Block Cache HBase提供了两种不同的BlockCache实现,用于缓存从HDFS读出的数据.这两种分别为: 默认的,存在于堆内存的(on-heap)LruBlockCache 存在堆外内存的(off-heap)BucketCache 下面我们会讨论每种方法的优点和缺点.如何对两种方式做选择,以及这两种类型的相关配置. Cache Choices LruBlockCache是最初始的实现,并且全部存在Java堆内存中.BucketCache是另一个选择,主要用于将block cach

关注公众号,一起交流,微信搜一搜: 潜行前行 redis 持久化 redis 的数据是保存再系统内存里面的.持久化就是把内存的数据转移到磁盘中,redis 的持久化策略有两种:RDB.AOF RDB RDB 是以快照的形式把内存里的数据生成一个 RDB 格式备份文件,定时保存.保存的是数据的压缩过数据结构 有两个命令 SAVE.BGSAVE 可以生成 RDB 文件,SAVE 会阻塞主服务进程,直到 RDB 文件创建完毕.BGSAVE 则是派生一个子进程去执行 RDB 的生成 RDB 会在 red

当缓存需要被清理时(比如空间占用已经接近临界值了),需要使用某种淘汰算法来决定清理掉哪些数据.常用的淘汰算法有下面几种: 1. FIFO:First In First Out,先进先出.判断被存储的时间,离目前最远的数据优先被淘汰. 2. LRU:Least Recently Used,最近最少使用.判断最近被使用的时间,目前最远的数据优先被淘汰. 3. LFU:Least Frequently Used,最不经常使用.在一段时间内,数据被使用次数最少的,优先被淘汰.

缓存失效策略(FIFO .LRU.LFU三种算法的区别) 当缓存需要被清理时(比如空间占用已经接近临界值了),需要使用某种淘汰算法来决定清理掉哪些数据.常用的淘汰算法有下面几种: FIFO:First In First Out,先进先出.判断被存储的时间,离目前最远的数据优先被淘汰. LRU:Least Recently Used,最近最少使用.判断最近被使用的时间,目前最远的数据优先被淘汰. LFU:Least Frequently Used,最不经常使用.在一段时间内,数据被使用次数最少的,

1.缓存更新策略 1.LRU/LFU/FIFO算法剔除:例如maxmemory-policy 2.超时剔除,过期时间expire,对于一些用户可以容忍延时更新的数据,例如文章简介内容改了几个字 3.主动更新:代码控制生命周期,对于一些必须实时更新的数据,例如金额 策略 一致性 维护成本 LRU/LFU/FIFO算法剔除 最差 低 超时剔除 较差 低 主动更新 强 高 2.缓存粒度问题 1.通用性:全量属性最好 2.占用空间:部分属性最好 3.代码维护:表面上看全量属性最好 大部分应用来说都是缓存

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少.总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方

Guava的两种缓存策略 缓存在很多场景下都需要使用,如果电商网站的商品类别的查询,订单查询,用户基本信息的查询等等,针对这种读多写少的业务,都可以考虑使用到缓存.在一般的缓存系统中,除了分布式缓存,还会有多级缓存,在提升一定性能的前提下,可以在一定程度上避免缓存击穿或缓存雪崩,也能降低分布式缓存的负载. GuavaCache的优点 1)很好的封装了get.put操作,能够集成数据源.一般我们在业务中操作缓存都会操作缓存和数据源两部分.例如:put数据时,先插入DB再删除原来的缓存,get数据时

k8s集群Job Pod 容器可能因为多种原因失效,想要更加稳定的使用Job负载,有哪些需要注意的地方? 面试官:"计数性Job默认完成模式是什么?Indexed模式如何发布自定义索引呢?" 面试官:"k8s的Job Pod 中的容器可能因为多种不同原因失效,想要更加稳定的使用Job负载,有哪些可以注意的地方?" 面试官:"为什么k8s建议在调试 Job 时将 `restartPolicy` 设置为 "Never"?" 面试官

AsyncTask解析数据 AsyncTask主要用来更新UI线程,比较耗时的操作可以在AsyncTask中使用. AsyncTask是个抽象类,使用时需要继承这个类,然后调用execute()方法.注意继承时需要设定三个泛型Params,Progress和Result的类型,如AsyncTask<Void,Inetger,Void>: Params是指调用execute()方法时传入的参数类型和doInBackgound()的参数类型 Progress是指更新进度时传递的参数类型,即publ

前方: 其实完成这个功能之前,我就在思考:是先把想法写了来,和大伙讨论讨论后再实现,还是实现后再写文论述自己的思维. 忽然脑后传来一个声音说:你发文后会进入发呆阶段. 所以还是静下心,让我轻轻地把代码撸完再说. 最近这几天,自己在大脑里演练过各种技术难点,解决方案,推敲了各种该解决的问题,觉的差不多了,才决定撸码. 忽然发觉,原来代码是可以写在大脑里的. 要是你看到一个员工坐着2天没写一行代码,说明人家是高手,正在大脑编程. 好,不扯,回正文! 传统ORM的二级缓存为何失效? 有些ORM会提供:

1:使用redis有哪些好处? (1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) (2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash (3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行 (4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除 2:Memcache与Redis的区别都有哪些? (1).存储方式 Memecach

.Net环境下的缓存技术介绍 (转) 摘要:介绍缓存的基本概念和常用的缓存技术,给出了各种技术的实现机制的简单介绍和适用范围说明,以及设计缓存方案应该考虑的问题(共17页) 1         概念 1.1   缓存能解决的问题 · 性能——将相应数据存储起来以避免数据的重复创建.处理和传输,可有效提高性能.比如将不改变的数据缓存起来,例如国家列表等,这样能明显提高web程序的反应速度: · 稳定性——同一个应用中,对同一数据.逻辑功能和用户界面的多次请求时经常发生的.当用户基数很大时,如果每次

通过上节课的学习,我们已经对Django有了简单的了解,现在来深入了解下~ 1. 路由系统 1.1 单一路由对应 url(r'^index$', views.index), 1.2 基于正则的路由 url(r'^index/(\d*)', views.index), url(r'^manage/(?P<name>\w*)/(?P<id>\d*)', views.manage), 找到urls.py文件,修改路由规则 from django.conf.urls import url,

Cookie 1.获取Cookie: request.COOKIES['key'] request.get_signed_cookie(key, default=RAISE_ERROR, salt='', max_age=None) 参数: default: 默认值 salt: 加密盐 max_age: 后台控制过期时间 2.设置Cookie: rep = HttpResponse(...) 或 rep ＝ render(request, ...) rep.set_cookie(key,valu

前言: 框架开源后,学习使用的人越来越多了,所以我也更加积极的用代码回应了. 在框架完成了:数据库读写分离功能 和 分布式缓存功能 后: 经过三天三夜的不眠不休,终于完成框架第三个重量级的功能:自动化分布式缓存. 源代码已经提交,源码地址见:终于等到你:CYQ.Data V5系列 (ORM数据层)最新版本开源了 记得很多年前,大概2010年左右吧,CYQ.Data框架进入快速更新版本阶段的时候, 那时候的我会经常在一些技术群里有意无意的说起自己的框架,然后群里总有那么一些自我而自负的人会说: 你

django支持匿名会话.它将数据存放在服务器端,并抽象cookies的发送和接收过程.cookie包含一个会话ID而不是数据本身(除非你使用的是基于后端的cookie). 3.3.8.1 启用会话 Django通过一个中间件来实现会话功能.要启用会话就要先启用该中间件. 编辑MIDDLEWARE设置,确保存在django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware这一行.默认情况在新建的项目中它是存在的. 如果你不想使用会话功能,那么在setti

Redis 教程 Redis是一个开源(BSD许可),内存存储的数据结构服务器,可用作数据库,高速缓存和消息队列代理.Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库.它支持字符串.哈希表.列表.集合.有序集合,位图,hyperloglogs等数据类型.内置复制.Lua脚本.LRU收回.事务以及不同级别磁盘持久化功能,同时通过Redis Sentinel提供高可用,通过Redis Cluster提供自动分区. REmote DIctionary Server(

1. 前言 在高访问量的web系统中,缓存几乎是离不开的:但是一个适当.高效的缓存方案设计却并不容易:所以接下来将讨论一下应用系统缓存的设计方面应该注意哪些东西,包括缓存的选型.常见缓存系统的特点和数据指标.缓存对象结构设计和失效策略以及缓存对象的压缩等等,以期让有需求的同学尤其是初学者能够快速.系统的了解相关知识. 2. 数据库的瓶颈 2.1 数据量 关系型数据库的数据量是比较小的,以我们常用的MySQL为例,单表数据条数一般应该控制在2000w以内,如果业务很复杂的话,可能还要低一些.即便是

Tornado Tornado是使用Python编写的一个强大的.可扩展的Web服务器.它在处理严峻的网络流量时表现得足够强健,但却在创建和编写时有着足够的轻量级,并能够被用在大量的应用和工具中. 我们现在所知道的Tornado是基于Bret Taylor和其他人员为FriendFeed所开发的网络服务框架,当FriendFeed被Facebook收购后得以开源.不同于那些最多只能达到10,000个并发连接的传统网络服务器,Tornado在设计之初就考虑到了性能因素,旨在解决C10K问题,这样的

Redis 持久化 1 why 数据需要持久化,当内存数据库使用的情况 防止缓存失效时候的雪崩效应 2 how 两种方式,快照和日志(aof)方式,各有优缺点. Redis的缓存失效策略 1 what 1 lru 2 即将过期的数据 3 随机挑选 可以是全key,也可以是设置了过期时间的key,当然还有一种是永不删除.

缓存 一个动态网站的基本权衡点就是,它是动态的. 每次用户请求一个页面,Web服务器将进行所有涵盖数据库查询到模版渲染到业务逻辑的请求,用来创建浏览者需要的页面.当程序访问量大时,耗时必然会更加明显,这就是需要缓存的地方,缓存一些东西是为了保存那些需要很多计算资源的结果,这样的话就不必在下次重复消耗计算资源. Django自带了一个健壮的缓存系统来让你保存动态页面这样避免对于每次请求都重新计算.方便起见,Django提供了不同级别的缓存粒度:你可以缓存特定视图的输出.你可以仅仅缓存那些很难生产出