本篇文章开篇会介绍一下Go-YCSB是如何使用,然后按照惯例会分析一下它是如何做基准测试,看看它有什么优缺点. 转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客: https://www.luozhiyun.com/archives/634 最近我们在做数据库的技术选型,要做选型的话难免需要对数据库进行一个基准测试,以便可以横向对比不同数据库性能. YCSB,全称为"Yahoo!Cloud Serving Benchmark",是雅虎开发的用来对云服务进行基础测试的工具,其内

https://www.jianshu.com/p/2779e73abcb8 看完本文,你能get到以下知识 Flink 流处理为什么需要网络流控? Flink V1.5 版之前网络流控介绍 Flink V1.5 版之前的反压策略存在的问题 Credit的反压策略实现原理,Credit是如何解决 Flink 1.5 之前的问题? 对比spark,都说flink延迟低,来一条处理一条,真是这样吗?其实Flink内部也有Buffer机制,Buffer机制具体是如何实现的? Flink 如何在吞吐量和

实时流处理系统反压机制(BackPressure)综述 https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80708142 2018-06-15 19:05:37 MasterT-J 阅读数 4808更多 分类专栏: 实时流处理   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80

反压(Back Pressure)机制主要用来解决流处理系统中,处理速度比摄入速度慢的情况.是控制流处理中批次流量过载的有效手段. 1 反压机制原理 Spark Streaming中的反压机制是Spark 1.5.0推出的新特性,可以根据处理效率动态调整摄入速率. 1.1 反压定义 当批处理时间(Batch Processing Time)大于批次间隔(Batch Interval,即 BatchDuration)时,说明处理数据的速度小于数据摄入的速度,持续时间过长或源头数据暴增,容易造成数据

一.背景 在默认情况下,Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据.当 batch processing time > batch interval 的时候,也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批间隔时间长:越来越多的数据被接收,但是数据的处理速度没有跟上,导致系统开始出现数据堆积,可能进一步导致 Executor 端出现 OOM 问题而出现失败的情况. 而在 Spark 1.5 版本之前

先上一张图整体了解Flink中的反压   可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通过inputgate,resultPatation公用一个一定大小的memorySegmentPool来实现(Flink 中memorySegment作为内存使用的抽象,类比bytebuffer), 公用一个pool当接收上游数据时Decoder,往下游发送数据时Encoder,都会向pool中请求

上一篇<Flink接收端反压机制>说到因为Flink每个Task的接收端和发送端是共享一个bufferPool的,形成了天然的反压机制,当Task接收数据的时候,接收端会根据积压的数据量以及可用的buffer数量(可用的memorySegment数)来决定是否向上游发送Credit(简而言之就是当我还有空间的时候,我向上游也就是上一个Task的发送端发送一个ack消息,表明我还有空间你可以发送数据过来,如果下游没有给你Credit就证明下游已经堵了,没有空间了也就不能继续往下游发送了) 现在从

Oracle RAC的机制与测试方法 标签: rac 机制 测试 2016-05-25 09:54 1150人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: oracle(2)  1.RAC原理 Oracle 数据库系统是美国oracle公司(甲骨文股份有限公司)提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品,是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一,至今仍在数据库市场上占有主要份额. 1.1 RAC原理 对于每个软件相关从业人员来说,都有必要了解一下Oracle数

本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由 Apache Flink Contributor.OPPO 大数据平台研发负责人张俊老师分享.主要内容如下: 网络流控的概念与背景 TCP的流控机制 Flink TCP-based 反压机制(before V1.5) Flink Credit-based 反压机制 (since V1.5) 总结与思考 网络流控的概念与背景 为什么需要网络流控 首先我们可以看下这张最精简的网络流控的图,Producer 的吞吐率是 2MB/s,Consum

Flink 作为新一代基于事件流的.真正意义上的流批一体的大数据处理引擎,正在逐渐得到广大开发者们的青睐.就从我自身的视角看,最近也是在数据团队把一些原本由 Flume.SparkStreaming.Storm 编写的流式作业往 Flink 迁移,它们之间的优劣对比本篇暂不讨论. 近期会总结一些 Flink 的使用经验和原理的理解,本篇先谈谈 Flink 中的状态和容错机制,这也是 Flink 核心能力之一,它支撑着 Flink Failover,甚至在较新的版本中,Flink 的 Querya

本文描述一个python实现的多进程压测工具,这个压测工具的特点如下: 多进程 在大多数情况下,压测一般适用于IO密集型场景(如访问接口并等待返回),在这种场景下多线程多进程的区分并不明显(详情请参见GIL相关).不过一旦出现词表参数加密.返回内容校验等事情的话,多进程对发送效率的提升还是很明显的. 可以指定发送QPS 可以指定发压的QPS,根据并行度和请求相应时间,可以估算出可发送QPS峰值.例如并行度是10,响应时间是100ms,那么QPS峰值应该是(1s/100ms * 10)=100,此

1. 背景 昨天看到一段brpc中的压测代码rpc_press, 看着不错.整理一下. 发压工具的难点不是发送请求,而是要注意下面的2点: 保证能发出足够的qps,比如上万qps 控制发送合理的qps,比如控制为5qps,不可以大量发压 2. brpc 中的是关键实现 2.1 如何确保发送足够qps rpc_press 采用多线程发送. 对于上万qps,多线程来分摊,每个线程发送qps控制在一定范围内. 2.2 如何控制合理qps 这是难点,线程如何控制发送qps. 看下面公式,1000000u

反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题.反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速.由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率. 关于 Flink 的反压机制,网上已经有不少博客介绍,中文博客推荐这两篇1.简单来说,Flink 拓扑中每个节点(T

我们遇到jmeter被假死死了,这里有2个原因,一是jmeter原本是java写的,heap受硬件限制需要调优,二是单机无法分解超大并发比如100万+并发压测,因此,我们分二部走,首先我们需要进行jmeter分布式部署和调配,二是我们需要对每台执行机进行深度jmeter jvm调优,掠尽所有执行及的硬件和网络资源 首先我们来看如何进行jmeter分布式部署和配置 先杀个原理图 这个图说明的是要一台控制机,然后由这台控制机发压测脚本到每台远程执行机,然后由控制机收集执行机结果 1.配置控制机 其实

因特殊业务场景,如大促.秒杀活动与突发热点事情等业务流量在短时间内剧增,形成巨大的流量毛刺,数据流入的速度远高于数据处理的速度,对流处理系统构成巨大的负载压力,如果不能正确处理,可能导致集群资源耗尽最终集群崩溃,因此有效的反压机制(backpressure)对保障流处理系统的稳定至关重要. Storm和Spark Streaming都提供了反压机制,实现各不相同 对于开启了acker机制的storm程序,可以通过设置conf.setMaxSpoutPending参数来实现反压效果,如果下游组件(

一.flink介绍  Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可对有界数据流和无界数据流进行有状态计算. 可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. 1.1.有界数据流和无界数据流 1.无界流有一个开始但没有定义的结束.它们不会在生成时终止并提供数据.必须持续处理无界流,即必须在摄 取事件后立即处理事件.无法等待所有输入数据到达,因为输入是无界的,并且在任何时间点都不会完成.处理无界数据通常要求以特定顺序(例如事件发生的顺序)摄取事件.  2.有界流具有定义的开始和结束

反压在流式系统中是一种非常重要的机制,主要作用是当系统中下游算子的处理速度下降,导致数据处理速率低于数据接入的速率时,通过反向背压的方式让数据接入的速率下降,从而避免大量数据积压在flink系统中,最后系统无法正常运行.flink具有天然的反压机制,不需要通过额外的配置就能够完成反压处理. 当在flinkUI中切换到Backpressure页签时,flink才会对整个job触发反压数据的采集,反压过程对系统有一定的影响,主要因为jvm进程采样成本较高.flink通过在TaskManager中采样

1 需求分析 1.1 分析压测对象 1)什么是ClickHouse 和Elasticsearch ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统(DBMS).在 ClickHouse 中,数据始终是按列存储的,包括矢量(向量或列块)执行的过程.只要有可能,操作都是基于矢量进行分派的,而不是单个的值,这被称为«矢量化查询执行»,它有利于降低实际的数据处理开销. Elasticsearch是一个开源的分布式.RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它的底层是开源库Apache Lucene.

本文内容来源为contiki英文介绍,自己为了学习,将其大致翻译成中文,以便了解. 欢迎转载,转载请注明来源,如果有什么翻译不合适的地方,请留言指出,相互交流学习. 介绍 Contiki是一个开放源码.多任务事件驱动的嵌入式网络专用操作系统,轻量级的资源占用使得它很适合存储资源紧张的微控制器. Contiki由几个独立的模块组成,包括一个类似线程的多任务事件驱动protothread库,uIP TCP/IP(v4 and v6)协议栈,无线传感网络协议栈Rime. Contiki是为了网络应用而

本文由  网易云发布. 本文内容接上一篇Apache 流框架 Flink,Spark Streaming,Storm对比分析(一) 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数 据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized St

一:数据峰值的巨大影响 1. 数据确实不稳定,比如晚上的时候訪问流量特别大 2. 在处理的时候比如GC的时候耽误时间会产生delay延迟 二:Backpressure:数据的反压机制 基本思想:依据上一次计算的Job的一些信息评估来决定下一个Job数据接收的速度. 怎样限制Spark接收数据的速度? Spark Streaming在接收数据的时候必须把当前的数据接收完毕才干接收下一条数据. 源代码解析 RateController: 1. RateController是监听器.继承自Stream