influxdb的单机版是开源的，而集群版是商业版，influxdb被设计运行在SSD上，如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质，会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api，同时也支持https，为了保证安全性，非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
传统的单体架构的时候，我们基本是单库然后业务单表的结构。每个业务表的ID一般我们都是从1增，通过 AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值，但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计，使得多个库或多个表存储相同的业务数据。这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况，不能保证主键的唯一性。
Discover 通过构建和丰富您的错误数据，提供跨环境数据的可见性。您可以查询和解锁对整个系统健康状况的洞察，并在一个地方获得关键业务问题的答案。
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在互联网行业很多业务场景都需要基于业务的id生成器,来生成各个业务数据的业务主键,很多传统企业或者小众业务会直接拿数据库的自增主键当做业务主键,当然这样能够解决大部分问题,但是在流量比较大的业务场景中,一般会考虑分库分表,那么自增主键的优势就荡然无存了,因为每张表的自增主键对于上层业务来说无法做到唯一性(或者说扩展性不好)。
在之前的博客里，笔者详细阐述了Prometheus数据的插入过程。但我们最常见的打交道的是数据的查询。Prometheus提供了强大的Promql来满足我们千变万化的查询需求。在这篇文章里面，笔者就以一个简单的Promql为例，讲述下Prometheus查询的过程。
对于Greenplum Database 4.2及更高版本，gptransfer实用程序
MongoDB中的一些最新特性（如多文档ACID事务）需要对底层的WiredTiger存储引擎中进行基础性的增强。
启动数据加载时间对于很多数据库来说是一个不容忽视的因素，启动加载慢直接导致数据库恢复正常服务的RTO时间变长，影响服务可用性。比如Redis，启动时要加载RDB和AOF文件，把所有数据加载到内存中，根据节点内存数据量的不同，加载时间可能达到几十分钟甚至更长。
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雪花算法 SnowFlake 内部结构【分布式ID生成策略】
作为一个程序员，数据库是我们必须掌握的知识，经常操作数据库不可避免，but，在写 SQL 语句的时候，难免遇到各种问题。例如，当我们看着数据库报出的一大堆错误时，是否有种两眼发蒙的感觉呢？咳咳，莫要否认，你有、我有，全都有啊！不过，值得庆幸的是，已经有人帮咱们整理出一份关于 DB2 的错误代码大全啦，以后再遇到数据库报错，直接拎出看看，岂不爽哉？当然，在此对原作者送上万分的感谢。
作为一个程序员，数据库是我们必须掌握的知识，经常操作数据库不可避免，but，在写 SQL 语句的时候，难免遇到各种问题。例如，当我们看着数据库报出的一大堆错误时，是否有种两眼发蒙的感觉呢？值得庆幸的是，已经有人帮我们整理出一份关于 DB2 的错误代码大全啦，以后再遇到数据库报错，直接拎出看看，岂不爽哉？当然，在此对原作者送上万分的感谢。
MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。
我要实现的私有消息功能非常简单。当你访问用户的个人主页时，会显示一个可以向该用户发送私有消息链接。该链接将带你进入一个新的页面，在新页面中，可以在Web表单中发送消息。要阅读发送给你的消息，页面顶部的导航栏将会有一个新的“消息”链接，它会将你带到与主页或发现页面相似的页面，但不会显示用户动态，它会显示其他用户发送给你的消息。
我们在开发或者设计一个网站的时候，经常会遇到要短信群发，或者群发email，或者给系统的所有用户发送站内信，或者在订单系统里，我们要记录大量的日志。如果我们的系统是电商系统，在做抢购，秒杀的活动的设计的时候，服务器在高并发下，根本就无法承受这种瞬间的压力等等，很多例子。。。那如果遇到这些问题，如何保证系统能够正常有效的运行，我们该如何去设计，如何去处理呢？这个时候我们就要用到消息队列来处理这类问题。可以说消息队列是一个中间件，用这种中间件来分流与解压各种并发带来的压力。那么什么是消息队列呢？
7、 不要随便执行 chown (chmod) –R （UNIX/Linux） 13
服务心跳机制主要用于确认服务的存活状态，UAVStack的心跳数据还负责上报节点的容器及进程监控数据，支持在前端实时查看应用容器和进程的运行状态，并根据这些数据对容器和进程做出预警。
数据时代，企业对技术创新和服务水准的要求不断提高，数据已成为企业极其重要的资产，数据同步也成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。那么，什么时候我们需要进行数据同步，甚至是实时同步呢？目前又有什么实时同步方案？
纯手工打造每一篇开源资讯与技术干货，数十万程序员和Linuxer已经关注。 Linux技术交流QQ群：2659793（十二月最新！！） Redis数据库(Redis 如何表示一个数据库，数据库操作是如何实现的) 当Redis服务器初始化的时候会创建 redis.h/REDIS_DEFAULT_DBNUM（后面简写 N ） 个数据库，且数据库的id是从 0 到 N-1 , 所有的数据库保存到 redis.h/redisServer.db 数组中 。 在客户端可以通过 “SELECT” 命令进行切换，其中程序
数据库同步有3大难题： 1是如何保障目标和源数据一致性； 2是异构数据库如何做数据类型转换，导致数据同步失败的原因常常是因为数据类型不一样； 3是在数据越实时越有价值的背景下，同步过程中能否做到实时同步。
生成足够简单，本地生成无网络消耗，具有唯一性，缺点：无序的字符串，不具备趋势自增特性，没有具体的业务含义，长度过长 16 字节 128 位，36 位长度的字符串，存储以及查询对 MySQL 的性能消耗较大，MySQL 官方明确建议主键要尽量越短越好，作为数据库主键 UUID 的无序性会导致数据位置频繁变动，严重影响性能
在基本的读等待方案中，在处理RO节点上的读请求之前，总是要等待发生在特定时间戳之前的日志被应用，这意味着即使此请求仅访问数据的一个小子集也必须等待所有本地内存数据更新为最新，为避免对于读请求中无关的日志应用而产生的等待，我们提出一种新的修改跟踪协议，以不同的层次来跟踪RW节点最新修改时间戳，使RO节点能够在不同的层级上检查时间戳，并且只需要等待请求的数据更新为最新。
在业务开发中，大量场景需要唯一ID来进行标识：用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等，都需要全局唯一ID，尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要。于是就会引申出分布式系统中唯一主键ID生成策略问题。
架构 乐视 订单架构 分库分表 构建一个支撑每秒十万只读系统并不复杂，无非是通过一致性哈希扩展缓存节点，水平扩展web服务器等。每秒钟数十万数据更新操作，在任何数据库上都是不可能的任务，首先需要对订单表进行分库分表。 在进行数据库操作时，一般会用ID（UID）字段，所以选择以UID进行分库分表。 分库策略我们选择了“二叉树分库”，所谓“二叉树分库”指：在进行数据库扩容时，以2倍数进行扩容。比如：1台扩容2台，2台扩容4台，以此类推。最后把Order库分了8个库中，每个库10个表。 根据uid计算数据库编号：
除了string独有设置过期时间的方法，其他类型都需要依靠expire方法设置时间，若：
美美导读：我们之前介绍过的高可靠、高并发低延迟、全局唯一的分布式ID生成服务Leaf，现在开源啦！欢迎大家使用呦～
对于复杂的快照生命周期管理，Iceberg支持分支(branch)和标签(tag)，这些分支和标签是对具有自己独立生命周期的快照的命名引用，此生命周期由分支和标签级别保留策略控制。分支是快照的独立谱系(lineage)，指向谱系的头部。
到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。
Leaf是美团基础研发平台推出的一个分布式ID生成服务，名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨的一句话“There are no two identical leaves in the world”。Leaf具备高可靠、低延迟、全局唯一等特点。目前已经广泛应用于美团金融、美团外卖、美团酒旅等多个部门。具体的技术细节，可参考此前美团技术博客的一篇文章：《Leaf美团分布式ID生成服务》。近日，Leaf项目已经在Github上开源：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf，希望能和更多的技术同行一起交流、共建。
最近碰到这样一个问题，类似下面的架构形式。 目前应用1是一个另外一个网段的系统，负责一块业务，而应用2是目前我所负责的数据库所在的环境里。 现在因为业务需要，需要从应用1来推送一部分数据到应用2，只在
Greenplum数据库支持并行和非并行方法来备份和还原数据库。并行操作可扩展，而与系统中段的数量无关，因为段主机各自将数据同时写入本地磁盘存储中。对于非并行备份和还原操作，必须通过网络将数据从网段发送到主服务器，主服务器将所有数据写入其存储中。除了将I/O限制在一台主机之外，非并行备份还要求主服务器具有足够的本地磁盘存储空间来存储整个数据库。
S7-1500 可以使用IEC定时器和SIMATIC定时器，IEC定时器仅占用CPU的工作存储器资源，可使用的数量与工作存储器大小有关；而SIMATIC定时器是CPU特定的资源，数量固定。例如CPU1515-2PN的SIMATIC定时器个数是2048个(CPU技术数据叫S7定时器）。两种定时器相比较，IEC定时器可设定的时间要远远大于SIMATIC定时器，时间精度也高。
由于在CDH或HDP中运行的Hive的早期版本与CDP中的Hive 3之间的语义变化，您需要执行许多与迁移相关的更改。Hive 3中与db.table引用和DROP CASCADE相关的一些语法更改可能需要对应用程序进行更改。
RARP分组的格式与ARP分组基本一致，它们之间的主要差别是RARP请求或应答的帧类型为0x8035，RARP请求的操作码为3，应答操作码为4。
OpenTracing(http://opentracing.io/)是分布式跟踪系统，当我们把系统拆成服务化，分布式系统的时候，查询一个问题，很可能需要多个登录多台机器。
在这篇文章中，我们看一下 HBase Java 客户端 API 如何使用。HBase 用 Java 编写，并提供 Java API 与之通信。客户端 API 提供了DDL（数据定义语言）和DML（数据操作语言）语义，这与我们在关系数据库中的语义非常相似。因此，我们学习一下如何使用 HBase 的 Java 客户端 API 对 HBase 表进行 CRUD 操作。
time = os.time()返回一个标准的number(数值)格式的时间值，这也是最原始的时间值 os.time()返回的时间是以秒为单位的。
GETDATE将此时区的当前本地日期和时间作为时间戳返回；它根据本地时间变量(如夏令时)进行调整。
前 12 个字节出现在每个 RTP 包中，仅仅在被混合器插入时，才出现 CSRC 识别符列表。各个域的含义如下所示：
Photo by Mídia from Pexels 直播业务的主要成本就表现在于带宽上，尤其是在用户要求日益提高的未来，带宽带来的成本问题会越来越大。本文来自陌陌流媒体高级研发工程师白松灵在Li
不同的情况会遇到不同的时间问题：具体时间点、时间间隔、星期等，无时不刻我们在和时间碰撞。本文将利用Python对时间相关的类，及其方法与属性等进行详细的讲解
直播业务的主要成本就表现在于带宽上，尤其是在用户要求日益提高的未来，带宽带来的成本问题会越来越大。本文来自陌陌流媒体高级研发工程师白松灵在LiveVideoStack线上分享的演讲，详细剖析如何仅仅借
小结：时间戳是计算机能够识别的时间；格式化时间是人能够看懂的时间；结构化时间则是用来操作时间的
在数据库发生变化时 Persistent History Tracking（ 持久化历史跟踪 ）会向订阅者发送提醒，开发者可以借此机会对同一数据库进行的修改做出响应，包括其他应用、组件（同一个 App Group ）和批处理任务。由于 SwiftData 集成了对持久化历史跟踪功能的支持，无需编写额外的代码，订阅通知、合并事务等工作都会由 SwiftData 自动完成。
redis 会将每个设置了过期时间的 key 放入到一个独立的字典中，以后会定时遍历这个字典来删除到期的 key。除了定时遍历之外，它还会使用惰性策略来删除过期的 key，所谓惰性策略就是在客户端访问这个 key 的时候，redis 对 key 的过期时间进行检查，如果过期了就立即删除。
Unix时间戳（英文为Unix epoch, Unix time, POSIX time 或 Unix timestamp），是从1970年1月1日（UTC/GMT的午夜）开始到现在所经过的秒数（格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒、北京时间1970年01月01日08时00分00秒)，不考虑闰秒。
GETUTCDATE返回通用时间常数(UTC)日期和时间作为时间戳。由于UTC时间在地球上的任何地方都是相同的，不依赖于当地时区，也不受当地时差(如夏令时)的影响，因此当不同时区的用户访问同一数据库时，此函数对于应用一致的时间戳非常有用。
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