WonderShaper是用来对特定网卡进行快速限速的工具,它实际是对Linux的tc命令进行封装后的shell脚本,所以使用成本比tc更低,更容易上手,以下配合测速工具speedtest一起使用
好雨社区原创翻译 MySQL在线更改schema的工具很多,如Percona的pt-online-schema-change、 Facebook的 OSC和 LHM等,但这些都是基于触发器(Trigg
Canal主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费。 当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x
DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle 等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
摘要 缓存,毫无疑问这是Redis当今最为人熟知的使用场景。再提升服务器性能方面非常有效; 排行榜,如果使用传统的关系型数据库来做这个事儿,非常的麻烦,而利用Redis的SortSet数据结构能够非常方便搞定; 计算器/限速器,利用Redis中原子性的自增操作,我们可以统计类似用户点赞数、用户访问数等,这类操作如果用MySQL,频繁的读写会带来相当大的压力;限速器比较典型的使用场景是限制某个用户访问某个API的频率,常用的有抢购时,防止用户疯狂点击带来不必要的压力; 好友关系,利用集合的一些命令,比如求交
现在我们假设要把这个 dump 文件,回放到一个数据库中,并且现在数据库正在承担很重的业务,我们不希望业务受到太大影响。
项目中用到了限流,受限于一些实现方式上的东西,手撕了一个简单的服务端限流器。 服务端限流和客户端限流的区别,简单来说就是: 1)服务端限流 对接口请求进行限流,限制的是单位时间内请求的数量,目的是通过有损来换取高可用。 例如我们的场景是,有一个服务接收请求,处理之后,将数据bulk到Elasticsearch中进行索引存储,bulk索引是一个很耗费资源的操作,如果遭遇到请求流量激增,可能会压垮Elasticsearch(队列阻塞,内存激增),所以需要对流量的峰值做一个限制。 2)客户端限流 限制的是客户端进
备份与恢复⼯具BR:https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/backup-and-restore-tool
rsync --hard-links -ropgt --bwlimit=100000 -v --progress -e "ssh" -o "GSSAPIAuthentication=no" * mysql@140.210.73.69:/data/18252/
概述 ---- 随着MySQL-8.0新版本不断的迭代推出,修复老版本的缺陷,其稳定性逐渐得到保障。腾讯云在此趋势下,推出具有自身功能特性的MySQL数据库产品TXSQL-8.0。在性能上以及在功能上,既集成了前序TXSQL的特点,又在此基础上进行了大幅度提高。以下,我们将重点介绍一下其中的一些亮点功能。 列存引擎CSTORE InnoDB提供的是OLTP服务的存储引擎,适用于事务密集型的业务场景。对于分析型OLAP的业务场景,InnoDB就无法胜任。为了向TXSQL的用户提供全面的服务层次,借用MyS
DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
Linux操作系统中的流量控制器TC(Traffic Control)用于Linux内核的流量控制,主要是通过在输出端口处建立一个队列来实现流量控制。 接收包从输入接口进来后,经过流量限制丢弃不符合规定的数据包,由输入多路分配器进行判断选择:
由于某度网盘限速,给大家造成了很大的困扰。之前有大佬研究出解析链接并高速下载的方法,后来因为种种原因,都停止了维护。但日益增多的网盘资源下载需求,仍成为一大难题。本章将提供新的思路架设属于自己的PanDownload解析平台,配合Motrix进行高速下载。
作者 | 王小波 编辑 | 李忠良 降本增效一直是研发团队追求的目标之一,面对不断上涨的数据量,研发侧开始思考如何在不降低用户体验的情况下进行成本压减,冷热数据分离的架构思想引起了我们的注意。 背 景 定制家具业务是酷家乐最早的业务之一,定制家具的方案数据也同样沉淀了多年的数据;数据库从早期的 MongoDB 到切换到现在的 HBase;存储逻辑也从原来的全量保存演进到现在的分片增量保存。 随着数据量不断增大,带来的是巨大的成本压力与运维难度,目前定制 HBase 集群仅单副本数据量接近 15
从InnoDB redo log file实时拷贝走备份期间产生的所有redo日志
作为一名合格的MySQL DBA,备份是重中之重。为了保证备份集的安全可靠,除了集中存储以外还有其他更好的方案吗? 当然是有的,可以存储在OSS或者分布式存储上。那么问题来了,如何能够实现自动备份,不需要人工干预即可上传到OSS上,节约大量的时间去悠哉悠哉地喝喝茶、看看报呢?且听下文
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析和性能优化,文章相关技术问题,欢迎大家一起讨论。
| 导语Gh-ost改表工具是MySQL主流的2种开源改表工具之一,因为可限速,入侵小而在业界广泛使用,然而Gh-ost存在1个P0级的未修复BUG,可能导致数据丢失,本文对这个问题进行了分析,并给出了解决方案。
最近阅读了《Redis开发与运维》,非常不错。这里对书中的知识整理一下,方便自己回顾一下Redis的整个体系,来对相关知识点查漏补缺。
TenDB Cluster是腾讯游戏CROS DBA团队提供的MySQL分布式关系型数据库解决方案,主要包括兼容MySQL协议、透明分库分表、负载均衡、高可用、在线扩展等特点。业务开发可以仅专注于业务逻辑的开发和运营,无需编写数据分片逻辑,在海量用户并发情况下也无须关心DB存储层的负载压力。 架构介绍 TenDB Cluster主要有三个模块:接入层TSpider,存储层TenDB,控制层Tdbctl。架构图如下: TSpider是TenDB Cluster集群的接入层。TSpider基于Maria
TenDB Cluster 是腾讯游戏 CROS DBA 团队提供的 MySQL 分布式关系型数据库解决方案。主要特点包括:透明分库分表、高可用的 MySQL 集群服务,透明及在线的扩容及缩容;使得开发者可以仅专注于业务逻辑的开发及运营,无需编写数据分片逻辑。在海量用户并发情况下,也无须关心存储层的负载压力。
可以说,Java是现阶段中国互联网公司中,覆盖度最广的研发语言,掌握了Java技术体系,不管在成熟的大公司,快速发展的公司,还是创业阶段的公司,都能有立足之地。 成为Java架构师,需要掌握哪些技能呢?这里有一份对标百度T7阿里P8的Java架构师必知必会课程,《JavaEE企业级分布式高级架构师》,供大家参考。
有时候网站、项目需要在本地搭建 php 环境,如果还像以前手工配置一个个环境就太复杂了,而且也不是每个人都能掌握这个技能的。后来就出现了很多本地 php 环境包,可以一键搭建本地 php 环境。前面魏
Redis是一个开源(BSD许可)的内存数据结构存储,用作数据库、缓存和消息代理。它支持诸如字符串、散列、列表、集、带范围查询的排序集、位图、hyperloglog、带半径查询和流的地理空间索引等数据结构。
字符串类型 是 Redis 最基础的数据结构。字符串类型 的值实际可以是 字符串(简单 和 复杂 的字符串,例如 JSON、XML)、数字(整数、浮点数),甚至是 二进制(图片、音频、视频),但是值最大不能超过 512MB。
vpp项目中hqos功能从20.01版本以后不再支持,20.05版本中虽然hqos的代码还存在,但是在编译列表注释掉了。从20.05版本之后hqos相关的代码已经全部删除掉了。
[DataX引擎配置错误,该问题通常是由于DataX安装错误引起,请联系您的运维解决 .]. - 在有总bps限速条件下,单个channel的bps值不能为空,也不能为非正数
尽管分布式熔断器在大多数情况下控制分布式系统中的吞吐量非常有效,但有时它的效果并不是很好,这时候便需要全局限速。最常见的情况是当大量主机转发到少量主机并且平均请求延迟很短时(例如,发送给数据库服务器的连接/请求)。若目标主机成为备机,则下游主机将压垮上游集群。在这种情况下,很难对每个下游主机配置足够严格的熔断器,使得系统可以平稳运行,同时,当系统开始出现故障时,仍然可以防止级联故障。对于这种情况,全局限速是一个很好的解决方案。
限速器 (Rate Limiter) 相信大家都不会陌生,在网络系统中,限速器可以控制客户端发送流量的速度,比如 TCP, QUIC 等协议。而在 HTTP 的世界中, 限速器可以限制客户端在一段时间内发送请求的次数,如果超过设定的阈值,多余的请求就会被丢弃。
前面我们详细分析了 client-go 中的延迟队列的实现,接下来就是限速队列的实现,限速队列在我们日常应用中非常广泛,其原理也比较简单,利用延迟队列的特性,延迟某个元素的插入时间来达到限速的目的。
本文汇总了项目实践中前辈的经验和笔者的理解,旨在帮助初学 OceanBase(以下简称 OB)的工程师,快速解决 SQL 执行缓慢等性能问题。当遇到性能问题时,很多工程师可能会感到无从下手,本文将根据关键日志提供多种分析方向,以加速问题排查。
h3c s3610的端口限速如何配置 对端口入方向的报文限速,也就是端口下的PC机上传的速率: # 进入系统视图。
网络限速有很多种方式,比如网卡限速,队列限速,meter表限速。其中meter表限速是颇具代表性的限速方式。因为网卡限速和队列限速都是传统网络的限速方式,而meter表是SDN架构下的限速方式。本篇主要介绍meter限速。
Cloudreve支持多家云存储的云盘系统,安装简单,功能强大,这篇文章就利用宝塔来安装Cloudreve(v3)以及配置OneDrive作为存储端。 官方给出了3种搭建方式,通过Composer安装、通过Docker安装、通过官网安装包安装!貌似是Docker还不完善,不建议用于生产环境。所以这篇文章通过安装包来安装,这也是一种很干净的安装方式。
Nginx主要有两种限速方式:按连接数限速(ngx_http_limit_conn_module)、按请求速率限速(ngx_http_limit_req_module)。超出限制的请求会直接拒绝,可防御简单的cc攻击
Online DDL一直是MySQL数据库的一个痛点,好在官方和社区都有不错的解决方案。这些方案大致有以下几个:
有时候,我们需要团队合作一同处理文件;虽然有腾讯文档之类的在线写作平台,但是如果我们想协同处理视频该怎么办?又或者,我们只想建立一个家庭私有云,存一些生活点滴照片,且不希望被限速?也许,你可以试试自己搭建Nextcloud网盘,尤其是自己有台服务器,想充分利用的情况下。
OceanBase中的写入限速机制旨在控制系统中写入操作(一般写入操作包括插入、更新和删除等)的速率,目的是为了提高数据库系统的稳定性。本文主要通过以下2个参数来解释写入限速的实现机制。
Vagrant是一个基于Ruby的工具,用于创建和部署虚拟化开发环境。它 使用Oracle的开源VirtualBox虚拟化系统,使用 Chef创建自动化虚拟环境。我们可以使用它来干如下这些事:
在 Kubernetes 系统中,组件之间通过 HTTP 协议进行通信,在不依赖任何中间件的情况下需要保证消息的实时性、可靠性、顺序性等。那么 Kubernetes 是如何做到的呢?答案就是 Informer 机制。Kubernetes 的其他组件都是通过 client-go 的 Informer 机制与 Kubernetes API Server 进行通信的。
对于有些下载业务,比如游戏版本发布更新等场景,可能会在产生较大的CDN的峰值带宽。如果是带宽计费,可能会对成本有所影响。 在不影响业务的情况下,建议可以适当情况下对下行速度进行限制。
一、课程导学 学完的掌握技术 1.Vue+Django REST Framwork前后端分离技术 2.彻底玩转restful api开发流程 3.Django REST Framwork的功能实现和核心源码分析 4.Sentry完成线上系统的错误日志的监控和警告 5.第三方登录和支付宝支付的集成 6.本地调试远程服务器代码的技巧 课程系统的构成 1.vue前端项目 2.Django REST Framwork系统实现前台功能 3.xadmin后台管理系统 Django REST Framwork技能 通用v
ownCloud 跨平台支持 Windows、Mac、Android、iOS、Linux 等平台,而且还提供了网页版和 WebDAV 形式访问,因此你可以在任何电脑、手机上都能轻松获取你的文件了,是一个开源免费专业的私有云存储项目,它能帮你快速在个人电脑或服务器上架设一套专属的私有云文件同步网盘,可以像 Dropbox 那样实现文件跨平台同步、共享、版本控制、团队协作等等。 ownCloud 能让你将所有的文件掌握在自己的手中,只要你的设备性能和空间充足,那么用起来几乎没有任何限制。 官网:https://owncloud.com/
本文主要讲述下client-go中workqueue, 看一下client-go的一个整体数据走向.如下图:
Ceph,作为一个高度可扩展的分布式存储系统,已经成为云计算和大数据时代的关键基石。随着企业和组织对数据存储的需求日益增长,Ceph 通过其强大的特性,如可靠性、伸缩性和性能,满足了这些需求。然而,随着集群规模的扩大和工作负载的多样性,如何确保资源的有效分配和性能隔离成为了一个重要议题。在这个背景下,Ceph 的 Quality of Service (QoS) 功能显得尤为重要。
netcat(命令行中使用 nc )是网络工具中的瑞士军刀,它能通过TCP和UDP在网络中传输数据。通过与其他工具结合和重定向,我们可以在脚本中以多种方式使用它,比如传输文件,目录,用于网络安全中扫描端口,命令行聊天(现在估计没有多少人无聊做这个)。
KVM forum 2019上,作者和同事的演讲主题是《How KVM-based Hybrid Deployment Powers Bytedance’s Biggest Day Ever》。 在这里详细展开一下,介绍一下基于KVM虚拟化的混合部署。下文的脉络大约是: 1,业务背景 2,为什么使用KVM虚拟化方案 3,在使用KVM虚拟化方案的过程中,我们做了那些改进 4,基于KVM虚拟化的混合部署方案取得了怎样的效果
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