**ETL需求变化频繁**。* **第三点**,**高SLA**要求,下游推荐、实时数仓等业务对稳定性和时效性有比较高的要求。* **最后一点**,在流量大、业务多、SLA要求高的情况下,针对流量、成本、SLA保障等多维度的**... 产品埋点的变动都可能导致UserAction的ETL规则的变动。如果ETL规则硬编码在代码中,每次修改都需要升级代码并重启Flink Job,会影响数据流稳定性和数据的时效性。因此,这个场景的 **另一个需求就是ETL规则的动态更...
在进一步分析 JVM 源码时发现 JVM 在加载了 Class 之后,为了加速从 Class Name 到 Classloader 的查找,会维护一个叫做 SystemDictionary 的哈希表(Key 是 Class Name,Value 是 Classloader 实例)。在 Classloader ... 类名和代码的内容都会发生变化,因此无法命中缓存。另外一个问题是,每次编译和加载 class 都会创建一个新的ByteArrayClassloader,频繁创建 Classloader 会导致 Metaspace 碎片严重,并引发 Metaspace Full GC,造成服...
**ETL需求变化频繁**。- **第三点**,**高SLA**要求,下游推荐、实时数仓等业务对稳定性和时效性有比较高的要求。- **最后一点**,在流量大、业务多、SLA要求高的情况下,针对流量、成本、SLA保障等多维度的**综... 产品埋点的变动都可能导致UserAction的ETL规则的变动。如果ETL规则硬编码在代码中,每次修改都需要升级代码并重启Flink Job,会影响数据流稳定性和数据的时效性。因此,这个场景的**另一个需求就是ETL规则的动态更新*...
jvm运行情况等。资源监控方面,我们对社区的NodeExporter进行定制化开发,使其可以通过Eureka进行服务发现。应用监控方面,除了利用社区JmxExproter,我们提供了一套标准化的应用监控SDK,即插即用,提供了丰富的应用... Prometheus中的内存使用量与存储的时间序列数量成正比,并且随着时间序列数量的增加,Prometheus会OOM。具有数百万个指标的Prometheus可以使用超过100GB的RAM,很多时候我们受限制于一些主机本身的大小,我们无法不断的...
**ETL需求变化频繁**。- **第三点**,**高SLA**要求,下游推荐、实时数仓等业务对稳定性和时效性有比较高的要求。- **最后一点**,在流量大、业务多、SLA要求高的情况下,针对流量、成本、SLA保障等多维度的**综... 产品埋点的变动都可能导致UserAction的ETL规则的变动。如果ETL规则硬编码在代码中,每次修改都需要升级代码并重启Flink Job,会影响数据流稳定性和数据的时效性。因此,这个场景的**另一个需求就是ETL规则的动态更新*...
jvm运行情况等。资源监控方面,我们对社区的NodeExporter进行定制化开发,使其可以通过Eureka进行服务发现。应用监控方面,除了利用社区JmxExproter,我们提供了一套标准化的应用监控SDK,即插即用,提供了丰富的应用... Prometheus中的内存使用量与存储的时间序列数量成正比,并且随着时间序列数量的增加,Prometheus会OOM。具有数百万个指标的Prometheus可以使用超过100GB的RAM,很多时候我们受限制于一些主机本身的大小,我们无法不断的...
在进一步分析 JVM 源码时发现 JVM 在加载了 Class 之后,为了加速从 Class Name 到 Classloader 的查找,会维护一个叫做 SystemDictionary 的哈希表(Key 是 Class Name,Value 是 Classloader 实例)。在 Classloader ... 类名和代码的内容都会发生变化,因此无法命中缓存。另外一个问题是,每次编译和加载 class 都会创建一个新的ByteArrayClassloader,频繁创建 Classloader 会导致 Metaspace 碎片严重,并引发 Metaspace Full GC,造成服...
集群磁盘平均使用率 & 最大使用率:在磁盘达到水位线之后,集群可能会出现异常状态,需要关注平均使用率和最大使用率(数据倾斜)# 集群性能相关![图片](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/17167f51844b4a96abbd9cf33e060534~tplv-goo7wpa0wc-image.image)关于集群性能,基础且重要的指标包括:1. 节点 CPU 使用率:可以查看慢日志,结合 hot_thread API 进行分析2. 节点 JVM heap 内存使用率:过高的 JVM heap...
在进一步分析 JVM 源码时发现 JVM 在加载了 Class 之后,为了加速从 Class Name 到 Classloader 的查找,会维护一个叫做 SystemDictionary 的哈希表(Key 是 Class Name,Value 是 Classloader 实例)。在 Classloader ... 类名和代码的内容都会发生变化,因此无法命中缓存。另外一个问题是,每次编译和加载 class 都会创建一个新的ByteArrayClassloader,频繁创建 Classloader 会导致 Metaspace 碎片严重,并引发 Metaspace Full GC,造成服...
RocksDBStateBackend 在 JVM 的 Heap 中没有额外的状态数据存储,对应的 GC 压力非常低。但是都是以二进制的形式与 RocksDBStateBackend 交互,这意味着每一次 State 访问都需要将数据进行序列化/反序列化,会带来一些... CPU 的使用量也会明显上升,实际使用的资源成本增加了。3. 业务在 StateBackend 的选型上比较困难。业务很难预估未来任务状态规模会有多大,如果发现状态规模比较大了,需要一些额外的运维操作进行 StateBackend 切...
进一步分析 JVM 源码发现,JVM 在加载了 class 之后,为了加速从 class name 到 Classloader 的查找,会维护一个名叫 SystemDictionary 的哈希表。在 Classloader 数量非常多的时候,哈希表中存在大量的冲突,导致查找过... TM 侧代码编译的 CPU 使用率 46% -> 0.3%,Query 的 E2E Latency 降低了 29.2%,同时 Metaspace Full GC 的时间也降低了 71.5%。**反序列优化**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.c...
* 当订单的物流轨迹发生变化时**可用执行动作*** 创建订单* 修改订单信息* 取消订单* 物流信息查询 **应用使用示例****电商系统+百世快运:** 当电商平台有用户下单并支付时,自动将订单... * 发送图表样式的应用类消息 **应用使用示例****表单系统+云之家群机器人:** 当表单系统有新增客户信息时,自动通过云之家群机器人发送消息提醒相关人员 0...
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