目录 前言 每周活动限时管理 时间数据 设置活动开始和结束时间 定时器管理活动状态 羹火活动示例 前言 当接到一个需求当时候，首先会想到有没有类似功能，或者当以后再接到这类功能时如何处理，这次接到一个每周限时活动的任务...，把具有共通点的活动时间统一管理，以后写活动只需专注自己的功能即可 每周活动限时管理 需求：活动日程为每周x日x点到y点 时间数据 时间放在全局配置表，对应活动id --全局变量 SettingConfig.SettingType...= { LuckyShop = 1, --幸运商店 TokenTimeMgr = 2, --战令活动时间管理 WeeklyActivityMgr = 3, --限时活动管理 }...) --初始化活动数据 self.cache = self.cache or {} self.cache.data = self.cache.data or {} for _, id in pairs...then --当达到开启时间刷新 if lua_app.now() >= data.startTime and lua_app.now() < data.endTime then --活动开启初始化数据
前言 接到一个需求的时候，首先会想有没有类似功能，或者以后再碰到这类功能如何处理，这次接到一个每周限时活动的任务，把具有共通点的活动时间统一管理，以后写活动只需专注业务功能即可 每周活动限时管理 需求：...活动日程为每周x日x点到y点 image.png 时间数据 时间放在全局配置表，对应活动id --全局变量 SettingConfig.SettingType = { LuckyShop...= 1, --幸运商店 TokenTimeMgr = 2, --战令活动时间管理 WeeklyActivityMgr = 3, --限时活动管理 } function...) --初始化活动数据 self.cache = self.cache or {} self.cache.data = self.cache.data or {} for...if lua_app.now() >= data.startTime and lua_app.now() < data.endTime then --活动开启初始化数据
本地有一个小的环境，今天照例登上sqlplus，突然发现报了如下的错误。一看原来归档满了。我记得前几天做一个批量操作临时把temp文件resize了很大，限于本...
本文将带来直播回顾第五篇《银行核心海量数据无损迁移：TDSQL数据库多源异构迁移方案》。...视频内容 关于TDSQL异构数据同步与迁移能力的建设以及应用方面的整个内容分四个部分： l 一是异构数据库方面包括数据分发迁移同步的背景——我们为什么要发展这一块的能力以及现在这部分服务的基本架构...事实上，作为国产自研的成熟的分布式数据库产品，TDSQL对内稳定支撑腾讯海量计费业务，对外开放5年来也通过云服务为微众银行等超过600家金融政企机构提供高性能、高可用、高可靠、强一致的分布式数据库服务。...当然，除了支持数据库迁移，多源异构迁移方案也支撑数据汇总、分发等业务场景，这也是TDSQL具备完善的产品服务体系的体现。...1 TDSQL异构数据迁移分发的背景及架构方案 1.1 TDSQL异构数据迁移方案的场景 image.png TDSQL作为一个金融级数据库，面对的更多是金融级场景以及金融机构客户，金融机构往往有一些比较特殊的需求
对于大型项目中海量数据使用sqlloader是一种全新的方式，不过很明显,sqlloader的可扩展性更强，但是基于oracle平台的数据迁移来说，外部表的性能也不错。...对于数据迁移来说也是一个很好的方案。...使用外部表来做数据迁移，可以“动态”加载数据，能够很方便的从数据库中加载数据，对于数据校验来说就显得很有优势了，而对于sqlloader来说，可能得等到数据加载的时候才知道是不是有问题，如果对于数据的准确性要求极高...，可以使用外部表动态加载数据到备库，和现有的数据做比对，减少在升级过程中带来的灾难。...还有关于数据类型，对于clob,blob的加载，大家都比较头疼，在sqlloader中可能需要做一些额外的工作，来外部表中就和操作普通的表没有什么区别。 先来说说数据抽取的部分。
在优化的过程中，就涉及到了迁移的问题。 一般来说，业界针对升级和迁移，会提供热迁移和冷迁移两种方案： 冷迁移：冷迁移需要对数据库先进行停机，等迁移完成后，再重启数据库。...热迁移：热迁移无需对数据库进行停机，整个迁移过程中，数据库可以持续对外提供服务。用户对于热迁移无感知。...云开发作为基础服务提供商，是无法进行冷迁移的，因此，对于云开发来说，思考如何在现有的架构基础之上做好热迁移势在必行。 想要对云开发的数据库进行热迁移，首先，需要理解云开发数据库的底层架构。...热迁移的基础是数据库底层的迁移能力，而数据库底层的迁移分为三个状态： 数据同步：对快照和数据库的 oplog 进行拷贝和追踪； 数据割接：在 oplog 几乎追上时，进行数据割接； 目标集群可用：完成割接后...生产环境下目前迁移用户请求如图所示： ? 以上便是基于小程序云开发自身的数据库架构设计的数据库底层热迁移实现方案概述。 如果你对上文有任何疑问，欢迎在下方评论区留言。
对于数据迁移来说，无论准备工作准备的多么充分，在测试和正式生产环境中，心里还是会对冲突的数据有一些疑虑，心里感觉没底，因为生产的数据也是在不断变化的，要迁移的数据也在做相应的改动，在这样的环境中，其实数据抽取的工作还是顾虑比较少的...可能会有一些紧急的数据更改任务，数据的稽核等等。。 对于主键相关的数据排查，如果在数据迁移前能够发现，是最好的了，这样可以极大的减少dba的工作量。...个人就是在这种窘境中这样设想了一个方法，首先通过查询主键信息，得到主键索引相关的列，然后通过Intersect来查询那些主键字段的数据在生产和迁移库上有冲突，这个过程可以创建一个临时的用户来加载外部表，...所以省去了创建额外的数据空间，而且可以考虑在备库上执行。...基本思路就是通过如下的sql语句来找到冗余的数据。
海量福利，你准备好了吗？ Part 1 参会既有大会提供的超值精美礼品一份！礼品包含酷炫背包、精致水杯、无门槛电子书优惠券等等，诚意满满！ Part2 只有这些吗？当然不是！...我们全程还有若干抽奖环节，奖品包含海量图书、腾讯云优惠券、掘金等各大社区电子优惠券、Q萌抱枕、定制T恤等等，福利多多！ Part3 奖品有了，技术收获呢？...为了让更多前端爱好者参与这场精心准备的开发者大会 我们推出了优惠力度空前的“团购票” 仅需￥318，比优惠价更优惠~ 活动只到9月9日，机不可失 快快点击阅读原文链接参与拼团吧！...拼团活动截止到2018年9月9日，心动不如行动，来不及解释了，快上车吧！ 大会内容 标准前沿会场 顶级的互联网企业技术专家、行业大咖为您权威解读前端前沿技术趋势与应用实践。...可视化与动画专场 让数据更好地表达出它背后的业务含义，离不开一款优秀的数据可视化引擎。
基于此，2023 年 5 月 4 日，FreeBuf 限时开启网络安全甲方内容征稿活动，广邀业内网络安全从业者共同参与。 话说，我们有多久没有好好思考，亦或是没有系统整理日常零碎的思考内容了？...那么，借着这个机会，咱们一起来聊聊甲方安全的那些人，那些事~ 活动时间 2023 年 5 月 4 日—5 月 21 日 聚焦甲方安全 注意，本次征文投稿活动仅针对甲方安全内容，不限主题，...专属重磅福利 甲方安全内容专属活动自然也有专属重磅福利。 1、凡是参与投稿的作者，稿件一经采纳（精选至FreeBuf首页发布）即可获得大额现金稿费激励，最低500元，上不封顶。...3、活动期间，所有甲方投稿将会优先审核，并且有机会获得多种FreeBuf周边。...注：本活动最终解释权归 FreeBuf 平台所有。
Json海量数据解析 前言 在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。而这时候，当商品的数量很大的时候，客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...因为是读的文件流，边读边解析数据。基本解决了问题。但通过Android Studio的Monitors发现，解析时候内存不断的在被消耗（汗。。还好没有爆掉）。...20W条数据，内存不断的被消耗。
2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪？为何谷歌能做到的, 我们却做不到？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。 而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。 为什么谷歌能做得到？
在面对产品、新功能上线等重大变更或活动大促（618、双十一）等，明明一切看似无懈可击，到了关键时刻，却不知哪个“系统刺客”在偷偷地 kill 您的系统？...依赖人工检查和测试不可靠；使用开源压测，需要大量机器多地域部署模拟海量用户的真实场景，成本不可估量。我们该如何低成本进行性能测试？...现云压测新上线首次特惠，多种套餐包限时6折，可更低成本探测您业务系统的“极限并发”，活动时间：2023年4月15日00:00:00-4月24日23:59:59，扫下列二维码可查看活动详情并购买套餐包。...各套餐包规格对照表： 联系我们 如有任何疑问，欢迎扫码进入官方交流群~ ---- 欢迎关注腾讯云可观测，了解最新动态 点击阅读原文立即进入云压测上线大促活动
大神都已在腾讯云双十一促销活动中加满了购物车，而你的购物车却全是肥宅快乐水（bushi） 快点击此处前往双十一主会场，这是你唯一追赶大神的机会了！ 且慢！！...欢迎围绕 腾讯云双十一活动 分享你的薅羊毛攻略笔记 文章要求为你针对腾讯云双十一活动、已消费/准备消费/推荐消费的购物方案 ，或者分享各种隐藏优惠券领取的技巧，一起省下一个亿 主题二：《先人一步上云指南...内容要求与投稿要求 ---- 话题要求：内容方向3选1，原创，500字 话题要求为腾讯云双十一活动购物方案、腾讯云产品使用技巧攻略或与购物相关的技术分享类文章。具体主题解析请看上方【征稿内容】部分。.../ QQ空间或200人以上技术兴趣社群，并用几句话推荐活动。...p.s.没有获奖的社区小伙伴也不要灰心哦~近期社区还会有大量有奖活动等您参与！(❁´◡`❁)
有这么一种迁移海量文件的运维场景：由于现有网站服务器配置不够，需要做网站迁移（就是迁移到另一台高配置服务器上跑着），站点目录下有海量的小文件，大概100G左右，图片文件居多。...那么问题来了，这种情况下的网站数据要怎么迁移呢？另外，此网站还在运行中，白天是断然不能停止了，只能运行深夜停掉几个小时。 可以采用的方案如下： 1.利用rsync进行同步。...并迁移网站代码。 2.如果网速快，网络稳定，可以考虑tar打包(压缩)后传输。不过打包后，要在一个停站周期内完成迁移，对于100G的量的文件传输，这种方法不太靠谱。...4.如果数据不重要，通过HTTP(wget)传输会更快些。 5.直接把旧站服务器的硬盘拿下来，然后将硬盘挂载到新站服务器上，再在新服务器上将nginx站点目录指向新挂载的硬盘。...操作思路： 直接用rsync把文件一个一个的迁移过去，因为文件数量比较大，如果一下子在循环脚本里操作，会非常慢。 所以决定用分批操作，采用化整为零的方法。
在之前的博文中分享了关于数据抽取流程的一些思路，整体来说，数据的抽取是辅助，数据的加载是关键。加载的过程中每一步需要格外关注，稍有偏差就可能造成数据的损坏或者丢失。...把一些潜在的数据冲突问题提前发现，提前修复，如果在大半夜的数据加载中发现了问题，再去修复似乎就晚了很多，而且带着疲惫去尝试修复数据真实苦不堪言。 右边的图是数据加载的一个流程图。...通过比较只读用户（即目标数据）和外部表用户中的外部表数据(源数据)，可以灵活的匹配主键列，非唯一性约束列可以很有效的进行数据的冗余比较。...有了这种方式，在多次的数据迁移中，都可以在数据加载前提前进行数据检查。着实让人放心不少，对于提升自信心是很有帮助的。一旦发现了数据问题，就可以及时发现，提前发现，让专门的团队及时修复数据。...至于最关键的数据加载，就是外部表用户和目标数据用户之间的数据关联了。可以通过insert append的方式进行数据的导入。可以根据数据情况进行切分粒度的控制。
由云+社区主办、云开发CloudBase等产品联合举办的「玩转腾讯云」视频征稿活动重磅来袭！海量奖品、流量扶持，助力你的技术大作创造更多回响。 ? ? ?...投稿要求 本次视频征稿活动对于视频类型和参赛方式云+社区提出以下几点要求： 视频内容为腾讯云产品相关，选题方向包括产品学习之路、产品使用攻略、开发案例分享、上云技术实践、云上开发项目分享等，可以前往「免费产品专区...一经发现侵权行为，取消活动参与资格。活动杜绝严重灌水行为，一经发现将取消获奖资格。 视频必须为新发视频，即发布于2021年03月19日（含）之后。...活动严禁任何的灌水和侵权行为，严禁抄袭行为和广告营销软视频的发布。一经发现，将立即取消参赛资格。
采用外部表抽取数据的流程图如下： 大体标注了一下抽取的基本结构，我们会尽量保证不去碰原本的数据源，会创建两个临时的用户，一个是只读用户，这个用户上只有同义词，只具有数据源中的select权限。...这就对应上面红色标注的1，而另外一个用户是外部表用户，所有通过创建外部表都会在这个用户下进行，生成了dump文件之后，我们可以随时删除外部表，这个时候为了保证相关的drop操作不会牵扯到数据源，外部表用户会继承只读用户中的...当开始抽取数据的时候，会去查找是否有权限读取数据，会找到只读用户，最终能够读取数据源的数据，这就对应红色标注的3,4 当满足了基本的条件，就开始生成外部表的dump，可以为一个表生成多个dump，而且这个过程是并行的
在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据 所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...2、海量数据与大数据的关系 海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。
在之前的章节中分享过一些数据迁移中并行抽取的细节，比如一个表T 很大，有500G的数据，如果开启并行抽取，默认数据库中并行的最大值为64，那么生成的dump文件最50多为64个，每个dump文件就是7.8G...，还是不小，况且在做数据抽取的时候，资源被极大的消耗，如果资源消耗紧张，可能可用的并行资源还不到64个。...分区表的数据基本都是分散在各个分区的，考虑数据的不均匀分布，那么每个分区的数据可能在5~10G吧。...参照这个思想，假设开启并行，比如200M为一个基准点来切分分区表，比如分区表的某个分区含有5G的数据，那么需要开启25个并行即可，文件就会被切分为200M的很多细粒度的dump文件。...目前我设定的基准为1G，比如一个分区表T，大小在1.5G,那么可以考虑开启分区+并行，如果分区表的大小为500M，那么就可以不用考虑使用分区+并行了，因为在每个分区中的数据可能相对比较少。
在海量的数据迁移中，如果某个表特别大，可以考虑对表中的分区进行切分，比如某个表有100g,还有100个分区，那么可以考虑针对这100个分区，那么可以考虑把这100个分区看成100个表进行并行抽取，如果某个分区数据比较多...目前生成了如下的数据报告，我们需要基于这个报告来对如下的表/分区进行切分。 REEMENT这个表不是分区表，所以在分区信息的地方填写了默认值'x',在数据加载的时候会进行过滤。...在数据加载的时候就可以先加载21号dump，然后22号dump,23号dump MEMO partition(P0_A1000_E3) 3 21..23 MEMO partition(P0_A1000
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