会根据业务具体场景和要求，选择当前最佳的查询引擎。 多任务类型 数据服务支持的任务类型有：ETL、Adhoc、文件导出、数据导入。...引擎参数动态组装 线上业务执行需要根据业务情况进行调优，动态限制用户资源使用，集群整体切换等操作，这个时候就需要对用户作业参数动态修改，如 OLAP 引擎执行任务时，经常都要根据任务调优，设置不同参数。...队列中的任务也有自己的权重，同时会记录这个作业入队的时间，在排序当前队列的作业时，利用入队的时间偏移量和总的超时时间，计算得到一个最终的评分。...这里说足够多，是指每一个队列都会有一个最大的并行度和最大资源占比，这两个限制队列的参数组合，是为了避免因某一个队列的容量和并行度被设置的过大，可能超过了整个集群，导致其它队列被“饿死”的情况。...当然这里也可以同时向多个计算集群提交作业，一旦某个集群首先返回结果时，就取消所有其它的作业，不过这需要其它计算集群的入口能够支持取消操作。
它返回一个整数，表示定时器的编号，以后可以用来取消这个定时器。...setInterval() setInterval函数的用法与setTimeout完全一致，区别仅仅在于setInterval指定某个任务每隔一段时间就执行一次，也就是无限次的定时执行。...“任务队列”中已有的事件，全部处理完以后，才会执行setTimeout指定的任务。...主要是以下4步： 1、定义一片雪花模板； 2、设置第一个定时器，周期性定时器，每隔一段时间生成一片雪花； 3、设置第二个定时器，一次性定时器，当第一个定时器生成雪花，并在页面上渲染出来后，修改雪花的样式...//随机生成雪花大小 var flakeSize = 5 + 20 * Math.random(); //随机生成雪花下落持续时间
引擎参数动态组装 线上业务执行需要根据业务情况进行调优，动态限制用户资源使用，集群整体切换等操作，这个时候就需要对用户作业参数动态修改，如 OLAP 引擎执行任务时，经常都要根据任务调优，设置不同参数。...队列中的任务也有自己的权重，同时会记录这个作业入队的时间，在排序当前队列的作业时，利用入队的时间偏移量和总的超时时间，计算得到一个最终的评分。...这里说足够多，是指每一个队列都会有一个最大的并行度和最大资源占比，这两个限制队列的参数组合，是为了避免因某一个队列的容量和并行度被设置的过大，可能超过了整个集群，导致其它队列被“饿死”的情况。 ...当然这里也可以同时向多个计算集群提交作业，一旦某个集群首先返回结果时，就取消所有其它的作业，不过这需要其它计算集群的入口能够支持取消操作。...ETL 任务执行时间基本在 3 分钟左右完成； adhoc 查询目前主要有 Spark Thrift Server，Presto，Clickhouse 3 种引擎，大部分 SQL 90% 2s 左右完成
引擎参数动态组装 线上业务执行需要根据业务情况进行调优，动态限制用户资源使用，集群整体切换等操作，这个时候就需要对用户作业参数动态修改，如 OLAP 引擎执行任务时，经常都要根据任务调优，设置不同参数。...队列中的任务也有自己的权重，同时会记录这个作业入队的时间，在排序当前队列的作业时，利用入队的时间偏移量和总的超时时间，计算得到一个最终的评分。...这里说足够多，是指每一个队列都会有一个最大的并行度和最大资源占比，这两个限制队列的参数组合，是为了避免因某一个队列的容量和并行度被设置的过大，可能超过了整个集群，导致其它队列被“饿死”的情况。...当然这里也可以同时向多个计算集群提交作业，一旦某个集群首先返回结果时，就取消所有其它的作业，不过这需要其它计算集群的入口能够支持取消操作。...ETL 任务执行时间基本在 3 分钟左右完成； adhoc 查询目前主要有 Spark Thrift Server，Presto，Clickhouse 3 种引擎，大部分 SQL 90% 2s 左右完成
使用雪花算法可以生成全局唯一的、有序递增的订单号，方便系统进行订单的管理和查询。 日志系统：在日志系统中，每个日志记录通常都需要一个唯一的 ID，用于标识这条日志记录。...使用雪花算法可以快速生成唯一的、有序递增的日志 ID，方便系统进行日志的分析和查询。...分布式任务系统：在分布式任务系统中，通常需要将任务分配给多个节点进行处理，为了避免重复执行任务，需要给每个任务分配一个唯一的 ID。...使用雪花算法可以生成全局唯一的、有序递增的任务 ID，方便系统进行任务的分配和跟踪。 消息队列系统：在消息队列系统中，每个消息通常都需要一个唯一的 ID，用于保证消息的唯一性和顺序性。...使用雪花算法可以生成全局唯一的、有序递增的缓存项 ID，方便系统进行缓存的管理和查询。 总之，任何需要实现全局唯一的、有序递增的 ID 的业务场景，都可以考虑使用雪花算法来生成 ID。
限制小文件创建：可以通过 HDFS 参数 dfs.namenode.fs-limits.max-files-per-directory 限制单个目录下的小文件数量。...数据共享：内部表只能被 Hive 识别和访问，而外部表的数据可以被多个应用程序或工具访问，包括 Hive。 综上所述，内部表和外部表的主要区别在于数据的存储位置、管理方式和备份恢复策略等方面。...任务调度：Flink 采用基于优先级的任务调度策略，它可以在集群中自动调整资源分配。...灵活性：星型模型比较简单，易于理解和维护，同时也具有较好的查询性能。但它的灵活性相对较低，难以应对一些复杂的查询场景。而雪花模型相对灵活，可以支持更多的查询场景，但同时也会增加查询的复杂度。...而雪花模型的结构比较复杂，可读性相对较低。 综上所述，星型模型比较适合简单的数据分析场景，如数据统计、报表分析等；而雪花模型比较适合复杂的数据分析场景，如数据挖掘、OLAP 分析等。
看了上面的关于雪花算法的简短介绍，想必大家能猜出个一二了。 雪花算法和时间是强关联的，其中有 41 位是当前时间的时间戳，那么会不会和时间有关？ 二、排查 2.1 雪花算法有什么问题？...我们推测服务器重启后，服务器因网络问题没有正常同步。而在下一次定时同步操作到来之前的这个时间段，我们的后端服务已经出现了因 ID 重复导致的大量异常问题。...弊端是 ID 容易被猜到，有安全风险。 3.1 美团的 Leaf 方案 美团的开源项目 Leaf 的方案：采用依赖 ZooKeeper 的数据存储。...雪花算法因强依赖服务器的时钟，如果时钟产生了回拨，就会造成很多问题。 我们的系统虽然做了 NTP 时钟同步，但也不是 100% 可靠，而且润秒这种场景也是出现过很多次。...最后，我们的生产环境也是第一次遇到因 NTP 导致的时钟回拨，而且系统中用到雪花算法的地方并不多，所以目前并没有采取以上的替换方案。
雪花模型 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。...它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的" 层次" 区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。如图所示，将时间维表又分解为国家，省份，城市等维表。...它的优点是：通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改善查询性能。雪花型结构去除了数据冗余。 ?...雪花模型和星星模型的区别： 星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下效率比雪花型模型要高。星型结构不用考虑很多正规化的因素，设计与实现都比较简单。...4）ETL 雪花模型加载数据集市，因此ETL操作在设计上更加复杂，而且由于附属模型的限制，不能并行化。
Future是对于具体的 Runnable或者 Callable任务的执行结果进行取消、查询是否完成、获取结果的接口。必要时可以通过get方法获取执行结果，该方法会阻塞直到任务返回结果。...，如果取消任务成功则返回true，如果取消任务失败则返回false。...参数mayInterruptIfRunning表示是否允许取消正在执行却没有执行完毕的任务，如果设置true，则表示可以取消正在执行过程中的任务。...isCancelled方法表示任务是否被取消成功，如果在任务正常完成前被取消成功，则返回 true。...，通过执行这个测试我们可以观察到执行时间超过5秒的时候，这里会抛出超时异常，该执行线程就能够因执行超时而释放回线程池，不至于一直阻塞而占用资源。
小小的解决方案：算法中可通过记录最后一个生成 id 时的时间戳来解决，每次生成 id 之前比较当前服务器时钟是否被回拨，避免生成重复 id。...所以，日常业务使用中，雪花算法更多是被应用在数据库的主键 ID 和业务关联主键。...五、总结雪花算法依赖于时间的一致性，如果发生时间回拨，可能会导致问题。为了解决这个问题，通常会使用拓展位来扩展时间戳的位数。...然而，对于很多公司来说，首要任务是生存下来，因此可能会权衡取舍，不过度追求时间戳位数的增加。需要注意的是，雪花算法也有一些缺点。...总而言之，雪花算法是一种常用的分布式唯一ID生成算法，但并非完美解决方案。在使用时，需要根据实际需求和限制条件进行权衡和选择，以寻找适合自己情况的解决方案。
这就是下面说的雪花算法。...ASSIGN_ID MP 自动赋值，雪花算法。...https://mp.baomidou.com/guide/auto-fill-metainfo.html 我们在数据库表中经常会有两个字段，分别是create_time和update_time，对应创建时间和更新时间...代码操作 Mybatis-Plus 时间自动填充 乐观锁 需求：当要更新一条记录的时候，希望这条记录没有被别人更新 我们使用一个场景来帮助理解 场景 一件商品，成本价是80元，售价是100元。...如果被修改过了，则重新取出的被修改后的价格，150元，这样他会将120元存入数据库。 如果是悲观锁，小李取出数据后，小王只能等小李操作完之后，才能对价格进行操作，也会保证最终的价格是120元。
为了解决这些问题，Twitter提出了一种被广泛采纳的解决方案——雪花算法（Snowflake Algorithm）。...雪花算法的基本原理 雪花算法的核心思想是将一个64位的长整数（在大多数编程语言中称为long类型）用作ID，这个长整数被分割成多个部分，每个部分代表不同的信息。...因此，使用雪花算法的系统需要确保系统时钟的准确性。 数据中心和机器标识的限制：雪花算法中，数据中心ID和机器ID的位数是固定的，这限制了数据中心和机器的数量。...如果一个系统的数据中心或机器数量超过了这个限制，就不能使用雪花算法生成唯一的ID。 ID长度可能的限制：雪花算法生成的ID是64位的长整数，如果一个系统需要更长的ID，就不能使用雪花算法。...数据中心和机器标识的限制 问题描述：雪花算法中数据中心和机器标识的位数是有限的，可能无法满足某些大规模分布式系统的需求。
，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...重启 Redis 后会出现 ID 重复的情况，AOF 会对每条写命令进行持久化，即使 Redis 挂掉了也不会出现 ID 重复的情况，但由于 incr 命令的特殊性，会导致 Redis 重启恢复的数据时间过长雪花算法雪花算法...(占 41 比特)：时间戳部分(41bit)：毫秒级的时间，不建议存当前时间戳，而是用(当前时间戳 - 固定开始时间戳)的差值，可以使产生的 ID 从更小的值开始，41 位的时间戳可以使用 69 年，(...10bit)：也被叫做 workId，这个可以灵活配置，机房或者机器号组合都可以自增值(占 12 比特)：序列号部分(12bit)，自增值支持同一毫秒内同一个节点可以生成 4096 个 ID存在的问题雪花算法目前存在时间回拨问题...，因博主没有搭建 zk 环境，所以演示不了，雪花算法效果也是很简单，访问第二个接口即可生成注意事项zookeeper 要打开我正在参与2023腾讯技术创作特训营第二期有奖征文，瓜分万元奖池和键盘手表
即按照如下步骤： 查询缓存，如果命中则返回 缓存未命中，则查询数据库 将从数据库中查询到的数据写入缓存并返回 如果每次都是这样按部就班的处理，倒也相安无事。但是，凡事就怕但是。...如果只是因为个别请求去查询不存在的数据，那其实也没什么大事。但缓存穿透通常是伴随一些「恶意请求」而来，通常是在短时间内涌入大量请求。如果放任不管，就等着数据库宕机吧。...所以，我们可以设定一个访问频率，一定时间内频繁（超出正常用户的极限）访问，可以对请求方加以限制（如 IP 限制）。另外，一些接口可以加入认证，必须登录才能访问。...如何解决 要解决缓存击穿也有两种思路： 永不过期 加锁 先看第一种，短时间内被大量访问的通常是热点资源，针对这类资源我们可以不设置过期时间（永不过期），当资源有变化时通过程序去更新缓存。...你想象一下什么是雪崩，大量的雪花集体从山上往下跳就是雪崩。那么对应到缓存的场景，我们可以把 Redis 看做是山，而 Redis 里的 key 就是雪花。
Executor框架下所执行的任务都有四种生命周期： 创建； 提交； 开始； 完成； 对于一个已提交但还没有开始的任务，是可以随时被停止；但是如果一个任务已经如果已经开始执行，就必须等到其相应中断时再取消...；当然，对于一个已经执行完成的任务，对其取消任务是没有任何作用的。...public interface Future { //取消任务 boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning); // 任务是否被取消...Future类提供方法查询任务状态外，还提供get方法获得任务的返回值，但是get方法的行为取决于任务状态： 如果任务已经完成，get方法则会立刻返回； 如果任务还在执行中，get方法则会拥塞直到任务完成...当全部任务执行完毕，或者超时，再或者被中断时，invokeAll将返回Future数组。 当invokeAll方法返回时，每个任务要么正常完成，要么被取消，即都是终止的状态了。
ETL：雪花模型符合业务ER模型设计原则，在ETL过程中相对简单，但是由于附属模型的限制，ETL任务并行化较低；星型模型在设计维度表时反范式设计，所以在ETL过程中整合业务数据到维度表有一定难度，但由于避免附属维度...对于雪花模型，由于存在着很多维度表之间的关联，这就会导致一次分析对应多个 MapReduce 任务，而星型模型由于不存在维度表的关联，因此一个 MapReduce 就可以实现分析任务。...由于相互关联的维度表本身会很小，join 操作用时很少，有可能YARN调度时长大于任务运行时间（例如调度需要5秒才能申请到资源，而表之间的join只需要2秒）。...因此hive优化里面，要尽可能减少job任务数，也就是减少表之间的关联，可以用适当的冗余来避免低效的查询方式，这是和oracle等其他关系型数据库不同的地方。...在实际项目中，不会刻意地去考虑雪花模型，而是刻意地去考虑星型模型，特别是大数据领域的建模，倾斜于使用数据冗余来提高查询效率，倾向于星型模型；雪花模型只会应用在一些我们要求模型的灵活性，要求保证模型本身稳定性的场景下
现在的很多链接由于需要带上很多参数来提供业务所需的数据，所以往往非常冗长，而相应地转换成短网址后能带来很多益处： 在分发和使用的时候更方便、清爽 更好地适应微博、短信等有字数限制的场景 降低生成二维码的复杂度...还是基于雪花算法生成全局唯一ID，然后根据ID生成62进制（a-zA-Z0-9）的短码，为了避免生成的短码有规律，我们先反转ID，然后再转换成62进制。最终生成的短码是无规律的。避免被恶意识别。...expire_time 针对该表主要有两个查询需求： 根据原始网址生成短码，可以根据url_hash查询数据库，如果有存在的，更新过期时间，直接返回。...整体流程如下: 指定的服务器调用 短网址服务 对普通网址生成一个短网址； 根据普通网址进行MD5 Hash生成一个MD5码； 根据MD5码（索引）和网址从数据库里面查询短网址记录； 有记录就把更新过期时间...当业务量过大时，将同步任务改为异步任务处理。通过这些服务治理方案，让系统更加稳定。
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