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高并发下缓存和数据库不一致

与Redis兼容的全托管缓存和存储服务,以其超高读写性能为企业应用赋能

社区干货

掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文

最常见的写入策略是直接将数据写入数据库,但是缓存可能会与数据库不一致。我们应该给缓存设置一个过期时间,这个是保证最终一致性的解决方案。如果过期时间太短,应用程序会不断地从数据库中查询数据。同样,如果过期时间过长,并且更新时没有使缓存失效,缓存的数据很可能是脏数据。最常用的方式是**删除缓存使缓存数据失效**。> 为啥不是更新缓存呢?**性能问题****当缓存的更新成本很,需要访问多张表联合计算,建议直接...

大数据量、高并发业务优化教程|社区征文

但是在高并发下,不建议使用,推荐通过编程式事务来手动控制事务提交或者回滚,减少事务影响范围如下是一段订单超时未支付回滚业务数据得代码,采用 `@Transactional` 事务注解```java@Transactional(rollbackFor... 这里给出海量日志高并发下优化点:1. 上报日志进行异步化处理,- 普通版:采用阻塞队列 `ArrayBlockingQueue` 得生产者消费者模式,对日志数据进行异步批量处理,在此场景下,通过生产者将数据缓存再内存中,然后再消...

2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

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.myqcloud.com/blog_img/20221214175313.png)... 存在多服务任务实现方式不一致,排错成本,难以统一管控,针对此困境,进行集中化分布式任务调度平台改造,xxl-job中心式的调度平台轻量级,开箱即用,操作简易,上手快,与SpringBoot有非常好的集成,且监控界面就集成在调...

ELT in ByteHouse 实践与展望

字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,... 如果不一致,需要进行回查操作,整个过程考验运维/开发同学的功力。- **湖仓** **一体&HxxP**:将数据湖与数据仓库结合起来。# **ELT** **in** **ByteHouse**## 整体流程![picture.image](https://p6-volc-...

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高并发下缓存和数据库不一致-优选内容

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ELT in ByteHouse 实践与展望
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最后有一个问题:Table Format 是不是一个终极武器?我们认为答案是否定的。主要有几方面的原因:- 使用体验离预期有差距:由于 Table Format 设计上的原因,流式写入的效率不,写入越频繁小文件问题就越严重; - 有一定的维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担; - 与现有生态之间有一些 gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的表同步,自己做同步又会引入一致性的问题; - 对业务吸引不...

干货|4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5f3a31651d664f9495184bb8a4f6dcf3~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098844&x-signature=XBUfYKCB1uwFnQsRtOgFnf%2Blk5s%3D) 根据 Datadog发布的“2023年Serverless状态报告”, Serverless 使用量的大幅增长,已经成为主流。 Serverless和云原生数据库的结合可以提供更效、可扩展、灵...

火山引擎ByteHouse基于云原生架构的实时导入探索与实践

传统的商业数据库已经难以满足和响应快速增长的业务诉求。在此背景下,云原生数据库成为大势所趋。云原生数据库基于云平台构建、部署和分发,具有可用性、高性能、高可靠等特点,可以帮助企业更好地实现数据智能化决... ByteHouse在计算层实现了DISK cache功能——将频繁查询的数据缓存到计算节点的local disk,以避免频繁远端数据读取的性能损耗。为了解决社区饱受吐槽的一致性问题,ByteHouse设计和实现了Transaction,几乎所有任务...

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海量笔记@在云上,如何搭建属于自己的全文搜索引擎 Web应用-个人站点 | 社区征文

若是对于系统访问并发,业务数据量非常之大的话,除了系统前后台代码本身质量优化之外,服务器配置(物理机or虚拟机or云主机)还可选择更高配些! Ok,now,有了这些前提条件,接下来开始**安装部署**我们**译点笔记... **描述:免费流行的关系型数据库管理系统,在WEB应用方面-RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。**```yum源方式安装:示例:包存在yum install mysql-server示例:包不...

基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文

操作系统以及分布式数据库,具有性能、低成本、弹性扩展、敏捷交付等特点,有效解决传统架构的性能瓶颈。系统从应用架构上构建了完善的业务中台能力,真正做到系统解耦,支持对业务服务场景进行整合重构,为产品创新和... 不需要swap进行缓存)。Swap分区状态查询:![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/7b0374951f524a03bdec48b742027b95~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)关闭swap,命令 swapoff:![image.png](h...

ByteFUSE的演进与落地

>ByteFUSE是ByteNAS团队和STE团队合作研发的一个项目,因其具有可靠性、极致的性能、兼容Posix语义以及支持丰富的使用场景等优点而被业务广泛使用。目前承接了在线业务ES,AI训练业务,系统盘业务,数据库备份业务,消... **原生** **FUSE** **一致性模型** **无法满足某些业务需求** 某些业务是典型的一写多读场景,对读写吞吐,数据可见性以及尾延迟的要求极高,但原生FUSE在开启内核缓存的情况下,无法提供像CTO (Close-to-Open...

ELT in ByteHouse 实践与展望

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LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘

缓存优化和运行时优化三类优化策略,实现了超越社区版本的巨大性能提升,且已在内部生产环境得到验证。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- TPC-DS 简介- 性能表现- 自研优化策略- 总结## 1. TPC-DS 简介针对数据库不同的使用场景 TPC 组织发布了多项测试标准。TPC-DS 采用星型、雪花型等多维数据模式。它包含 7 张事实表,17 张纬度表,平均每张表含有 18 列。其工作负载包...

干货|湖仓一体架构在火山引擎LAS的探索与实践

一种从1980年开始的基于传统数据库技术来做的BI分析场景。在这种架构下,通常计算和存储是度一体的。整体系统能支撑的计算能力,依赖于服务提供商的硬件配置,整体成本高,存在物理上限,扩展起来比较麻烦。 ... 再往下就是 LAS基于火山引擎对象存储服务TOS和CloudFS ,来提供EB级的数据存储能力和数据访问的缓存加速能力。 以上就是 LAS整体的技术架构。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sig...

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