缓存请求结果的函数在ng-book中是否有任何问题？它是否会导致意外的行为？
社区干货
内外统一的边缘原生云基础设施架构——火山引擎边缘云
甚至有些边缘节点只有一台服务器,因此必须考虑如何在小规模节点下管理资源,在有限的资源下尽可能提高资源售卖率。- **分布式管理:** 边缘计算节点的数百个集群分布在全国各地,存在弱网管理及边缘自治问题。- ... 通过边缘与中心建立长链接的方式,复用边缘与中心的链路,在中心实现了各个边缘节点的数据缓存,保障中心更快地感知到边缘变化,中心组件在操作边缘时能够对读请求加速。 其次,在安全性保障方面,通过身份认证、双...
火山引擎ByteHouse基于云原生架构的实时导入探索与实践
再小的节点故障率也会导致一定量的故障处理单,而本地存储的运维门槛加剧了故障处理成本,尤其对于单副本集群,节点故障甚至会导致丢数据的风险;其次,分布式架构的读写耦合导致查询和导入存在资源竞争的问题;另外,由于... 缓存到计算节点的local disk,以避免频繁远端数据读取的性能损耗。为了解决社区饱受吐槽的一致性问题,ByteHouse设计和实现了Transaction,几乎所有任务(包括所有用户查询请求、DDL请求、导入请求、后台实时导入任务...
干货|火山引擎DataTester:5个优化思路,构建高性能A/B实验平台
**现状及问题**实验指标报告页是DataTester系统最核心的功能之一,报告页的使用体验直接决定了DataTester作为数据增长和实验评估引擎在业界的竞争力。该功能具有以下特点:1. **牵连系统多、链路长:** 报告页涉及到控制台(Console)、科学计算模块、查询引擎、OLAP存储引擎。整个链路包括了:DSL到sql转化、后端查询结果缓存处理、查询结果的加工计算、前端查询接口的组装和数据渲染。2. **实现复杂:** 实验指标有多种...
sonic:基于 JIT 技术的开源全场景高性能 JSON 库
sonic 是字节跳动开源的一款 Golang JSON 库,基于即时编译(Just-In-Time Compilation)与向量化编程(Single Instruction Multiple Data)技术,大幅提升了 Go 程序的 JSON 编解码性能。同时结合 lazy-load 设计思想,它... 让前者在“编译期”固定下来**。这种思想也存在于标准库和某些第三方 JSON 库,如 json-iterator 的函数组装模式:把 Go struct 拆分解释成一个个字段类型的编解码函数,然后组装并缓存为整个对象对应的编解码器(co...
特惠活动
缓存请求结果的函数在ng-book中是否有任何问题？它是否会导致意外的行为？-优选内容
缓存请求结果的函数在ng-book中是否有任何问题？它是否会导致意外的行为？-相关内容
替换 Spring Cloud,使用基于 Cloud Native 的服务治理
可以看到 Kubernetes 包含的能力范围比 Spring Cloud 更大。比较突出的有 **Auto Scaling、DevOps、进程隔离** ,这些是 Spring Cloud 不能管辖到的。在当时,一些新兴客户会面临一个问题:对于基于 Java 的业务应... **Auto Scaling & Self Healing**Auto Scaling 和 Self Healing 是 Spring Cloud 不具备的。在 Spring Cloud 里,Eureka 会做一些健康检查。其逻辑比较简单:Eureka 不停地发请求,看心跳有没有定时上报上来。但 ...
字节跳动的云原生技术历程演进
在快速变化和规模挑战下,云原生技术,特别是与云原生相关的资源调度技术在字节是如何发展的呢?* **2016 年**,字节跳动云引擎 TCE(Toutiao Cloud Engine)启动建设。以 Kubernetes 作为底层容器编排引擎,提供快捷... 开发者以函数或者极度简化的微服务代码来表达自身的业务逻辑,以事件作为数据模型来表达服务上下游之间的请求和响应。把容量管理、请求路由和服务治理等运维层面的需求下沉到底层的基础设施来统一支持,服务开发者只...
精选文章|设计一个“高效”的字节码插桩框架
在做性能监控及项目优化的过程中,不可避免地需要使用字节码插桩的来实现一些需求。 比如:* 函数体前后插桩实现函数耗时检测;* Activity、Fragment相关生命周期函数插桩,实现UI活动耗时检测;* Threa... 让插桩行为的“副作用”尽可能小,如无必要则不要生成一些中间字节码产物。 AspectJ提供了Pointcuts注解(https://www.eclipse.org/aspectj/doc/released/progguide/starting-aspectj.html#pointcuts)用于...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
partitioning schema,primary key,ordering key。Part 的元数据信息记录表所对应的所有 data file 的元数据,主要包括文件名,文件路径,partition, schema,statistics,数据的索引等信息。元数据信息会持久化保存在状态存储池里面,为了降低对元数据库的访问压力,对于访问频度高的元数据会进行缓存。元数据服务自身只负责处理对元数据的请求,自身是无状态的,可以水平扩展。- **安全管理**权限控制和安全管理,包括入侵检测、...
浅谈分布式操作系统 KubeWharf 的第二批开源项目|社区征文
通过增强内核的 patch 和底层隔离机制解决在离线跑时单机性能问题。Katalyst QoS 可以从宏观和微观两个视角进行解读。 **宏观上**,Katalyst 以 CPU 为主维度定义了标准的 QoS 级别;...
弹性容器实例:从节点中心转型 Serverless 化架构的利器
(www.volcengine.com/docs/6460/76908) 是一种无服务器 Serverless 和容器化的计算服务,通过 Virtual Kubelet 技术与火山引擎容器服务无缝结合,提供弹性计算和 Kubernetes 编排能力。来源 | 火山引擎云原生团队... 如在业务高峰需要进行提前扩容,在业务低谷则需要缩容。因此,在传统以节点为核心的 Kubernetes 架构中,节点运维往往需要耗费技术团队大量精力;同时,如何平衡资源超前规划与资源成本问题,也成为企业进入“**精细化...
干货丨字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践
介绍了字节内部基于实时/离线数据存储问题提出的的湖仓一体方案的设计思路,并分享该方案在实际业务场景中的应用情况。最后还会为大家分享 LAS 团队对湖仓一体架构的未来规划。**文末更有专属彩蛋,新人... **●** 支持实时消费增量数据: **提供 Streaming Source/Sink 能力** ,数据分钟级可见可查;**●** 支持离线批量更新数据:保留原有 Hive 的 Insert 和 Overwrite 能力,并且提供对历史数据的更新删除能力 Upse...
干货|从ETL到ELT,揭秘火山引擎ByteHouse的技术实现
接下来ByteHouse也打算针对exchange操作,进一步提升shuffle操作的容错性。**/ 功能二:异步提交能力 /**=================== 面对大量长耗时的ETL任务时,传统的同步执行的方式需要客户端等待服务端返回。这样很容易出现客户端超时,进而影响后续任务执行的问题。 同时,在这种场景中,用户并不关心单个任务或请求的相应时间,只期望任务能在特定时间内完成,并对可靠性等要求较高。因此ByteHouse提供了异...
分布式数据缓存中的一致性哈希算法|社区征文
一致性哈希算法在分布式缓存领域的 MemCache,负载均衡领域的 Nginx 以及各类 RPC 框架中都有广泛的应用,它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。