connect timed out
那来看下流程图 流程图 [format,png] 通过流程图，我看看到我们这里使用了云函数，云存储，云数据库。...流程图主要实现下面几个步骤 1，使用wx.chooseMessageFile选择要解析的excel表格 2，通过wx.cloud.uploadFile上传excel文件到云存储 3，云存储返回一个fileid...一，选择并上传excel表格文件到云存储 这里我们使用到了云开发，使用云开发必须要先注册一个小程序，并给自己的小程序开通云开发功能。...1，首先我们要新建云函数 [format,png] 如果你还不知道如何新建云函数，可以翻看下我之前写的文章，也可以看我录的视频《5小时入门小程序云开发》 如下图所示的excel就是我们创建的云函数 [format...,png] 到这里我们就完整的实现了小程序上传excel数据到数据库的功能了。
Read对于标准容量SD存储卡，读取操作的超时条件发生的时间(与卡无关)要么比下面给出的这些操作的典型访问时间长100倍，要么长100毫秒(两者中较低者)。...在单读操作的情况下，这些卡参数定义了read命令的结束位和数据块的开始位之间的典型延迟。...在多读操作的情况下，它们还定义了数据块的结束位和下一个数据块的开始位之间的典型延迟High Capacity SD Memory Card和Extended Capacity SD Memory Card...b)当CMD12停止多个块写时，CMD12响应的繁忙时间高达500ms。c) CMD23停止写多个块时，最后一个数据块后的繁忙时间高达500ms。...d)除以下情况外，多块写入时块间隙的忙指示最长可达250ms。当卡连续执行两个块写(2*512Bytes)并且跨越物理块边界时，每个块后的繁忙时间可显示为500ms。
创建完后 Oceanus 的集群如下： 2.3 创建云数据库 MySQL 云数据库 MySQL（TencentDB for MySQL）是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的高性能分布式数据存储服务...3.1 Source 端参数配置 -- Source 端配置，从云数据库 MySQL 读取数据 'connector' = 'mysql-cdc', -- 固定值 'mysql-cdc...，则可以开启 10 个并行度同时读取 MySQL 表的数据。...性能测试 Source 端数据读取量大导致 Sink 端写入繁忙，从而引起反压问题导致作业不断重启，建议：适当调整sink.bulk-flush.max-actions、sink.bulk-flush.max-size...sink.bulk-flush.max-actions = 1该设置表示每来一条数据就立即写入 ES，这会导致整个作业的吞吐降低，以本次的测试场景，吞吐最高只能到达 400条/秒，同时写入 ES 的平均延迟会增大到
问题 读取缓存一般没有什么问题，一旦涉及到数据更新：数据库或者缓存更新，就容易出现缓存和数据库数据不一致情况。首先，数据“一致性”包含两种情况： 缓存有数据，那么缓存的值和数据库中的值相同。...在高并发的情况下，不管是先写数据库，再删缓存；还是先删缓存，再写数据库，都有可能出现数据不一致的情况，比如： 如果删除了缓存redis，还没来得及写库mysql,另一个线程就读取，发现缓存为空，则去数据库读取数据写入缓存...解决办法 延迟双删策略 1、先删除缓存 2、再写数据库 3、休眠500ms（根据统计线程读取数据和写缓存的时间） （休眠的作用是当前线程等其他线程读完了数据后写入缓存后，删除缓存） 4、再删除缓存...设置缓存过期时间 总结 先清除缓存，然后再写入数据库。...有可能存在删除缓存以后，另一个线程读取数据，发现没有数据，就去数据读取数据，然后写入缓存中，此时缓存中的数据为脏数据；解决办法： 先删除缓存 再写入数据库 休眠500ms 删除缓存 其中第三步骤的500ms
再次深入思考golang 里的读超时触发过程 go协程在碰到网络读取时，协程会挂起，等待网络包到达后，由go runtime唤醒协程，然后协程继续进行读取操作，当唤醒时会检查超时时间，如果到达了超时限制...从唤醒到协程被调度执行的这个时间称为协程的调度延迟，如果这个延迟过高，那么是有可能发生读超时的。...图片 再来看第三个抓包文件，第三个抓包文件是我将客户端超时时间设置为500ms后出现超时情况时抓到的。...接下来就是服务端重传包，客户端继续回应Ack的过程，但是这个过程直到914025号时就停止了，因为整个读取服务端响应的过程从开始读 到当前时间已经达到了应用层设置的500ms，所以在应用层直接就关闭掉了这个链接了...看到现在，我有了充足的理由相信，是云服务提供商那边的问题，中间由于网络丢包的原因，且延迟较大导致了redis的读超时。拿着这些证据也说服了他们，并最终圆满解决。 提工单，云服务商的排查支持
需把响应时间划分多区间，比如0～10ms、10ms～50ms、50ms～100ms、100ms～500ms、>500ms，>500ms区间内请求数即代表慢请求量，正常情况下该区间内请求数应该接近0；出现问题时...但采样对系统性能也会有影响，尤其是采集后的数据需写到本地磁盘时，过高采样率会导致写入磁盘的I/O过高，影响正常服务调用。...Kafka传输 数据采集后发送到指定的Topic，然后数据处理单元再订阅对应的Topic，即可从Kafka消息队列中读取到对应的数据。...聚合后数据需持久化到DB，所选用DB一般两种： 索引数据库 e.g. Elasticsearch，以倒排索引的数据结构存储，需要查询的时候，根据索引来查询 时序数据库 e.g....OpenTSDB，以时序序列数据方式存储，查询时按照时序如1min、5min等维度来查询。 数据展示 把处理后的数据以Dashboard方式展示给用户。
，如果离服务器所在的城市近，延迟可以到20ms以内。...我这两天开服的体验就是，1-2两个无压力畅玩，3-4个人大概一起玩3-4小时右下角就开始警告（服务器负载过高）。...雾锁王国这个游戏，除了灵火范围内的东西，其他都是会重置的，也就是如果你卡，你重启服务器然后重新进，就又会恢复到原来的状态。...其实他开始警告服务器负载过高的时候，我进到服务器内部查看cpu占用，也只是占用了80%，服务器做了优化，当你服务器负载过高的时候，会把很多你在灵火范围外的操作删除掉，来保证CPU的运行流程，只要CPU不要占用达到...帮助-steam客服-我的账户-您steam账户的相关数据-上传的内容-steam云 在steam云找到游戏名，点击下载既可以下载自己的云存档到本地 接下来是云服务器的操作 然后进入云服务器。
读缓存：Ceph使用页缓存来缓存读取的数据。当一个对象被读取时，Ceph检查页缓存中是否有对应的数据。...客户端缓存：客户端可以使用本地内存作为写缓存，将数据先写入内存，然后异步地发送给Ceph集群。这样可以降低写入的延迟，提高吞吐量。日志：Ceph使用日志来记录所有的写入操作。...客户端将写请求先写入日志，并返回确认给应用程序，然后通过异步的方式将数据发送给Ceph集群。OSD在接收到写请求后，将其写入到真正的数据存储中，并返回确认给客户端。...内核会异步地将数据发送给Ceph集群。OSD缓存：OSD层也提供了缓存机制。当写请求到达OSD时，数据会首先写入缓存中，然后再异步地写入持久化存储。这样可以降低写入的延迟，并提高写入的吞吐量。...当某个OSD负载过高时，Ceph会将部分数据块迁移给其它OSD，以平衡负载。这样可以提高系统的吞吐量和响应速度。批量操作: Ceph支持批量读写操作。
那么能不能在监控到系统有问题的时候提前告警通知呢？？答案是肯定的。腾讯云 ES 提供一些关键指标的配置告警功能，配置告警可帮助您及时发现集群问题并进行处理。...磁盘使用率过高会导致节点没有足够的磁盘空间容纳分配到该节点上的分片，从而导致创建索引，添加文档等基本操作执行失败。建议在平均磁盘使用率超过75%时及时清理数据或扩容集群。...写入延迟，是指单个文档写入平均耗时。集群平均写入延迟，是指统计周期内，所有节点的写入用时的平均值。写入延迟过高时，建议调大节点规格或增加节点个数。...查询延迟，是指单个查询平均耗时。集群平均查询延迟，就是统计周期内，所有节点查询用时的平均值。写入延迟过高时，建议调大节点规格或增加节点个数。...自动快照备份，会把集群的数据定时备份到 COS，以便在需要的时候可以对数据进行恢复，从而更全面保障数据安全，建议开启，更多信息可查看：自动快照备份。
复制延迟 >= 1024000Bytes，持续1分钟，按1小时重复告警 慢查询 >= 50Count，持续1分钟，按1小时重复告警 内存使用率 >= 80%，持续1分钟，按1小时重复告警 key过期数...>= 30000Count，持续1分钟，按1小时重复告警 key驱逐数 >= 10000Count，持续1分钟，按1小时重复告警 腾讯云新版本监控（5秒粒度）简要介绍 腾讯云新版本监控（5秒粒度）已经灰度...新监控的区别 监控维度升级 从分钟级粒度升级至5s粒度 区分了proxy监控和redis节点监控 无论是云数据库 Redis 标准架构还是集群架构都包含 Proxy了，业务访问腾讯云redis的访问链路都是先访问...CPU 使用率 redis节点的平均 CPU 使用率，推荐设置60%~80% 内存使用率 推荐设置80%~90%，需要注意的是，如果内存清理策略设置为allkeys-lru，理论上100%也不会导致写入失败...复制延迟 通常，redis主从复制延迟在ms级别，常见的在1ms~5ms之间，对主从延迟特别敏感的场景不建议开通读写分离，更适用于读副本延迟不敏感的场景，阈值可灵活设置，注意，redis复制延迟是按照数据量的差距而非毫秒
虽然成本较高，但也正在逐渐普及到DIY市场。由于固态硬盘技术与传统硬盘技术不同，所以产生了不少新兴的存储器厂商。厂商只需购买NAND存储器，再配合适当的控制芯片，就可以制造固态硬盘了。...诸多原因没能让mSATA接口火起来，反而被更具升级潜力的M.2 SSD所取代。...而面向SSD产品的NVMe标准，降低存储时出现的高延迟，就是其要解决的问题之一。...NVMe SSD可有效降低延迟（图片来自网络） 在软件层方面，NVMe标准的延时只有AHCI的一半不到，NVMe精简了调用方式，执行命令时不需要读取寄存器;而AHCI每条命令则需要读取4次寄存器，一共会消耗...PCI-E接口： 在传统SATA硬盘中，当我们进行数据操作时，数据会先从硬盘读取到内存，再将数据提取至CPU内部进行计算，计算后写入内存，存储至硬盘中；而PCI-E就不一样了，数据直接通过总线与CPU直连
* 预算、时间充足时，可添加更多服务器做数据拆分 存储负载过高（吞吐量过高） 传统解决方案： * 时间紧迫时，可以通过杀死存储吞吐量消耗最大的进程来临时解决...16k的页到文件系统时，文件系统需要将其分解成4个4k大小的块，再写入到存储设备中。...，从图中我们可以看到，脏数据要成功写入到数据文件中，需要写2次磁盘（一次写入到doublewrite中，一次写入到数据文件中） ?...* 生产环境中实际的查询类型，非等值查询（如：非唯一索引查询、联结表查询等）往往占比较高，而这些查询（尤其是查询条件涉及到多列时），在没有类似MySQL的ICP特性支持的情况下，从存储引擎读取的数据量往往会超过它们真实需要的数据量...（例如：满足所有查询条件的数据可能只有10行，而实际上从存储引擎读取的数据量是100行），这是因为MySQL在执行查询时，会选择一个条件列在存储引擎中做数据的检索，将检索到的数据返回到MySQL Server
，随机写造成吞吐下降和延时上升 100ms ~ 500ms 运维的复杂性 单机故障后补充副本 数据迁移 快手的优化：迁移 partition 时旧数据不动，新数据写入新 partition 一定时间后直接切换...RocketMQ 阿里根据 Kafka 改造适应电商等在线业务场景 以牺牲性能为代价增强功能 按 key 对消息查询，维护 hash 表，影响 io 为了在多 shard 场景下保证写入延迟稳定...，元数据并不多 高精度的延迟消息（快手已支持秒级精度的延迟消息） Pulsar 存储、计算分离，方便扩容 存储：bookkeeper MQ逻辑：无状态的 broker 处理 发展趋势 云原生 批流一体...读取时，broker 把请求从本地磁盘转发的 HDFS 不会因为有 lag 的 consumer 对日常读写造成明显的磁盘随机读写 由于自己改造，社区新功能引入困难 阿里巴巴：开源 RocketMQ...为了保证最终一致，消息系统和业务程序需要保证： 消息发送的一致性：消息发送时，一阶段事务和消息发送必须同时成功或失败 消息存储不丢失：消息发送成功后，到消息被成功消费前，消息服务器（broker）必须存储好消息
进行主从同步的内容是二进制日志，它是一个文件，在进行网络传输的过程中就一定会存在延迟（比如 500ms），这样就可能造成用户在从库上读取的数据不是最新的数据，也就是主从同步中的数据不一致性问题。...从数据库会请求主数据库的binlog日志，将bin-log日志内容写入到relay-log中继日志，创建一个master.info文件，然后按日志执行 Slave已经开启了sql线程，由sql线程实时监测...原理是在客户端提交 COMMIT 之后不直接将结果返回给客户端，而是等待至少有一个从库接收到了 Binlog，并且写入到中继日志中，再返回给客户端。...数据实时备份，当系统中某个节点发生故障时，可以方便的故障切换 架构扩展:随着系统中业务访问量的增大，如果是单机部署数据库，就会导致I/O访问频率过高。...既然这些存储系统他们实现数据复制的方法是完全一样的，那这几节课我们讲的 MySQL 主从复制时，讲到的那些问题、丢数据的风险，对于像 Redis Cluster、ES 或者其他分布式存储也都是一样存在的
，随机写造成吞吐下降和延时上升 100ms ~ 500ms 运维的复杂性 单机故障后补充副本 数据迁移 快手的优化：迁移 partition 时旧数据不动，新数据写入新 partition 一定时间后直接切换...RocketMQ 阿里根据 Kafka 改造适应电商等在线业务场景 以牺牲性能为代价增强功能 按 key 对消息查询，维护 hash 表，影响 io 为了在多 shard 场景下保证写入延迟稳定，在...，元数据并不多 高精度的延迟消息（快手已支持秒级精度的延迟消息） Pulsar 存储、计算分离，方便扩容 存储：bookkeeper MQ逻辑：无状态的 broker 处理 发展趋势 云原生 批流一体...读取时，broker 把请求从本地磁盘转发的 HDFS 不会因为有 lag 的 consumer 对日常读写造成明显的磁盘随机读写 由于自己改造，社区新功能引入困难 阿里巴巴：开源 RocketMQ 字节跳动...为了保证最终一致，消息系统和业务程序需要保证： 消息发送的一致性：消息发送时，一阶段事务和消息发送必须同时成功或失败 消息存储不丢失：消息发送成功后，到消息被成功消费前，消息服务器（broker）必须存储好消息
随机写造成吞吐下降和延时上升 100ms ~ 500ms 运维的复杂性 单机故障后补充副本 数据迁移 快手的优化：迁移 partition 时旧数据不动，新数据写入新 partition 一定时间后直接切换...RocketMQ 阿里根据 Kafka 改造适应电商等在线业务场景 以牺牲性能为代价增强功能 按 key 对消息查询，维护 hash 表，影响 io 为了在多 shard 场景下保证写入延迟稳定，在...，元数据并不多 高精度的延迟消息（快手已支持秒级精度的延迟消息） Pulsar 存储、计算分离，方便扩容 存储：bookkeeper MQ逻辑：无状态的 broker 处理 发展趋势 云原生 批流一体：...如果本来就存在 HDFS，能节省很大资源 Serverless 各公司发展 快手：Kafka 所有场景均在使用 特殊形态的读写分离 数据实时消费到 HDFS 在有明显 lag 的 consumer 读取时...为了保证最终一致，消息系统和业务程序需要保证： 消息发送的一致性：消息发送时，一阶段事务和消息发送必须同时成功或失败 消息存储不丢失：消息发送成功后，到消息被成功消费前，消息服务器（broker）必须存储好消息
02 数据迁移 ? 无需停机迁移，数据迁移时对业务无影响； 数据完成同步后，仅需切换数据库读写 IP 到云数据库 MySQL，即可完成迁移任务。 03 异地灾备 -- 金融行业 ?...存储引擎层 存储引擎负责 MySQL 中数据的存储和提取，与底层系统文件进行交互，云数据库 MySQL 主要使用 InnoDB 引擎和 MyISAM 引擎。...尤其当实例显示 “磁盘空间满” 状态，数据库不可进行写入操作，会有实例异常、数据库备份失败、数据库实例只读状态等潜在风险。...CPU 利用率 > 80% 系统执行应用来进行提交查询（包括数据修改操作）时需要大量的逻辑读（逻辑 IO，执行查询所需访问的表的数据行数），所以系统需要消耗大量的 CPU 资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性...内存利用率过高容易引起服务响应速度变慢，严重时还会触发内存 OOM 进而发生主备切换。
分析完部署后，再来看下数据的存储链路，存储链路分为读和写链路，写链路是从client到LB，再到Proxy，最后将数据写入到相应的Master。...在读的时候，开启就近读的特性后，链路从client到LB，再到Proxy，最后选择一个就近的节点读取数据。...答：双写是对存量的连接来说的，如果存量的连接没有断开，它会写入到之前的master节点，而新的连接会写入到新的master节点，此时就是双写。...而集群模式出现双写最多15s（判死时间），因为15s后发现自身已经脱离大多数，会将节点切换为集群Fail，此时写入及读取出错，而规避了双写的问题。 2. ...Raft数据写入要超一半节点成功才返回成。
采集到数据之后，要把数据通过一定的方式传输给数据处理中心进行处理，这个过程叫作数据传输。...但采样对系统本身的性能也会有一定的影响，尤其是采集后的数据需要写到本地磁盘的时候，过高的采样率会导致系统写入磁盘的 I/O 过高，进而会影响到正常的服务调用。...Kafka 传输：这种处理方式是数据采集后发送到指定的 Topic，然后数据处理单元再订阅对应的 Topic，就可以从 Kafka 消息队列中读取到对应的数据。...数据处理 数据处理是对收集来的原始数据进行聚合并存储。...聚合后的数据需要持久化到数据库中存储，所选用的数据库一般分为两种： 索引数据库，比如 Elasticsearch，以倒排索引的数据结构存储，需要查询的时候，根据索引来查询。
负载过高会导致系统直接出现问题，比如延迟增大，卡顿，甚至不可用。而这些负载的过载，一般都会有连锁反应。...比如： • CPU： CPU过高会引起连锁反应，这时候意味着系统无法支持这么多客户端，那么会导致队列堆积，从而引起内存大量消耗；同时网络吞吐也跟不上，因为客户端无法收到自己需要的数据，出现延迟增大和卡顿...或者使用较小的内存盘，用外部的程序比如node.js，开启多线程后，将文件拷贝到存储或发送到云存储，可以参考srs-cloud（https://github.com/ossrs/srs-cloud）的最佳实践...但是，切片协议实际上只能做到3秒，或者比较常见的5秒以上的延迟场景，而在1到3秒的直播延迟，或者500ms到1秒的低延迟直播，以及200ms到500ms的RTC通话，以及100ms之内的控制类场景，永远都不能指望切片服务器...一般使用共享存储的方式，或者使用on_hls将切片发送到云存储。 Note: 还有一种方式，使用双流热备，一般是两个不同的流，在内部实现备份。
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