Redis分区指南:如何实现高可用与扩展性
本文由技术小伙伴小米讲解Redis分区容错中的数据分区。内容涉及Hash、一致性Hash、Codis的Hash槽和RedisCluster四种方法。Hash简单但不稳定,数据迁移和分区不均衡是其主要问题;一致性Hash通过最小化数据迁移实现负载均衡,但仍有局限;Codis的Hash槽提供灵活的负载均衡和在线迁移;RedisCluster是官方高可用、可扩展的解决方案。每种方案有优缺点,需根据实际需求选择。
手把手教你实现 OceanBase 数据到阿里云数据库 SelectDB 内核版 Apache Doris 的便捷迁移|实用指南
本文介绍了如何将数据从 OceanBase 迁移到阿里云数据库 SelectDB 内核版 Apache Doris。提供 3 种数据同步方法 1. 使用 DataX,下载 DataX 并编写配置文件,通过 OceanBaseReader 和 DorisWriter 进行数据迁移。 2. 利用 Apache Doris 的 Catalog功 能,将 OceanBase 表映射到 Doris 并插入数据。 3. 通过Flink CDC,设置 OceanBase 环境,配置 Flink 连接器,实现实时数据同步。
python把json转换为execl
确保替换 `'your_data.json'` 为你实际的JSON文件路径,并将 `'output.xlsx'` 替换为你希望保存的Excel文件路径。以上步骤将帮助你将JSON数据转换为Excel文件,以便进一步处理或分享。
【设计模式系列笔记】装饰者模式
装饰者模式是一种结构型设计模式,它允许你通过将对象放入包含行为的特殊封装类中来为原始对象添加新的行为。这种模式可以动态地将责任附加到对象上,而不影响其它对象。
【设计模式系列笔记】访问者模式
访问者模式是一种行为设计模式,旨在将算法与对象结构分离,使得能够在不修改元素类的前提下定义新的操作。这一模式的核心思想是在元素类中添加一个接受访问者的方法,从而实现在不同元素上执行不同操作的能力。
【设计模式系列笔记】状态模式
在Java中,状态模式是一种行为设计模式,它允许对象在其内部状态改变时改变其行为。状态模式的关键思想是将对象的状态封装成独立的类,并将对象的行为委托给当前状态的对象。这样,当对象的状态发生变化时,其行为也会相应地发生变化。
【设计模式系列笔记】工厂模式
工厂模式是一种创建型设计模式,其主要目的是将对象的创建过程抽象出来,以便在需要的时候由子类来实现。这种模式提供了一种方法,通过调用一个共同的接口来创建一组相关或依赖的对象,而无需指定其具体的类。
使用Redis实例搭建网上商城的商品相关性分析程序
本教程将指导您如何快速创建实例并搭建网上商城的商品相关性分析程序。(ApsaraDB for Redis)是兼容开源Redis协议标准的数据库服务,基于双机热备架构及集群架构,可满足高吞吐、低延迟及弹性变配等业务需求。
MongoDB数据恢复—MongoDB数据库文件被破坏的数据恢复案例
服务器数据恢复环境: 一台Windows Server操作系统服务器,服务器上部署MongoDB数据库。 MongoDB数据库故障&检测: 工作人员在未关闭MongoDB数据库服务的情况下,将数据库文件拷贝到其他分区。拷贝完成后将原MongoDB数据库所在分区进行了格式化操作,然后将数据库文件拷回原分区,重新启动MongoDB服务,服务无法启动。
【设计模式系列笔记】享元模式
享元模式(Flyweight Pattern)是一种结构型设计模式,旨在通过共享对象来最小化内存使用或计算开销,以提高性能。该模式适用于需要大量相似对象的场景,通过共享这些相似对象的部分状态,可以有效减少内存消耗。
Apache Doris 2.1.2 版本正式发布!
Apache Doris 2.1.2 版本正式发布!该版本提交了若干改进项以及问题修复,进一步提升了系统的性能及稳定性,欢迎大家下载体验!
【Redis系列笔记】缓存三剑客
缓存穿透是指请求一个不存在的数据,缓存层和数据库层都没有这个数据,这种请求会穿透缓存直接到数据库进行查询。它通常发生在一些恶意用户可能故意发起不存在的请求,试图让系统陷入这种情况,以耗尽数据库连接资源或者造成性能问题。 缓存击穿发生在访问热点数据,大量请求访问同一个热点数据,当热点数据失效后同时去请求数据库,瞬间耗尽数据库资源,导致数据库无法使用。 缓存雪崩是缓存中大量key失效后当高并发到来时导致大量请求到数据库,瞬间耗尽数据库资源,导致数据库无法使用。
Redis内存碎片详解
Redis在存储数据时可能申请超过实际需求的内存,导致内存碎片。内存碎片率=used_memory_rss/used_memory,大于1.5时需清理。Redis 4.0-RC3后引入`activedefrag`配置来自动整理内存,可通过`config set`命令启用,并通过`active-defrag-ignore-bytes`和`active-defrag-threshold-lower`参数设定清理条件。内存清理可能影响性能,`active-defrag-cycle-min`和`active-defrag-cycle-max`参数调整CPU占用比例以缓解
企业异地组网一般选用什么方案比较好?
企业异地组网可选用SD-WAN,它提供灵活、低成本且快速的解决方案。除此之外,还有光纤互联(费用高昂,不适合中小企业)和MPLS VPN(费用高,组网复杂)。SD-WAN能精准划分流量、支持多种接入方式、保障稳定性、简化部署并实现全局监控,是企业广域网建设的理想选择。
【设计模式系列笔记】适配器模式
适配器模式(Adapter Pattern)是一种结构型设计模式,用于将一个类的接口转换成客户端所期望的另一种接口。它允许原本由于接口不匹配而无法一起工作的类能够协同工作。适配器模式通常涉及一个称为适配器的类,它充当两个不兼容接口之间的桥梁。
【设计模式系列笔记】组合模式
组合模式(Composite Pattern)是一种结构型设计模式,它允许将对象组合成树状结构以表示部分-整体的层次结构。组合模式使得客户端可以统一处理单个对象和对象组合,而无需区分它们的类型。
【设计模式系列笔记】桥接模式
桥接模式(Bridge Pattern)是一种结构性设计模式,它将抽象部分与实现部分分离,使它们可以独立变化而互不影响。桥接模式通过组合而不是继承的方式来实现这种分离。
从API获取数据并将其插入到PostgreSQL数据库:步骤解析
使用Python处理从API获取的数据并插入到PostgreSQL数据库:安装`psycopg2`,建立数据库连接,确保DataFrame与表结构匹配,然后使用`to_sql`方法将数据插入到已存在的表中。注意数据准备、权限设置、性能优化和安全处理。
【Redis系列笔记】持久化
Redis的确是将数据存储在内存的,但是也会有相关的持久化机制将内存持久化备份到磁盘,以便于重启时数据能够重新恢复到内存中,避免数据丢失的风险。有三种持久化方式——RDB,AOF,混合持久化。RDB持久化是形成数据快照,把内存中的所有数据都记录到磁盘中,是全量持久化。AOF持久化是把Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件,可以看做是命令日志文件,是增量化持久。混合持久化则结合两者。
Redis核心开发者的新征程:阿里云与Valkey社区的技术融合与创新
阿里云瑶池数据库团队后续将持续参与Valkey社区,如过往在Redis社区一样耕耘,为开源社区作出持续贡献。
【设计模式系列笔记】责任链模式
责任链模式是一种行为设计模式,它允许你将请求沿着处理者链进行传递,直到有一个处理者能够处理它。每个处理者都有一个对下一个处理者的引用。责任链模式常用于处理请求的场景,例如在一个请求需要经过多个步骤或者多个对象来处理的情况下。
号外号外!ClickHouse企业版正式商业化啦!
阿里云将于2024年4月23日14:00举办《ClickHouse企业版商业化发布会》直播,探讨阿里云ClickHouse企业版的架构、功能与优势,以及未来一年的产品规划。直播还将分享ClickHouse在携程的测试成果,并展示如何利用ClickHouse构建广告投放平台。届时将邀请行业专家与一线工程师将进行深入的技术讲解。
【设计模式系列笔记】建造者模式
建造者模式是一种创建型设计模式,用于将复杂对象的构建与其表示分离,使构建过程可定制。关键元素包括产品类(定义要构建的对象)、建造者接口(定义构建方法)、具体建造者类(实现构建过程)和指导者类(负责构建过程)。通过建造者模式,客户端可以灵活地创建具有不同表示的复杂对象,提高代码的可读性和可维护性,尤其适用于构建过程复杂且包含多个可选部分的情况。
【设计模式系列笔记】单例模式
单例模式是一种创建型设计模式,它确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点,以便全局范围内访问这个实例。单例模式的目标是限制一个类的实例化,确保在整个应用程序中只有一个实例存在,并提供对这个唯一实例的全局访问点。这对于控制对资源的访问、限制特定类的实例数量等场景非常有用。
【MySQL系列】一条SQL,我怎么知道它有没使用到索引?
哈希索引会为所有的索引列计算一个哈希码,在哈希表中保存哈希码和指向每个数据行的指针,这种结构对。的B-Tree上找到主键值,再从聚簇索引建立的B-Tree找到行数据。知道的,我了解的提高行数据查询的主要有B树索引、哈希索引。好了,今天的分享就先到这,我们下期《MySQL系列》继续。,值都存储叶子节点同时形成双向链表,很适合范围查询。,如哪些索引可以被命中、哪些索引实际被命中。有的,索引失效一般是这个SQL查询破坏了。,整棵B-Tree的高度变得矮胖,可以。索引覆盖,直接通过索引就可以查询到数据。
Java智慧校园系统源码springboot + vue智慧学校源码 微信小程序+电子班牌
智慧校园的建设逐渐被师生、家长认可接受,智慧校园通过对在校师生、教务等所有人员的信息以及各种信息搜集与储存,进行数据优化与管理,为师生们提供更加智能化的校园服务。未来智慧校园将不再是一个陌生词,而会真正地应用在更多的校园管理中,让我们的校园生活变得更加美好
linux中启动rpc.rstat监控
请注意,rpc.rstatd服务通常用于收集远程系统的性能统计信息,例如CPU利用率、内存使用等。在使用rpc.rstatd服务之前,你应该确保了解其功能、用法和安全性,并根据需要进行适当的配置和调整。
【MySQL系列笔记】MVCC
多版本并发控制。指维护一个数据的多个版本,使得读写操作没有冲突,快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。 MVCC的具体实现,还需要依赖于数据库记录中的三个隐式字段、undo log日志、readView。在 RC、RR 这两种隔离级别下生效。 在事务也提到,MVCC是保证MySQL在默认隔离级别RR情况下,针对快照读解决幻读问题。而针对当前读需要隔离锁的临键锁(记录锁+间隙锁)去解决。
【MySQL系列笔记】索引
MySQL的索引是一种数据结构,用于加快数据库查询操作的速度。它们通过在表中的一个或多个列上创建索引,可以快速定位到符合特定条件的行,从而提高查询效率。MySQL支持多种类型的索引,包括B树索引、哈希索引和全文索引。B树索引是最常用的索引类型,能够高效地支持范围查询和排序操作。创建和使用索引需要根据具体的查询需求和数据特点进行优化,避免过度索引或不正确索引导致的性能下降。此外,索引的维护也需要考虑到对数据库性能和存储空间的影响。因此,合理地创建、管理和使用索引是提高MySQL数据库性能的重要手段。
MySQL事务的性情很“原子“,要么执行要么不执行
各位小伙伴有没遇到这个奇葩情况:业务逻辑对两个表加了事务操作,A表的存储引擎是InnoDB,B表的存储引擎却是MyISAM。事务要回滚时,麻烦就来了hhh,B表它回滚不了,那小伙伴打算要怎么处理~
如何获得阿里巴巴中国站上传图片到1688 API 返回值说明
请注意,阿里巴巴开放平台的API和文档可能会随着时间和版本更新而发生变化,因此建议定期查看官方文档以获取最新的信息。此外,由于涉及到具体的业务逻辑和数据交互,实际操作时可能需要根据具体情况进行调试和适应。
滚雪球学Java(12-0):JavaSE-if条件教学
【4月更文挑战第15天】🏆本文收录于「滚雪球学Java」专栏,专业攻坚指数级提升,助你一臂之力,带你早日登顶🚀,欢迎大家关注&&收藏!持续更新中,up!up!up!!
【MySQL系列笔记】隔离锁
MySQL 中的锁分为三种粒度:全局锁、表级锁和行级锁。全局锁用于锁定整个数据库,例如在进行全库逻辑备份时使用。表级锁分为表锁,元数据锁和意向锁;表锁又分为读锁(共享锁)和写锁(排他锁),用于锁定单表数据。元数据锁(MDL)在 DML 操作时自动加锁,确保事务的正确性;意向锁为了避免DML在执行时,加的行锁与表锁的冲突。行级锁分为记录锁、间隙锁和临键锁。记录锁锁定单行记录,间隙锁锁定索引记录之间的间隙,防止事务间隙插入,临键锁结合了记录锁和间隙锁,防止幻读并锁定数据和前一个间隙。
【MySQL系列笔记】事务
事务是数据库操作的序列,确保一组操作要么全部成功要么全部失败。它们具有原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID)特性。原子性保证事务中的所有操作不可分割,一致性确保事务前后数据库状态符合业务规则,隔离性防止并发事务间数据交错,持久性则指事务提交后结果永久保存。MySQL的InnoDB引擎支持四种隔离级别,包括读未提交、读已提交、可重复读和串行化,以平衡并发性能和数据一致性。默认的可重复读级别通过MVCC避免幻读问题。事务可通过开始、提交、回滚命令管理,并有扁平、带有保存点、链式、嵌套和分布式等多种类型。并发事务可能导致脏读、不可重复读和幻读等问题,通过锁和隔离级别来解决。
React原理
【4月更文挑战第4天】本文介绍了React的核心概念,包括jsx、React.createElement和fiber。jsx是React的语法糖,被转换为React.createElement生成虚拟DOM (vDOM)以优化性能。vDOM是轻量的数据结构,用于描述DOM状态。React通过fiber结构改进渲染性能,将同步任务拆分成小任务,利用requestIdleCallback在浏览器空闲时执行,确保流畅的用户体验。fiber是增强的vDOM,包含额外的引用指针。文章还提及了diff算法和hooks在React中的作用。
NTP网络时间同步协议详解
NTP协议是互联网上用于同步计算机时间的标准,它利用分布式时间服务器网络,通过分层管理和本地路由算法确保时间的准确性。协议涉及时间偏差、延迟和差量三个概念,用于测量与参考时钟的同步状态。基本NTP数据包包含48字节,如头部和时间戳,关键字段如跳跃指示器(LI)、版本号(VN)、模式(Mode)、层次(Stratum)等影响同步过程。协议还包括时间戳以记录不同阶段的时间点。NTP认证可选,用于数据安全。
Rust那些事之Borrow VS AsRef
【4月更文挑战第3天】Rust中的Borrow和AsRef是相似的trait,都提供了一个方法来获取引用。Borrow需要借用值的Hash、Eq和Ord与拥有值相等,适合结构体的单字段借用;而AsRef无此限制,有默认实现,可接受引用或值。当需要特殊trait一致性时(如HashMap的键值比较),使用Borrow;当仅需简单引用转换时,使用AsRef。
数据库
数据库领域前沿技术分享与交流