简介 之前笔者有连续 2 篇文章： Prometheus 性能调优 - 什么是高基数问题以及如何解决？ 如何精简 Prometheus 的指标和存储占用 陆续介绍了一些 Prometheus 的性能调优技巧，包括高基数问题的解决以及精简 Prometheus 的指标和存储占用。 今天再介绍一个新的调
作者：陈昌浩 1 背景 随着数据量的增长，发现系统在与其他系统交互时，批量接口会出现超时现象，发现原批量接口在实现时，没有做分片处理，当数据过大时或超过其他系统阈值时，就会出现错误。由于与其他系统交互比较多，一个一个接口做分片优化，改动量较大，所以考虑通过AOP解决此问题。 2 Spring-AOP
数据泵(impdb)导入Oracle数据库 一.sqlplus登录目标数据库，创建导入的目录路径 #该目录要在导入的数据库本机建立，如果是docker就在容器内部创建 create directory data_dir as '/home/oracle/prd_imp/prd_dump'; data
本文介绍了IP分片与重组的工作原理及其在数据传输中的重要性。IP分片将大数据包分割为小分片进行传输，重组则将其重新组合为完整数据包。这种技术能适应不同网络链路的传输单元限制，提高传输效率和可靠性。随着IPv4地址枯竭，IPv6的采用越来越普遍，了解IP分片与重组对于网络优化和IPv6部署至关重要。
1：设置合理的索引分片数和副本数 索引分片数建议设置为集群节点的整数倍，初始数据导入时副本数设置为 0，生产环境副本数建议设置为 1（设置 1 个副本，集群任意 1 个节点宕机数据不会丢失；设置更多副本会占用更多存储空间，操作系统缓存命中率会下降，检索性能不一定提升）。单节点索引分片数建议不要超过
作者：京东物流 张广治 1 背景 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能和可用性方面已经难于满足海量数据的场景，系统最大的瓶颈在于单个节点读写性能，许多的资源受到单机的限制，例如连接数、网络IO、磁盘IO等，从而导致它的并发能力不高，对于高并发的要求不满足。 每到月初国际财务系统压力巨
结合我们的生产需求，本次详细整理了最新版本 MonogoDB 7.0 集群的规划及部署过程，具有较大的参考价值，基本可照搬使用。 适应数据规模为T级的场景，由于设计了分片支撑，后续如有大数据量需求，可分片横向扩展。 ■■■ 分片集群规划 ■ Configure hostname、hosts file
本文主要通过图示介绍了用主键进行分片查询的过程，介绍了主键分页查询存在SQL性能问题，如何去创建高效的索引去优化主键分页查询的SQL性能问题。对于数据分布不均如何发现，提供了一些SQL查询案例来进行参考，对MySQL Index Condition Pushdown优化算法做了一些简单介绍。
前言 上传大文件时，原始HTTP文件上传功能可能会影响使用体验，此时使用分片上传功能可以有效避免原始上传的弊端。由于分片上传不是HTTP标准的一部分，所以只能自行开发相互配合的服务端和客户端。文件分片上传在许多情况时都拥有很多好处，除非已知需要上传的文件一定非常小。分片上传可以对上传的文件进行快速分
转载请注明出处： 目录 1.redis 用zset做消息队列如何处理消息积压 2.redis分片并使用zset做消息队列 3. redis如何分片 4. redis使用java发送消息到zset队列并对消息进行分片处理 5. redis使用zset做消息队列时，有多个消费者同时消费消息怎么处理 6.
IP重组 ip重组这部分 4.19内核与3.10内核有些差别，4.9.134以后内核中不使用低水位和工作队列了，同时使用了rhashtable 替代了 hash bucket的概念，在3.10内核中使用1024个hash bucket, 每个bucket中最多存放128个分片队列，在4.19内核中所
快速部署 微软开源的 Garnet 键值数据库 Garnet 是 Microsoft Research 推出的一种新型远程缓存存储，其设计速度极快、可扩展且延迟低。 Garnet 在单个节点内是线程可扩展的。它还支持分片集群执行、复制、检查点、故障转移和事务。它可以在主内存以及分层存储（例如 SSD
> 注意使用雪花ID的话，查询ID时候必须使用long类型的ID，不要使用MP自带的默认的Serializable类型。否则会提示分片主键id数据类型和分片算法不匹配Inline sharding algorithms expression `xxx` and sharding column `xx
2022-12-23 我们来看下关于网卡特性的解释，不过记住GSO和GRO两个特性就好。 TSO(TCP Segmentation Offload)，是利用网卡对TCP数据包分片，减轻CPU负荷的一种技术，也有人叫 LSO (Large segment offload) ，TSO是针对TCP的，UF
https://www.cnblogs.com/larrypeng/p/12496810.html 我们来看下关于网卡特性的解释，不过记住GSO和GRO两个特性就好。 TSO(TCP Segmentation Offload)，是利用网卡对TCP数据包分片，减轻CPU负荷的一种技术，也有人叫 LSO
问题描述 在上一篇博文(【Azure 存储服务】.NET7.0 示例代码之上传大文件到Azure Storage Blob (一)：https://www.cnblogs.com/lulight/p/17061631.html)中，介绍了第一种分片的方式上传文件。 本文章接着介绍第二种方式，使用 M
INFINI Labs 产品又更新啦~，包括 Easysearch v1.8.0、Gateway、Console、Agent、Loadgen v1.25.0。本次各产品更新了很多亮点功能，如 Easysearch 新增数据写入限流功能，可实现节点、分片级限流；Gateway 修复数据迁移过程中因消费
在一个阳光明媚的下午，突然生产环境有一个缓存实例发出内存使用率超过90%的告警，然后立刻和小伙伴们一起看是什么情况。 现象是这样的，集群里的一个实例的内存使用率超过了90%，而这个实例的从节点，内存使用率却很低。而且其他分片的内存使用率都很低，只有这个分片高。见下图cachecloud实例状态图。
首先，我们介绍了Elasticsearch（ES）的倒排索引，这是一种用于快速检索的数据结构。其次，我们了解了ES集群的架构，包括主节点、数据节点和协调节点的功能和作用。然后，我们探讨了中文分词器的选择，其中包括IK、HanLP和Jieba等常用的分词工具。接着，我们解释了写入数据和查询数据的工作原理，包括请求的分配和预处理，数据的存储和查询结果的处理过程。最后，我们讨论了ES部署的优化方法，包括调整JVM内存、分片布局和数量、节点身份设计以及配置Ingest节点等方面的策略。
Redis集群一般有四种方式，分别为：主从复制、哨兵模式、Cluster以及各大厂的集群方案。在3.0版本之前只支持单实例模式，3.0之后支持了集群方式。在3.0之前各大厂为了解决单实例Redis的存储瓶颈问题各自推出了自己的集群方案，其核心思想就是数据分片，主要有客户端分片、代理分片、服务端分片。这里咱们只介绍前三种方式：主从、哨兵、Cluster。
