之前了解过postgresql的Bitmap scan,只是粗略地了解到是通过标记数据页面来实现数据检索的,执行计划中的的Bitmap scan一些细节并不十分清楚.这里借助一个执行计划来分析bitmap scan以及index only scan,以及两者的一些区别.这里有关于Bitmap scan的一些实现过程,https://dba.stackexchange.com/questions/119386/understanding-bitmap-heap-scan-and-bitmap-in

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,

*****************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

能坚持别人不能坚持的,才能拥有别人不能拥有的.关注编程大道公众号,让我们一同坚持心中所想,一起成长!! <[面试突击]— Redis篇>--Redis都有哪些数据类型?分别在哪些场景下使用比较合适? 在这个系列里,我会整理一些面试题与大家分享,帮助年后和我一样想要在金三银四准备跳槽的同学.我们一起巩固.突击面试官常问的一些面试题,加油!! 1.面试题 Redis都有哪些数据类型?分别适用于哪些场景? 2.面试官心理分析 除非是面试官看你的简历,感觉你就是一个工作3年以内的.比较初级的一个同学,

近期准备开发一个数据分析 SDK,定位是作为数据中台向外输出数据分析能力的载体,前端的功能表现类似低代码平台的各种拖拉拽.作为中台能力的载体,SDK 未来很大概率会需要支持多种视图层框架,比如Vue2/Vue3/React等.所以在技术架构上对视图层框架的依赖性越轻,迭代的成本越低.基于这样的目标,本文对前端状态管理工具进行调研,在技术选型上应当尽量减轻与视图框架的绑定程度,理想的目标是构建与视图框架无关的数据/状态管理层. 调研对象包括以下: 调研对象 说明 Redux 最早的基于Flux架构

本文来自火山引擎公众号,原文发布于2021-09-06. 近日,字节跳动旗下的企业级技术服务平台火山引擎正式对外发布「ByteHouse」,作为 ClickHouse 企业版,解决开源技术上手难 & 试错成本高的痛点,同时提供商业产品和技术支持服务. 作为国内规模最大的 ClickHouse 用户,目前字节跳动内部的 ClickHouse 节点总数超过 1 万 5 千个,管理总数据量超过 600PB,最大的集群规模在 2400 余个节点.综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 Clic

在知乎回答了下,顺手转回来. Enity Framework已经是.NET下最主要的ORM了.而ORM从一个Mapping的概念开始,到现在已经得到了一定的升华,特别是EF等对ORM框架面向对象能力的升华.切实地说,就是ORM让数据库在整个应用过程中更好地被封装和抽象化. ORM一开始只是Mapping,最基础的就是表与类的对应.Column和属性的对应,这只是最基础的.在这个层次上,数据库对象通过Mapping在面向对象语言层面,也就是业务层面被封装成了业务对象,然后允许以操作业务对象的方式对

背景 在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL

最近遇到一例,HBase 指定大量列集合的场景下,并发拉取数据,应用卡住不响应的情形.记录一下. 问题背景 退款导出中,为了获取商品规格编码,需要从 HBase 表 T 里拉取对应的数据. T 对商品数据的存储采用了 表名:字段名:id 的列存储方式.由于这个表很大,且为详情公用,因此不方便使用 scanByPrefixFilter 的方式,担心引起这个表访问的不稳定,进而影响详情和导出的整体稳定性. 要用 multiGet 的方式来获取多个订单的指定列字段的数据,需要动态生成相应的列名集合,然

背景 在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL

1. 如何对评论进行分页展示 一般情况下都是这样写 SELECT customer_id,title,content FROM product_comment WHERE audit_status = 1 AND product_id =199726 LIMIT 0,15;; 我们来看看它的执行计划 可以看到possible_keys.key.key_len的值均为NULL,说明这条SQL在product_comment 表上是没有可用的索引的,取出9593行过滤度为1% 1. 建立索引,优化评

https://www.cnblogs.com/KevinGeorge/p/8563458.html 一.域控windows安全日志基本操作 1.打开powershell或者cmd 1 #gpedit.msc 打开配置: 关于账户安全性的策略配置在账户配置哪里 2.打开控制面板->系统与安全->事件查看器->windows日志->安全: 希望这里配置的时间足够长久,以便于查看日志 选择筛选器,筛选这一条: 来查看这个是很常用的一个,当然审核成功也很有用,那是你知道那个时间确定被入侵

美团作为中国最大的在线本地生活服务平台,覆盖了餐饮.酒店.旅行.休闲娱乐.外卖配送等方方面面生活场景,连接了数亿用户和数百万商户.如何帮助本地商户开展在线营销,使得他们能快速有效地触达目标用户群体提升经营效率,是美团的核心问题之一,而机器学习相关技术在本地在线营销场景下发挥着非常关键作用. 本文将从5个方面来介绍.首先,介绍O2O场景下广告业务的特点,及其与B2B和B2C广告业务的差别:其次,从商户效果感知.用户体验和媒体平台收益三个维度,介绍O2O广告业务的最重要的考量指标:第三,从前两节阐述

秒杀场景下MySQL的低效 2016-01-14 17:12 178人阅读 评论(0) 收藏 举报 最近业务试水电商,接了一个秒杀的活.之前经常看到淘宝的同行们讨论秒杀,讨论电商,这次终于轮到我们自己理论结合实际一次了. ps:进入正文前先说一点个人感受,之前看淘宝的ppt感觉都懂了,等到自己出解决方案的时候发现还是有很多想不到的地方其实都没懂,再次验证了“细节是魔鬼”的理论.并且一个人的能力有限,只有大家一起讨论才能想的更周全,更细致.好了,闲话少说,下面进入正文. 一.秒杀带来了什么? 秒杀

看了一篇网友日志,感觉工作中值得借鉴,原文如下: 事故描述 在一次项目中,上线了一新功能之后,陆陆续续的有客服向我们反应,有用户的个别道具数量高达42亿,但是当时一直没有到证据表示这是,确实存在,并且直觉告诉我们,这是不可能的,就一直没有在意,直到后来真的发现了一个用户确实是42亿,当时我们整个公司都震惊了,如果有大量用户是这样的情况,公司要亏损几十万,我们的老大告诉我们,肯定是什么地方数据溢出的,最后我们一帮人,疯了似的查代码,发现…… 如果按照正常的程序逻辑走下去,代码是完全没问题,但是我发

作者 | 张晓宇(衷源)  阿里云容器平台技术专家 关注『阿里巴巴云原生』公众号,回复关键词"1010",可获取本文 PPT. 导读:资源利用率一直是很多平台管理和研发人员关心的话题.本文作者通过阿里巴巴容器平台团队在这一领域的工作实践,整理出了一套资源利用提升的方案,希望能够带给大家带来一些讨论和思考. 引言 不知道大家有没有过这样的经历:当我们拥有了一套 Kubernetes 集群,然后开始部署应用的时候,我们应该给容器分配多少资源呢? 这很难说.由于 Kubernetes 自己的

在项目中使用HttpClient可能是很普遍,尤其在当下微服务大火形势下,如果服务之间是http调用就少不了跟http客户端找交道.由于项目用户规模不同以及应用场景不同,很多时候可能不需要特别处理也.然而在一些高并发场景下必须要做一些优化. 项目是快递公司的快件轨迹查询项目,目前平均每小时调用量千万级别.轨迹查询以Oracle为主要数据源,Mongodb为备用,当Oracle不可用时,数据源切换到Mongodb.今年菜鸟团队加入后,主要数据迁移到了阿里云上,以Hbase为主要存储.其中Hbase

作者:中华石杉 面试题 redis 都有哪些数据类型?分别在哪些场景下使用比较合适? 面试官心理分析 除非是面试官感觉看你简历,是工作 3 年以内的比较初级的同学,可能对技术没有很深入的研究,面试官才会问这类问题.否则,在宝贵的面试时间里,面试官实在不想多问. 其实问这个问题,主要有两个原因: 看看你到底有没有全面的了解 redis 有哪些功能,一般怎么来用,啥场景用什么,就怕你别就会最简单的 KV 操作: 看看你在实际项目里都怎么玩儿过 redis. 要是你回答的不好,没说出几种数据类型,也没

etcd 在超大规模数据场景下的性能优化   阿里系统软件技术 2019-05-27 09:13:17 本文共5419个字,预计阅读需要14分钟. http://www.itpub.net/2019/05/27/1958/ 不明觉厉 作者 | 阿里云智能事业部高级开发工程师 陈星宇(宇慕) 划重点 etcd 优化背景 问题分析 优化方案展示 实际优化效果 本文被收录在 5 月 9 日 cncf.io 官方 blog 中,链接:https://www.cncf.io/blog/2019/05/09

作者 | 阿里云智能事业部高级开发工程师 陈星宇(宇慕) 概述 etcd是一个开源的分布式的kv存储系统, 最近刚被cncf列为沙箱孵化项目.etcd的应用场景很广,很多地方都用到了它,例如kubernetes就用它作为集群内部存储元信息的账本.本篇文章首先介绍我们优化的背景,为什么我们要进行优化, 之后介绍etcd内部存储系统的工作方式,之后介绍本次具体的实现方式及最后的优化效果. 优化背景 由于阿里巴巴内部集群规模大,所以对etcd的数据存储容量有特殊需求,之前的etcd支持的存储大小无法满

点击订阅新品发布会! 新产品.新版本.新技术.新功能.价格调整,评论在下方,下期更新!关注更多内容,了解更多 最新发布 云数据库MySQL 8.0 升级发布会 2019年5月29日15时,阿里云云数据库 MySQL 8.0 重磅发布,2倍以上性能提升,SQL窗口函数.JSON扩展语法等企业级新功能震撼上市!主要从技术层面介绍MySQL 8.0的优势和与过去版本对比.从MySQL社区的发展和阿里云对于开源社区贡献的一贯态度进行阐述,表明阿里云一直以来对于开源的支持和贡献,并基于此次8.0的发布,重