欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 随着国内服务共享化的热潮普及,共享单车,共享雨伞,共享充电宝等各种服务如雨后春笋,随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战.MongoDB对LBS查询的支持较为友好,也是各大LBS服务商的首选数据库.腾讯云MongoDB团队在运营中发现,原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈,经腾讯云团队专业的定位分析与优化后,云MongoDB在LBS服务的综合性能上,有10倍以上的提升.腾讯云MongoDB提供的优异综合性…

点击上方 蓝字关注我们 社区的小伙伴们,好消息!经过 100 多位社区贡献者近 10 个月的共同努力,我们很高兴地宣布 Apache DolphinScheduler 2.0 alpha 发布.这是 DolphinScheduler 自进入 Apache 以来的首个大版本,进行了多项关键更新和优化,是 DolphinScheduler 发展中的里程碑. DolphinScheduler 2.0 alpha 主要重构了 Master 的实现,大幅优化了元数据结构和处理流程,增加了 SPI 插件化等…

转载自http://blog.jobbole.com/94962/ 提升 Web 应用的性能变得越来越重要.线上经济活动的份额持续增长,当前发达世界中 5 % 的经济发生在互联网上(查看下面资源的统计信息). 我们现在所处的时代要求一直在线和互联互通,这意味着用户对性能有更高的期望.如果网站响应不及时,或者应用有明显的延迟,用户很快就会跑到竞争者那边去. 例如,Amazon 十年前做的一项研究表明,网页加载时间减少 100 毫秒,收入就会增加  1%.最近另一项研究凸显了一个事实,就是有一半以上…

一直以来,在高负载,复杂的生产环境中,tempdb的压力是成为整个实例瓶颈的重要因素之一.微软的工程师们也在各个版本中不断优化它的使用.到了Sql Server2014又有了新的特性使其性能得tempdb的性能有一定提升.这里我将通过实例给大家介绍tempdb在新版本中的实现变化. 我们都知道tempdb的日志无需提前落盘是其快的重要原因之一,日志无需落盘,那么数据又是如何操作的呢?这里先介绍一个重要的概念:主动写(Eager write) 主动写:Sql server引擎在面对最小化日志操作的…

Kubernetes Service[1] 用于实现集群中业务之间的互相调用和负载均衡,目前社区的实现主要有userspace,iptables和IPVS三种模式.IPVS模式的性能最好,但依然有优化的空间.该模式利用IPVS内核模块实现DNAT,利用nf_conntrack/iptables实现SNAT.nf_conntrack是为通用目的设计的,其内部的状态和流程都比较复杂,带来很大的性能损耗. 腾讯TKE团队[2] 开发了新的IPVS-BPF模式,完全绕过nf_conntrack的处理逻辑…

昨天,一个客户现场人员急急忙忙打电话找我,说需要帮忙调优系统,因为经常给他们干活,所以,也就没多说什么,先了解情况,据他们说,就是他们的系统最近才出现了明显的反应迟钝问题,他们的那个系统我很了解,软硬件不会有问题,主机是顶级小机,存储也是高端存储,高度怀疑他们的应用出了问题.问他们是整个系统慢还是某个模块慢,他们也说不清楚,说这事儿前后有一个多月了,开始没这么严重,我们查了半天也没找出问题,我们的dba们也一直在看,都没找到具体原因,最近我们的客户有点怒了,说根本就快不能用了,亚历山大...到此…

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484134&idx=1&sn=750249a97c42b2ba22ba6755c79acb10&chksm=eaa82acedddfa3d822a4d3bbfb6dc76f57152705d1cba9fd2d8f4196013c950d9adea079a55f&scene=21#wechat_redirect 1.reindex速率极慢…

​引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择.相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多. 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark.Hbase.Presto.Flink.Druid 等大数据框架. 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景.客户使…

从 Hudi 0.10.0版本开始,我们很高兴推出在数据库领域中称为 Z-Order 和 Hilbert 空间填充曲线的高级数据布局优化技术的支持. 1. 背景 Amazon EMR 团队最近发表了一篇很不错的文章展示了对数据进行聚簇是如何提高查询性能的,为了更好地了解发生了什么以及它与空间填充曲线的关系,让我们仔细研究该文章的设置. 文章中比较了 2 个 Apache Hudi 表(均来自 Amazon Reviews 数据集): 未聚簇的 amazon_reviews 表(即数据尚未按任何特…

在https://www.cnblogs.com/xuliuzai/p/9965229.html的博文中我们介绍了MongoDB的常见索引的创建语法.部分同学还想看看MongoDB的威力到底有多大,所以,在这儿追加一个例子,感受一下索引的性能. 通过在某一字段上创建索引,从优化前的执行15.15S到优化后降至0.013S,性能提升了1000多倍. 此为实际生产中的一个真实案例,我们有一个集合QQStatements,其数据量为2604W,如下图所示. 系统需要查询此表最近的变动情况,即需要抓取新…