访问权限控制从严> 类成员与方法访问控制从严。- 如果不允许外部直接通过 new 来创建对象,那么构造方法必须是 private。- 工具类不允许有 public 或 default 构造方法。- 类非 static 成员变量并且与子类共享,必须是 protected。 - 类非 static 成员变量并且仅在本类使用,必须是 private。 - 类 static 成员变量如果仅在本类使用,必须是 private。 - 若是 static 成员变量,考虑是否为 final。 - 类成员方法只供类内部调用...
内部网络、各类基础设施、数据、业务应用到后期监控响应,运维管控,在各层面均进行安全管控设计,实现全方位立体式防护;- 云安全产品防护:借助腾讯SaaS安全产品包括安全体检(漏洞扫描、挂马检测、网站后门检测、端口安全检测等)、安全防御(DDoS 防护、入侵检测、访问控制来保证数据安全与用户隐私)以及安全监控与审计,形成事前、事中、事后的全过程防护;- 业界主流安全工具平台赋能:如:KubeLinter/Kubescape/Nessus/Sonarqube/Ap...
要用一个新的端口(debug port)来作为pprof的端口。编译程序后直接运行,访问`http://localhost:8000`即可看到我们根目录。![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5ebf21f6f03f49b3995bb74b5dc... 在内部调用了StartCPUProfile和StopCPUProfile。5. /debug/pprof列出pprof支持的profile,当前版本(go 1.16)支持的profile如下。![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/9bc133be25db44269d...
## 背景介绍ByConity适合多种业务场景,在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。我们用一个实际的业务场景来介绍下,这套行为分析系统是基于用户多维度行为分... ByConity可以通过HDFS直接访问到数据文件,不同计算引擎适配不同连接器,即可读入数据,具备通用能力。 ## 未来展望通过长达一年半的实践摸索,ByConity已经成为内部使用的主要OLAP引擎,后期会有大量的用户和数...
**Krypton 源于 DC 宇宙中的氪星,它是超人的故乡,以氪元素命名**” **引言** 近些年, 在复杂的分析需求之外,字节内部的业务对于实时数据的在线服务能力也提出了更高... 结果通过 ETL 导入到 HBase/ES/ClickHouse 等系统提供在线的查询服务。对于实时链路, 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。...
满足多引擎访问:能够对接 Spark 等 ETL 的场景,同时能够支持 Presto 和 channel 等交互式的场景,还要支持流 Flink 的访问能力。 - 开放存储:数据不局限于某种存储底层,支持包括从本地、HDFS 到云对象存储等多... 近几年火起来的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的一个表现。另外一个趋势是向量化。说到这里要提一句,Codegen 跟向量化,都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而...
## **写在前面**如果某个网站受 SSL 证书保护,其相应的 URL 中会显示 HTTPS(超文本传输安全协议)。单击浏览器地址栏的小绿锁,即可查看证书中的详细信息。那么一本证书是如何诞生的?HTTPS 背后的 SSL/TLS 是如何... 供大家查阅。| **简称** | **英文全称** | **中文全称** || ------------ | ----------------------------------------------- | ---------------- || ...
提供对查询相关元数据信息的读写。Metadata 主要包括 2 部分:Table 的元数据和 Part 的元数据。表的元数据信息主要包括表的 Schema,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。...
ByteHouse 在字节跳动内部部署规模超过 1 万 8000 台,单集群超过 2400 台。经过内部数百个应用场景和数万用户锤炼,并在多个外部企业客户中得到推广应用。## 产品特性**ByteHouse 以提供高性能、高资源利用率、... 帮助用户自助地排查慢查询的原因。## 适用场景ByteHouse 定位为一款数据仓库产品,主要用于 OLAP 查询和计算场景。在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能...
字节跳动开发团队根据内部数十款产品的体验监控需求,逐渐打磨出了一版性能监控平台。经过不断的锤炼和沉淀,正式在火山引擎上对外发布 MARS-APM 全链路版。本文将会重点介绍它到底是一个怎样的监控平台,以及可以帮... 基于海量数据的聚合分析,平台可帮助客户发现多类异常问题,并及时报警,做分配处理,同时平台提供了丰富的归因能力,包括且不限于异常分析、多维分析、自定义上报、单点日志查询等,结合灵活的报表能力可了解各类指标的...
ByConity适合多种业务场景,在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。 本文将用一个实际的业务场景来介绍这套行为分析系统,ByConity是基于用户的多维... 数据一致性问题直接交给底层的对象存储解决,例如HDFS/S3等。这样对一致性维护的复杂度大大降低,错误概率也更低,目前也少有用户再反馈数据一致性问题。 但在之前是经常遇到,因为ClickHouse集群是多个副本...
难以回答诸如“究竟是谁访问我发生了故障”“我究竟影响了下游哪些实例”“是什么原因导致发生了丢包” 等问题。* **埋点困难**传统 APM 方案需要依赖 SDK/Javaagent 的方式来进行插桩埋点,这给在多协议、... 其更多的是对组件内部可见性的一个要求,我们通常可以引入日志和传统 APM 工具,来帮我们提高组件系统内部的可见性。前 2 层借助传统的观测能力就可以比较快速实现,但如果只达成这两层,并没有真正解决可观测性面...
聚合查询,不希望在数据库当中只存聚合的数据。**●****交互式分析需求的灵活性。**数千个维度都要能够达到秒级的快速响应。 最后,在满足前述两点基础上,还要做到**成本可控。**最开始,团队内部其... 也支持S3对象或者其他的对象存储,比如火山的TOS。这样可以支持MPP2. 0架构下的ByteHouse,真正能够实现云原生的部署。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82o...