高并发业务处理优化基于博主线上项目实践以及全网资料整理而来,在这里分享给大家# 一. 大数据量上传写入优化> 线上业务后台项目有一个消息推送的功能,通过上传包含用户id的文件,给指定用户推送系统消息## 1.1... allowMultiQueries=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&rewriteBatchedStatements=true```2. 启用 `insert into table(id, name) values(1, 'tom'),(2, 'jack')` 模式,建议一次写入个...
它能够确保数据库系统高效、稳定地运行,为数据分析、查询等应用提供强有力的支持。作为火山引擎推出的一款分析型数据库,ByteHouse通过并发控制,让多个用户或应用程序可以同时访问和操作数据库,而不会产生冲突或破... 未完成的事务的写入对于其他事务是不可见的。持久性(Durability)保证数据的高可用性。一旦事务成功提交,其写入的数据会被持久化,及时在出现各种系统failure的情况下不丢失。ByteHouse采取的存储计算分离结构,利用...
数据通过 Kafka 流入不同的系统。对于离线链路,数据通常流入到 Spark/Hive 中进行计算,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... 架构有如下几个特点:1. **存算分离** - Krypton 的数据存放在了 Cloud Store 上,例如:HDFS、标准对象存储接口 S3 等;元数据也放在了外部的存储系统中,例如:ZK 及分布式 KV 等系统。1. **读写分离** ...
(https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/7ef3470eb9f34efd8d394a2eb2e810e4~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image?)### 起步阶段十四万字的整理看起来字数不怎么多,但是花费了我巨多的时间:比如**沈奕斐老师的社会爱情思维课**我花费了八个小时来记录两个小时的老师的干货输出;奇葩说中的老师演讲大部分也在两个小时时间短的我可能花费了五个小时,时间长的我整整花费了三天时间去理解转换记录到文档中.....这些老师...
2021.2.1` |接下来介绍 AS 其中几个好用的特性。### 2.1 Database Inspector `Database Inspector` 可以实时查看 Jetpack `Room` 框架生成的数据库文件,同时也支持实时编辑和部署到设备当中。相较之前需要的 `... return new Result(code); }}```Kotlin 的 Coroutines 则是以顺序的编码方式实现异步操作、同时不阻塞调用线程的简化并发处理的设计模式。其具备如下的异步编程优势:* 挂起线程不阻塞原线程...
OIHcMAbR45kZGmB%2BmHhckhN4%3D)**(1)Metric**:特点是可累加和有原子性,每个都是一个逻辑计量单元,或者一个时间段内的柱状图。例如:队列的当前深度可以被定义为一个计量单元,在写入或读取时被更新统计;输入 HT... 结合云计算的特点实现和底层硬件和操作系统解耦,可以方便的满足在扩展性,可用性,可移植性等方面的要求,并提供更好的经济性。云原生也带给开发模式、系统架构、部署模式和基础设施巨大的改变,**这些改变代表着云原...
比如空安全以及数据的不可变性。### Null SafetyKotlin 的空安全特性让很多运行时 NPE 提前到编译期暴露和发现,有效降低线上崩溃的发生。我们在代码中重视对 Nullable 类型的判断和处理,我们在数据结构定义时都... 1 ‰### ImmutableKotlin 的安全性还体现在数据不会被随意修改。我们在代码中大量使用 `data class` 并且要求属性使用 `val` 而非 `var` 定义,这有利于单向数据流范式在项目中的推广,在架构层面实现数据的读写...
obuf 的格式按行存至 HDFS;出于存储成本的考量,一般只存储抽取后的特征,而不存储原始特征- 将 HDFS 存储的特征交由字节自研的分布式框架( Primus )进行并发读取,并进行编码和解码操作,进而发送给训练器。- 由... 向上提供统一的操作 API- Iceberg 定义表元数据信息以及 API 接口,包括表字段信息、表文件组织形式、表索引信息、表统计信息以及上层查询引擎读取、表写入文件接口等,使得 Spark, Flink 等计算引擎能够同时...
在OLAP数据分析领域,我们先看哪些分析模式不适用于Serverless架构: **1.长任务,大Job:**如果分析任务需要长时间运行(如超过20分钟),使用 Serverless 技术会受到限制。因为 Serverless 平台通常设置了最大... 数据仓库能够提供超过2000 vcore的算力规模,而2000vcore折算成通用的物理机或裸金属,也不过是20台服务器的算力规模,往往一些中型的分析型系统的算力需求就远远超过这个规模。 **3. 高并发读写型** :Se...
数据报表,用户画像分析等场景。自带分析引擎和存储引擎,支持向量化执行引擎,不依赖其他组件,兼容MySQL协议。Apache Doris具备以下几个特点:- **良好的架构设计,** 支持高并发低延时的查询服务,支持高吞吐量的交... 元数据管理,BE节点的管理等功能,BE负责执行由FE下发的执行计划,存储和管理用户数据。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a0e20967dfdb4ca7b0d999325478f4f1~tplv-k3u1fbpfcp-5.jp...
obuf 的格式按行存至 HDFS;+ 出于存储成本的考量,一般只存储抽取后的特征,而不存储原始特征* 将 HDFS 存储的特征交由字节自研的分布式框架( Primus )进行并发读取,并进行编码和解码操作,进而发送给训练器。* 由... **1.读写*** Iceberg 的写操作,只有在发生 Commit 之后才可读;如有多个线程同时在读,一部分线程在写,就只有在 Commit 全部数据之后,对用户进行的读操作才能被用户的读线程所看到,从而实现读写分离;* 例如上图中...
数据架构向 LakeHouse 方向发展什么是 LakeHouse? LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 Table Format 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:- 支持 ACID 和历史快照,保证数据并发访问安全,同...
而且受限于NFS协议单次读写1MB的限制。另外NFS是单TCP连接,同时内核slot并发请求也有限制,这会导致吞吐受限以及元数据和数据相互影响- **额外的网络延迟;** 用户访问ByteNAS多两跳网络(用户侧NFS Client -> TTG... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148462&x-signature=oqBDCqYmYYXWLQDo13UCOtVF%2F9g%3D)- **CSI-Driver:** ByteFUSE的云原生架构目前只支持静态卷,Mount/Umount操作会在CSI-Dirver中启动/销毁FUSE Client,CSI-...