PolarDB 开源基础教程系列 4 日常运维
PolarDB日常运维指南涵盖了多个关键操作,包括读写节点故障切换、增加只读节点、配置WAL日志归档、备份与恢复、创建容灾实例以及排查CPU负载高等。通过详细的步骤和代码示例,本文档帮助用户在本地环境中体验和学习PolarDB的高级功能,如共享存储架构下的集群管理。特别地,文档提供了如何使用`polar_basebackup`工具进行备份和恢复,确保数据安全;并通过`pg_stat_statements`插件定位慢查询,优化数据库性能。此外,还介绍了常见问题的排查方法,如业务量上涨或长时间执行的SQL语句导致的CPU高负载。更多内容和进阶课程可参考提供的GitHub链接和官方文档。
PolarDB 开源基础教程系列 1 架构解读
PolarDB 是阿里云研发的云原生分布式数据库,基于 PostgreSQL 开源版本,旨在解决传统数据库在大规模数据和高并发场景下的性能和扩展性问题。其主要特点包括:
1. **存储计算分离架构**:通过将计算与存储分离,实现极致弹性、共享一份数据以降低成本、透明读写分离。
2. **HTAP 架构**:支持混合事务处理和分析处理(HTAP),能够在同一系统中高效执行 OLTP 和 OLAP 查询。
3. **优化的日志复制机制**:采用只复制元数据的方式减少网络传输量,优化页面回放和 DDL 锁回放过程。
4. **并行查询与索引创建**:引入 MPP 分布式执行引擎。
终于有人说清楚AI开发的全流程了!
本文详述了AI需求开发流程各阶段的关键步骤和最佳实践,包括需求调研、模型选型、提示词优化、性能测试以及上线后的监控和反馈,旨在帮助开发者构建高效、可靠的AI应用。
「全网最细 + 实战源码案例」设计模式——责任链模式
责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)是一种行为型设计模式,允许将请求沿着处理者链进行发送。每个处理者可以处理请求或将其传递给下一个处理者,从而实现解耦和灵活性。其结构包括抽象处理者(Handler)、具体处理者(ConcreteHandler)和客户端(Client)。适用于不同方式处理不同种类请求、按顺序执行多个处理者、以及运行时改变处理者及其顺序的场景。典型应用包括日志处理、Java Web过滤器、权限认证等。
Flink CDC YAML:面向数据集成的 API 设计
本文整理自阿里云智能集团 Flink PMC Member & Committer 徐榜江(雪尽)在 FFA 2024 分论坛的分享,涵盖四大主题:Flink CDC、YAML API、Transform + AI 和 Community。文章详细介绍了 Flink CDC 的发展历程及其优势,特别是 YAML API 的设计与实现,以及如何通过 Transform 和 AI 模型集成提升数据处理能力。最后,分享了社区动态和未来规划,欢迎更多开发者加入开源社区,共同推动 Flink CDC 的发展。