也得给我们的程序“降降温“,而降温的关键是要找到“升温点”,而golang就提供了非常好用的工具来帮助我们来定位程序中的很多问题,它就是**pprof** **。**# pprof简介pprof提供运行时程序的profiling,profiling... 当然net/http/pprof只是为了方便我们通过外部接口来更方便的使用,其底层调用的也是runtime/pprof提供的各个接口。# 基本使用> 下文中使用的go代码和pprof工具都是基于golang 1.16## runtime/pprof```golan...
支持高并发,能更好地利用多核心 CPU 的能力,很适合编写包含大量网络通信的微服务系统;* **性能合适**:Go 语言编译速度很快,程序启动也很迅速,同时具有还算不错的运行时性能。当然,世上没有完美的事物。从性... 但是能揭示部分问题也比没有指标强。当衡量 CPU 时,业界有很多成熟的算法,比如将 workload 的使用关系和资源挂钩,这需要该领域的专家协助执行,我们目前采用的方式是单核 QPS。当然,不同类型服务的请求特征是不...
ByteHouse解决了ClickHouse缺少优化器支持的问题,**从RBO(基于规则的优化能力)、CBO(基于代价的优化能力)、分布式计划生成方面推出了自研优化器,能够准确的计算出效率最大化执行路径,大幅度降低用户查询时间。除... 提升内存带宽在真正计算上的使用效率。最后,针对单节点上多线程并发引发的锁竞争现象,ByteHouse主要通过优化UncompressedCache确保性能效果。 **高并发点查也是本次白皮书发布会介绍的重点能力。**在某些...
问题,即通过在流作业过程中动态变更目的端的 Schema 保证数据的正确写入。Iceberg 本身对 Schema 变更有很好的支持。在 Iceberg 的存储架构中:Catalog 是不存储 Schema 的,只存储最新的 Metadata 文件位置。Metada... 由于数据类型不匹配,会报错:Class cast excetpion;Row 4 写入时虽然类型和长度都匹配,但 Schema 含义不同,最终会在结果文件中写入一条脏数据。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/...
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... **如何提升并发性能?**谈到并发,通常会有两部分内容。比如有很多个任务同时去往 ByteLake 引擎里边写数据,这就意味着有大批量的任务去访问 ByteLake 的 MetaStore Service。在这种场景下,ByteLake MetaStore Ser...
Join 作业更是在 4 并发到 16 并发时 Latency 明显上涨。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/39872ad00d6a47228acbdd9815969ada~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753295&x-signature=WqHTzICT%2Bg8DjB%2BWj8bNiEpme6Q%3D)通过上面的 Benchmark 和 Flink 部署的全流程分析可以发现主要有两个问题,一块是作业在资源管理和部署上的瓶颈,一块是任务在...
并且使用单独文件标记被删除 Document,以“写入新 Document、标记旧 Document 被删除”的方式实现 Update 操作;通过将 Document 新增版本号,以乐观锁形式支持并发;实现分布式的过程是通过运行多个 Lucene 实例按主... 索引选型是所有数据库都无法回避的问题,ES 设计之初的目标场景是全文检索,所以支持“倒排索引”,并对此进行了多项优化。除此之外,还支持 Block Kd Tree 等其他索引,ES 会按字段类型自动匹配对应的索引类型,为需要索...
要解决数据量大的问题,同时这个数据量还会不断地增长,2019年,字节内部每天新增的数据量就达到了 100 个TB。其次,在数据量大的基础上,仍要保有包含以下三个方向非常强的灵活性: **●****数据源头的灵活性... 导致ClickHouse并发度不高。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2edb4c45b62340818ed445d5c9b2f0c7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expi...
为了更好地解决资源匹配问题,业界的常用做法是通过在离线资源并池实现利用率的提升,字节跳动内部也采用了类似的方式。根据统计,字节内部资源占用最多的在线业务主要是 Web 服务和算法类服务;排队最严重的离线业务主要是报表查询和模型训练相关的作业。因此,字节内部研发团队的优化重点是针对这些不同的业务类型,定制不同的并池方案,主要有以下 2 种资源效率提升场景。## 场景一:在线 Web 服务和离线批式作业![a9c36aab4162...
**字节微服务框架的挑战和演进** 2014 年以来,字节跳动内部业务的快速发展,推动了长连接推送服务,它们面临着高并发的业务需求问题,对性能和开发效率都有很高要求。当时的业务,大部分都是由 Python 开发,难以应对新出现的问题。项目负责人在一众现存的技术栈中选择了 Golang 这一门新兴的编程语言,快速解决了性能和开发效率的问题。随后,字节跳动内部开始逐渐推广使用 Golang 进行服务开发。 2016...
但在实际场景中分区表会遇到一个比较大的问题,即分区数据分布不均匀,对元数据服务和文件系统造成比较大的压力。 从下图可以看到,业务场景可能会按date和app做分区,但不同app的数据量是不一样的,同时app的枚举值可能会比较多。如图中的分区app=A和app=B的数据较多,但其他分区app=C、D、E、F、G数据量较少。 **为解决分区数据不均的问题,**我们引入了Range Partition,本质上是将数据量较小的分区自动合并成一...
字节跳动使用的自研BVC系列编码器,在压缩效率和编码速度上优势明显。目前已经覆盖了主要 的业务场景,取得了不错的业务收益。**HEIF封装格式** ##HEIF图片格式组成如下图,它由若干个box组成,文件属性和数据都存储在box结构中,对于静态图来说,必须包含的主要box类型有ftyp、meta、mdat:- ftyp(file type)描述了文件封装的类型,比如heic、heix、hevc等 - meta box是媒体信息的描述,指明文件中子box的相互关联关系、...
比如在稳定性治理中我们通过优化减少了由于单机问题、MQ性能问题和混布问题等导致的各种稳定性问题;成本治理方面,我们通过组件选型、性能优化、埋点治理等方式取得了显著降本增效的成果;埋点质量治理方面,我们对脏数据问题、埋点字段类型错误问题和埋点数据的丢失重复问题进行了监控和治理。这次我们主要选取了其中部分治理项目和大家分享。**单机问题优化*** **Flink BacklogRescale**Yarn单机问题导致...