高并发缓存批量更新数据库
社区干货
掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文
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高,需要访问多张表联合计算,建议直接删除缓存,而不是更新缓存数据来保证一致性。****安全问题**在高并发场景...
大数据量、高并发业务优化教程|社区征文
博主这里的大数据量、高并发业务处理优化基于博主线上项目实践以及全网资料整理而来,在这里分享给大家# 一. 大数据量上传写入优化> 线上业务后台项目有一个消息推送的功能,通过上传包含用户id的文件,给指定用户... 由于大批量数据插入是一个耗时操作(可能几秒也可能几分钟),所以需要保存批量插入是否成功的状态,在后台中可以显现出这条消息推送记录是成功还是失败,方便运营回溯消息推送状态3. 批量写入启不启用事务博主这里...
干货|十分钟读懂字节跳动的Doris湖仓分析实践
Doris是一种MPP架构的分析型数据库,主要面向多维分析,数据报表,用户画像分析等场景。自带分析引擎和存储引擎,支持向量化执行引擎,不依赖其他组件,兼容MySQL协议。Apache Doris具备以下几个特点:- **良好的架构设计,** 支持高并发低延时的查询服务,支持高吞吐量的交互式分析。多FE均可对外提供服务,并发增加时,线性扩充FE和BE即可支持高并发的查询请求。 - **支持批量数据load和流式数据load,** 支持数据更新。支持Update/D...
十分钟读懂字节跳动的 Doris 湖仓分析实践
数据库,主要面向多维分析,数据报表,用户画像分析等场景。自带分析引擎和存储引擎,支持向量化执行引擎,不依赖其他组件,兼容 MySQL 协议。Apache Doris 具备以下几个特点:- **良好的架构设计,** 支持高并发低延时的查询服务,支持高吞吐量的交互式分析。多 FE 均可对外提供服务,并发增加时,线性扩充 FE 和 BE 即可支持高并发的查询请求。 - **支持批量数据 load 和流式数据 load,** 支持数据更新。支持 Update/Delete 语法,un...
特惠活动
高并发缓存批量更新数据库-优选内容
高并发缓存批量更新数据库-相关内容
实例选型指导
缓存数据库 Redis 版当前支持如下两种架构。 实例架构 简介 适用场景 启用分片集群 启用分片集群的 Redis 实例可以通过分片化分区来增加缓存的容量和并发连接数。每个分片包含 1 个主节点和 1~5 个从节点,分片本身默认对外不可见。分片中主节点故障后,同一分片中的从节点节点会升级为主节点来继续提供服务。 数据量较大或数据量快速增长的场景。 整体读写请求压力较高的场景。 吞吐密集,大流量且性能要求较高的场景。 有持久化...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
纵观整个数据库发展史,关系型数据库系统是历史最悠久并且使用最广泛的一类数据库系统,其理论基础是基于 IBM 研究员 E.F.Codd 博士在 1970 年提出的“关系模型(Relational model)”。关系型数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着 2000 年之后移动互联网的大规模爆发,催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了 No...
记一次 ClickHouse 性能测试
一般中小型和大型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。《高性能MySQL》一书中开篇明义讲到的最核心的一句话是“MySQL并不完美,但是却足够灵活”,它是架构中的万金油,庞杂非单一的项目中总会有它的用武之地。... 数据批量写入,且数据不更新或少更新;4)无需事务,数据一致性要求低;5)灵活多变,不适合预先建模。### 环境准备在阿里云买一台 16c64g 的服务器,操作系统 centos 7.8,使用 sealos 一键安装 k8s,使用 helm 一键安装...
什么是缓存数据库 Redis 版
更新为缓存数据库 Redis 版的对应连接信息,就可直接使用缓存数据库 Redis 版。 缓存数据库 Redis 版具有以下优势,帮助您构建理想的应用: 高可用架构,节点故障支持自动切换和修复。 支持将数据划分到最多 256 个分片。 与其它火山引擎服务,如 ECS、云监控等配合使用,提供高性能和高度安全的托管 Redis 数据库解决方案。 支持在线一键式扩容,用户业务无感知,资源扩容弹性且便捷。 可视化的 Web 管理界面,在线完成实例重启、参数...
一文带你读懂:云原生时代业务监控|社区征文
在写入或读取时被更新统计;输入 HTTP 请求的数量可以被定义为一个计数器,用于简单累加;请求的执行时间可以被定义为一个柱状图,在指定时间片上更新和统计汇总。**(2)Logging**:特点是描述一些离散的(不连续的)事件。例如:应用通过一个滚动的文件输出 debug 或 error 信息,并通过日志收集系统,存储到 Elasticsearch 中;审批明细信息通过 Kafka,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...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖析最佳实践 