问题: 注意到自己负责kafka的某个topic最小的偏移量为0,而最大的偏移量都7亿多了,说明存储在kafka里面的数据没有定时删除,通过登陆到kafka服务器,查看配置文件services.properties,发现log.retention.hours=876000(100年),我猜想配置kafka的人是怕数据丢失,直接保存了所有的数据. 方法: 我这边修改为log.retention.hours=4320(半年,根据实际情况设置),然后重启kafka,就生效了. (其中,当该配置生效之后

简介 在上篇文章中我们谈到了查询优化器和执行计划缓存的关系,以及其二者之间的冲突.本篇文章中,我们会主要阐述执行计划缓存常见的问题以及一些解决办法. 将执行缓存考虑在内时的流程 上篇文章中提到了查询优化器解析语句的过程,当将计划缓存考虑在内时,首先需要查看计划缓存中是否已经有语句的缓存,如果没有,才会执行编译过程,如果存在则直接利用编译好的执行计划.因此,完整的过程如图1所示. 图1.将计划缓存考虑在内的过程 图1中我们可以看到,其中有一步需要在缓存中找到计划的过程.因此不难猜出,只要是这一类查

设置缓存 [OutputCache(Duration =333,VaryByCustom ="Index")] 缓存: //在action中,临时阻止该次请求的视图页面缓存 Response.Cache.SetNoServerCaching(); //可以使得默认的缓存,在规定过期时间内,除第一次访问外,都是304. Response.Cache.SetOmitVaryStar(true); 主要防范,循环参数来发起请求时,造成的大量无意义的参数生成的垃圾缓存过多,大量占用内存的情况.

1.学习之前你应该知道这些 几乎每个项目都会用到缓存,这是必然的.以前在学校时做的网站基本上的一个标准就是1.搞定增删改查2.页面做的不要太差3.能运行(ps真的有这种情况,答辩验收的时候几个人在讲台上演示,网站都运行不起来,混日子了o)就算完成任务.(老师可不会去问你这个页面怎么打开这么慢).但是在实际工作中大大小小的项目都会用到缓存,这也是培训学校的一个怪像,[赶进度,从不注重基础知识的积累].no bb 了,下面我们就来学习一下mvc中的缓存. 在学习如何使用缓存之前,潜意识里我们应该有这

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Java生鲜电商平台-缓存架构实战 说明:在Java生鲜电商中,缓存起到了非常重要的作用,目前整个项目中才用的是redis做分布式缓存. 缓存集群 缓存集群存在的问题 1.热key 缓存集群中的某个key瞬间被数万甚至十万的并发请求打爆. 2.大value 某个key对应的value可能有GB级的大小,导致查询value的时候导致网络相关的故障问题. 缓存集群作用 在缓存里放一些平时不怎么变动的数据,然后用户在查询大量的平时不怎么变动的数据的时候,可以直接从缓存里走了.缓存集群的并发能力是很强的

缓存前提概念: 1.使用缓存的目的就是为提供网站性能,减轻对数据库的压力,提高访问的速度. 2.如果使用缓存不当,比不使用缓存造成的影响更恶劣(缓存数据的更新不及时.缓存过多等). 3..net MVC 中有两种相应的缓存技术 :1.应用程序缓存 .2.输出缓存 应用程序缓存和输出缓存的区别 输出缓存:也就是Outputcache 是相对于某个Action或Controller而言.使用的场景包括某个页面的数据更新不是很频繁,不需要每次都从数据库区查询.缓存起来从内存中读取.比如文章详情,排名什

System.Runtime.Caching/MemoryCache ICacheEntry 接口中的属性:具体设置过期时间 可以参考:微软文档ICacheEntry 接口 缓存基本使用 (一) 绝对过期 AbsoluteExpirationRelativeToNow 绝对过期 在实际的使用中肯定是要使用 Id 之类的进行拼接 var items = await memCache.GetOrCreateAsync("Test1", async (e) => { e.Absolut

前言 不知不觉来百度已有半年之久,这半年是996的半年,是孤军奋战的半年,是跌跌撞撞的半年,一个字:真的是累死人啦! 我所进入的团队相当于公司内部创业团队,人员基本全部是新招的,最初开发时连数据库都没设计,当时评审需求的时候居然有一个产品经理拿了一份他设计的数据库,当时我作为一个前端就惊呆了...... 最初的前端只有我1人,这事实上与我想来学习学习的愿望是背道而驰的,但既然来都来了也只能独挑大梁,马上投入开发,当时涉及的项目有: ① H5站点 ② PC站点 ③ Mis后台管理系统 ④ 各种百度

什么是localstorage 前几天在老项目中发现有对cookie的操作觉得很奇怪,咨询下来是要缓存一些信息,以避免在URL上面传递参数,但没有考虑过cookie会带来什么问题: ① cookie大小限制在4k左右,不适合存业务数据 ② cookie每次随HTTP事务一起发送,浪费带宽 我们是做移动项目的,所以这里真实适合使用的技术是localstorage,localstorage可以说是对cookie的优化,使用它可以方便在客户端存储数据,并且不会随着HTTP传输,但也不是没有问题: ①

本文使用 Linux centos系统 一.Nginx虚拟主机的配置 虚拟主机:通常情况下,为了使每个服务器可以供更多用户使用,可以将一个服务器分为很多虚拟的子服务器,每个子服务器都是互相独立的.这些服务器是根据虚拟化技术分出来的,这样,一台服务器就可以虚拟成很多台子服务器.我们把子服务器叫做虚拟主机.我们搭建好Nginx服务器之后,此时只有一台Nginx服务器,这时如果我们对这台服务器进行虚拟主机配置,就可以将一台Nginx服务器分割为多台独立的子服务器. Nginx中配置虚拟主机的步骤主要有

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淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可

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      转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输

在抛出内存溢出错误的时候,一般都会提示内存泄露的种类,一般也都是按照区域进行划分: 1. 堆(heap)内存泄漏java.lang.OutOfMemoryError: Javaheap space:大家都比较熟悉 ,通过设置-Xms2048m -Xmx4096m可以解决 2. 栈(stack)内存泄漏:当前线程运行期间维护的中间变量等信息过多,例如常见的死循环引起stack over flow 3. 方法区(permanent heap)内存泄漏,即java.lang.OutOfMemoryEr

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在<基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计>中,我们详述了基于Flume的美团日志收集系统的架构设计,以及为什么做这样的设计.在本节中,我们将会讲述在实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume的功能改进和对系统做的优化. 1 Flume的问题总结 在Flume的使用过程中,遇到的主要问题如下: a. Channel“水土不服”:使用固定大小的MemoryChannel在日志高峰时常报队列大小不够的异常:使用FileChannel又导致IO繁忙的问题: b. HdfsSink的性能问

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Spark有几种部署的模式,单机版.集群版等等,平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试.但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便,只能通过Log的形式,进行分析,利用spark ui做性能调整和优化. 那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析,因为本人的经验也不是很丰富,所以只能作为一个入门的介绍. Spark UI入口 如果是单机版本,在单机调试的时候输出信息中已经提示了UI的入口: 17/02/26 13:55:48 INFO SparkEnv: Reg