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...
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... Hudi根据数据更新时行为不同分为两种表类型:![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/29ecc0025f6a42519a44ea7c9499d943~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)针对Hudi的两种表格式,存在3种不同...
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... 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...
// 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 key = "Id#taobao" + tradeId; cache.get(key);```**魔法值指的是代码中没有任何定义,直接像魔法一样凭... 如果并发操作,需要对 iterator 对象加锁。```//正例: List list = new ArrayList<>(); list.add("1"); list.add("2"); Iterator iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()...
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,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析... 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://p3-volc-...
**Iceberg** 和 **Hudi** 。三种格式的出发点略有不同,但是场景需求里都包含了事务支持和流式支持。在具体实现中,三种格式也采用了相似做法,即在数据湖的存储之上定义一个元数据,并跟数据一样保存在存储介质上面... 流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重;* 有一定维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担;* 与现有生态之间存在gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的表同步,自...
或是由于设计思路不同,或者开源社区不兼容等原因,变得不可用,这一下子让很多开发者变的束手无策起来。在 k8s 应用部署的大背景下,下面将围绕着“建设云原生的可观测性监控指标”的主题,一起探讨“架构和业务层面... 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,...
而对于高计算密集型任务,需要更多计算资源,但行业上目前当前尚未有商用的Serverless 数据仓库能够提供超过2000 vcore的算力规模,而2000vcore折算成通用的物理机或裸金属,也不过是20台服务器的算力规模,往往一些中型的分析型系统的算力需求就远远超过这个规模。3. **高并发读写型**:Serverless 技术特点是资源共享,对有高并发诉求的分析任务,很可能会出现性能瓶颈,一方面原因是共享资源池的规模上限,一方面是多租户对共享资源的...
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... 尽量减少不必要的网络数据传输。l **应用层面**:提升线程并发数,充分利用CPU的多核特点,降低热点资源竞争、减少或避免锁、微服务化、分布式架构。# 三、解决方案系统优化的基本过程:![image.png](https:...
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...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以防止多个事务同时对同一数据进行修改,导致数据不一致的情况发生。通过合理的并发控制策略,分析型数据库可以在保证数据一致性的前提下,最大限度地提高数据库的并发处理能力,从而提高整体性能。此外,并发控制也可以...
类似于其他的分布式数据库引擎,例如Presto等,会将一个复杂的Query按数据交换情况切分成多个 Stage,各Stage之间则通过Exchange完成数据交换。 **Stage之间的数据交换主要有以下三种形式。*** 按照单个或者多个key进行Shuffle* 将单个或者多个节点的数据汇聚到一个节点上,称为Gather* 将同一份数据复制到多个节点上,称为Broadcast或广播对于单个Stage执行,继续复用ClickHouse目前底层的执行方式。开发上按照不同功能切...
将不同业务网络隔离开,例如生产主备环境、开发测试环境彼此处于不同VPC。- 业务涉及本地IDC与火山引擎互通时,对数据传输安全和性能有要求,可以使用物理专线或VPN服务,构成混合云组网。### 网络安全配置 在完成网络拓扑迁移之后,根据用户的安全需求可在火山引擎上对网络安全进行优化,提升系统的安全性。火山引擎上提供的网络安全产品主要包括 DDoS 、WAF、IP 高防、网络 ACL、安全组、云堡垒机和云安全中心。![alt](https:...