1.10 版本，建议仔细看完下面的内容。
本文来自涂鸦智能的刘筠松在 PingCAP DevCon 2021 上的分享，包括 TiDB 在 IoT 领域，特别是在智能家居行业的使用。
RocketMQ 最早诞生于淘宝的在线电商交易场景，经过了历年双十一大促流量洪峰的打磨，2016年捐献给 Apache 社区，成为 Apache 社区的顶级项目，并在国内外电商，金融，互联网等各行各业的广大客户落地验证，得到广泛认可。
距离上篇对账文章也有几个月之久，对账二期系统早已如期上线。 对于该系统，目前只有两个字，稳定得一比。
本文将解析 JVM 和 Flink 的内存模型，并总结在工作中遇到和在社区交流中了解到的造成 Flink 内存使用超出容器限制的常见原因。由于 Flink 内存使用与用户代码、部署环境、各种依赖版本等因素都有紧密关系，本文主要讨论 on YARN 部署、Oracle JDK/OpenJDK 8、Flink 1.10+ 的情况。
会保证每周不低于两篇更新，订阅方式见👉这里，欢迎喜欢我文章的朋友们的订阅支持，激励我产出更多优质文章。 RocksDB 是很多分布式数据库的底层存储，如 TiKV、CRDB、NebulaGraph 等等。在 DataDog 工作的 Artem Krylysov 写了一篇文章（原文链接：https://artem.krylysov.com/blog/2023/04/19/how-rocksdb-works/）来对 RocksDB 做了一个科普，通俗易懂，在这里翻译下分享给大家。
在立项之初，我们进行了大量解决方案的对比，深入了解了业界的 scale-out（横向扩展）、scale-up（纵向扩展）等解决方案。但考虑到技术架构的前瞻性、发展潜力、社区活跃度以及服务本身与 MySQL 的兼容性，我们最终敲定了基于 TiDB 数据库进行二次开发的整体方案，并与 PingCAP 官方和开源社区进行深入合作的开发模式。
摘要：本文介绍了 Dinky 实时计算平台扩展 iceberg 的实践分享。内容包括：
在美团，基于 MySQL 构建的传统关系型数据库服务已经难于支撑公司业务的爆发式增长，促使我们去探索更合理的数据存储方案和实践新的运维方式。随着近一两年来分布式数据库大放异彩，美团 DBA 团队联合架构存储团队，于 2018 年初启动了分布式数据库项目。
问题导读 1.Flink1.8引入对什么状态的连续清理？ 2.保存点兼容性方面，不在兼容哪个版本？ 3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化？ 4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件？ Flink1.8发布，主要改变如下： 1.将会增量清除旧的State 2.编程方面TableEnvironment弃用 3.Flink1.8将不发布带有Hadoop的二进制安装包 更多详细如下：
在 Milvus 的云原生架构中，消息队列（Log Broker）可谓任重道远，它不仅要具备流式数据持久性、支持 TT 同步、事件通知等能力，还要确保工作节点从系统崩溃中恢复时增量数据的完整性。
本文主要讨论一个问题：ValueState 中存 Map 与 MapState 有什么区别？
近几年，基于MySQL构建的传统关系型数据库服务，已经很难支撑美团业务的爆发式增长，这就促使我们去探索更合理的数据存储方案和实践新的运维方式。而随着分布式数据库大放异彩，美团DBA团队联合基础架构存储团队，于 2018 年初启动了分布式数据库项目。
作者 | Eran Stiller 译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 Facebook 工程团队最近发布了一篇博客文章，阐述了如何构建其通用的键值存储的，也就是 ZippyDB。ZippyDB 是 Facebook 最大的键值存储，已经投入生产环境超过了六年的时间。它为应用程序在各个方面提供了灵活性，包括可调整的持久性、一致性、可用性以及低延迟保证等方面。ZippyDB 的使用场景包括分布式文件系统的元数据、用于内部和外部目的的事件计数，以及用于各种应用特性的产品数据。 Facebook 的软
上篇文章介绍了RocketMQ整体架构和原理有兴趣的可以阅读一下，在这篇文章中的延时消息部分，我写道开源版的RocketMQ只提供了18个层级的消息队列延时，这个功能在开源版中显得特别鸡肋，但是在阿里云中的RocketMQ却提供了支持40天之内任意秒级延时队列，果然有些功能你只能充钱才能拥有。当然你或许想换一个开源的消息队列，在开源社区中消息队列延时消息很多都没有被支持比如：RabbitMQ,Kafka等，都只能通过一些特殊方法才能完成延时的功能。为什么这么多都没有实现这个功能呢？是因为技术难度比较复杂吗？接下来我们分析一下如何才能实现一个延时消息。
TiKV 最底层使用的是 RocksDB 做为持久化存储，所以 TiKV 的很多性能相关的参数都是与 RocksDB 相关的。TiKV 使用了两个 RocksDB 实例，默认 RocksDB 实例存储 KV 数据，Raft RocksDB 实例（简称 RaftDB）存储 Raft 数据。
由于之前学习NebulaGraph安装时发现，官方文档中并未介绍使用docker安装多机集群的方式，加上后续分析内存使用时，我这有缺少相关实验环境，所有鼓捣了一下，如何实现基于docker的多机集群部署。希望也能帮助到需要的小伙伴
对于需要保存超大状态（远超于内存容量）的流计算场景来说，目前 RocksDB [1] 是 Flink 平台上官方实现的唯一选择。业界也有使用 Redis 等其他服务作为状态后端的方案，但终究不够成熟，且已被社区否决 [2].
TiDB 集群的监控面板里面有两个非常重要、且非常常用的指标，相信用了 TiDB 的都见过：
1.Flink1.8.0引入对状态的清理？ 2.保存点兼容性方面，不在兼容哪个版本？ 3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化？ 4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件？
计费组是为网易互娱产品提供统一登录和支付高效解决方案的公共支持部门，对内是互娱的各个游戏工作室，对外是国内外数百个渠道。由于业务场景的特殊性，我们为各个游戏产品部署了不同的应用服务，其中大产品环境独立，小产品集中部署。
TiKV 是一个分布式事务型的键值数据库，提供了满足 ACID 约束的分布式事务接口，并且通过 Raft 协议 保证了多副本数据一致性以及高可用。TiKV 作为 TiDB 的存储层，为用户写入 TiDB 的数据提供了持久化以及读写服务，同时还存储了 TiDB 的统计信息数据。
在 Flink 社区中，最常被问到的问题之一是：在从开发到生产上线的过程中如何确定集群的大小。这个问题的标准答案显然是“视情况而定”，但这并非一个有用的答案。本文概述了一系列的相关问题，通过回答这些问题，或许你能得出一些数字作为指导和参考。
背景介绍 腾讯目前在HDFS上存储了海量的数据，但HDFS在可扩展性上的缺陷，以及对小文件的不友好，限制了HDFS在许多场景下的应用。 为了寻找能解决这些问题的存储系统，Ozone走入了我们的视野。Ozone是继HDFS的下一代统一数据湖对象存储系统，数据湖是一种在系统或存储库中以自然格式存储数据的方案，它有助于以各种模式和结构形式配置数据，通常是对象块或文件。 HDFS缺陷 Apache Hadoop HDFS从出现到现在经过10多年的发展，已经到了非常成熟的状态，广泛应用于业界，解决海量文件的存储需
近期，Milvus 上线了 2.2.12 版本，此次更新不仅一次性增加了支持 Restful API、召回原始向量、json_contains 函数这三大特性，还优化了 standalone 模式下的 CPU 使用、查询链路等性能，用一句话总结就是：低门槛、高可用、强性能。
本文主要介绍 TiKV 线程池性能调优的主要手段，以及 TiKV 内部线程池的主要用途。
流处理应用程序通常是有状态的，“记住”已处理事件的信息，并使用它来影响进一步的事件处理。在Flink中，记忆的信息（即状态）被本地存储在配置的状态后端中。为了防止发生故障时丢失数据，状态后端会定期将其内容快照保存到预先配置的持久性存储中。该RocksDB[1]状态后端（即RocksDBStateBackend）是Flink中的三个内置状态后端之一。这篇博客文章将指导您了解使用RocksDB管理应用程序状态的好处，解释何时以及如何使用它，以及清除一些常见的误解。话虽如此，这不是一篇说明RocksDB如何深入工作或如何进行高级故障排除和性能调整的博客文章；如果您需要任何有关这些主题的帮助，可以联系Flink用户邮件列表[2]。
Ceph亚太峰会RGW部分议题分享 本次Ceph亚太峰会干货最实在的的要数Redhat的《Common Support Issues and How to Troubleshoot Them》这里把RGW部分摘出来，和大家分享一下，本次议题主要是涉及到RGW中Object数量过多导致的OSD异常如何处理。 故障现象描述 Flapping OSD's when RGW buckets have millions of objects ● Possible causes ○ The first issue h
作者 | 郭文飞 编辑 | 蔡芳芳 2021 年，字节跳动旗下产品总 MAU 已超过 19 亿。在以抖音、今日头条、西瓜视频等为代表的产品业务背景下，强大的推荐系统显得尤为重要。Flink 提供了非常强大的 SQL 模块和有状态计算模块。目前在字节推荐场景，实时简单计数特征、窗口计数特征、序列特征已经完全迁移到 Flink SQL 方案上。结合 Flink SQL 和 Flink 有状态计算能力，我们正在构建下一代通用的基础特征计算统一架构，期望可以高效支持常用有状态、无状态基础特征的生产。
Checkpoint 的存储的位置取决于配置的 State backend（JobManager 内存，文件系统，数据库...）。
这篇文章我们将深入探讨有状态流处理，更确切地说是 Flink 中可用的不同状态后端。在以下部分，我们将介绍 Flink 的3个状态后端，它们的局限性以及根据具体案例需求选择最合适的状态后端。
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