这是怎么做到的呢? 这些被提速的场景都有一个共同点:原先都是用各种数据库(也有 HADOOP/Spark)上的 SQL 实现的,包括查询用的几百行 SQL 也有跑批用的几千行存储过程,然后我们改用集算器的 SPL 重新实现之后就有了这样的效果。 集算器 SPL 有什么神奇之处?是不是能让各种运算跑得更快? 有点遗憾,并没有这样的好事。集算器也是一个软件,而且是用 Java 写的,完成同样运算通常比 C/C++ 写的数据库还要慢一点。 那是怎么回事?
前言:今天学长跟大家讲讲《快出数量级的性能是怎样炼成的》,废话不多说,直接上干货~
在现代的软件开发中,框架是不可或缺的工具,它们能够极大地提高开发效率、代码质量以及应用程序性能。Java作为一种广泛应用于企业级应用开发的编程语言,拥有众多优秀的框架。本文将重点介绍Java中最常用的几个框架,包括Spring、Spring MVC、Spring Boot、MyBatis和Netty,深入探讨它们的作用、特点以及适用场景。
缓存是为了减少数据库和服务器压力而产生的,在应用层编程时需主要考虑以下几种情况: 客户端缓存 服务端缓存 网络缓存(CDN缓存) 客户端缓存负责减轻服务端的存储和频繁的数据请求等压力。 例如,在QQ初始阶段,只有“会员”才可以把QQ表情存储在“云端”之上,因为腾讯内部并没有庞大的存储系统存储大量的QQ表情。 虽然现在腾讯已经取消了只有“会员”才可以存储QQ表情的限制,但是大部分QQ表情仍然默认存储在本地客户端。 客户端缓存大致可分为以下几种: 客户端本地文件缓存,包括图片、.txt文件、.doc文件等。 客
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Redis 是一个高性能的 key-value 数据库,相比于其他同类型产品,有如下特点。
虚拟机管理软件,允许一台真实的电脑在一个操作系统中同时打开并运行多个不同的操作系统
InnoDB是MySQL数据库中最常用的存储引擎之一,它是一个支持ACID事务的高性能引擎,提供了一些重要的功能,如行级锁定、外键约束和崩溃恢复等。在本文中,我们将详细介绍InnoDB存储引擎的工作原理、优势和限制等方面。
在大数据时代,数据量的爆炸式增长对数据存储和处理能力提出了巨大的挑战。Hadoop作为一个分布式计算框架,在解决这些挑战中发挥了重要作用。然而,传统的关系型数据库无法很好地处理海量的非结构化或半结构化数据,因此NoSQL数据库变得越来越受到关注和应用。在Hadoop生态系统中,HBase是一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库,提供了快速、随机、实时读写大数据集的能力。本文将介绍HBase的基本概念和原理,并提供一些示例代码。
半道出家的程序员,从不伪造简历,起点低,三年在北京才16k月薪*14,认为混的比较差。
没有redis也能够支撑“小米在印度把亚马逊搞挂了”事件的秒杀解决方案。
性能优化(Optimize)指的是在保证系统正确性的前提下,能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题,比如慢查询等,如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后,会导致严重的后果,轻则造成服务繁忙,重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样,时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关,以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时,在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点,都是面试官考察的重点内容。
Mongodb是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库,使用C++开发,是当前Nosql数据库产品中最热门的一种。这 里说到nosql数据库,就简单描述一下什么是nosql。nosql(not only sql非关系型数据库)的主要特点是非关系型的、分布式、开源的、水平扩展的。nosql的原始目的是为了大规模web应用,通常应用如模式自由、支持简单复制、简单的API、最终的一致性和大容量数据等。
最佳实践(Best Practices)是指在特定领域或特定任务中,被广泛认可并被认为是最有效、最高效、最安全的方法或做法。它们是基于经验、实践和研究得出的,旨在提供一种可靠的指导,以帮助人们在特定情境下取得良好的结果。
Linux+Apache+Mysql/MariaDB+Perl/PHP/Python一组常用来搭建动态网站或者服务器的开源软件,本身都是各自独立的程序,但是因为常被放在一起使用,拥有了越来越高的兼容度,共同组成了一个强大的Web应用程序平台。随着开源潮流的蓬勃发展,开放源代码的LAMP已经与J2EE和.Net商业软件形成三足鼎立之势,并且该软件开发的项目在软件方面的投资成本较低,因此受到整个IT界的关注。从网站的流量上来说,70%以上的访问流量是LAMP来提供的,LAMP是最强大的网站解决方案.
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在当今大数据时代,数据的快速增长使得有效地管理、检索和分析数据成为企业发展的关键。Elasticsearch(以下简称ES)作为一种开源的分布式搜索和分析引擎,在这个领域中扮演着重要的角色。它不仅仅只是全文搜索,还支持结构化搜索、数据分析、复杂的语言处理、地理位置和对象间关联关系等。
1.0版,普通企业应用基本都是单实例或单库的模式,采用单机实现数据库的访问。再向上,2.0版,随着业务的规模扩展,企业会采用双机数据库,如热备、读写分离的方式来提高性能或可靠性。最后,3.0版,单机实现所有数据的写会遇到最终的瓶颈,因此分库、分表是最终的数据库的高可用的解决方案。今天我们来讲讲用MyCat中间件实现MySql数据库的分库分表的实现。
大数据利器.xls 类别 名称 官网 备注 查询引擎 Phoenix https://phoenix.apache.org/ Salesforce公司出品,Apache HBase之上的一个SQL中间层,完全使用Java编写 Kylin http://kylin.io eBay开源的基于Hadoop的分布式OLAP分析引擎,旨在减
但遗憾的是,仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些,并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限,SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难,甚至完全写不出来,只能采用比较笨的低性能算法,眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说,SQL的慢是理论性的,这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善(确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法),而不能根本地解决问题(情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉,只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法)。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决,只要还是用SQL,即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况,在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升,但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。
据日前的一则大数据工具使用情况调查,我们知道了Java程序猿最喜欢用的大数据工具。 问题:他们最近一年最喜欢用什么工具或者是框架? 受访者可以选择列表中的选项或者列出自己的,本文主要关心的是大数据工具。上一篇Java调查包括下列内容: 开发语言 Web框架 应用服务器 数据库工具 SQL数据 大数据 开发工具 云供应商 现在,来看看维基百科上对大数据的定义: 大数据,广义上来说是一组量很大很复杂的数据集合,在这种情况下传统的数据处理方式将不再适
MongoDB 是一个跨平台的,面向文档的数据库,是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的产品。它支持的数据结构非常松散,是类似JSON 的 BSON 格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。
想法来源于与刚才龙老大的一番讨论,文中对于NoSQL概念性的东西摘录自:http://www.infoq.com/cn/news/2011/01/nosql-why
现代应用无时无刻不在与数据打交道,数据计算无处不在,报表统计、数据分析、业务处理不一而足。当前数据处理的主要手段仍然是以关系数据库为代表的相关技术,虽然使用高级语言(如Java)硬编码也能实现各类计算,但远不如数据库(SQL)方便,数据库在当代数据处理中仍然发挥举足轻重的作用。
DCM 是什么 现代应用无时无刻不在与数据打交道,数据计算无处不在,报表统计、数据分析、业务处理不一而足。当前数据处理的主要手段仍然是以关系数据库为代表的相关技术,虽然使用高级语言(如 Java)硬编码也能实现各类计算,但远不如数据库(SQL)方便,数据库在当代数据处理中仍然发挥举足轻重的作用。 不过,随着信息技术的发展,存储与计算分离、微服务、前置计算、边缘计算等架构与概念的兴起,过于沉重、封闭的数据库在应对这些场景时越来越显得捉襟见肘。数据库要求数据入库才能计算,但面对丰富的多样数据源时,数据入库不仅效
前言 性能优化本身是一个很大的主题,涵盖程序的方方面面,任何不慎的操作,都有可能对性能造成比较大的影响,要知道程序的性能是可以累加的,多处的性能低下,会影响整体的性能,其后果可能也是多方面的,本文总结了目前工作中,所需要知道的大部分性能优化点,一部分个人总结,一部分来自于互联网。但整体上,都是提纲性的,并没有列出具体的实例,因为写这方面主题的达人实在太多了,所以,我得站在巨人的肩膀上,具体细节,请参考对应的链接。 性能低下的现象 游戏:界面很卡,FPS低 搜索性能差 服务器响应速度慢 OS:界面无响应 性能
缓存是程序员必须了解的技术,无论是前端、后端还是客户端,大到复杂的系统架构,小到 CPU 或是芯片,都少不了缓存的影子。
Spring Boot 是一个流行的 Java 开发框架,它被广泛用于构建Web应用程序。但是,开发人员通常会担心它的性能问题,特别是在高负载条件下,Spring Boot 能够同时处理多少请求是一个重要的问题。在本文中,我们将讨论 Spring Boot 的请求处理能力,并介绍如何提高性能。
目前,编程人员面对的最大挑战就是复杂性,硬件越来越复杂,OS越来越复杂,编程语言和API越来越复杂,我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告,以下列出了Java程序员在过去12个月内一直使用
Java架构师,首先要是一个Java程序员,熟练使用各种框架,并知道它们实现的原理。jvm虚拟机原理、调优,懂得jvm能让你写出性能更好的代码;池技术,什么对象池,怎么解决并发量、连接池,线程池。
在 Java 中,我们可以使用乐观锁和悲观锁来保证数据的一致性和并发性。下面是对乐观锁和悲观锁的介绍以及它们的实现方式。
笔者也是在互联网软件行业里面摸爬滚打十年多了,回头想想青葱岁月,很多时间都花在各种技术热潮的追逐上,有些是有价值的,也有些因为没人指导走过弯路,下面我就把我自己接触到这么多优秀的开源软件给大家做个梳理。也许比较枯燥无聊,供大家以后查阅。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),简称CK,使用C++语言编写,主要用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。
最近时运不佳,几乎天天被线上问题骚扰。前几天刚解决了一个 HashSet 的并发问题,周六又来了一个性能问题。
大家吼,我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目,在这里,你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏,吃瓜新鲜作品不迷路!
架构设计中最重要的两个文档的模板和关键说明。这个案例文档仅给出一些关键内容供你参考,部分细节无法全面覆盖或者完全保证正确。(斜体字是示例)
随着数据量的不断增加,传统的关系型数据库在某些应用场景下面临着性能和扩展性的瓶颈。MongoDB,作为一个非关系型数据库(NoSQL),在这个背景下逐渐崭露头角。它以其高度可扩展性、灵活的数据模型和快速的读写性能,受到了越来越多开发者的青睐。与此同时,Java作为一门强大的编程语言,也一直是构建大规模应用的首选之一。本文将探讨如何将Java与MongoDB完美结合,以构建高性能的应用程序。
本人从传统外企转型到互联网已有3个年头,近两年来面试了很多来自传统行业的同行们。发现他们都有意走进处于风口的互联网,但是由于传统行业使用的技术栈与互联网的有所不同,即使有着强烈的学习和提升欲望,却不知道如何入手准备和提高。
读者小猫私信问了我上面这个问题,我觉得问题挺典型的,值得写篇文章分享一下。因为对于 Java 程序员来说,几乎不可避免地要和数据库打交道,MySQL 和 Oracle 恰好又是两个使用最广泛的数据库。
本来不打算写这个题目的,因为 Druid 大多都是在 Spring 中使用的,它很多功能非常强大,但是对于 MySQL 性能测试中并不实用。但是由于特殊原因,还是得把这个拾起来。
发这篇文章的起因是看到知乎有个类似的问题,然后感觉高赞的回答不是很让人满意,获得这么高的点赞也是让我很迷。
类别名称官网备注(可重点关注加粗部分)查询引擎Phoenixhttps://phoenix.apache.org/Salesforce公司出品,Apache HBase之上的一个SQL中间层,完全使用Java编写Prestohttp://prestodb.io/Facebook开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节Sharkhttp://shark.cs.berkeley.edu/Spark上的SQL执行引擎,已演化成Spark-SQL和Hive on SparkPigh
在复杂的分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识,例如:分库分表的 ID 主键、分布式追踪的请求 ID 等等。于是,设计「分布式 ID 发号器」就成为了一个非常常见的系统设计问题。今天我将带大家一起学习一下,如何设计一个分布式 ID 发号器。
先来看看大数据的概念。根据维基百科,大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语,因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。
关于不可变对象,还有这样一个小故事。Java 之父詹姆斯高司令曾在一次采访中被问及这样一个问题:“高司令,应该什么时候使用不可变对象啊?”你猜高司令怎么回答?
前面我们讲解了数据库的读写分离方案(数据库读写分离方案,实现高性能数据库集群)来解决我们的大量读流量对系统的冲击。那随着运营部门的同事在不停的做出各种促销或者拉新活动,我们注册用户越来越多,同时订单量以及用户行为数据等持续的增加,导致我们的系统现在出现了下面这些问题。
在Java应用程序中,与数据库进行交互是一个常见的任务。为了更有效地管理数据库连接并提高性能,数据库连接池是一种常见的解决方案。Druid是一个流行的JDBC数据库连接池,它具有丰富的功能和高性能。本博客将详细介绍Druid连接池,包括它的优点、配置、使用方法以及示例代码。
JDBC 是Java应用程序用来连接关系型数据库的标准API,为多种关系型数据库提供一个统一的访问接口。Sun公司一共定义4种 JDBC 驱动类型,一般使用第4种,该类型的Driver完全由Java代码实现,通过使用socket与数据库进行通信。
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