我们在系统设计面试或者在实际工作中,免不了要进行一些估算。之前的文章里讲过一些技巧,今天来个实战。
在日常工作中,经常会遇到一些大促场景,需要评估系统的资源是否充足,是否需要增加资源,增加多少。
日常工作中,业务端会反馈给后端一个在线用户数/活跃用户数,要求做架构规划时,需要用多少台服务器,这个问题如何下手?同样,要部署一个WEB应用类或数据库类,具体要用什么样的服务器和带宽,我们是凭感觉进行,还是有根据的规划?下面就学习《运维架构实践》过程中的知识点进行总结。
每天写入量巨大,而相对读数量较小的应用,不需要复杂查询条件来查询数据的应用,HBase只支持基于rowkey的查询
当 Redis 缓存使用超过 maxmemory,不进行数据淘汰,同时 Redis 不在提供写服务。一般不使用这个配置策略。
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。
我们打算组织一个并发一万人的秒杀活动,1元秒杀100个二手元牙刷,你给我说说解决方案。
基准场景是为找到系统中明显配置及软件Bug,也为容量场景提供可对比的基准数据。基准场景要有确定结论。
本系列之中我们将会介绍 NVIDIA 出品的 HugeCTR,这是一个面向行业的推荐系统训练框架,针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。
两个月前,我曾写过一篇 #写给程序员的中间件入门课# 的文章,大体对中间件定义、特性、作用,以及发展历程进行了一通理论化梳理。在后台留言区,有不少读者基于自己的经验进行了补充。
https://redis.io/topics/memory-optimization 不同大小,底层数据结构不同:
零过渡太阳能资产映射器 TransitionZero 的太阳能资产映射器是通过机器学习和人工标注相结合创建的全球公用事业级太阳能发电场卫星数据集。2024 年第一季度的数据集包括 63,616 个资产的位置和形状,以及它们的估计容量。其中超过 80% 的资产的建设日期已估算出来。该数据集涵盖 183 个国家超过 19100 平方公里的太阳能发电场,预计总发电量为 711 千兆瓦。
在使用 Redis 时,可能会出现请求响应慢、网络卡顿、数据丢失的情况。排查问题的时候,发现是 big keys 的问题。
我们早已进入大数据时代,但是大众更多关心的是数据有多大,而不是这些数据存放在哪里,虽然后者关系到存储和访问数据的性能与成本。
==测试 del 200MB String键耗时约1毫秒,而删除一个含有1kw个字段的Hash键,却会阻塞Redis进程数十秒==
本文由极客时间整理自微博研发中心基础架构部资深系统架构开发工程师臣勇在 QCon+ 案例研习社的演讲《微博 KV 服务探索与实践》。 作者|臣勇 编辑|支小亚 你好,我是来自新浪微博的臣勇,我目前负责 KV 缓存与存储相关的工作,今天和您交流分享的是微博在 KV 服务上的探索与实践。 首先介绍一下目前 Redis 和 Memcached 在微博里的应用情况,我们遇到的问题以及如何解决这些问题。接下来会介绍几个落地案例,最后做一个总结。其中重点在我们的解决方案上。 1. 背景 1.1 Redis / Memc
服务端软件开发时,通常会把数据存储在DB。而服务端系统遇到的第一个性能瓶颈,往往发生在访问DB时。 这时大部分开发会拿出“缓存”,通过使用Redis在DB前提供一层缓存数据,缓解DB压力,提升服务端性能。
任何需求均来源于业务 , 业务决定了需求 , 需求分析的正确与否是关系到项目成败的关键所在 , 从任何角度都可以说项目是由业务驱动的所以数据仓库项目也是由业务所驱动的 。
看到的挺好的一篇文章 November 2018 DOI: 10.1109/NCA.2018.8548062 Conference: 2018 IEEE 17th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA) ConferenceIEEE International Symposium on Network Computing and Applications
市场规模的估算对于企业运营至关重要,若估算结果与实际水平相去甚远,企业要么会承受过剩的库存,要么会因存货短缺丧失赚钱的机会。 那么,什么是市场规模,又该如何对市场规模进行估算呢? 一、什么是市场规模 市场规模即市场容量,是一个特定产品的购买用户数(或销售量、销售额)。 由于市场具有不同的维度、阶段和层次。因此在开始估算前,首先要问自己,我到底要估算的是什么市场。 二、如何估算市场规模 这个问题可以分解为三个方面:估算思路、信息来源和注意事项 (一)估算思路 1、构成关系 (1)总用户数*有购买欲
转载自博客园 https://www.cnblogs.com/kismetv/p/8654978.html
Redis是目前最火爆的内存数据库之一,通过在内存中读写数据,大大提高了读写速度,可以说Redis是实现网站高并发不可或缺的一部分。
Redis 是目前最火爆的内存数据库之一,通过在内存中读写数据,大大提高了读写速度,可以说 Redis 是实现网站高并发不可或缺的一部分。
来源 | 个人博客 | 投稿 | 作者 | 编程迷思 一、前言 Redis是目前最火爆的内存数据库之一,通过在内存中读写数据,大大提高了读写速度,可以说Redis是实现网站高并发不可或缺的一部分。 我们使用Redis时,会接触Redis的5种对象类型(字符串、哈希、列表、集合、有序集合),丰富的类型是Redis相对于Memcached等的一大优势。在了解Redis的5种对象类型的用法和特点的基础上,进一步了解Redis的内存模型,对Redis的使用有很大帮助,例如: 1、估算Redis内存使用量。目前为
前言 Redis是目前最火爆的内存数据库之一,通过在内存中读写数据,大大提高了读写速度,可以说Redis是实现网站高并发不可或缺的一部分。 我们使用Redis时,会接触Redis的5种对象类型(字符串、哈希、列表、集合、有序集合),丰富的类型是Redis相对于Memcached等的一大优势。在了解Redis的5种对象类型的用法和特点的基础上,进一步了解Redis的内存模型,对Redis的使用有很大帮助,例如: 1、估算Redis内存使用量。目前为止,内存的使用成本仍然相对较高,使用内存不能无所顾忌;根据需
作者:编程迷思 出处:www.cnblogs.com/kismetv 前言 Redis是目前最火爆的内存数据库之一,通过在内存中读写数据,大大提高了读写速度,可以说Redis是实现网站高并发不可或缺的一部分。 我们使用Redis时,会接触Redis的5种对象类型(字符串、哈希、列表、集合、有序集合),丰富的类型是Redis相对于Memcached等的一大优势。在了解Redis的5种对象类型的用法和特点的基础上,进一步了解Redis的内存模型,对Redis的使用有很大帮助,例如: 1、估算Redis内存使用
前言 Redis是目前最火爆的内存数据库之一,通过在内存中读写数据,大大提高了读写速度,可以说Redis是实现网站高并发不可或缺的一部分。 我们使用Redis时,会接触Redis的5种对象类型(字符串、哈希、列表、集合、有序集合),丰富的类型是Redis相对于Memcached等的一大优势。在了解Redis的5种对象类型的用法和特点的基础上,进一步了解Redis的内存模型,对Redis的使用有很大帮助,例如: 1、估算Redis内存使用量。目前为止,内存的使用成本仍然相对较高,使用内存不能无所顾忌;根据需求
作者介绍:刘琰,现就职于腾讯OMG网络媒体产品技术部基础平台组,运营开发岗位,目前主要参与OMG存储集群平台istore的开发工作。 一、redis常用数据结构 做容量评估之前,有必要对redis常
这里面 info 是命令 memory 是参数 单单输入 info 就死查看所有的信息,如果只需要查看内存情况,只需要加上内存这个参数
去年8月,国内某大型快递公司S为了应对双十一的快递系统高峰,想学习阿里用全链路压测的方法对系统进行提前检查、优化系统性能。
如果你正在面试,被问到了这些问题: 怎么给数据库加缓存? 数据库加缓存有哪些好的方案? 怎么保证数据库和缓存的数据一致性? 你会怎么回答? 这些问题可能大概率都是围绕着MySQL+Redis展开,一直以来,Redis因其全内存、架构简洁、丰富数据模型和多指令方面的特性,在性能和效率上表现出色,亚毫秒的响应时延使得Redis在缓存场景成为开发者的首选。 除了Redis,各大互联网厂商中有数十个自研的KV存储,这些KV存储在互联网的业务中起着至关重要的作用。以Redis为代表的的这些产品虽然有着优秀的KV
尤其redis这类敏感的纯内存、高并发和低延时的服务,一套完善的监控告警方案,是精细化运营的前提。
突然有一天,领导说:“小王,今天把996福报系统压一下,下班前把压测报告发我邮箱。”
本文探讨了金融企业区域集中库的设计构想和测试验证,包括架构设想、数据库整合场景测试及优势和使用设想。作者提出利用 TiDB 数据库产品集中建设区域集中库,解决 MySQL 存量节点的整合问题,实现部署的标准化、按需扩展和统一运维管理。文章详细介绍了测试内容和结果,强调了区域集中库在建设和运行成本、服务质量等方面的优势,并提出了相应的管理措施,为金融企业数据库架构提供了有价值的参考 。
剖析Redis协议 按照redis协议格式编写.ptl文件 ,然后用管道命令交给Redis一并执行。
uid是服务端给客户端种下的cookie。比如访问百度,同一台电脑同一个浏览器,不管是百度哪个页面,都是这个uid:
Redis 的配置文件位于 Redis 安装目录下,文件名为 redis.conf。
想象有一个桶,有水(指请求或数据)从上面流进来,水从桶下面的一个孔流出来。水流进桶的速度可以是随机的,但是水流出桶的速度是恒定的。 当水流进桶的速度较慢,桶不会被填满,请求就可以被处理。 当水流进桶的速度过快时,桶会逐渐被填满,当水超过桶的容量就会溢出,即被丢弃。
在大数据处理中,精确计数唯一元素(如网站的独立访客数、用户行为分析中的唯一操作次数等)常常会面临存储和性能的双重挑战。传统的计数方法,如使用集合(Set)存储每个唯一元素,虽然能提供精确的结果,但在处理海量数据时会消耗大量的内存资源。这时,HyperLogLog 算法便展现出了其独特的优势。Redis 自版本 2.8.9 起,引入了 HyperLogLog 数据结构,为近似计数唯一元素提供了高效且节省内存的解决方案。本文将深入探讨 Redis HyperLogLog 的工作原理、使用方法及实战案例,帮助你理解并掌握这一强大的数据结构。
Lua脚本实现:判断key的值和我们存入的UUID随机数是不是相等,是的话,则调用DEL指令进行删除操作;
blpop/brpop:从列表的左侧/右侧弹出一个数据,若列表为空则进入阻塞状态。
一、Redis内存统计 工欲善其事必先利其器,在说明Redis内存之前首先说明如何统计Redis使用内存的情况。 在客户端通过redis-cli连接服务器后(后面如无特殊说明,客户端一律使用redis
在客户端通过redis-cli连接服务器后(后面如无特殊说明,客户端一律使用redis-cli),通过info命令可以查看内存使用情况:
每个软件开发人员可能对什么是健康的软件项目都有自己的想法。可能是产生了巨大的商业价值,也可能是解决了某个领域的难题,就我个人而言,如果这个项目可维护、可运营,就可以称之为健康的项目。那么关于可维护、可运营的项目有什么特点呢?下面我列举一些更具体的方面。
BMS是Battery Management System首字母缩写,电池管理系统。它是配合监控储能电池状态的装置,主要就是为了智能化管理及维护各个电池单元,防止电池出现过充电和过放电,延长电池的使用寿命,监控电池的状态。一般BMS表现为一块电路板,即BMS保护板,或者一个硬件盒子。
作者 | 张俊宝 大数据时代,数据体量和复杂性对于数据库提出更高要求,仅依靠关系型数据库难以处理这些数据,非关系型数据库得以快速发展壮大。主流的的非关系型数据库有 Redis、Memcache、MongoDB、HBase 等。 为了满足广泛的业务场景对于数据库提出的高可用、高效率、高可扩展性的要求,Redis 的应用场景也早已突破了缓存的范畴,并提供了持久内存的解决方案。业务数据量爆炸式增长,Redis 的内存消耗在不断增加。这意味着,作为一个基于内存的数据库,Redis 的内存是否被高效合理的利用至关
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