在从数据库拉取数据时显示指标,可以采取以下步骤:
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
1、 字节最新的文生图模型 —— SDXL-Lightning,它实现了前所未有的速度和质量,并且已经向社区开放。模型:https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning
https://ossinsight.io 发布了一份有趣的关于开源数据库的分析报告。从4,572,765,143个GitHub事件中统计分析了开源数据库的许多深刻见解,例如数据库流行度、数据库贡献者、编码活力、社区反馈等。
MySQL主从复制涉及到三个线程,一个运行在主节点(log dump thread),其余两个(I/O thread, SQL thread)运行在从节点,如下图所示:
前言 美团酒店直连项目自2013年末开始,通过业务上的不断完善和技术上的不断改进,至今已经接入200多家供应商,其中在线酒店3万以上,在线SPU30万以上。经过两年的成长,美团酒店直连平台终于在2015年末发展为国内最大的酒店直连业务平台,其接入的业务类型也从最初的经济连锁,拓展到高星渠道、小连锁集团、非标准住宿等,获得了业界一致好评。 随着美团点评的日益壮大,客户的需求和系统体量的不断增加,直连平台的技术架构和数据应用面临着诸多挑战。为了保障美团点评的用户体验度,对技术方面会提出更高的要求。 如何在合作方
命令解读: docker run :创建并运行一个容器 –name : 给容器起一个名字,比如叫做abc -p :将宿主机端口与容器端口映射,冒号左侧是宿主机端口,右侧是容器端口 -d:后台运行容器 -e:环境变量,如密码什么的 -v:挂载一个数据卷到某个容器内目录,上面分别配置了日志、数据、配置的数据卷
在本文中,我们将探讨如何设计一个可扩展的指标监控和告警系统。一个好的监控和告警系统,对基础设施的可观察性,高可用性,可靠性方面发挥着关键作用。
在从物理机部署向容器化部署的过程中,基于目前主流容器编排的k8s系统管理下,传统监控系统无法满足对容器和容器集群以及容器内的服务进行监控的需求。
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例:MongoDB在圆通速递的应用,作者徐靖。
在MySQL的主从复制架构中,主库上经常会并发的执行很多SQL,只要这些SQL没有产生锁等待,那么同一时间并发好几个SQL线程是没有问题的。
如今的前端技术层出不穷,无论是react、vue等框架还是跨端解决方案,为使用场景和开发效率做了不少的提升,但作为前端技术的重要衡量指标之一,首屏渲染效率无疑前端老生常谈的话题了。这篇文章就来聊下如何在常见的H5环境下,做到页面秒开。
这些方案中不可或缺的就是mongoshake 组件,mongoshake是阿里云NOSQL团队TEAM 开发的一款针对与通用性服务平台的产品,通过对mongodb的oplog进行读取将源于目的的MOGNODB 数据库之间进行数据同步的方式。通过日志的抓取和重放的方式完成数据同步的任务,数据同步中通过通道来进行数据传输,其中包含了像rpc, file, tcp,以及直连等方式。通过选择不同的同步方式,可以对接不同的中间件,如kafka,通过发布和订阅的方式来进行数据的异步的灵活同步。
APM系统即Application Performance Management应用性能管理,目的是对企业的关键业务系统进行实时性能监控和故障管理,主要有以下三个维度:日志聚合Logs、业务指标Metrics、链路跟踪Traces。
Roy,携程软件技术专家,负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进,对分布式系统高可用设计、数据一致性领域感兴趣。
Android分页包能够更轻易地在RecyclerView里面缓慢且优雅地加载数据.
前言 在这篇文章中,基于上一篇的分享:Grafana+Influxdb(Prometheus)+Jmeter搭建可视化性能测试监控平台
我们正在从命令行-GitHub CLI(现在处于beta版)中引入一种更轻松,更无缝的方式与GitHub一起使用。数以百万计的开发人员依靠GitHub使构建软件更加有趣和协作,并将ghGitHub终端带给你体验。
注意:如果使用docker镜像安装MySQL,也需要在前端部署主机安装MySQL,因为备份还原功能是使用MySQL的本地命令进行操作的。
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死,导致数据没有及时计算出来,影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常,双11业务增长几倍,数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
前段时间笔者的客户遇到了一个主从延迟导致的业务故障,故障的原因本来是较为简单易查的,但是由于客户环境的安全、保密性要求,监控和指标只能间接获知,信息比较片段化与迟缓。
首先展示下最终的效果,在网络条件较好的情况下,页面打开而直播间已经开始正常播放,即所谓秒开。
MySQL 主从复制(Master-Slave Replication)是一种数据复制技术,用于在多个数据库服务器之间的数据同步。在主从复制架构中,一个服务器被设置为主服务器(Master),充当数据源,其他服务器被设置为从服务器(Slave),用来复制主服务器的数据。
导语 我们发现腾讯云上一些腾讯云MongoDB实例在主库写压力比较大的情况下,这时从库上会出现很多慢查询,经过调查发现,从库在回放oplog的时候加了全局锁,阻塞了所有的读直到回放结束。经过我们的优化
每年,Github项目 ———The State of the Octoverse 都会分析来自数百万开发人员和存储库的数据,以分享工作习惯、生产力和整体职业满意度方面的趋势。 今年,The State of the Octoverse分享其在社区中看到的模式,以及关于交付代码、创建文档和维护社区的三个更深入的研究。
在第十章的时候,我们讨论了批处理——它总是读取一些文件作为输入,产生一些新文件作为输出。这里的输出就是一种“衍生数据”:即,如果有需要,我们可以通过再跑一遍批处理任务获取相同的结果集。从之前章节的讨论我们可以看出,这种思想简单却强大:像搜索引擎、推荐系统、分析系统等很多现代常见的数据系统都是基于这种思想构建的。
在MySql的生产环境中,由于单台MySql不能满足高可用性需求,一般通过主从复制(Master-Slave)方式同步数据,再通过读写分离(MySql-Proxy)来提升数据库并发负载能力。
本文主要介绍如何在Linux Ubuntu系统中使用Docker部署DbGate数据库管理工具,并结合cpolar内网穿透工具实现公网远程访问本地数据库的详细流程。
一 前言 纳西姆.尼古拉斯.塔勒布的经典著作《黑天鹅》中对“黑天鹅现象”的定义是
现在主流的数据库管理工具有Navicat、DBeaver、RedisDesktop、SQLyog等,今天要介绍的DbGate支持MySQL、MongoDB、Redis、SQLite等多种数据库,可以在Linux、Windows、MacOS、Web浏览器等平台运行,遵循MIT开源协议,内置丰富的插件,模式比较工具,图表可视化等功能。
上文《MySQL数据被误删怎么办?》介绍了MySQL在故障或者误删数据后,可以通过备份+binlog的方式进行数据恢复。但是,当备份文件和binlog都丢失了呢?所以单节点是不可靠的,为了避免单节点故障带来的数据丢失以及MySQL服务的可用性,生产环境通常都是采用高可用或者集群模式。而在这背后则离不开主从复制技术,所以本文对主从复制的原理和操作展开介绍,从而全面了解这一技术。
简单来说,度量就是用经过聚合统计后的高维度信息,以最简单直观的形式来总结复杂的过程,为监控、预警提供决策支持。
当今时代处在信息大爆发的时代,信息借助互联网的潮流在全球自由的流动,产生了各式各样的平台系统和软件系统,越来越多的业务也会导致系统的复杂性。
在前面几章,我们讨论了数据系统的各个方面,但仅限于数据存储在单台机器上的情况。现在我们进入更高的层次,在接下来的几章讨论将数据库分布到多台机器的情况。
新春伊始,中国原创的首个 CNCF 开源项目 Harbor 上周发布了 v2.2 版本。离上个版本 2.1 的发布已经有几个月的时间,新版本增加了好几项重要的功能:
从这篇文章开始就写写如何在虚拟机中通过minikube搭建一个K8s集群,并在这个K8s集群里安装Jenkins X,体验一把云原生下的CICD框架是如何运行的。在开始介绍搭建K8s、JenkinsX之前,我先说一下如何解决在搭建过程中遇到的一个大难题:镜像下载问题。在使用minikube搭建K8s环境时可以指定国内的阿里云,但Jenkins X只能从国外网站下载了。
本次演示环境,我是在虚拟机上安装 Linux 系统来执行操作,以下是安装的软件及版本:
APM(Application Performance Management)的核心思想是什么? 在应用服务各节点相互调用的时候,从中记录并传递一个应用级别的标记,这个标记可以用来关联各个服务节点之间的关系。比如两个应用服务节点之间使用HTTP作为传输协议的话,那么这些标记就会被加入到HTTP头中。可见如何传递这些标记是与应用服务节点之间使用的通讯协议有关的,常用的协议就相对容易加入这些内容,一些按需定制的可能就相对困难些,这一点也直接决定了实现分布式追踪系统的难度。它通过探针自动收集所需的指标,并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标,APM会感知应用间关系和服务间关系,并进行相应的指标统计。如何衡量一个大规模集群的跟踪系统的优劣?它应该满足低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。
对于第一个问题,目前个人发现只能通过重新建库解决,建库的时候,选择UTF-8字符集。我试过修改现有数据库字符集为UFT
Quick BI(以下简称Qbi)做数据分析有5个模块:仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI(以下简称Pbi)制作的报告。本文的比较对象,主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
Prometheus 是一套开源的监控系统。设计思路来自于Google的borgmon 监控系统(由工作在 SoundCloud的Google 前员工在2012年创建)。
GitOps 是一种新的软件开发范式,承诺简化和完全自动化软件部署过程。GitOps 不依赖 IT 人员或笨拙的脚本来配置环境,而是将所有环境定义成代码,并通过一致和可预测的方式一起部署环境和应用程序。所有的东西都放在源代码控制系统中,使用的是大多数开发人员都熟悉的工具。
题图摄于鼓浪屿 注:微信公众号不按照时间排序,请关注公众号 “亨利笔记”,并加星标以置顶,以免错过更新。 新春伊始,中国原创的首个 CNCF 开源项目 Harbor 在3月发布了 v2.2 版本。离上个版本 2.1 的发布已经有几个月的时间,新版本增加了好几项重要的功能: 系统级(跨项目)机器人帐号 Prometheus 的支持 镜像的代理和缓存支持更多的公有云Registry,包括 AWS 的 ECR,谷歌云的GCR,Azure的 ACR 以及 Quay,避免 Docker Hub 的流量限制 OIDC
在微服务架构的系列文章中,前面已经通过文章分别介绍过了微服务的「服务注册 」、「服务网关 」、「配置中心 」,今天这篇文章我们继续来聊一聊另外一个重要模块:「 监控系统 」。
因为在微服务的架构下,我们对服务进行了拆分,所以用户的每次请求不再是由某一个服务独立完成了,而是变成了多个服务一起配合完成。这种情况下,一旦请求出现异常,我们必须得知道是在哪个服务环节出了故障,就需要对每一个服务,以及各个指标都进行全面的监控。
业务方关注哪些数据库指标? 首先分享一下自己之前的一段笔记(找不到引用出处了) 系统中多少个线程在进行与数据库有关的工作?其中,而多少个线程正在执行 SQL 语句?这可以让我们评估数据库是不是系统瓶颈。 多少个线程在等待获取数据库连接?获取数据库连接需要的平均时长是多少?数据库连接池是否已经不能满足业务模块需求?如果存在获取数据库连接较慢,如大于 100ms,则可能说明配置的数据库连接数不足,或存在连接泄漏问题。 哪些线程正在执行 SQL 语句?执行了的 SQL 语句是什么?数据库中是否存在系统瓶颈或已经
实现爬虫的技术有很多,如python、Node等,今天胡哥给大家分享使用Node做爬虫:爬取小说网站-首页推荐小说
在这篇博客中,我将讨论如何通过专注于 Kubernetes 的 API 来释放其潜力,同时尽量避免可能遇到的复杂性。了解如何以及是否可以让 Kubernetes 为您发挥作用。
Git在执行提交的时候,不是直接将工作树的状态保存到数据库,而是将设置在中间索引区域的状态保存到数据库。因此,要提交文件,首先需要把文件加入到索引区域中。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云