2024-05-15
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PolarDB-X 热点优化系列 (二):如何支持淘宝大卖家分区热点

本文重点介绍分布式数据库下分区读写热点的相关优化。

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2024-05-15
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PolarDB-X on OSS: 冷热数据分离存储

在即将发布的PolarDB-X 5.4.14版本中,我们将基于OSS存储服务,推出冷热数据分离存储这一新功能。在这一功能的基础上,您可以便捷地将冷数据从源表中剥离出来,归档至更低成本的OSS中,形成一张归档表;归档表支持高效的主键与索引点查、复杂分析型查询,满足高可用、MySQL兼容性和任意时间点闪回等特性。您可以像访问MySQL表一样来访问归档表,也可以用开源大数据产品接入OSS的归档数据。

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2024-05-15
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PolarDB-X 热点优化系列 (一):如何支持淘宝库存热点更新

本文主要介绍PolarDB-X中支持热点行的优化思路和基本使用。

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2024-05-15
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MSE服务治理最佳实践:基于Ingress-nginx网关实现全链路灰度

微服务架构下,有一些需求开发涉及到微服务调用链路上的多个微服务同时改动。通常每个微服务都会有灰度环境或分组来接受灰度流量。我们希望进入上游灰度环境的流量也能进入下游灰度的环境中,确保1个请求始终在灰度环境中传递。即使这个调用链路上有一些微服务应用不存在灰度环境,那么这些微服务应用在请求下游应用的时候依然能够回到下游应用的灰度环境中。我们通过 MSE 提供的全链路灰度能力,可以在不需要修改任何业务代码的情况下,轻松实现上述所说的全链路灰度能力。

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2024-05-15
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Lindorm:时序数据“存、算、管、用”的最佳实践

本文档介绍Lindorm时序引擎在时序数据的存储、计算、管理、应用上的最佳实践。

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性能优化:通用快照方案

本文我们将探讨快照技术如何增强页面性能和用户体验,如何在业务中集成快照方案,以及我们的通用快照解决方案的技术细节。

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从故障演练到运维工具产品力评测的探索 | 龙蜥技术

随着AI和云原生技术的发展,业界运维工具百花齐放,该如何让优秀的工具脱颖而出?

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浅谈弹性计算管控可观测性体系建设

为什么需要可观测性?可观测性技术对业务团队的价值有哪些?如何建设一个可观测性技术体系?本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。

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2024-05-15
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Java 22 新增利器: 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态

本文中我们分析了 什么 是 “流”,对比了 Java 上几种常见的 “流”库,引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性,共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK,更好的赋能业务。

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