Fragment.viewModels( noinline ownerProducer: () -> ViewModelStoreOwner = { this }, noinline factoryProducer: (() -> Factory)? = null) = createViewModelLazy(VM::class, { ownerProducer().view... { TODO("Not yet implemented") }}```以 `getBannerList` 为例,先从数据库请求本地数据加速显示,然后再请求远程数据源更新数据,同时进行持久化,便于下次请求。UI 层的逻辑很简单,订阅 ViewModel...
查询防火墙:systemctl status firewalld开启防火墙:systemctl start firewalld查询指定端口是否已开: firewall-cmd --query-port=8089/tcp停止防火墙:systemctl stop firewalld.service关闭防火墙:systemctl d... 可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API,当下较为热门的查询性能缓存。**```yum源方式安装:示例:包存在yum install -y redis配置:/etc/redis.conf启动:redis/usr/sbin/redis-s...
## 一、Pulsar 介绍Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会的顶级项目,是下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体,采用计算与存储分离架构设计,支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据... 消费者将在内存缓存所有的块消息,直到收到所有的消息块。将这些消息合并成为原始的消息 M1,发送给处理进程。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/e7ed701d3d2c4173ac1bd6874d70a084.png)##### 3...
我们用到了 Flink SQL 的 Early Fire 机制,从 Source 数据源取数据,之后做了 DID 的分桶。比如最开始紫色的部分按这个做分桶,先做分桶的原因是防止某一个 DID 存在热点的问题。分桶之后会有一个叫做 Local Window ... 我们做了二级缓存的操作。如图中上方,我们读取 DWD 层的数据然后做基础汇总,核心是窗口维度聚合生成 4 种不同粒度的数据,分别是大盘多维汇总 topic、直播间多维汇总 topic、作者多维汇总 topic、用户多维汇总 to...
我们用到了 Flink SQL 的 Early Fire 机制,从 Source 数据源取数据,之后做了 DID 的分桶。比如最开始紫色的部分按这个做分桶,先做分桶的原因是防止某一个 DID 存在热点的问题。分桶之后会有一个叫做 Local Window ... 我们做了二级缓存的操作。如图中上方,我们读取 DWD 层的数据然后做基础汇总,核心是窗口维度聚合生成 4 种不同粒度的数据,分别是大盘多维汇总 topic、直播间多维汇总 topic、作者多维汇总 topic、用户多维汇总 to...
这就意味着有大批量的任务去访问ByteLake的MetaStore Service。在这种场景下,ByteLake MetaStore Service就会成为一个性能瓶颈。 为了突破这个瓶颈,除了无限的堆加资源之外,另一个比较有效的方案就是增加缓存。通过元数据服务端去缓存比较热点的数据,比如Commit Metadata和Table Metadata,来达到服务端的性能提升。 另外一块,是在引擎侧做优化。比如在Flink引擎层面将Timeline的读取优化到 JobManager 端。同...
是否应将 event 报告为一个跨度: - 持久化处理的最后一个 event 的时间戳,并在重启后忽略该时间戳之前的事件。虽然事件的接收顺序不一定有保证(由于客户端时钟偏差、控制器 — apiserver — etcd 往返的不一致延迟等原因),但这种延迟相对较小,可以消除由于控制器重启导致的大多数重复。- 验证 event 的 resourceVersion 是否发生了变化,避免由于重列导致的重复 event。#### **将对象状态与审计日志关联**在研究审...
同时还需要考虑持久化存储、缓存等问题。# 云原生到底哪里好?综合来说云原生可以打通微服务开发、测试、部署、发布的整个流程环节,在云原生架构下,底层的服务或者是API都由将部署到云中,等价于将繁重的运维工作转移给了云平台供应商, 但这也得益于云计算的基础设施更加廉价。详细来说一下个人认为的以下三个优势:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f4f496f48e2a4379bacdc6c2...
Controller 便会把 Leader 角色切换到 Broker B 接管流量以保障服务的正常运行。需要注意的是,这种情况下是否会丢失数据,取决于用户写入参数和集群的配置,可以看作是写入延迟和稳定性的权衡。对于多机故障情况... 同时提供多层缓存机制。* Broker:负责处理来自 Proxy 的 Produce 请求,将数据持久化到分布式存储系统中,同时负责删除过期的数据。* Controller:根据统计信息来对 Partition 进行负载均衡,同时还负责集群管理的任...
CatalogService 提供与 HMS(Hive Metastore)兼容的接口,并为所有查询引擎提供统一的元数据视图,解决了异构数据源的元数据管理问题。CatalogService 整体分三层,第一层是 Catalog Federation,提供统一的视图和跨地... KVStore 中存储着 UI 显示所需的完备信息。对于 History Server 的用户来说,绝大多数情况下我们只关心任务的最终状态,而无需关心引起状态变化的具体 event。因此,我们可以只将 KVStore 持久化下来,而不需要存储大量...
并且提供对历史数据的更新删除能力 Upsert/Update/Delete; **●** 跟 Spark、Flink、Presto 等计算引擎集成比较好。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b048ce... 架构底层为数据持久化层。复用 Hudi 的能力实现数据存储。文件分布和 Hudi 一致,通过列存的 base 文件与行存的 log 文件进行数据存储,基于时间戳维护数据版本。通过 filegroup 的方式对文件进行分组,相同逐渐的数据...
每一次写入 BMQ 会先将数据放入一个 Inflight Buffer 中,之后通过异步调用分布式存储的 Flush 接口持久化数据。若 Flush 在预期时间内返回成功,那么 Inflight Buffer 数据中的数据会被清除,同时返回给用户写入成功... 并且延时也会变得非常高。因此直接处理消费请求的 BMQ Proxy 针对读流程设计了多个缓存机制。第一个缓存系统非常直观,我们称之为 Message Cache。顾名思义,这个缓存存储的是消息数据。Message Cache 会将每个 P...
最后考虑的问题点: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,流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严... 那么两个部门之间可以使用一个 Hive Metastore service;而对于一些要求比较高的部门,可以单独建一个 Metastore Service 的实例。**持久化的 History Server 服务**![picture.image](https://p6-volc...