1.背景 目前部分KV存储不支持跨IDC部署,所以如果有机房故障的话,就会影响KV存储的可用性。本文提供了一种通过KV存储代理层来实现跨IDC容灾部署的方案。 2.实现原理 考虑到多地写多地读实现起来比较复杂,而且一旦数据乱了,恢复数据也比较复杂。所以本方案采用的是单写多读的方式,即主IDC支持读写操作, 备IDC对外只读。主IDC的存储代理通过写流水文件到磁盘,通过Notify程序将流水传输到备IDC对应的存储代理Redo服务重做流水。Notify程序做流水文件分发, 可以分发给本地IDC,
前面实现了raft协议,本文实现一个单机键-值数据库,并通过raft建立主从架构,使得能够容错,但是没有分片。
安全业务的核心逻辑在安全策略中实现。整个的策略开发流程包括特征数据的收集,安全策略的编写实现,和策略的反馈评估。其中特征数据的收集是必不可少的环节,数据的质量将直接影响安全策略的效果。
微信作为月活过10亿的国民级应用,其安全能力备受关注。值得注意的是,没有足够的特征数据,安全策略将是"无根之木,无源之水"。微信安全数据仓库作为安全业务的特征数据存储中心,每天服务了万亿级的特征数据读写请求,为整个微信安全策略提供了可靠的数据支撑,是微信安全的一块基石。事实上,微信安全数据仓库不仅仅是一个存储中心,更是一个特征管理和数据质量管理的中心。本文将介绍安全数据仓库的起源、演进、当前的架构设计和数据质量保证系统的实现,请往下阅读。
过去十年,图计算无论在学术界还是工业界热度持续升高。相伴而来的是,全世界的数据正以几何级数形式增长。在这种情况下,对于数据的存储和查询的要求越来越高。因此,图数据库也在这个背景下引起了足够的重视。根据世界知名的数据库排名网站 DB-Engines.com 的统计,图数据库至 2013 年以来,一直是“增速最快”的数据库类别。虽然相比关系型数据库,图数据库的占比还是很小。但由于具有更加 graph native 的数据形式,以及针对性的关系查询优化,图数据库已经成为了关系型数据库无法替代的数据库类型。此外,随着数据量的持续爆炸性上涨,人们对于数据之间的关系也越来越重视。人们希望通过挖掘数据之间的关系,来获取商业上的成功,以及获得更多人类社会的知识。因此我们相信,天生为存储数据关系和数据挖掘而优化的图数据库会在数据库中持续保持高速增长。
常用数据库,通常面试都会说用SQLite 嵌入式数据库是轻量级的,独立的库,没有服务器组件,无需管理,一个小的代码尺寸,以及有限的资源需求。目前有几种嵌入式数据库,你可以在移动应用程序中使用。让我们来看看这些最流行的数据库。 Berkeley DB Berkeley DB是由美国Sleepycat Software公司开发的一套开放源代码的嵌入式数据库管理系统(已被Oracle收购),它为应用程序提供可伸缩的、高性能的、有事务保护功能的数据管理服务。 Berkeley DB(BDB)是一个高效的嵌入式
Fjall 是一个可嵌入的基于 LSM 的 forbid-unsafe Rust 键值存储引擎。它的目标是成为一个可靠且可预测但性能优异的通用 KV 存储引擎,适用于小型数据集,尤其是大于内存大小的数据集。我刚刚发布了1.0版本,该版本稳定了其数据格式,适用于所有未来的1.x.x版本。
经过差不多两个月的重构,在社区小伙伴的共同协作努力下,LotusDB V2.0.0版本正式发布!
因为你们的丙丙啊,昨天有牌面了哟,直接被微信官方推荐,知乎推荐,也就仅仅是还行吧(心里乐开花)。
导读:作为一种基础的数据结构,图数据的应用场景无处不在,如社交、风控、搜广推、生物信息学中的蛋白质分析等。如何高效地对海量的图数据进行存储、查询、计算及分析,是当前业界热门的方向。本文将介绍字节跳动自研的图数据库ByteGraph及其在字节内部的应用和挑战。
TiKV 推出了名为“partitioned-raft-kv”的新实验性功能,该功能采用一种新的架构,不仅可以显著提高 TiDB 的可扩展性,还能提升 TiDB 的写吞吐量和性能稳定性。
TiKV 是一个强一致的支持事务的分布式 KV 存储。TiKV 通过 raft 来保证多副本之间的强一致,事务这块 TiKV 参考了 Google 的 Percolator 事务模型,并进行了一些优化。
KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务,承载了在线服务每天万亿级的请求量,并且保持着 99.995% 的服务可用性。在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上,我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》,本文为演讲内容的整理。文章主要分为四个部分:第一部分介绍了美团 KV 存储发展历程;第二部分分享了内存 KV Squirrel 挑战和架构实践;第三部分阐述了持久化 KV Cellar 挑战和架构实践;最后一部分介绍了未来的发展规划。希望这些内容能对大家有所帮助或启发。
本篇文章将模拟一个KV数据读写服务,从提供单一节点读写服务,到结合分布式一致性协议(Raft)后,逐步扩展为一个分布式的,满足一致性读写需求的读写服务的过程。
LSM-Tree(Log Structured Merge Tree)是数据库领域内较高效的key-value存储结构,被广泛应用于工业界数据库系统,如经典的单机kv数据库LevelDB、RocksDB,以及被诸多分布式NewSQL作为底层存储引擎。 本期将由腾讯云数据库高级工程师韩硕来为大家分享基于LSM-Tree存储的数据库性能改进,重点介绍近年来学术界对LSM-Tree的性能改进工作,并探讨这些改进措施在工业界数据库产品中的应用情况以及落地的可能性。以下是分享实录: LSM-Tree基本结构 LS
该实验是mit 6.824课程的第3个实验,基于raft协议完成一个key-value系统
1. Boost库:它是一个可移植、跨平台,提供源代码的C++库,作为标准库的后备。
数据库试图通过事务隔离(transaction isolation)来给用户提供一种隔离保证,从而降低应用侧的编程复杂度。最强的隔离性,可串行化(Serializability),可以对用户提供一种保证:任意时刻,可以认为只有一个事务在运行。
基于 Bitcask 模型,兼容 Redis 数据结构和协议的高性能 KV 存储引擎 设计细节
之前在 刷题攻略登上榜首这篇文章中说过,Carl不仅写了刷题攻略,还写了很多优秀的开源项目。
无论你其他方面做的比Old SQL好再多,SQL和ACID是刚需,这个命你革不掉的。你不支持SQL,就不会有多少人用。所以近几年很多之前不支持SQL的数据库,都开始支持SQL了,甚至于像Spark、Flink这样的流计算平台,也都开始支持SQL。当然,虽然说支持SQL,但这里面各个产品的支持程度是参差不齐的,多多少少都有一些缩水。对于ACID的支持,基本上等同于就没有。
本文根据InfoQ中文站对豆瓣洪强宁(@hongqn)的沟通交流整理而成。洪强宁介绍了豆瓣的架构和组件,并分享了豆瓣基础平台部的一些团队经验。文中截图来自洪强宁在2013年CTO俱乐部中的分享。 架
玩家数据比如经验、等级,公会的数据比如成员列表、活跃度、等级等,会有很多触发更改的时机,这些修改可能在不同的模块触发。
LSM-tree 是大数据时代一个经典的存储结构,是 Bigtable,Habse,LevelDB,RocksDB 等大数据存储的构建基础。LSM-tree 高效的设计建立在磁盘随机访问要比顺序访问慢两个数量级的基础上。但近年来 SSD 的大规模应用对此基础提出了挑战,而 WiscKey 正是基于 SSD 存储介质对 LSM-tree 的痛点:读写放大,进行了优化。
数据库中常用的索引设计有两种,一个是 B+ 树,一个是 LSM-tree。B+ 树比较经典,比如说传统单机数据库 mysql 就是 B+ 树索引,它对快速读取和范围查询(range query)比较友好。LSM-tree 是近年来比较流行的索引结构,Bigtable、LevelDB、RocksDB 都有它的影子;前面文章也有提到,LSM-tree 使用 WAL 和多级数据组织以牺牲部分读性能,换来强悍的随机写性能。因此,这也是一个经典的取舍问题。
1. 当Sql进入TiDB时先获取Token,事务开始时获取Start TS (异步方式获取)
本文根据吉翔老师在〖deeplus直播:甩掉技术债包袱,B站的SRE体系建设与转型实践〗线上分享演讲内容整理而成。
这个大学在计算机学术界、工业界的地位举足轻重,其中的AMP实验室曾开发出了一大批大获成功、 对计算机行业产生深远影响的分布式计算技术,包括 Spark、Mesos、Tachyon 等。作为AMP的继任 者,于2017年2月新成立的RISE实验室致力于开发实时、智能、可安全执行的新一代大数据处理系 统,已经开源了新型分布式执行框架Ray等项目
数据库的事务是一个经久不衰的话题,相信大家都已经耳熟能详了,事务是指数据库中单一逻辑工作单元的操作集合。这些操作要么全部成功执行,要么全部失败,从而确保数据库的一致性和完整性。
在众望所归之下,前两天终于出了一个全新的课程《从零实现分布式 KV》,大家的学习热情都非常高涨,其中有很多同学都问到了一个共同的问题,那就是这个课程和我之前的《从零实现 KV 存储》有什么区别呢?
在阅读了etcd server的启动流程后,我们对很多关键性函数的入口都有了初步印象。
Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了。 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计。特别是LSM算法。
KeeWiDB,骨骼清奇,是万中无一的NoSQL奇才。现将KeeWiDB高性能修炼之路整理至此秘籍,见与你有缘,随KeeWiDB一同登顶吧! 创新性分级存储架构设计,单节点读写能力超过18万QPS,最高可线性堆叠至千万级并发吞吐量,同时兼容Redis协议,访问延迟达到毫秒级,新一代分布式KV存储数据库KeeWiDB在NoSQL江湖中脱颖而出。 由内而外深入探索其成长史,可从三个角度讲起,为并发而生的架构、量身“自”造的引擎以及新老硬件的加持。修炼的过程有点长,且听我娓娓道来。 江湖 · 风云涌动 随着web
1978年5月11日,《光明日报》发表本报特约评论员文章《实践是检验真理的唯一标准》,由此引发了一场关于真理标准问题的大讨论。
LotusDB 是一个基于 LSM Tree 进行设计,并结合 B+ 树优势的单机 KV 存储引擎,读写性能稳定、快速。
目前的分区方案都依赖KV数据模型。KV模型简单,都是通过K访问记录,自然可根据K确定分区,并将读写请求路由到负责该K的分区。
美团第一代的分布式 KV 存储如下图左侧的架构所示,相信很多公司都经历过这个阶段。在客户端内做一致性哈希,在后端部署很多的 Memcached 实例,这样就实现了最基本的 KV 存储分布式设计。但这样的设计存在很明显的问题:比如在宕机摘除节点时,会丢数据,缓存空间不够需要扩容,一致性哈希也会丢失一些数据等等,这样会给业务开发带来的很多困扰。
本文是对vpp源码中bihash的内存分布及结构体字段的简单介绍,由于时间有限,很多细节没有分析,后续有时间再进行详细补充。
•跨平台 Kivy 。编写的程序可在 Linux,Windows,OS X,Android,iOS 和 Raspberry Pi 上运行。•商业友好 。Kivy 基于 MIT 许可证进行开源,可以进行免费的商业使用。•GPU 加速 。Kivy 的图像引擎基于 Open ES 2 构建,性能出众。
该文介绍了如何使用MXNet框架进行深度学习。首先介绍了MXNet的架构和主要特点,然后介绍了如何使用MXNet进行深度学习。包括加载数据、定义模型、训练模型和预测等步骤。同时,还介绍了MXNet的包管理和部署方法。最后,通过一个简单的示例展示了如何使用MXNet进行深度学习。
大家好,我是PingCAP CEO刘奇。今天我将和大家分享一下如何构建一个NewSQL数据库。 首先,来介绍下我自己。和你们当中很多人一样,我是一名开源Hacker,一名架构工程师,并长期致力于创建新一代数据库。我曾投身于以下几个开源项目的工作,包括TiKV、TiDB 和Codis,这些项目都已在Github上发布。今天,我的演讲将涉及下列话题: 简要介绍NewSQL; 如何建立一个NewSQL数据库; 以及roadmap。 ▌为什么我们需要一个新的数据库? 在正式开始前,我先问一个
python最大的好处就是有无穷无尽的包资源,如何把这些包资源组合起来发挥其应有的价值也是一个很重要的工作。比如NLP的文本摘要提取就有几个现成的可以实现,如snownlp,goose3,sumy,虽然摘要效果未必理想。
etcd 是云原生架构中重要的基础组件,由 CNCF 孵化托管。etcd 在微服务和 Kubernates 集群中不仅可以作为服务注册与发现,还可以作为 key-value 存储的中间件。
Go 的 map 是 hash map; C++ 的 map 是 tree (主流实现是红黑树); C++ 的 hash map 是unordered_map。
发表在 SOSP 2017 上的 KV-Direct 是我的第二篇(第一作者)论文。因为第一篇 SIGCOMM 论文 ClickNP 是谭博手把手带我做的,KV-Direct 也是我自己主导的第一篇论文。
走到这里,跟C#语言进行处理,已经无多大的区别了。Python这种脚本式用来做服务端的数据提供者还是比较好。 Python语言在很多地方,特别是类型,类等方面跟JS很类似,但没有JS复杂。 浏览了一遍,能算学到一门语言?
之前写分布式系统课的Lab4的时候只顾埋头做,偶然发现居然是MIT 6.824的lab1的java移植版。正好借此机会复习并整理一下。
采用问答的方式对常见的问题进行整理小结 I. Map篇 0. 什么是Map 看到这个有点懵逼,一时还真不知道怎么解释,能让完全没有接触过的人都能听懂 想到生活中一个有意思的场景,和我们使用Map非常像,拿着新华词典查字 我们这里以拼音方式查询字时,一般步骤如下: 首先后获取字的拼音 通过拼音,查询到字对应的页码 在页码中查到对应的字的解释 再转换看一下Map的工作原理(主要是HashMap) 通过hash()计算key,得出一个hash值(同字转拼音) 通过hash值,获取Node在数组中的索引 (同
网络爬虫就是提取网页的信息。 网络爬虫的原则就是谨记“the website is API”,就是我们所面对的对象和信息来源都是各个website。现在python由于其特性已经越来越被广泛的用于网络爬虫领域。
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