不难想象的是，谷歌自己搭建搜索引擎、广告和视频流媒体平台的时候，倒是可以迁移到ARM处理器上，但谷歌云作为一家云服务厂商，要把现有应用从x86迁移到ARM架构上谈何容易，那要如何说服客户也用ARM主机呢...此外，谷歌云自己的Kubernetes容器引擎——Google Kubernetes Engine也可以在T2A上运行，谷歌云托管的批处理服务和流媒体分析服务也可以在T2A上运行。...在实际的使用中，谷歌可能也会在内部使用，用在Borg和Omega这样的云上管理系统上，支撑着包括搜索引擎、广告、邮件以及其他工作负载。...随着内部的工作负载一步步迁移到云上后，才会更多地面向外部提供服务。...通过对处理器进行特殊调整，使得在一些工作负载上能提供更好的性价比。
TiDB架构图 TiDB 集群主要分为三个组件： TiDB Server TiDB Server 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV 地址，...TiDB Server 是无状态的，其本身并不存储数据，只负责计算，可以无限水平扩展，可以通过负载均衡组件（如LVS、HAProxy 或 F5）对外提供统一的接入地址。...TiKV Server TiKV Server 负责存储数据，从外部看 TiKV 是一个分布式的提供事务的 Key-Value 存储引擎。...TiDB Server 负责处理 SQL 请求，随着业务的增长，可以简单的添加 TiDB Server 节点，提高整体的处理能力，提供更高的吞吐。...TiKV 负责存储数据，随着数据量的增长，可以部署更多的 TiKV Server 节点解决数据 Scale 的问题。
优化器算法：根据数据分布/统计信息生成成本最低的执行计划 9. 执行引擎：火山引擎/向量化/大规模并行计算等 10.计算引擎：是否是一个标准SQL的引擎 计算与存储分离的必然性 1....在云计算场景下，弹性的颗粒度是机器，不能做到真正资源的弹性 TiDB高度分层架构 弹性是整个架构设计的核心考量点，计算与存储分离 从逻辑上TiDb主要分为3层 1.TiDB-Server: 支持标准SQL...1.实现了存储容量的水平扩展，通过增加新的节点会自动将其他节点上的region分片调度过来 2.实现了负载均衡 TiKv整体架构 参考率goole spanner设计的multi raft-group副本机制...协作处理器Coprocessor tikv中读取数据的计算模块 在数据层尽快的进行计算和预处理，例如在本地节点尽快完成filter,group by等 三 如何构建一个分布式sql引擎 如何在kv上实现逻辑表.../write-only等几个状态，每个状态在多节点之间同步和一致，完成最终的ddl（根据goggle的f1论文） 如何连接到tidb-server 可以使用mysql客户端或者sdk直接连接 从进程的角度看
1.2 生产部署 传统部署方式 在生产环境中部署一个应用程序时，通常要部署该应用的多个实例以便对应用请求进行负载均衡。...容器化部署方式 在K8s中，我们可以创建多个容器，每个容器里面运行一个应用实例，然后通过内置的负载均衡策略，实现对这一组应用实例的管理、发现、访问，而这些细节都不需要运维人员手工进行复杂的配置和处理。...每个 Node 都会被 Master 分配一些工作负载，当某个 Node 宕机时，该节点上的工作负载就会被 Master 自动转移到其它节点上。...查询或修改数据，只有 API Server 才直接操作etcd） 生产环境可以为 Api Server做LA Load Average 或LBLoad Balance，在设计上考虑了水平扩缩的需要。...换言之，通过部署多个实例可以实现扩缩。 3.1.2 Controller Manager 在主节点上运行控制器的组件。
存储数据位置传统的MySQL主备各存储一份数据TDSQL-C基于共享存储只有一份数据云原生数据库TDSQL-C计算存储分离架构的优势：下图左侧可以看出在传统云数据库上，同一台机器部署的传统云数据库存储资源使用量达到了...执行器从存储引擎获取数据进行计算经过plan cache优化后，一条SQL执行过程省略了前面的解析和查询优化阶段，SQL的执行时间大大缩短了。...优化后的效果(以sysbench场景为例)，不同颜色代表不同阶段的耗时，可以看到经过plan cache优化后，parse和查询优化时间减少了，性能提升了70%左右。...当负载下降时，就会进行缩容处理，可以看到在扩缩容的时候，其实是没有等待时间的，CPU可以马上用到最高，也可以立刻用到最低。对应的计费规则也是按照当前使用的资源来进行收费的。...%N"可以看到基本上在1.4s左右就可以完成Serverless的数据库实例自动启动的连接。如何验证Serverless可以自动扩缩容？
process.argv[1] 当前执行的文件的 JS 文件路径 process.argv.splice(2) 命令行参数 关于获取命令行传来的参数还可以结合 commander 的 commander.parse...对 url 的字符串解析、url 拼接等 url.parse 可以将一个 url 的字符串解析并返回一个 url 的对象 url.format 将传入的 url 对象编程一个 url 字符串并返回 #...模板引擎是一个通过结合页面模板、要展示的数据生成HTML页面的工具，本质上是后端渲染（SSR）的需求，加上Node渲染页面本身是纯静态的，当我们需要页面多样化、更灵活，我们就需要使用模板引擎来强化页面...CPU 运行一个 node 实例)，如果有多核 CPU，可以启动多个进程来利用多核 CPU const cluster = require('cluster'); const os = require...child_process.fork()，虽然 1 个 Master 和 多个 Worker 进程会对端口监听自动进行负载均衡。
补充知识点： (1)实际生产环境中可以多个实例（一般是2个，4个，8个）对应一个数据库。 例如RAC技术，在日常情况下2个实例实现负载均衡（LB），在一个实例出故障的时候也能继续单实例运转。 ?...(2)实际生产库环境，user=>应用服务器=>数据库服务器； 客户端输入SQL语句，SQL语句通过网络到达，数据库实例，server process接受SQL语句。 ?...3.SQL语句执行过程剖析 (1)sql语句读取数据： 解析（parse）=>执行（execute）=>获取数据（fetch） 解析简单划分可以分为：硬解析和软解析。...有关缓存的地方都涉及一个命中率的概念，实际上，命中率低一定有问题，命中率高不一定没问题，还要关注此时系统每秒钟的物理读是多少。...这实际上是Oracle设计的一个小技巧，把用户不关心的事情交给后台进程来做，把跟用户关心的才交给server process来做，后期优化也主要就针对server process进行优化。
关于报告摘要部分，第一节是负载概况 这两部分是数据库资源负载的一个明细列表，分割成每秒钟的资源负载和每个事务的资源负载情况，性能指标的含义如下： redo size: 每秒/每个事务 产生的redo量...计算公式为：Parse CPU to Parse Elapsd %= 100*(parse time cpu / parse time elapsed)。...Latch Hit：Latch是一种保护内存结构的锁，可以认为是SERVER进程获取访问内存数据结构的许可。...计算公式为：% Non-Parse CPU =round(100*1-PARSE_CPU/TOT_CPU),2)。如果这个值比较小，表示解析消耗的CPU时间过多。...与PARSE_CPU相比，如果TOT_CPU很高，这个比值将接近100%，这是很好的，说明计算机执行的大部分工作是执行查询的工作，而不是分析查询的工作。
这种异步同步模式，在客户端集群规模较大、或者网络情况不好触发了重试风暴的情况下，容易因为处理过多的同步续约请求，导致server端高负载。...Polaris(北极星)很好的解决了Eureka带来的性能瓶颈和容量瓶颈。Polaris服务端采用计算存储分离的架构，计算层可以随着接入节点的增加平行扩展，轻松支持百万节点。...但是，增加Server也会增加Server之间的复制请求，导致扩容效果不明显。北极星服务端计算存储分离，计算层节点可以随着客户端节点的增加平行扩展，轻松支持百万级节点接入。...北极星计算存储分离、控制面无状态，可以随着未来业务规模的继续扩大，高效方便的继续扩容。除此之外，好未来还获得了服务治理、可视化控制台、服务治理监控等方面的收益。...当负载已经超过了系统的最大处理能力时，北极星提供服务限流功能，可针对不同的请求来源和系统资源进行访问限流，避免服务被压垮。有效提升业务系统的健壮性。
从代码中可以看到它也做了很多的优化： count()优化 只有 LIMIT 情况的优化 quota限制 可以看到： limit 大部分情况下是计算完成后再执行，而 quota 是在读取数据时执行的 加速的关键是减少读入的数据量...可以有效降低 Zookeeper 负载，避免 Zookeeeper 成为性能瓶颈（插入）。 字段优化 除了索引、分区和配置外，还有表字段可以优化。...设计这里，读者可以考虑 28 原则，理论上 80%查询只会用到 20%的业务字段，因此可以将使用频率高的业务字段平铺，将使用频率低的字段放入嵌套结构中。...原子插入可以减少 merge 次数，让 ClickHouse 负载更低，性能更好。...指标需要聚合，数据量较大，每次实时计算对 ClickHouse 负载太大。 其实还有一种聚合方式，过期数据聚合。可以参考，同样限制要求 group by 的键值为主键前缀。
从代码中可以看到它也做了很多的优化： count() 优化 只有 LIMIT 情况的优化 quota 限制 可以看到： limit 大部分情况下是计算完成后再执行，而 quota 是在读取数据时执行的...最佳实践[12]（针对 (Replicated)MergeTree 引擎）： 选择永远会用于过滤条件的列 越重要的、基数越低的放左边 主键中不要出现两个高基数字段，一般最后一列可以为总体增长的时间字段...设计这里，读者可以考虑 28 原则，理论上 80% 查询只会用到 20% 的业务字段，因此可以将使用频率高的业务字段平铺，将使用频率低的字段放入嵌套结构中。...原子插入可以减少 merge 次数，让 ClickHouse 负载更低，性能更好。...指标需要聚合，数据量较大，每次实时计算对 ClickHouse 负载太大。 其实还有一种聚合方式，过期数据聚合。可以参考，同样限制要求 group by 的键值为主键前缀。
并发查询数过高导致数据库实例负载过高"中提到的缺点） 1.2....并发查询数过高导致数据库实例负载过高 传统解决方案： 杀死高负载查询会话、后续优化慢查询 读写分离，并增加只读从库，扩展只读能力 数据拆分，将数据分散到多个数据库实例中，扩展读/写能力。...，因此，还需要额外的机制来保证数据的全局一致性 如果分片数据出现倾斜、或者访问负载出现倾斜，则还可能需要频繁地做分片数据的迁移（将大数据量的分片、高负载实例中的分片，迁移到较为空闲的实例中） 2、计算存储是如何解决数据库的瓶颈与痛点的...，读写IO响应延迟的降低，意味着对主机内存的依赖也就随之减少，也就是说，InnoDB的Buffer Pool可以设置得更小，也就是说，可以进一步释放主机的内存资源，将其更多地用于处理用户的连接请求 第三个重要的特性...（例如：满足所有查询条件的数据可能只有10行，而实际上从存储引擎读取的数据量是100行），这是因为MySQL在执行查询时，会选择一个条件列在存储引擎中做数据的检索，将检索到的数据返回到MySQL Server
程序处理上 下方数据是到 2016 年 2 月 9 日时，统计数字发生的变化，你可以比较一下： 负载均衡器收到的 HTTP 请求：209,420,973 (+61,336,090) 66,294,789...这些服务器拥有 64GB 或者更多的内存，来更有效地处理 SSL 协议层。当我们可以在内存中缓存和重用更多的 TLS 会话的时候，在连接到同一个客户端时就会少消耗一些计算资源。...我们同样会对这些服务器采用不同的硬件配置，以便针对标签引擎和 elastic 索引作业（同样运行在这一层中）的计算和数据加载的特征进行更好的优化。...通过这种方式，我们可以简单地使用更少资源来推送更多数据，而且对用户而言实时性也更高。不过这种方式也并非没有问题：临时端口、负载均衡上的文件句柄耗尽，都是非常有趣的问题，我们稍后会提到它们。...这一块的处理，之前小编公司都是用node自己开发的长连接，有世界可以试试这个开源的（NetGain），所以.net的架构世界也是可以深挖的哦！
对应的架构图如下： 图片 architecture TiDB Server TiDB Server 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV 地址...TiDB Server 是无状态的，其本身并不存储数据，只负责计算，可以无限水平扩展，可以通过负载均衡组件（如 LVS、HAProxy 或 F5）对外提供统一的接入地址。...建议部署奇数个 PD 节点 TiKV Server TiKV Server 负责存储数据，从外部看 TiKV 是一个分布式的提供事务的 Key-Value 存储引擎。...TiKV 通过 PD 对这些 Region 以及副本进行调度，以保证数据和读写负载都均匀地分散在各个 TiKV 上，这样的设计保证了整个集群资源的充分利用并且可以随着机器数量的增加水平扩展。...TiDB高可用 TiDB 是无状态的，推荐至少部署两个实例，前端通过负载均衡组件对外提供服务。
假设系统有N个CPU，那么如果CPU全忙的话，一秒钟内的DB CPU就是N秒。除了利用CPU进行计算外，数据库还会利用其它计算资源，如网络、硬盘、内存等等，这些对资源的利用同样可以利用时间进行度量。...的工作负载。...2、Load Profile [20161019095652355.jpg] 这两部分是数据库资源负载的一个明细列表，分隔成每秒钟的资源负载和每个事务的资源负载。...% Not-Parse CPU 花费在非解析上CPU消耗占整个CPU消耗的比例。反之，则可以看出解析占用情况。如果很高，也可以反映出解析过多(进一步可以看看是否是硬解析过多)。...此外，如果RAC结构采用负载均衡模式，这样每个实例都会被各种应用的会话连接，大量的数据块需要在各个实例的内存中被拷贝和锁定，会加剧GC等待事件。
数据计算 离线数据处理：利用 Hive on Spark 批处理能力，在 Apache Dolphin Scheduler 上定时调度，承担所有的离线数仓的 ETL 和数据模型加工的工作。...Kyuubi 可以为企业级数据湖探索提供标准化的接口，赋予用户调动整个数据湖生态的数据的能力，使得用户能够像处理普通数据一样处理大数据。...因传统的 MR 引擎处理效率已经较为落后，Hive 引擎替换为了 Spark，但是为了和原本的 MR 及 TEZ 引擎共存，Hive 保留了自己的优化器，这使得Hive Parse 性能在大多数场景下都落后于...节点上的所有作业失败，从而需要重启 Spark Thrift Server，存在单点问题。...由此我们可以将查询规则下推到 JDBC 等数据源，在不同数据源层面上进行一些过滤，再将计算结果返回给 Spark，这样可以减少数据的量，从而提高查询效率。
其对数据的存储方式就类似于 Redis Cluster 这种，不管你给我灌多少的数据，理论上我都能够吞下去。这样一来也不用担心后期数据量大了需要进行分库分表。...在 MySQL 中，负责处理客户端连接的是 MySQL Server，在 TiDB 中也有同样的角色 —— TiDB Server，虽角色类似，但两者有着很多的不同。...而 MySQL Server 由于和底层存储引擎的耦合部署在同一个节点，并且在内存中缓存了页的数据，是有状态的。 这里其实可以简单的把两者理解为，TiDB 是无状态的可横向扩展的服务。...而 MySQL 则是在内存中缓存了业务数据、无法横向扩展的单体服务。 而由于 TiDB Server 的无状态特性，在生产中可以启动多个实例，并通过负载均衡的策略来对外提供统一服务。...大家可以结合上面的图思考，一条查询语句过来，TiDB Server 解析了之后，它是怎么知道自己要找的数据在哪个 Region 里？这个 Region 又在哪个 TiKV 上？
系统整体的工作流程如下：每个 MongoDB 节点上布署有 agent 节点，它会实时采集所有有用的日志并存储到 Kafka 里，日志分类处理模块会从 Kafka 里把需要的日志提取出来进行分类，然后把分类好的日志交给索引代价计算模块进行计算...所以对于自研用户，如果研发人力有限，可以采样数据到新的 MongoDB 集群，根据候选索引规则，同时借助内核已有的能力进行字段区分度、候选索引代价计算，最终得出执行这个索引扫描了多少行、返回了多少行、执行了多长时间...索引推荐基本上能在半小时内发现实例上存在的索引问题，除了推荐最优索引外，还可以把实例上的无用索引和重复索引也找出来，这样能用最少的索引满足用户需求，性能等方面也会更好。 4.4. ...一方面，当流量过大、负载过高，数据库抖动可能造成雪崩时，就可以限制一下流量，保证一些请求能正常返回。...另一方面，有些用户为了节约成本，将多个用户的数据写到了同一个实例不同表中，某一时刻可能出现用户新上的接口不对或其它异常情况，导致流量非常高，就会影响这个实例上的其他核心业务，这时就可以通过限流对异常或者不太重要的表做限流处理
基于时间模型统计，主要是基于操作类型测量在数据库中花费的时间的统计信息。最重要的时间模型统计是数据库时间，或DB时间。数据库时间表示在数据库调用中所花费的总时间，是实例工作负载量的总指示器。...用于处理请求的数据库所花费的CPU时间和等待数据库等待的时间被认为是DB时间，由阴影区域表示一旦请求完成，结果将返回给用户，如上箭头所示。...DB Time测量时间实例启动后开始累积。由于DB时间是由所有非空闲用户会话的时间相结合来计算的，所以DB时间可能超过实例开始后所经过的实际时间。...在cache中寻找新的sequence的时间是不计算在内。而对于non-cached 的情况,那么这个时间就是获取 nextval 的时间。...executing/parsing SQL statements 上的时间,以及 recursively executing the Java VM 上的时间 PL/SQL compilation elapsed
对应的架构图如下： architecture TiDB Server TiDB Server 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV 地址，...TiDB Server 是无状态的，其本身并不存储数据，只负责计算，可以无限水平扩展，可以通过负载均衡组件（如 LVS、HAProxy 或 F5）对外提供统一的接入地址。...建议部署奇数个 PD 节点 TiKV Server TiKV Server 负责存储数据，从外部看 TiKV 是一个分布式的提供事务的 Key-Value 存储引擎。...TiKV 通过 PD 对这些 Region 以及副本进行调度，以保证数据和读写负载都均匀地分散在各个 TiKV 上，这样的设计保证了整个集群资源的充分利用并且可以随着机器数量的增加水平扩展。...TiDB高可用 TiDB 是无状态的，推荐至少部署两个实例，前端通过负载均衡组件对外提供服务。
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