OceanBase数据库及其特点
随着互联网行业和大数据的兴起和蓬勃发展,数据量和并发访问量呈指数级增长,这对整个系统的架构设计和产品的能力提出了巨大的挑战。极高的总拥有成本、捉襟见肘的可扩展性、薄弱的大数据处理性能等。都成为了高并发和大数据访问需求的燃痛。同时,阿里巴巴、蚂蚁的各种应
可莉 可莉
3年前
2019年初,一次Confluence迁移升级历程
AtlassianConfluence从5.7.1升级到6.14.1背景随着时间的推移用户量不断增长数据量也越来越大Confluence最初安装使用的是内存数据库由于这个技术债务所需的资源(尤其是内存)越来越大服务启动所需JVM需求不断增长:4G—8G—12G曾出现因JVM不足导致系统慢或重启失
Stella981 Stella981
3年前
Kafka到底有几个Offset?——Kafka核心之偏移量机制
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/3ea57a5cd288c6bbc24521607f4e0aae21a.jpg)    Kafka是由LinkIn开源的实时数据处理框架,目前已经更新到2.3版本。不同于一般的消息中间件,Kafka通过数据持久化和磁盘读写获得了极高的吞吐量,并可以不依赖Storm,SparkSt
Stella981 Stella981
3年前
Redis 应用场景
1\. MySqlMemcached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
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3年前
2019年初,一次Confluence迁移升级历程
AtlassianConfluence从5.7.1升级到6.14.1背景随着时间的推移用户量不断增长数据量也越来越大Confluence最初安装使用的是内存数据库由于这个技术债务所需的资源(尤其是内存)越来越大服务启动所需JVM需求不断增长:4G—8G—12G曾出现因JVM不足导致系统慢或重启失
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3年前
DevOps之动态表单——优雅地把工作量甩给后端
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/39ff4cbbf76c4a63bc7a3be95b20a37a.gif)!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/18241b923933475eb6494a10f9ed8884.jpg)转载本文需注明出处:微信公众号E
ElasticSearch - 批量更新bulk死锁问题排查 | 京东云技术团队
由于商品变更MQ消息量巨大,为了提升更新ES的性能,防止出现MQ消息积压问题,所以本系统使用了BulkProcessor进行批量异步更新。
京东云开发者 京东云开发者
8个月前
java线程池原理浅析
问题与解决:问题:查询大数据量的时候,例如一次返回50w数据量的包,循环去查询发现读取会超时。解决方案:经过思考采用多线程去分页查询。使用线程池创建多个线程去查询分页后的数据最后汇总一下,解决了一次查询大量数据返回超时的问题。一次查询现状:多线程分页查询改
京东云开发者 京东云开发者
5个月前
分库分表后复杂查询的应对之道:基于DTS实时性ES宽表构建技术实践
1问题域业务发展的初期,我们的数据库架构往往是单库单表,外加读写分离来快速的支撑业务,随着用户量和订单量的增加,数据库的计算和存储往往会成为我们系统的瓶颈,业界的实践多数采用分而治之的思想:分库分表,通过分库分表应对存系统读写性能瓶颈和存储瓶颈;分库分表帮