近几天没有用户找到,除了看看书,就是上网浏览点东西,好不惬意.可惜好景不长,正在享受悠闲惬意的日子时,一个用户的工作人员QQ找到我,说他们在统计一些数据,但一个SQL特别慢,或者说就从来没出过数据,我说,SQL操作的表很大吗?他说,很大,但我们已经对表进行了分区,而且我们就取10分钟的数据,但还是这么慢.听到用户这么说,我放下手里的书,想了想,还是感觉有点奇怪,于是向用户要了他们的SQL,很简单的一个SQL语句,如下:select  distinct rec_no from rec_log   

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:腾讯游戏云资深架构师 vince 本篇文章主要是分享游戏业务面临的安全风险场景,以及基于这些场景的特点,我们应该如何做好对应的防护. 背景:游戏行业DDoS攻击愈演愈烈 <2017年度游戏行业DDoS态势报告>显示,中国成为全球DDoS攻击最大受害区,占比84.79%. 第二个特点是,大流量攻击越来越多,其中百G以上攻击占比逐年加大: 第三个特点是游戏行业被攻击情况严重,已是最大受害行业.而其中棋牌类被攻击尤其严重,百G以上攻击

转:http://codinginet.com/articles/view/201605-linux_net_parallel?simple=1&from=timeline&isappinstalled=0 Linux网络IO并行化技术概览 By mikewei at 2016-05-21 00:30 阅读(276) 过去的十年中互联网经历了爆发式的增长,这背后有什么技术平台起了最为关键的作用,我认为是Linux,即使在云计算流行的今天,它依然是最重要的一块基石.我们或许经常听到关于什么是

在本文的两个部分中,我将介绍Team Foundation Server的一些核心特征,重点介绍在本产品的日常应用中是怎样将这些特性结合在一起使用的. 作为一名软件开发者,在我的职业生涯中,我常常会用到支持软件开发过程的大量开发工具,如版本号控制工具.漏洞跟踪包.生成脚本语言.单元測试框架和需求分析工具等等.在.NET平台上,大量的支持工具可以非常好地独立工作,可是,为了使得各种工具之间都够互相协作,还是常常须要一些手动工作. 随着Visual Studio产品线中Team Foundation

在本文的两个部分中,我将介绍Team Foundation Server的一些核心特征,重点介绍在本产品的日常应用中是怎样将这些特性结合在一起使用的. 作为一名软件开发者,在我的职业生涯中,我常常会用到支持软件开发过程的大量开发工具,如版本号控制工具.漏洞跟踪包.生成脚本语言.单元測试框架 和需求分析工具等等.在.NET平台上,大量的支持工具可以非常好地独立工作,可是,为了使得各种工具之间都够互相协作,还是常常须要一些手动工作. 随着Visual Studio产品线中Team Foundatio

在两部分的文章.我会介绍Team Foundation Server一些核心功能,着重于产品的日常应用是如何将这些功能结合使用. 作为一个软件开发.在我的职业生涯,.我常常用于支持软件开发过程中大量的开发工具,版本控制工具如.包.生成脚本语言.单元測试框架和需求分析工具等等.在.NET平台上,大量的支持工具可以非常好地独立工作,可是.为了使得各种工具之间都够互相协作,还是常常须要一些手动工作. 随着Visual Studio产品线中Team Foundation Server组件的公布,微软使得

阿里安全归零实验室成立于2017年11月,致力于对黑灰产技术的研究.实验室的愿景是通过技术手段解决当前日益严重的网络违规和网络犯罪问题,为阿里新经济体保驾护航. 实验室与寄生在阿里生态经济体的黑灰产直面技术对抗,以打造一流的以情报驱动的黑灰产情报体系能力,看清黑灰产风险.领先黑灰产.演练风险为愿景,重点研究业务安全和数据安全领域中黑灰产风险事件背后的产业链和手法,解决相关风险问题.以情报外部视角,在多个安全风险领域内均取得了不错的成绩:以蓝军真实黑灰产视角,模拟黑灰产进行演练攻击,检验防线,为阿

京东基于Spark的风控系统架构实践和技术细节 时间 2016-06-02 09:36:32  炼数成金 原文  http://www.dataguru.cn/article-9419-1.html 主题 Spark软件架构 1.背景 互联网的迅速发展,为电子商务兴起提供了肥沃的土壤.2014年,中国电子商务市场交易规模达到13.4万亿元,同比增长31.4%.其中,B2B电子商务市场交易额达到10万亿元,同比增长21.9%.这一连串高速增长的数字背后,不法分子对互联网资产的觊觎,针对电商行业的恶

我是用antd pro做一个项目.有一个小需求是表格头部栏可操作.具体是表头的每一项都带一个"x"按钮,当不想展示这一栏的时候,直接点"x",这一栏就不展示了.不展示的头部标签放一边,也可以随时加入到表格中. 先看图: 1.表头信息有个"x",当点击了某一项,该项在表格中消失,并且该标签会在可添加表头上展示. 2.此时我"x"掉了序号,用户名两项,得到下面的效果. 3.此时我点击了 "+用户名" 标签,表格

6 月 25 日,国内知名的系统高可用专家数列科技宣布开源旗下核心产品能力,对外开放生产全链路压测平台产品的源代码,并正式命名为 Takin. 目前中国人寿.顺丰科技.希音.中通快递.中国移动.永辉超市.爱库存.浙江大学等 50+行业头部公司都采用了该技术,10 万+探针同时线上运行,每天实时处理数百亿条用户请求,生成数百 TB 链路数据.该项目已在 Github 上发布,作为全球首款开源的全链路压测平台,Takin 的开源将为更多企业提供超低门槛.超低成本.超高效率的性能保障能力. 什么是生产

chromatix项目必须包含有效的 ADC image.png filcker: 交流电照明灯发出的光会一定频率的抖动导致sensor图像出现行方向的水波纹,称之为filcker.目前主要的交流电频率有50HZ和60HZ两种.为了避免出现flicker,要求曝光时间大于base值时必须是base的整数倍. image.png Blacklevel Blacklevel简单的说就是黑电平,指在dark下pixel的输出值,这个值可能为正亦可能为负,在正常光照输出时需要减掉blacklevel值,

直播作为近来新兴的互动形态和今年阿里巴巴双十一的一大亮点,其内容风险监控是一个全新的课题,技术的挑战非常大,管控难点主要包括业界缺乏成熟方案和标准.主播行为.直播内容不可控.峰值期间数千路高并发处理.对算法的高实时响应要求等等. 阿里巴巴集团安全部今年在直播管控中的特色在于大量采用人工智能和深度学习等技术,配合优化后的高性能多媒体计算集群,大幅度降低人工审核成本的同时,提升了对内容风险的防控能力.系统在峰值期间成功处理5400路直播视频,以及共计25万场粉丝连连看游戏,对违规内容进行警告或阻断.

TYPESDK 服务端设计思路与架构之一:应用场景分析 作为一个渠道SDK统一接入框架,TYPESDK从一开始,所面对的需求场景就是多款游戏,通过一个统一的SDK服务端,能够同时接入几十个甚至几百个各种渠道的SDK.而且这些渠道接口的具体接入字段和接入逻辑,每个月以至每周,都可能发生或大或小的变动.在这样一个复杂的应用场景下,我们应该如何设计一个足够强大而又足够灵活的SDK服务端呢? 首先我们需要厘清,在整个应用场景中,TYPESDK所处的位置,以及它所需要实现的核心功能. 图1 如图1所示,T

1.背景 Redis的出现确实大大地提高系统大并发能力支撑的可能性,转眼间Redis的最新版本已经是3.X版本了,但我们的系统依然继续跑着2.8,并很好地支撑着我们当前每天5亿访问量的应用系统.想当年Redis的单点单线程特性无法满足我们日益壮大的系统,只能硬着头皮把Redis"集群化"负载.且这套"集群化"方案良好地运行至今.虽难度不高,胜在简单和实用.无论简单还是很简单,记录这种经历是一件非常有趣的事情. 2.问题 系统访问量日益倍增,当前的Redis单点服务确

声明:本文章转自麻袋爸爸 一,TimesTen应用场景 在谈论TimesTen内存数据库应用场景之前,我们先来介绍一下什么是内存数据库,及其工作原理吧.内存数据库,顾名思义就是将数据存放在内存中,并通过内存操作直接完成数据库相关操作.与磁盘相比,数据在内存中的读写速度要高出几个数量级,能够极大地提高应用程序的性能.同时,内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式,基于全部数据都在内存中,重新设计了体系结构,并且在数据缓存.快速算法.并行操作方面也进行了相应的改进,所以数据处理速度比传统数据库的数据处

Redis不是比较成熟的memcache或者Mysql的替代品,是对于大型互联网类应用在架构上很好的补充.现在有越来越多的应用也在纷纷基于Redis做架构的改造.首先简单公布一下Redis平台实际情况: 2200+亿 commands/day 5000亿Read/day 500亿Write/day 18TB+ Memory 500+ Servers in 6 IDC 2000+instances 应该是国内外比较大的Redis使用平台,今天主要从应用角度谈谈Redis服务平台. Redis使用场

一.HDFS概述         优点:高容错性.适合批处理.适合大数据处理.流式文件访问:一次写入,多次读取.         缺点:不适合低延迟数据访问.不适合小文件存取(受限于NameNode).不适合并发写入. 二.HDFS基本架构和原理         考虑一个问题:如何实现一个分布式文件系统?         业务场景:目前有几个T级别的大文件,有数个大容量存储主机.         初期思路:将每个文件创建几个副本,通过冗余机制,分别存放到不同的机器上.另外,通过一台专门的主机ma

场景5 Performance Management 性能调优(不能重启数据库) 索引 资源管理器 性能优化 统计分析 SQL性能分析 SPM (SQL执行计划管理) 堆表 :数据存储无序 位图索引 :适合字段重复值高的,数据仓库环境下(适合OLAP/DSS环境),存储占用空间少, DML成本高, WHERE中与或操作效率高 eg : select count(*) from customers where m_status = married and region in (‘central’,

1.  MySql+Memcached架构的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: 1.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. 2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题. 3.Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MySQL无

此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Monty Widenius写了最初的版本,