java缓存减轻数据库压力
社区干货
阿里巴巴的 Java 开发手册(黄山版)来了
## 0. 阅读完本文你将会学会- 写出更优雅高效的Java代码## 1. 前言周六逛B乎的时候正好刷到这样一个问题 **"Java开发手册(黄山版)怎么样?"**,我仔细一看这不是孤尽老师的著作吗?居然已经更新到了黄山版。上次... // 反例: 开发者 A 定义了缓存的 key。 String key = "Id#taobao_" + tradeId; cache.put(key, value); // 开发者 B 使用缓存时直接复制少了下划线,// 即 key 是"Id#taobao" + tradeId,导致出现故障。 String...
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... 努力减轻或消除他们,并对应用程序进行安全评估,跟踪和管理风险,在软件生命周期中作出决策对安全进行持续性安全实施。### 3.3 SecDevOps V1.2,与关系型数据库相比,文档型 NoSQL 是没...
一文带你读懂:云原生时代业务监控|社区征文
或者通过 javamelody 对 Tomcat 应用进行线程级别的监控(参考我另一篇文章:《[一文看懂:性能监控神器JavaMelody](https://xie.infoq.cn/link?target=http%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzI4NDY1MDI2Mg%... 存储到数据库(BigTable)中;又或者,特定请求的元数据信息,从服务请求中剥离出来,发送给一个异常收集服务,如 NewRelic。**(3)Tracing:** 特点是它在单次请求的范围内,处理信息。任何的数据、元数据信息都被绑定到系...
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火山引擎上云迁移指南(一):上云迁移背景与流程
> **王志雷**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展工作。 > **贾伟力**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展... 数据库信息,系统整体压力情况,系统底层部署情况,商业软件依赖等等方面内容。 2. **规划设计:** 根据当前应用以及性能数据进行容量规划,根据业务场景确定搬迁方式、迁移步骤,为每个业务系统制定应急预案、回退方案...
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,具有高性能、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:关闭swap,命令 swapoff:,与关系型数据库相比,文档型 NoSQL 是...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
有效减轻负担。而且商业公司还有能力提供上层的 ETL 管道等产品,使得用户可以更容易从原有架构迁移。因此,LakeHouse 并不等于 Table Format,而是等于 Table Format 加上一些上层建筑。这些上层建筑由商业公司提供,... 比如数据回流需要写数据库;日志要回流,要基于回流数据做指标计算,回流数据还需要转储以及 CDC;基于转储数据还要做 ETL 分析。* **湖仓需求多样** :如果存在机器学习需求,即要完成特征工程等一系列步骤,这些步骤也...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
宽列型NoSQL数据库(以HBase为代表)、时序型NoSQL数据库(以InfluxDB为代表)以及图NoSQL数据库(以Neo4j为代表)。虽然这些类型都属于NoSQL数据库范畴,但是不同类型的NoSQL数据库所适用的场景各有不同,需要根据业务特征选择合适的NoSQL数据库。其中KV型NoSQL数据库适用于需要超高性能,读远多于写,并且可以容忍数据部分丢失的场景,例如作为关系型数据库的外部缓存,用于提升系统整体的读性能,减轻关系型数据库的读压力。文档型NoSQ...
在字节跳动,一个更好的企业级 SparkSQL Server 这么做
因而也衍生出很多数据库连接池,例如C3P0,DBCP等。# **3. Hive 的 JDBC 实现**构建SparkSQL服务器最好的方式是用如上Java接口,且大数据生态下行业已有标杆例子,即Hive Server2。Hive Server2在遵循Java JDBC接口... ** 将结果保存再缓存,提供给客户端。还有更好方式,即提交一个常驻的Spark 作业,这个作业是一个常驻任务,作业会开启一个端口,用来接收用户的SQL进行执行,并且保存。但是为了解决类似Spark Thrift Server的问题,作...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问题,影响业务正常推进。> > > > > 字节跳动作为国内最大规模... Coordinator会承受较大压力,容易成为Query的瓶颈。**例如一些重计算的Agg算子,如Count Distinct,若采用哈希表的方式进行去重,第二阶段需在Coordinator单机上去合并各个Worker的哈希表。这个计算量会很重且无法并行...
