上篇博文中,我们介绍了做互联网级监控系统的必备-Influxdb的关键特性.数据读写.应用场景: 互联网级监控系统必备-时序数据库之Influxdb 本文中,我们介绍Influxdb数据库集群的搭建,同时分享一下我们使用集群遇到的坑! 一.环境准备 同一网段内,3个CentOS 节点,相互可以ping通 3个节点CentOS配置Hosts文件,相互可以解析主机名 Azure 虚拟机启用root用户 influxdb-0.10.3-1.x86_64.rpm 设置端口8083 8086 8088 8

SuperBenchmarker 是ㄧ个开源的类似于Apache ab的压力测试命令行工具.可以在 .NET 4.52+ 或者 .NET Core 2.0+ 平台上运行. 可支持Get.Post.Put.Delete这些调用方式,调用时能指定Concurrent user.Request数.Header template-等. 可以从Github.Chocolatey这两种方式获得. Github用户可在download目录内取得编译好的程序主文件 Chocolatey使用者可输入下列命令进行下

调整以下参数,可以大幅度改善Redis集群的稳定性: 为何大压力下要这样调整? 最重要的原因之一Redis的主从复制,两者复制共享同一线程,虽然是异步复制的,但因为是单线程,所以也十分有限.如果主从间的网络延迟不是在0.05左右,比如达到0.6,甚至1.2等,那么情况是非常糟糕的,因此同一Redis集群一定要部署在同一机房内. 这些参数的具体值,要视具体的压力而定,而且和消息的大小相关,比如一条200~500KB的流水数据可能比较大,主从复制的压力也会相应增大,而10字节左右的消息,则压力要小一

https://github.com/facebook/presto facebook 3天前开源了他们的 分布式大数据DB Distributed SQL query engine for big data 

你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写.PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv. 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%*总PV量)/(24小时*60分*60秒*40%)) / 服务器数量 . 其中关键的参数是80%.40%.表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内.24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.

前言 在上一篇推文中,我们使用时序数据库 InfluxDb 做了流控数据存储,但是数据存储不是目的,分析监控预警才是最终目标,那么问题来了,如何更好的实现呢?用过阿里巴巴 Sentinel 控制台的小伙伴,是不是觉得它的控制台丑爆了,而且只有短短的五厘米,显然不能满足大部分人或者场景的使用. 架构 工具 sentinel-dashboard(控制台,收集数据) Influxdb(时序数据库,存储数据) Chronograf (展示控制台,显示数据并实现预警) 安装 Sentinel 控制台 和

DATASNAP是针对企业数据中间件市场而推出来的产品,如果在其它领域用它可能就不会合适. DATASNAP通信使用INDY10,INDY是阻塞型SOCKET. 1.如果使用TCP/IP长连接,DATASNAP的负载能力大概是几百. 因为众所周知的原因,阻塞型SOCKET,一个SOCKET连接需要中间件开启一个线程为其服务,几百个长连接需要WINDOWS 开启几百个线程为之服务.这种情形中间件INDY的线程池其实没有起多大作用. 2.为了避免阻塞型INDY的短点,可以使用TCP/IP短连接,DA

Swift 基于C和Objective-C,是供iOS和OS X应用编程的全新语言,更加高效.现代.安全,可以提升应用性能,同时降低开发难度. Swift仍然处于beta测试的阶段,会在iOS 8发布的时一同推出市场,用来取代现有的Objective-C语言.WWDC刚刚结束,在不到24小时的时间内,已经有开发者使用 Switf 编程语言完成了一款克隆 Flappy Bird 的小游戏,并开源在Github上.刚刚,2048游戏也来了:Github地址.目前,这个项目已经收获了3000多个称赞和

假如当你考虑从Windows平台迁移至Linux平台时,“我能在Linux平台上游戏吗?”这类疑问正困扰着你,那么对此这有一个答案就是“快去Linux平台吧!”.感谢开源组织一直以来坚持不懈为Linux操作系统开发不同类型的游戏,还有从不缺乏好的商业游戏,并且在Linux平台下游戏时的乐趣完全不亚于其他几个平台(比如Windows平台)的在线数字发行平台————Steam. 接下来我们基于流行程度.“免费游戏”的名号以及安装难易度向你展现今年10款最佳Linux平台下的免费游戏. 1.<军团要塞

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都说hello world 很简单,应该能承受很大的请求压力,那么到底有多大?你知道吗?如果知道,那咱们就不继续了.如果不知道,我们来看一下! 1. 准备工作,快速建立一个基于springmvc的helloworld 1.1. 在pom.xml引入spring必须的包级日志组件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/PO

开始 底层的东西总是很类似, 看了园里的Fish-Li的一系列文章, 写得真好, 无论是风格还是内容. 本来也想想方便点就用remoting实现监视功能算了, 但这样就需要一个Winform的项目了. 既然是web项目, 为何不尝试使用WebSocket呢?! 这样的话, 我只要结合一个插件就可以监控. 选型 由于目前C#实现的WebSocket Server蛮多的, 如Olivine-Labs/Alchemy-Websockets; statianzo/Fleck ; kerryjiang/W

余秋雨的话 1.假如你想要一件东西,就放它走.它若能回来找你,就永远属于你:它若不回来,那根本就不是你的. 2. 一个人会落泪,是因为痛:一个人之所以痛,是因为在乎:一个人之所以在乎,是因为有感觉:一个人之所以有感觉,仅因为你是一个人!所以,你有感觉,在乎,痛过,落泪了,说明你是完整不能再完整的一个人.难过的时候,原谅自己,只不过是一个人而已,没有必要把自己看的这么坚不可摧. 3.如果真的有一天,某个回不来的人消失了,某个离不开的人离开了,也没关系.时间会把最正确的人带到你的身边,在此之前,你所

内存分配机制   逐步分析 类加载检查: 虚拟机遇到一条new指令(new关键字.对象的克隆.对象的序列化等)时,会先去检查这个指令的参数在常量池中定位到一个类的符号引用,并且这个符号引用代表的类是否应被加载过,如果没有那么就去加载该类 分配内存 类加载完毕后会给对象分配内存空间.对象的所需的内存大小在类加载完毕后就便可完全确认,为对象分配内存大小的空间等同于把一块确定大小的内存从java堆中划分出来. 如何划分内存? 指针碰撞(默认使用指针碰撞):如果java堆内存是绝对规整的,那么会把所有用

JVM的艺术-对象创建与内存分配机制深度剖析 引言 本章将介绍jvm的对象创建与内存分配.彻底带你了解jvm的创建过程以及内存分配的原理和区域,以及包含的内容. 对象的创建 类加载的过程 固定的类加载执行顺序: 加载 验证 准备 初始化 卸载 的执行顺序是一定的 为什么解析过程没有在这个执行顺序中?(接下来分析) 什么时候触发类加载不一定,但是类的初始化如下四种情况就要求一定初始化. 但是初始化之前 就一定会执行 加载 验证 准备 三个阶段. 触发类加载的过程(由初始化过程引起的类加载) 1):

一.对象的加载过程 之前研究过类的加载过程.具体详情可查看文章:https://www.cnblogs.com/ITPower/p/15356099.html 那么,当一个对象被new的时候,是如何加载的呢?有哪些步骤,如何分配内存空间的呢? 1.1 对象创建的主要流程 还是这段代码为例说明: public static void main(String[] args) { Math math = new Math(); math.compute(); new Thread().start();

更多技术交流.求职机会.试用福利,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 ClickHouse 作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一,拥有着同类型 DBMS 难以企及的查询速度.作为该领域中的后起之秀,ClickHouse 已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮.但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂 query 场景下,ClickHouse 容易存在查询异常问题,影响业务正常推进. 字节跳动作为国内最大规模的 ClickHouse 使用者,在对 C

双汇发展多个分厂的能源管控大数据系统主要采用两种技术栈:InfluxDB/Redis和Kafka/Redis/HBase/Flink,对于中小型研发团队来讲,无论是系统搭建,还是实施运维都非常棘手.经过对InfluxDB/Redis和TDengine大数据平台的功能和性能对比测试,最终将TDengine作为实施方案. 1. 项目背景 基于双汇发展对能源管控的需求,利用云平台技术以及电气自动化处理手段,对双汇发展的一级.二级.三级能源仪表进行整体改造,实现仪表组网,进一步通过边缘网关进行能源在线监

http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/30143.html 本篇文章整理自史少锋4月23日在『1024大数据技术峰会』上的分享实录:使用Apache Kylin搭建企业级开源大数据分析平台. 正文如下 我先做一个简单介绍我叫史少锋,我曾经在IBM.eBay做过大数据.云架构的开发,现在是Kyligence的技术合伙人. Kylin是这两年在国内发展非常快的开源大数据项目.今天大会合作厂商中有超过一半的企业已经在使用或者正在试用Kylin,应主办方邀请,今天跟

本文由云+社区发表 作者:堵俊平 在数据爆炸与智能革命的新时代,新的平台与应用层出不穷,开源项目推动了前沿技术和业界生态快速发展.本次分享将以技术和生态两大视角来看大数据和人工智能技术的发展,通过分析当下热门的开源产品和技术,来梳理未来的行业生态以及技术趋势. 我们今天的主题分为三块,第一是从开源的角度看技术.产品和生态,第二,我们从腾讯云大数据的角度梳理开源的实践,并跟大家分享一下我们最近一段时间或者最近一年以来我们的贡献和成果.最后会跟大家一起探讨一下开源的大数据以及AI这个生态当中的一些热

转:http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/30143.html 我先做一个简单介绍我叫史少锋,我曾经在IBM.eBay做过大数据.云架构的开发,现在是Kyligence的技术合伙人. Kylin是这两年在国内发展非常快的开源大数据项目.今天大会合作厂商中有超过一半的企业已经在使用或者正在试用Kylin,应主办方邀请,今天跟大家做一个关于如何使用Kylin构建开源大数据分析平台的分享. 这是我今天的议程,分两部分. 前半部分: 针对Kylin的初级和入门用户介