缓存头Cache-Control是什么值,同时资源的匹配也并非仅仅是对URL做匹配,还可能会对Content-Type,CORS等其他特征做校验。**3. ### 【常用】Disk cache硬盘中的缓存,虽然读取速度慢点,但是什么都能存储到磁盘中,**比之 Memory Cache 胜在容量和存储时效性上**。在所有浏览器缓存中,Disk Cache 覆盖面基本是最大的。它会根据 HTTP Herder 中的字段判断哪些资源需要缓存,哪些资源可以不请求直接使用,哪些资源已经过期需要重新请求...
而且一定会对性能有影响。如果真的对数据的一致性要求这么高,那引入缓存是否真的有必要呢?## 2. 缓存的使用策略在使用缓存时,通常有以下几种缓存使用策略用于提升系统性能:- `Cache-Aside Pattern`(旁路缓... **重试最好使用异步方式**,比如发送消息到 mq 中间件,实现异步解耦。亦或是利用 Canal 框架订阅 MySQL binlog 日志,监听对应的更新请求,执行删除对应缓存操作。#### 高并发场景再来分析下高并发读写会有什么...
为查询缓存优化你的查询大多数的 MySQL 服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一,而且这是被 MySQL 的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的。因为,我们某些查询语句会让 MySQL 不使用缓存。MySQL 的查询缓存对这个函数不起作用。所以...
支持写入原子性、部分 Gremlin 图查询语言的通用图数据库系统,在公司所有产品体系落地,我们称之为 ByteGraph。**ByteGraph 的数据模型和 API****数据模型**就像我们在使用 SQL 数据库时,先要完成数据库... 打磨出一整套应对性方案。* 热点读热点读的场景随处可见,比如线上实际场景:某个热点视频被频繁刷新,查看点赞数量等。在这种场景下,意味着访问有很强的数据局部性,缓存命中率会很高,因此,我们设计实现了多级的...
**缓存**:因为 Redis 是基于内存的存储,它的读写请求会在内存执行,请求响应的延迟很低,所以很多场景下会把 Redis 当做缓存使用。- **数据库**:Redis 支持持久化,可以把它当做 KV 数据库使用。- **消息队... 可以基于 Pod 的 CPU 利用率、内存利用率以及第三方自定义 metrics 对 Pod 进行水平动态扩缩容。- **存储编排**:K8s 支持基于 PV 和 PVC 的存储供应模式,可以通过 PV 和 PVC 在 Pod 内部使用存储。- **自我修...
来帮助企业应用能够更好地利用云计算优势,充分释放云计算的技术红利,让业务更敏捷、成本更低的同时又可伸缩性更灵活,而这些正好就是云原生架构专注解决的技术点。SmartOps随着平台支撑客户的增长,在安全、性能、... 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有MongoDB分片集群/MySQL/Redis/ElasticSearch/RabbitMQ进行各类业务数据计算和存储## 三 流量管控![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myq...
大大提升性能。但还不够,毕竟仍是磁盘 I/O 操作,要想进一步提升性能,须利用内存。所以 Broker 将数据写入 CommitLog 文件时,不是直接写入物理磁盘文件,而是先进入 OS 的 PageCache 内存缓存,后续由 OS 后台线程异步将 PageCache 数据刷入底层磁盘文件。消费消息时,采用随机读的方式,由于 PageCache 局部性热点原理且整体情况下还是从旧到新的有序读,大部分 Case 消息还能直接从 Page Cache 读,不会产生太多缺页(Page Fault)中断而...
但是观测到节点的 CPU 使用率比较高。用户通常选择杀掉节点上的其他作业,使机器负载下降,这时作业很有可能恢复了正常。但是,最终也没有定位到延迟的具体原因,一段时间后很可能会再次出现相同的问题,而且每次杀掉其... 而且资源利用率都非常低。离线计算和在线业务的资源需求具有周期性变化,资源需求高峰时资源不足,低峰时资源冗余。而在线业务与离线计算的资源高低峰期往往是错开的,所以离线计算高峰时如何利用在线集群资源,在线...
传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性等方面存在诸多不足,已经越来越无法适应当下的发展需求。具体来讲,传统大数据架构主要存在以下几方面的问题:========================================================================================================1. 传统大数据组件繁多,安装运维复杂,在生产使用中需要大量的人力支持;2. 在线业务和大数据业务各自使用独立的资源池,使得资源流转困难,利用率低,成本上...
**数据筛选性能**: 列式存储使得只读取查询所需的列变得非常高效。在执行大量涉及多列的复杂查询时,可以显著减少磁盘 I/O 操作,从而提高查询性能。1. **计算局部性**: 由于数据按列存储,在进行某些计算(如数学... 这部分信息持久化存储并被计算节点缓存二是实际的数据信息,这部分信息包含实际的 column bin 数据/column mrk 数据/Map key bin/Map key index/数据字典数据/bitmap index 数据等,数据按元信息中的 Offset 信息在...
因此带来的**作业稳定性问题**经常困扰用户。一个实际的例子,如果一个 Flink 作业发生了延迟,找不到业务上的原因,但是观测到节点的 CPU 使用率比较高。用户通常选择杀掉节点上的其他作业,使机器负载下降,这时作业... 而且资源利用率都非常低。离线计算和在线业务的资源需求具有周期性变化,资源需求高峰时资源不足,低峰时资源冗余。而在线业务与离线计算的资源高低峰期往往是错开的,所以离线计算高峰时如何利用在线集群资源,在线...
传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性等方面存在诸多不足,已经越来越无法适应当下的发展需求。具体来讲,传统大数据架构主要存在以下几方面的问题:1. 传统大数据组件繁多,安装运维复杂,在生产使用中需... 缓存加速和数据湖管理。 ### 自动调优大数据向云原生发展需要推动计算引擎与云原生深度融合,向着自动调优方向演进。从我们的经验来看,这个过程可分为四个阶段:- 第一阶段 - 部署和管理 K8s 集群...
服务层面:服务健康性感知,全链路联动发现、分析和处理问题(3)用户层面:化被动为主动,提升用户使用质量# 6、云原生业务立体化监控方案![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-... 利用分布于全球的服务质量监测点,对网站、域名、后台接口等进行周期性监控,通过查看可用率和延时随时间区间变化来帮助分析站点质量情况。。**拨测原理:** 云厂商利用分布全球的检测网络(例如,腾讯云提供全球 200...