Redis Cluster 集群中涉及到了数据分布问题,因为 redis cluster 是多 master 的结构,每个 master 都是可以提供存储服务的,这就会涉及到数据分布的问题,在新的 redis 版本中采用的是虚拟槽分区技术来解决数据分布的问题,关于什么是虚拟槽分区技术我们后面会详细的介绍。在集群中除了虚拟槽分区技术之外,还有几种数据分布的算法,比如哈希算法,一致性哈希算法,这篇文章我们就来一起聊一聊这几种数据分布算法。
注:在分片分布均匀的情况下,如果查询请求中指定了routing参数,也会导致查询请求聚集于某一部分分片,造成请求不均匀。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
当部署多个 FE 节点时,用户可以在多个 FE 之上部署负载均衡层来实现 Doris 的高可用。官方文档描述: 负载均衡 。
在 负载均衡算法 — 轮询 一文中,我们就指出了加权轮询算法一个明显的缺陷。即在某些特殊的权重下,加权轮询调度会生成不均匀的实例序列,这种不平滑的负载可能会使某些实例出现瞬时高负载的现象,导致系统存在宕机的风险。为了解决这个调度缺陷,就提出了 平滑加权轮询 调度算法。
hash 一致性策略: 说到这个,就会说到 hash 环,这里我粗略的画下 hash 环; 就是 根据请求的 uid 计算 hash(uid) ,计算的hash 值 在hash 环 上,找出 hash(uid)顺时针方向 距离哪一个 hash(IP) 最近,将最近的这个IP 作为路由 IP;
通过控制每个索引的shard分布,来约束索引分片在集群中数据节点的分布范围,来实现不同业务索引由专用节点负载的效果。且该节点不会服务于其他索引。
本文继续接上篇文章,【技术分析】4kw机柜无通道封闭CFD模拟分析及优化(上篇) 进行解析。
VMware的分布式资源调度(Distributed Resource Scheduler,DRS),可以动态地分配和平衡计算容量,将硬件资源聚集到逻辑资源池中。可以持续不断地监控资源池的利用率,智能分配资源,允许用户自己定义规则和方案来决定虚拟机共享资源的方式及它们之间优先权的判断根据。
整个服务器的结构由前端负载服务器(图中的4个小圈圈代表4台前端负载服务器,用于分流)和后端的服务器(图中的三个小方块,m0、m1、m2代表三台后端服务器,用于存放数据)组成。
上一文章中,我们了解了HDFS的架构和读写流程。 HDFS通过将文件分块来存储大文件,HDFS的组件有NameNode和DataNode,分别负责提供元数据和数据服务 在读/写数据时,HDFS客户端需要先从NameNode上获取数据读取/写入的DataNode地址,然后和DataNode交互来完成数据读/写。
通常认为当所有的map task全部完成,并且99%的reduce task完成,只剩下一个或者少数几个reduce task一直在执行,这种情况下一般都是发生了数据倾斜。
一般来说,数据库的繁忙体现在:不同用户需要访问数据集中的不同部分,这种情况下,我们把数据的各个部分存放在不同的服务器/节点中,每个服务器/节点负责自身数据的读取与写入操作,以此实现横向扩展,这种技术成为分片,即sharding。
从在上一期,我们提到,为了有效组织勇士们抵御波斯侵略军,保卫家园,列奥尼达需要经常调整勇士们的战斗阵型,又希望大部分勇士们不需要改变自己的战斗位置。列奥尼达设计了一个环,勇士们根据自己的编号,在环上找到自己的位置,这种算法叫做,一致性哈希(Consistant Hashing)。
随着互联网的发展,用户产生的数据越来越多,企业面临着庞大数据的存储问题,目前市面上主流的分布式大数据文件系统,都是对数据切片打散,通过离散方法将数据散列在集群的所有节点上,本文将带你了解DHT(Distributed Hash Table):分布式哈希表是如何实现数据的分布式离散存储的。
导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 回首2022年,清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果,同学们将课程中学到的数据思维和技能成功
在分布式系统中,常常需要使用缓存,而且通常是集群,访问缓存和添加缓存都需要一个 hash 算法来寻找到合适的 Cache 节点。
在大型web应用中,缓存可算是当今的一个标准开发配置了。在大规模的缓存应用中,应运而生了分布式缓存系统。分布式缓存系统的基本原理,大家也有所耳闻。key-value如何均匀的分散到集群中?说到此,最常规的方式莫过于hash取模的方式。比如集群中可用机器适量为N,那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K) mod N对应的机器。的确,这种结构是简单的,也是实用的。但是在一些高速发展的web系统中,这样的解决方案仍有些缺陷。随着系统访问压力的增长,缓存系统不得不通过增加机器节点的方式提高集群的相应速度和数据承载量。增加机器意味着按照hash取模的方式,在增加机器节点的这一时刻,大量的缓存命不中,缓存数据需要重新建立,甚至是进行整体的缓存数据迁移,瞬间会给DB带来极高的系统负载,设置导致DB服务器宕机。 那么就没有办法解决hash取模的方式带来的诟病吗?看下文。
负载均衡就是将请求“均衡”地分配到多台业务节点服务器上。这里的“均衡”是依据实际场景和业务需要而定的。
对于分布式系统来说,整个集群的存储容量和处理能力,往往取决于集群中容量最大或响应最慢的节点。因此在前期进行系统设计和容量规划时,应尽可能保证数据均衡。但是,在生产环境的业务系统中,由于各方面的原因,数据倾斜的现象还是比较常见的。Redis Cluster也不例外,究其原因主要包括两个:一个是不同分片间key数量不均匀,另一个是某分片存在bigkey;接下来我们看看,在腾讯云数据库redis中,如何及时发现和解决分片数据不均匀的问题。
01 项目背景 eptest终端自动化测试平台是PCG内部为了推行EPC标准建立的共建项目,2019年7月正式启动。 经过评估,eptest对于底座服务要求的SLA等级非常高,需要保证用例100%的执行率,并对执行时间的强制要求。终端自动化整体链条想要保障SLA很困难,不只要考虑软件层面,机房硬件也面临严峻挑战。 优测作为整个共建项目的底座平台,提供两方面核心能力: 1、提供实验室机房能力输出,包括:终端设备自动化能力,平台级别的调度服务,统一openApi接口 2、提供DevOps测试工具:包括功能用例
1)节点和槽分配严重不均。针对每个节点分配的槽不均的情况,可以使用 redistrib.rb info{host:ip}进行定位,命令如下:
数据倾斜就是数据的分布严重不均,流入部分算子的数据明显多余其他算子,造成这部分算子压力过大。
解决方案:避免数据源的数据倾斜 实现原理:通过在Hive中对倾斜的数据进行预处理,以及在进行kafka数据分发时尽量进行平均分配。这种方案从根源上解决了数据倾斜,彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子,那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。 方案优点:实现起来简单便捷,效果还非常好,完全规避掉了数据倾斜,Spark作业的性能会大幅度提升。 方案缺点:治标不治本,Hive或者Kafka中还是会发生数据倾斜。 适用情况:在一些Java系统与Spark结合使用的项目中,会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景,而且对Spark作业的执行性能要求很高,就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL,每天仅执行一次,只有那一次是比较慢的,而之后每次Java调用Spark作业时,执行速度都会很快,能够提供更好的用户体验。 总结:前台的Java系统和Spark有很频繁的交互,这个时候如果Spark能够在最短的时间内处理数据,往往会给前端有非常好的体验。这个时候可以将数据倾斜的问题抛给数据源端,在数据源端进行数据倾斜的处理。但是这种方案没有真正的处理数据倾斜问题。
Ceph是一个分布式存储系统,可以动态地扩展和缩减存储容量。下面分别描述Ceph的PG动态分布策略和智能重平衡的实现方式。
生成图片实验中总会出现各种各样的artifacts,这几天跑实验遇到了棋盘伪影,在前辈指导下了解了如何解决这个问题,记录一下
前篇Nginx专题(1):Nginx之反向代理及配置详细介绍了Nginx功能之一——反向代理。本篇文章将重点介绍Nginx功能之二——负载均衡。
【新智元导读】非常仔细地观察神经网络生成的图像时,经常会看到一些奇怪的棋盘格子状的伪影(棋盘效应,checkboard artifacts)。本文作者讨论了棋盘效应出现的原因以及反卷积难以避免棋盘效应
Loss Max-Pooling for Semantic Image Segmentation CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.02966
貌似以前,浪尖发过一篇文章,讲的是从spark streaming的web ui的角度去分析。这其实,是根据现象去分析定位问题的很方便的手段,大家可以去翻翻,星球的球友也可以去精华帖子里看看。
在Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 应用篇[1]这篇文章中我们列举了应用自身原因导致的手机卡顿问题 , 这一篇文章我们主要列举一些由 Android 平台自身原因导致的卡顿问题. 各大国内 Android 厂商的产品由于硬件性能有高有低 , 功能实现各有差异 , 团队技术能力各有千秋 , 所以其系统的质量也有高有低 , 这里我们就来列举一下 , 由于系统的硬件和软件原因导致的性能问题.
「服务限流」通过限制每个用户调用 API 的频率来保护服务不被过度调用。在没有限流的情况下,每个用户可以随意请求服务 API,这可能引起流量尖峰导致其他用户的请求无法被处理。启用服务限流后,可以限制 API 每周期可被调用的次数。
拆分在算法中是一个非常重要的思想,当你的数据集巨大时,你可以按照特定的规则将大数据拆分成小数据集,降低因数据量增长过大带来的问题。
在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上,这样每台服务器固定处理一部分请求,起到负载均衡的作用。我们常想到的就是“哈希”,另外一个名词“一致性哈希”也经常被提起,甚至再面试中也会被经常被问。
答:无论是明场还是荧光场的图像,都可能出现一定程度的光照不均匀。这种不均匀不仅影响图像的美观,而且也会影响对该图像的测量分析(尤其是荧光图像)。如下:
随着微服务的流行,服务之间的依赖性和调用关系变得越来越复杂,服务的稳定性变得尤为重要。业务场景中经常会涉及到瞬时流量冲击,可能会导致请求响应超时,甚至服务器被压垮、宕机不可用。出于对系统本身和上下游服务的保护,我们通常会对请求进行限流处理,快速拒绝超出配置上限的请求,保证系统或上下游服务系统的稳定。合理策略能有效应对流量冲击,确保系统可用性和性能。本文详细介绍了几种限流算法,比较各个算法的优缺点,给出了限流算法选型的一些建议,同时对业务上常用的分布式限流也提出一些解决方案。
一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。
单个节点的MongoDB实例,具备MongoDB基本的功能和服务能力,不过缺乏数据冗余和高可用,以及横向扩展的能力,一般很少在实际生产环境中使用。
先介绍标题《容易引起雪崩的两个处理》的第一个处理:慢查询。上周在测试环境遇到一个慢查询问题,虽然是测试环境,但是现象还是很让人担忧的:“在大量执行update操作”“已经执行1个多小时”“负载200多,基本上库都卡死了”。把库都要搞挂了,细思极恐啊。于是,这个事件处理的优先级即刻被升级为S级别,我们进行了点线面的梳理和分析。
随着业务系统越来越大,我们需要对API的访问进行更多的缓存,使用Redis是一个很好的解决方案.
在分布式系统中,为了实现负载均衡,必然会涉及到负载调度算法,如 Nginx 和 RPC 服务发现等场景。常见的负载均衡算法有 轮询、源地址 Hash、最少连接数,而 轮询 是最简单且应用最广的算法。
【新智元导读】谷歌研究院官方博客几小时前更新文章,介绍了一种名为“缩放卷积神经网络”的新方法,能够解决在使用反卷积神经网络生成图像时,图片中尤其是深色部分常出现的“棋盘格子状伪影”(棋盘效应,checkboard artifacts)。作者讨论了棋盘效应出现及反卷积难以避免棋盘效应的原因,并提供了缩放卷积 TensorFlow 实现的代码。作者还表示,特意提前单独公开这一技术,是因为这个问题值得更多讨论,也包含了多篇论文的成果,让我们谷歌大脑的后续大招吧。 当我们非常仔细地观察神经网络生成的图像时,经常会看
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导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 图1. 参加学术会议(1) 怀着对数据科学的向往,我于2019年秋季学期报名参加了清华大学大数据
当光束通过均匀的透明介质时,从侧面是难以看到光的。但当光束通过不均匀的透明介质时,则从各个方向都可以看到光,这是介质中的不均匀性使光线朝四面八方散射的结果,这种现象称为光的散射。例如,当一束太阳光从窗外射进室外内时,我们从侧面可以看到光线的径迹,就是因为太阳光被空气中的灰尘散射的缘故。
上一篇介绍了 mongo 的三种部署方式,「单点、主从、副本集」三种部署方式,今天就跟大家聊聊最后一种「分片集群」的方式,分片集群也是 mongo 能够作为万亿级别数据库的核心魅力所在,也有一句话说到:
之前有很多同学问我,性能测试中到底该如何去定位分析瓶颈并进行性能优化?感觉压测场景设计做的很全面,分析工具也用了很多,但一直无法快速的定位分析并进行优化。
Spark中的内存使用分为两部分:执行(execution)与存储(storage)。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
在数字图像处理中,图像分割是很关键的一步,当图像质量较好,光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务,但是有些时候会遇到光照不均匀的现象,这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果,本文要介绍的是一种通过分块阈值进行分割的方法。
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