我是3y,一年CRUD经验用十年的markdown程序员‍常年被誉为优质八股文选手 今天继续更新austin项目,如果还没看过该系列的同学可以点开我的历史文章回顾下,在看的过程中不要忘记了点赞哟!建议不要漏了或者跳着看,不然这篇就看不懂了,之前写过的知识点和业务我就不再赘述啦. 今天要实现的是handler模块的消费数据隔离.在聊这个之前,先看下之前的实现是怎么样的. austin-api接收到了请求之后,将请求发往Kafka,topicName为austin.而在austin-handler起

一.背景 vivo评论中台通过提供评论发表.点赞.举报.自定义评论排序等通用能力,帮助前台业务快速搭建评论功能并提供评论运营能力,避免了前台业务的重复建设和数据孤岛问题.目前已有vivo短视频.vivo浏览器.负一屏.vivo商城等10+业务接入.这些业务的流量大小和波动范围不同,如何保障各前台业务的高可用,避免因为某个业务的流量暴增导致其他业务的不可用?所有业务的评论数据都交由中台存储,他们的数据量大小不同.db压力不同,作为中台,应该如何隔离各个业务的数据,保障整个中台系统的高可用? 本文将

ThreadLocal:  创建一个线程本地变量. 本质:在ThreadLocal类中有一个Map,用于存储每一个线程的变量的副本. 优点:既实现多线程并发,游兼顾数据的安全性. 区别:Synchronized用于线程间的数据共享,而ThreadLocal则用于线程间的数据隔离. 示例: public class Student {    private int age = 0;   //年龄       public int getAge() {        return this.age;

最近业务方有一个需求,需要一次导入超过100万数据到系统数据库.可能大家首先会想,这么大的数据,干嘛通过程序去实现导入,为什么不直接通过SQL导入到数据库. 大数据量报表导出请参考:Java实现大批量数据导入导出(100W以上) -(二)导出 一.为什么一定要在代码实现 说说为什么不能通过SQL直接导入到数据库,而是通过程序实现: 1. 首先,这个导入功能开始提供页面导入,只是开始业务方保证的一次只有<3W的数据导入: 2. 其次,业务方导入的内容需要做校验,比如门店号,商品号等是否系统存在,需

文件组的基本知识点介绍完毕后,根据场景引入中的内容,我们将利用SQL Server文件组技术来实现冷热数据隔离备份的方案设计介绍如下. 设计分析 由于payment数据库过大,超过10TB,单次全量备份超过20小时,如果按照常规的完全备份,会导致备份文件过大.耗时过长.甚至会因为备份操作对I/O能力的消耗影响到正常业务.我们仔细想想会发现,虽然数据库本身很大,但是,由于只有当前年表数据会不断变化(热数据),历史年表数据不会修改(冷数据),因此正真有数据变化操作的数据量相对整个库来看并不大.那么,

Java运行时的数据区包括:(其中前两个是线程共享的) 1.方法区(Method Area) 存储已被虚拟机加载的类信息.常量.静态变量.即时编译器编译后的代码等数据 2.堆(Heap) 存放对象实例,几乎所有对象实例都在这里分配内存 3.虚拟机栈(VM Stack) 描述的是Java方法执行的内存模型:每个方法在执行的同时会创建一个Stack Frame(方法运行时的基础数据结构)用于存储局部变量表.操作数栈.动态连接.方法出口等信息 4.本地方法栈(Native Method Stack)

Struts2数据验证 使用Java代码进行数据验证 重写ActionSupport的validate()方法 对Action类的中所有请求处理方法都会进行验证! 对Action类的数据属性进行检查,如果发现错误,通过以下方法向Action添加错误信息: addActionError(errorMessage) //添加action级别的错误 addFieldError(fieldName, errorMessage) //添加字段级别的错误 addActionMessage(message)

Java运行时的数据区包括:(其中前两个是线程共享的) 1.方法区(Method Area) 存储已被虚拟机加载的类信息.常量.静态变量.即时编译器编译后的代码等数据 2.堆(Heap) 存放对象实例,几乎所有对象实例都在这里分配内存 3.虚拟机栈(VM Stack) 描述的是Java方法执行的内存模型:每个方法在执行的同时会创建一个Stack Frame(方法运行时的基础数据结构)用于存储局部变量表.操作数栈.动态连接.方法出口等信息 4.本地方法栈(Native Method Stack)

众所周知,java在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法; 例如,我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内存什么时候向磁盘写入,很恶心,而且这些API在内存构造的对象大小将比数据原有的大小要大很多倍数,所以你不得不去拆分Excel,还好,POI开始意

大数据在近两年可算是特别火,有很多人都想去学大数据,有java转大数据的,零基础学习大数据的.但是大数据真的好学吗. 我们先来了解一下什么是大数据. 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合.大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力.适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统. 以下是大数据的定义 大数据由巨型数据集组成,这些数据集大小常超

EEPlat PaaS支持三种租户的数据隔离技术:Sparce Column.tenantId字段隔离.每一个租户独立数据库. 1)Sparce Column,和Salesforce Appforce 类似,主要通过一个通用表来存放全部自己定义信息,里面有租户字段和非常多统一的数据栏位(比方500个).EEPlat PaaS平台通过租户分区的方式进行租户数据的查询优化. 和Appforce 不同的是.EEPlat PaaS平台产品提供了2层的元数据抽象.EEPlat PaaS平台产品中业务元数据

在上一篇<Android多线程研究(5)--线程之间共享数据>中对线程之间的数据共享进行了学习和研究,这一篇我们来看看怎样解决多个线程之间的数据隔离问题,什么是数据隔离呢?比方说我们如今开启了两个线程,这两个线程都要同一时候给同一个全局变量data赋值.各个线程操作它赋值后的变量数据,这里就须要用到隔离.先看一段代码: import java.util.Random; public class ThreadLocalTest { private static int data = 0; pub

事务,是为了保障逻辑处理的原子性.一致性.隔离性.永久性. 通过事务控制,可以避免因为逻辑处理失败而导致产生脏数据等等一系列的问题. 事务有两个重要特性: 事务的传播行为 数据隔离级别 1.事务传播行为(Transaction Behavior) 传播行为级别,定义的是事务的控制范围.通俗点说,执行到某段代码时,对已存在事务的不同处理方式. Spring 对 JDBC 的事务隔离级别进行了补充和扩展,并提出了 7 种事务传播行为. 1)Spring 中提供的 7 种传播行为 PROPAGATIO

0. 前言 前几天跟朋友聚会的时候,朋友说他们公司准备自己搞一套saas系统,以实现多个第三方平台的业务接入需求.聊完以后,实在手痒难耐,于是花了两天时间自己实现了两个saas系统多租户数据隔离实现方案.俗话说“独乐乐不如众乐乐”,所以我把我的“研究成果”写出来,让大家乐呵乐呵. 在分享我的研究成果之前,我们先了解一下相关的定义吧.如果对这部分内容熟悉的同学,可以直接略过. 1. 什么是saas系统 引用百度百科上面的描述, “SaaS平台是运营saas软件的平台.SaaS提供商为企业搭建信息化

1. 流程介绍 在上一篇文章中,我们已经把客户端的页面日志,启动日志,曝光日志分别发送到kafka对应的主题中.在本文中,我们将把业务数据也发送到对应的kafka主题中. 通过maxwell采集业务数据变化,相当于是ods数据,把采集的数据发送到kafka的topic(ods_base_db_m)中,然后flink从kafka消费数据,这个过程有维度数据,就放到hbase中,其他事实数据再发送给kafka作为dwd层.flink消费kafka数据可以做一些简单的ETL处理,比如过滤空值,长度限制

在上一篇文章中,我们已经获取到了业务数据的输出流,分别是dim层维度数据的输出流,及dwd层事实数据的输出流,接下来我们要做的就是把这些输出流分别再流向对应的数据介质中,dim层流向hbase中,dwd层依旧回写到kafka中. 1.分流维度表sink到hbase 上一篇的结果是维度数据在侧输出流hbaseDs,事实数据在主流filterDs中,如下: //5.动态分流,事实表写会kafka,维度表写入hbase OutputTag<JSONObject> hbaseTag = new Out

摘要:解读云上前沿技术,畅聊开发应用实践.专家团队授课,答疑解惑,助力开发者使用华为云开放能力进行应用构建.技术创新. 围绕当下许多企业青睐的SaaS应用开发,华为云DTSE技术布道师李良龙为大家带来<SaaS应用开发>系列课程第3期<SaaS数据路由设计实现>的分享. 本期直播详解 一个合格的SaaS应用开发必定伴随着租户数据的隔离,同时租户的开销及成本预算各不相同.随着业务规模的变化,我们该如何选择租户数据隔离的方式,如何实现隔离?相信在这期直播里,你可以找到解答. 从7个租户

//批量添加20000条数据用时8秒. try {    String url = "jdbc:oracle:thin:@IP:1521:orcl"; // orcl为数据库的SID    String user = "oracle";    String password = "oracle";    StringBuffer sql = new StringBuffer();    sql.append("insert into e

P2P小贷网站业务数据流程分享 引言 这是去年年底开发的一个项目,完成后和用户的衔接没有很好的做起来,所以项目就搁浅了.9月以来,看各路P2P风声水起,很是热闹:这里分享下我的设计文档,算是抛砖引玉,如能提供一些借鉴意义,也不枉分享一场:本文用于说明P2P小贷项目的程序设计,包括程序系统的基本处理流程,模块划分.功能分配及UI设计等. 开发目标 1． 开发P2P网上借贷系统:2． 合理规划整个系统的功能,使之符合网上交易的需要.3． 流程简单化,使得投资者及企业借贷者可轻松上手操作.4． 网站必

<Spring Data:企业级Java的现代数据访问技术(影印版)>基本信息原书名:Spring Data:Modern Data Access for Enterprise Java作者: Mark Pollack Oliver Gierke Thomas Risberg Jonathan L.Brisbin Michael Hunger 出版社:东南大学出版社ISBN:9787564142001上架时间:2013-6-20出版日期:2013 年5月开本:16开页码:316版次:1-1所属