LRU缓存问题的运行时很高？
社区干货
企业级数据平台云原生转型之路|社区征文
那么在这时候就不仅仅是为了满足当下业务需求为主了,而要考虑未来企业数字化转型所面对的一系列问题,为了企业转型、人员效率提升等方面进行充分的考虑,这时候,组织上期望的一种效果是大部分的业务部门可以像使用 E... 同时还要在数据采集的基础之上做一些简单的清洗过滤的工作(有些敏感数据,业务不希望原样加载到平台中,就会在采集时配置脱敏、字段转义等等事情),那么对于整个数据采集的要求就很高了,简单的 Sqoop、Flume 这种组件...
火山引擎ByteHouse基于云原生架构的实时导入探索与实践
每个shard内部可以再通过多线程并发执行消费任务,进一步提高消费并发;加上本地写入的优势,使得导入任务可以有很高的吞吐。社区Kafka消费实现采用high level的消费模式。high level 消费任务完全由broker分配和rebalance,基本无法对数据分配做控制,也就无法满足对数据分配有需求的业务场景;同时也难以保证数据均衡。针对这个问题,ByteHouse在开始引入ClickHouse时就做了优化——实现了low-level消费模式,使得数据分布以及均匀性...
“存量竞争” 体验为王,火山引擎边缘云助力内容社区破局
对服务资源冗余能力要求很高。* **内容安全要求严格**:UGC场景内容风险要求严格,所以对CDN刷新和封禁的数量及时效性要求很高。* **用户视频上传加速**:内容创作者,进行视频上传时,耗时较长,影响用户体验。 **火山引擎边缘云解决方案**该平台架构上对业务场景通过域名进行了区分,**火山通过CDN承接静态可缓存内容场景域名的加速分发,通过DCDN承接动态上传场景域名的请求加速。** **1.图片、视频文件加速...
“存量竞争” 体验为王,火山引擎边缘云助力内容社区破局
时效性要求很高。- **用户视频上传加速**:内容创作者,进行视频上传时,耗时较长,影响用户体验。 # **火山引擎边缘云解决方案**该平台架构上对业务场景通过域名进行了区分,**火山通过CDN承接静态可缓存内容... 避免原图和目标图访问失效问题。- **边缘需求定制**。通过图片处理参数对图片处理进行控制,根据不同的浏览器和客户端版本定制不同的图片处理需求,满足不同的业务能力。 ## **3.动态请求加速&打点数据上报场...
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LRU缓存问题的运行时很高？
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LRU缓存问题的运行时很高？
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湖仓一体架构在 LAS 服务的探索与实践
基于这个问题,随着技术的进一步发展,在 2020 年,湖仓一体的架构开始被提出。相比起传统数据湖,湖仓一体架构支持原生的 ACID 能力,支持像 BI 分析、报表分析,机器学习和流式分析多种类型的计算范式,以及云上的对象存储和弹性计算能力。以上能力,让湖仓一体架构能够有效地去解决企业的对数据规模,以及对计算能力的弹性伸缩需求。同时,湖仓一体可以在很大程度上规避传统 Lambda 架构存在的多个计算组件,或者多种架构范式导致的架构...
一文了解字节跳动消息队列演进之路
**本文将主要从字节消息队列的演进过程及在过程中遇到的痛点问题,和如何通过自研云原生化消息队列引擎解决相关问题方面进行介绍。****Kafka 时代**在初期阶段,字节跳动使用 Apache Kafk... 热点问题也是一个值得注意的问题,因为每个 Partition 的负载可能并不一致,有一些 IO 开销大,有一些存储空间占用较多,这就导致了调度的复杂度很高。 async { // ... FlutterTTSDKManager.startWithConfiguration(sdkConfig); // TTSDK 初始化后设置 uniqueID,用于单点追踪、问题排查,一般为用户 ID 或设备 ID FlutterTTSDKManager.s...
ByteHouse 实时导入技术演进
从而达到很高的性能吞吐。- 攒批写入就单个线程来说,基本消费模式是攒批写入——消费一定的数据量,或者一定时间之后,再一次性写入。攒批写入可以更好地实现性能优化,查询性能提升,并降低后台 Merge 线程的压... 想要排查问题也变得非常困难;对于一个企业级应用,这是难以接受的。# 自研分布式架构消费引擎 HaKafka为了解决上述需求,ByteHouse 团队基于分布式架构自研了一种消费引擎——HaKafka。## 高可用(Ha)HaKafka...
突破连接壁垒,火山引擎边缘云网络的先行之路
所以扩展成本很高,建设周期也非常长。而边缘节点相对比较灵活,可以根据不同业务诉求建设边缘节点,通过网络协同海量分布式节点,快速满足业务发展的需求。 **Lucene 层面的缓存实现,封装在 LRUQueryCach... 性能问题主要是由于它需要在内存中缓存所有的文档和聚合桶,然后才能进行排序和分页,随着文档数量增多和分页深度增加,性能会逐渐变差,有深分页问题。因为桶排序需要对所有文档进行整体排序,所以它的时间复杂度是 O(...
第一现场|字节跳动开源BitSail:重构数据集成引擎,走向云原生化、实时化
但在特定垂直领域还会有一些独特的问题。以数据集成领域为例,像字节这种业务线特别多、数据量极大且 SLA 要求很高的情况,仅仅依靠 Flink 框架本身并不足以把集成这件事做到极致。在开发过程中,团队也发现会有很... **万任务稳定运行在这套数据集成引擎之上。**除此之外,团队结合数据集成市场现状,也做了深度的考量。据 Gartner 数据,2021 年数据集成全球市场规模达 38.5 亿美元。王宇飞认为,目前数据集成的市场需...
