该篇内容由个人博客点击跳转同步更新!转载请注明出处! 我不喜欢拿一堆数据的运行耗时来对比各个解决方案的性能等,有时候看一些测评长篇大论写耗时的一些对比,有时就差个 几百毫秒 我觉得也没啥必要,关键是好用就行,一切从简,我写博客也喜欢一切从简. .Net操作Clickhouse的库比较少,大多数都是基于ClickHouse.ADO的一个封装,下面也主要介绍一下ClickHouse.ADO的使用,以及自己封装的一个库的使用. 前言 Clickhouse适用于大数据量分析,我的应用场景是每十秒从公交轨

背景:HBase主集群在生产环境已稳定运行有1年半时间,最大的单表region数已达7200多个,每天新增入库量就有百亿条,对HBase的认识经历了懵懂到熟的过程.为了应对业务数据的压力,HBase入库也由最初的单机多线程升级为有容灾机制的分布式入库,为及早发现集群中的问题,还开发了一套对HBase集群服务和应用全面监控的报警系统.总结下HBase优化(针对0.94版本)方面的一些经验也算对这两年HBase工作的一个描述. 相关资源:<HBase企业应用开发实战>,HBase笔记(工作中自己总

背景 hbase主集群在生产环境已稳定运行有1年半时间,最大的单表region数已达7200多个,每天新增入库量就有百亿条,对hbase的认识经历了懵懂到熟的过程.为了应对业务数据的压力,hbase入库也由最初的单机多线程升级为有容灾机制的分布式入库,为及早发现集群中的问题,还开发了一套对hbase集群服务和应用全面监控的报警系统.总结下hbase优化(针对0.94版本)方面的一些经验也算对这两年hbase工作的一个描述. 服务端 1.hbase.regionserver.handler.cou

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map

NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 938+) XCode是重度充血模型,以单表操作为核心,不支持多表关联Join,复杂查询只能在where上做文章,整个

一.KV 存储发展历程 我们第一代的分布式 KV 存储如下图左侧的架构所示,相信很多公司都经历过这个阶段.在客户端内做一致性哈希,在后端部署很多的 Memcached 实例,这样就实现了最基本的 KV 存储分布式设计.但这样的设计存在很明显的问题:比如在宕机摘除节点时,会丢数据,缓存空间不够需要扩容,一致性哈希也会丢失一些数据等等,这样会给业务开发带来的很多困扰. 随着 Redis 项目的成熟,我们也引入了 Redis 来解决我们上面提到的问题,进而演进出来如上图右侧这样一个架构.大家可以看到,

https://mp.weixin.qq.com/s/f319mm6QsetwxntvSXpKxg 亿级用户下的新浪微博平台架构 炼数成金前沿推荐 2014-12-04 序言 新浪微博在2014年3月公布的月活跃用户(MAU)已经达到1.43亿,2014年新年第一分钟发送的微博达808298条,如此巨大的用户规模和业务量,需要高可用(HA).高并发访问.低延时的强大后台系统支撑. 微博平台第一代架构为LAMP架构,数据库使用的MyIsam,后台用的php,缓存为Memcache. 随着应用规模的

自动驾驶是最近几年的热门领域,专注于自动驾驶技术的创业公司.新造车企业.传统车厂都在这个领域投入了大量的资源,推动着 L4.L5 级别自动驾驶体验能尽早进入我们的日常生活. 自动驾驶技术实现的核心环节是自动驾驶模型的训练,训练数据是由汽车实际采集回来的真实道路驾驶视频,数据规模有数 PB 到数十 PB 之多.在模型训练之前,先要对这些原始视频进行处理,截取其中的关键帧保存为照片.然后再由专业数据标注团队在图片上标记关键信息,比如红绿灯.道路标记等.最终经过标记的数十亿图片和标记数据成为真正要「喂

Elasticsearch 的基本信息大致如图所示,这里就不具体介绍了. 本次分享主要包含两个方面的实战经验:索引性能和查询性能. 一. 索引性能(Index Performance) 首先要考虑的是,索引性能是否有必要做优化? 索引速度提高与否?主要是看瓶颈在什么地方,若是 Read DB(产生DOC)的速度比较慢,那瓶颈不在 ElasticSearch 时,优化就没那么大的动力.实际上 Elasticsearch 的索引速度还是非常快的. 我们有一次遇到 Elasticsearch 升级后索

一. 重试机制 最容易也最简单被人想到的容错方式,当然就是“失败重试”,总而言之,简单粗暴!简单是指它的实现通常很简单,粗暴则是指使用不当,很可能会带来系统“雪崩”的风险,因为重试意味着对后端服务的双倍请求. 1. 简单重试 我们请求一个服务,如果服务请求失败,则重试一次.假设,这个服务在常规状态下是99.9%的成功率,因为某一次波动性的异常,成功率下跌到95%,那么如果有重试机制,那么成功率大概还能保持在99.75%.而简单重试的缺陷也很明显,如果服务真的出问题,很可能带来双倍流量,冲击服务系

亿级Web系统的高容错性实践 亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个“救火队长”的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,“火”是永远救不完的,让系统能够自动”灭火”,才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总是依赖于“人”去恢复

亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个"救火队长"的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,"火"是永远救不完的,让系统能够自动"灭火",才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总

  当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 1:积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HT

最近因项目需要,需要生成有0到99999999共1亿的不重复数,于是想着直接将这些数据生成为一个文件就可以了,代码如. private void generate(string savePath) { int begin = 1; int end = 99999999; Encoding encoding = Encoding.UTF8; FileStream destStream = new FileStream(savePath,FileMode.Create,FileAccess.Read

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配"工作任务",而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡

亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战 完整高清含源码,需要课程的联系QQ:2608609000 1[免费观看]课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西2[免费观看]基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍3小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷11分钟4大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构9分钟5能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性5分钟6从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的C

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,

编者按:高可用架构分享及传播在架构领域具有典型意义的文章,本文由孙子荀分享.转载请注明来自高可用架构公众号 ArchNotes.   孙子荀,2009 年在华为从事内核和分布式系统的开发工作:2011 年在百度从事过高性能计算方面的工作:2012 年加入腾讯进行 QQ 群广告系统的开发,随后负责腾讯云加速的带宽调度系统的设计研发:2014 年开始手 Q 公众号后台设计开发. 腾讯优秀讲师,包括 Linux 内核的讲授,并行计算等课程.在内核.数据挖掘.计算机广告等方面有很深的造诣. 手 Q 公众

*****************开篇介绍**************** ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三个重要的标准: ---大型缓存架构中需要首先说一下: 海量数据:支持海量数据缓存,支持大规模数据: 高并发:在亿级QPS的场景下,可以做到满足业务需求: 高可用:表示redis可以做