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高并发大容量NoSQL解决方案探索

Replication能解决读的扩展性问题和HA(高可用),但是无法解决读和容量的扩展性。而Sharding可以解决读写和容量的扩展性。一般NoSQL解决方案都是将二者组合起来。...虚拟节点相当于在数据分片和托管服务器之间建立了一层虚拟映射的关系。 目前,大家主要根据数据模型和访问方式进行NoSQL分类。 ? 个推常用的几种NoSQL解决方案 个推Redis系统规模如下图。...后来我们对它进行功能性补充,便没有遇到大的问题。 下图是个推运维平台。 ? 第一个是IT硬件资源平台,主要维护主机维度的物理信息。...grafana监控系统聚合了多个IDC数据,我们运维每天只需看一下大屏就够了。 Slatstack,用于实现自动化发布,实现标准化并提高工作效率。...Redis3主从重置的概率比Redis2大大减少,Redis4支持节点重启以后也能增量同步,这是Redis本身进行了很多改进。 ? 我们现在主要使用的是2.8.20,属于比较容易能产生主从重置。

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如何扩容单台服务器的存储容量?

写在前面 最近收到监控系统的报警,一看是服务器的磁盘的存储超出了阈值。此时第一时间想到的就是要给服务器扩容了,说到服务器扩容,其实没有小伙伴们想的那么复杂。...简单点来说,服务器扩容可以分为两种:一种是增加服务器的数量;另一种是增加单台服务器的存储。今天,我们就来说说如何增加单台服务器的存储容量。...文章已收录到: https://github.com/sunshinelyz/technology-binghe https://gitee.com/binghe001/technology-binghe 服务器扩容...Linux的硬盘识别: 一般使用”fdisk -l”命令可以列出系统中当前连接的硬盘 设备和分区信息.新硬盘没有分区信息,则只显示硬盘大小信息. 1.关闭服务器加上新硬盘 2.启动服务器,以root用户登录...data1目录: #mkdir /data1 8.开始挂载分区: #mount /dev/sdb1 /data1 9.查看硬盘大小以及挂载分区: #df -h 10.配置开机自动挂载 因为mount挂载在重启服务器后会失效

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    Samsung:从QLC应用生态来看大容量SSD前景

    随着对大容量需求的增长(64TB、128TB、256TB),传统的4KB或512B LBA格式已不再能满足要求,因此提出了使用更大的Indirection Units(IUs)。...数据放置(Data Placement)提供灵活的存储解决方案,提升存储设备在QLC和高容量环境中的表现。 本文主要探讨大容量QLC存储实践过程的上述两个方向的最新进展。...对大容量存储(64TB、128TB、256TB)的需求推动更大的间接单元(IU) 垃圾回收(GC)可以在更大的粒度上工作 OCP智能健康日志页面 0xC0 SMART-21 记录了未对齐的IU写入 基于操作系统的运行时追踪...(3) 高容量 SSD 的趋势 随着 SSD 容量的增加(如 64TB、128TB),传统的 4KB LBA 已无法满足性能和功耗需求: 更大的 IU(如 16KB 或 32KB)逐渐成为标准,以适应更高的容量和性能要求...对齐和未对齐情况下的I/O表现对比。 对齐的16KB和32KB块大小显著高于其他块大小,表明对齐能够显著提升I/O效率。

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    高并发大容量NoSQL解决方案探索

    Replication能解决读的扩展性问题和HA(高可用),但是无法解决读和容量的扩展性。而Sharding可以解决读写和容量的扩展性。一般NoSQL解决方案都是将二者组合起来。...虚拟节点相当于在数据分片和托管服务器之间建立了一层虚拟映射的关系。 目前,大家主要根据数据模型和访问方式进行NoSQL分类。 ? 个推常用的几种NoSQL解决方案 个推Redis系统规模如下图。...后来我们对它进行功能性补充,便没有遇到大的问题。 下图是个推运维平台。 ? 第一个是IT硬件资源平台,主要维护主机维度的物理信息。...grafana监控系统聚合了多个IDC数据,我们运维每天只需看一下大屏就够了。 Slatstack,用于实现自动化发布,实现标准化并提高工作效率。...Redis3主从重置的概率比Redis2大大减少,Redis4支持节点重启以后也能增量同步,这是Redis本身进行了很多改进。 ? 我们现在主要使用的是2.8.20,属于比较容易能产生主从重置。

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    深度学习三大框架对比

    传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平,但每前进一步都异常艰难,直到深度学习算法的出现。...三、深度学习框架比较 神经网络一般包括:训练,测试两大阶段。...灵活的体系结构允许你使用单个API将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。...灵活的移植性,可以将同一份代码几乎不经过修改就轻松地部署到有任意数量 CPU 或 GPU 的 PC、服务器或者移动设备上。...[12]. https://zhuanlan.zhihu.com/p/24687814 对比深度学习十大框架:TensorFlow最流行但并不是最好 [13]. https://www.leiphone.com

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    三大前端框架技术选型对比

    2、 前端三大主流框架 Angular.js:出来最早的前端框架,学习曲线比较陡,NG1学起来比较麻烦,NG2开始,进行了一系列的改革,也开始启用组件化了;在NG中,也支持使用TS(TypeScript...)进行编程; Vue.js:最火的一门前端框架,它是中国人开发的,对我们来说,文档要友好一些; React.js:最流行的一门框架,因为它的设计很优秀; 3、React与vue.js的对比 (1)组件化方面...Diff算法 (1) tree diff:新旧DOM树,逐层对比的方式,就叫做 tree diff,每当我们从前到后,把所有层的节点对比完后,必然能够找到那些 需要被更新的元素; (2)component...diff:在对比每一层的时候,组件之间的对比,叫做 component diff;当对比组件的时候,如果两个组件的类型相同,则暂时认为这个组件不需要被更新,如果组件的类型不同,则立即将旧组件移除,新建一个组件...,替换到被移除的位置; (3)element diff:在组件中,每个元素之间也要进行对比,那么,元素级别的对比,叫做 element diff; (4) key:key这个属性,可以把 页面上的

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    磁带非但没被淘汰,容量还比硬盘大了???

    IBM和富士胶片一项技术突破显示,他们已找到方法将单盒磁带容量提升到580TB。 这大约等同于12万张DVD存储量,放256GB的SD存储卡上,能装满2320张。...不少人印象中,磁带分AB面,得两部分加起来才存得下一张港台专辑,容量连CD也没法比,再加上速度慢体积大等缺点,相信很多00后都没见过(暴露年龄系列)。 怎么不仅没被淘汰,反而突然能存这么多数据了?...下图为电子显微镜下,锶铁氧体与钡铁氧体颗粒大小对比: 更细颗粒的磁性材料不仅可存储更高密度信息,也让磁带介质表面更光滑。...△ 现代磁带库 图源:spectrum.ieee.org 磁带另一大好处是耐操不易损坏,一盘磁带从高处落下不大影响其数据存储,相比之下,硬盘等介质的环境适应性较差。...即使近些年,磁带容量仍以大约每年33%速度增长,大约两到三年翻一倍,业内也有人将其称为磁带摩尔定律,背后都是这些公司在发力。 当然,蓝色巨人IBM在其中扮演了突出角色。

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    hncloud:内存容量和频率如何影响服务器性能?

    内存容量和频率对服务器性能的影响主要体现在以下几个方面:数据传输速度:内存频率越高,数据传输速度越快。...这意味着服务器可以更快地从内存中读取数据和将数据写入内存,对于需要频繁访问内存的应用程序(如数据库服务器、虚拟化环境等)至关重要。...内存容量的影响:内存容量越大,服务器可以处理的数据量越多,从而提高服务器性能。然而,过大的内存容量也会增加服务器成本。内存频率与系统性能:内存频率的提升对大部分游戏有较大影响,但对少量游戏影响较小。...内存容量与性能瓶颈:当服务器内存不足时,会导致频繁的磁盘I/O操作,因为系统需要不断将内存中的数据交换到硬盘上的虚拟内存中,这大大降低了数据访问速度。...内存容量与多任务处理:足够的内存允许服务器同时处理多个任务,提高并发处理能力。综上所述,内存容量和频率是影响服务器性能的关键因素,它们共同决定了服务器处理数据的能力、响应速度和多任务处理效率。

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    一张图对比指纹虹膜人脸等生物识别

    指纹在胎儿时期就已经形成,并且此后基本保持不变。科学界一般认为,指纹的形成不仅受到遗传因素的影响,也被胎儿时期在母体里受到的各种随机的受力决定了指纹的唯一性。...科学统计也同样表明,即使存在血缘和遗传关系的两个人,比如双胞胎,他们的指纹并没有比随机两人的指纹表现出明显更高的相关性。通常我们将指纹中突起的纹路称为脊线,而将指纹的整体纹路称为脊线模式。...由于每个手指指纹的脊线模式唯一且不会改变,因此可以将指纹作为每个人身份的标志,用于身份的鉴别。 人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。...与指纹、虹膜、步态等其他生物特征识别技术相比,人脸识别有其无法比拟的优势,如对识别者不具侵犯性,更加直接、友好,使用者无任何心理障碍等。...一句话总结一下: 指纹识别目前在手机端应用最广泛。 虹膜识别准确性高,仅次于DNA。 人脸识别与人工智能结合最热门。 静脉识别市场化还不够。

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    如何做好电商大促的容量规划

    下雪了,注意保暖 在进行整体电商架构设计过程中,关注系统的稳定性是很重要的工作,也是对架构师能力的一种考察,特别是在电商系统准备搞一次大促时,合理的对系统进行容量规划就显得尤为重要。...容量规划,就是对复杂业务场景的分析,通过一定的技术手段(如压力测试),来达到对资源合理扩容、有效规划的过程。 容量规划的场景分析 不能脱离业务场景空谈技术,需要业务场景入手来分析。...在大促的峰值时刻,绝大部分用户选购什么商品,早已加入到了购物车中,且各种优惠券也已经申领成功,就等着最后这个时间点直接下单完成订购。所以,在大促这个场景下,交易下单这个环节是核心中的核心。...所以大促的容量规划,就是在大促零点峰值时刻,评估好交易流量,再进一步转化一下,就是每秒的交易订单峰值。...计算出峰值后,还要与历年评估的峰值数据,以及实际的峰值数据进行对比,根据对比情况进行调整。评估出来的这个峰值,就是系统要承诺支撑的容量,因为只有达到这个容量值,才能支撑业务完成对应的业务目标。

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    深度学习三大框架对比

    经过几十年的发展,在2012年后,得益于数据量的上涨,运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现,人工智能开始大爆发。...传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平,但每前进一步都异常艰难,直到深度学习算法的出现。...灵活的体系结构允许使用单个API将计算部署到服务器或移动设备中的某个或多个CPU或GPU。...2、灵活的移植性,可以将同一份代码几乎不经过修改就轻松地部署到有任意数量CPU或GPU的PC、服务器或者移动设备上。...[12].https://zhuanlan.zhihu.com/p/24687814 对比深度学习十大框架:TensorFlow最流行但并不是最好 [13].https://www.leiphone.com

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    物理服务器与云服务器的租用对比

    物理服务器与云服务器的租用对比物理服务器:每个基于 Web 的应用程序都依赖于一个服务器,该服务器提供网络中的数据存储,并可根据请求提供给客户端。例如,用户使用浏览器访问 Web 应用程序。...服务器租用,例如海外服务器租用服务,适用于企业级的昂贵 Web 项目,这些项目伴随着可预见的资源需求。云服务器:是云计算服务的一种。它依赖于服务器集群而不是单个物理机器的硬件资源。...与传统托管相比,云服务器提供全面的硬件冗余,可实现最大可用性和故障安全性能。在服务器集群中实时弥补丢失或故障的组件。由于集群以使用所有云服务器资源,因此用户可以自由扩展它们。...云服务器还支持一种业务模型,可按照资源的使用量与确切的分钟数付费。因此,云服务器特别适用于负载受季节性波动影响的 Web 项目,以及灵活的测试和开发环境。...资源需求可以实时适应云服务器,而主见则允许通过单独订购额外的存储、带宽来扩展支撑能力。

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    物理服务器租用与云服务器的对比!

    无论企业网站还是电商网站都离不开服务器的支撑,个人站或者博客论坛也离不开服务器的支撑,但服务器的类型不同,服务器分为物理服务器、云服务器和虚拟主机,客户应根据自己的需求选择服务器,云计算迅速掀起一股大风...一、物理服务器租用 每个基于 Web 的应用程序都依赖于一个服务器,该服务器提供网络中的数据存储,并可根据请求提供给客户端。例如,用户使用浏览器访问 Web 应用程序。...这意味着物理服务器租用提供额外的安全优势。由于服务器租用涉及独立的物理机,因此只能有限地扩展服务器资源。如果 Web 项目超出最高性能,唯一的选择是重定位到功能更强大的服务器上。...以上就是服务器租用和云服务器的简单对比,希望看过这篇文章之后物理服务器和云服务器能有一个清晰的区别,物理服务器租用主要针对大中型客户,对服务器要求较高,并且拥有一定的实力,能够有更多的预算投资在服务器上...,而云服务器适用于中小型企业,一般如果要求不太高的话,云服务器都能满足,相对物理服务器而言,云服务器价格更便宜,灵活性和拓展性更高。

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