2023-09-18
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一次访问Redis延时高问题排查与总结(2)

本文是一次访问Redis延时高问题排查与总结的续篇,主要讲述了当时没有发现的一些问题和解决方案。

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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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2024-08-16
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让X不断延伸, 从跨AZ到跨Region再到跨Cloud

本文从“空间”这一维度,聊一聊PolarDB-X在跨空间部署能力上的不断发展和延伸,以及在不同空间范围下的高可用和容灾能力,并着重介绍一下最新的产品能力——GDN(Global Database Network)。

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2023-08-22
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深度优化 | PolarDB-X 基于向量化SIMD指令的探索

本文将介绍PolarDB-X对于向量化SIMD指令的探索和实践,包括基本用法及实现原理,以及在具体算子实现中的思考和沉淀。

2024-05-15
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深度|庖丁解InnoDB之Buffer Pool

聚焦在Buffer Pool的本职功能上,从其提供的接口、内存组织方式、Page获取、刷脏等方面进行介绍

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2021-08-13
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用SLS配置日志关键字告警的N种方法

本文主要介绍一种免运维,高性能,支持灵活配置的方案,使用SLS接入日志和告警。

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2023-11-06
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从存储统一到数据融合,SLS在可观测场景的思考和行动

介绍SLS在可观测数据融合分析的一系列技术升级,融合Trace、全栈监控、Continuous Profiling、移动端监控等功能,帮助大家更快速地构筑全栈、自动化的观测能力。

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2024-08-06
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AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

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