• 关于

    数据控制出问题什么情况

    的搜索结果

回答

Re阿里云服务器不断重启是什么问题 工单说服务器没有重启,但是当时两种情况就服务器上任何网页打不开,远程控制连接不上,这种情况就是重启啊。 ------------------------- Re阿里云服务器不断重启是什么问题 服务日志中没内容,只有windows日志中有东西,但都是一般的登陆等信息,但就是没有重启的信息,当时的情况肯定是重启了。 问一下大家,是不是数据库或者iis程序池出问题也会导致这种情况!

风蚀的岁月 2019-12-01 23:58:36 0 浏览量 回答数 0

回答

1.第一个问题通过数据版本,也就是所谓的乐观锁解决。 2.先写日志log,然后ack机制。其实很多这种方式被很多应用所用到比如mysql。 3.用户注册本身这个功能不属于高频调用,所以性能上不需要考虑太多,直接悲观锁实现即可。而且这种可能性非常低,就算失败,那么返回给用户一个能理解的失败信息即可。######回复 @sixliu:谢谢回复靠谱的回答真不多我再等等看...######回复 @花歌:第二个可能没太理解你的场景######谢谢咯~1和3可以,我看看还有什么别的方案,差不多也就这么做了,2的话再考虑考虑吧感觉还是有点不适用场景###### 三个问题,其实就是同一个并发的问题,###### 都是并发中会出现的问题。 1说的在内存里的情况,就是2。 1说的在数据库中的情况,就是3。 在数据库中,数据库自己会有锁来解决这个问题,遇到这种情况会修改失败,程序中捕获这种异常做处理返回给前台就可以了。 在内存中,单机单进程单线程,会有顺序,因此没有问题。多机或多进程或多线程操作同一数据,会出现此问题。一种实现方式是加锁,相当于仿照数据库那样的实现,内存正在被修改时,其他的修改会被阻塞或者异常终止。另一种方式是通过队列实现顺序操作,所有的修改都发送到一个程序修改。######让我想想,嗯差不多,回答比较靠谱,谢了先其实...我用的是nodejs全异步操作,前面的数据库操作没完成,后面的也可以进入函数,如果网络延迟,就会造成执行完成顺序和开始执行顺序不一致...等等想一会再问你哈###### 1.是设计上的问题 两个操作如果有先后顺序 就得先后执行  一个操作完了之后再下一个操作 不可能明知道有一前一后却还要非得一起 2.这个就是非常典型的数据库事务 就是保证多个不相关的操作的原子性 只要其中一个出问题就全部回滚 不存在有的成功有的失败 事务还是个挺复杂的东西 mongodb都还不支持事务 多服务器之间分布式的事务也是有些麻烦的  3.同时的操作数据库自己会进行锁的处理 对数据库来说还是一前一后  如果某个字段设置了唯一索引 那后面的那个必然会出错 代码里正常处理就可以了 所以用户名不唯一的处理有两个地方 一个是在插入之前 一个是在插入时抛出唯一索引异常   当然也可以在新建用户这一整个操作上加锁 全局同时只能有一个用户在新建 不过这样可能效率不高 ######问题1现实情况就是这样用户以为他的操作有顺序但基于连接池算是并发操作即时不用池那也是异步操作不能保证顺序所以只能考虑数据库锁时间戳问题2还没到数据库呢...只考虑多个内存中的对象操作问题3现在就是这样处理的###### 1.加锁 2.加事务控制 3.异常捕获与处理 工作不满一年吧######不好意思...工作6年多了开发经验10多年问题1暂时用乐观锁解决了问题2事务控制个毛线问题你可能是没读清内存中的几个对象而已和数据库无关就是事务也得自己实现这话谁都会说我想听的是备忘录模式这种...到底怎么做能优雅点还是我从需求设计上可能有问题问题3靠数据库唯一约束出错返回太暴力现在就是这么做的也可以数据库加锁怕影响性能###### 1,updateusersetstatus=2wherestatus=3andid=1; 2,用户名设置唯一索引。###### 可以用现在拷贝上操作,再合并的方法解决。1、按顺序合并。2、按状态合并。3、按索引合并。

优选2 2020-06-09 10:36:32 0 浏览量 回答数 0

回答

1.第一个问题通过数据版本,也就是所谓的乐观锁解决。 2.先写日志log,然后ack机制。其实很多这种方式被很多应用所用到比如mysql。 3.用户注册本身这个功能不属于高频调用,所以性能上不需要考虑太多,直接悲观锁实现即可。而且这种可能性非常低,就算失败,那么返回给用户一个能理解的失败信息即可。######回复 @sixliu : 谢谢回复 靠谱的回答真不多 我再等等看...######回复 @花歌 : 第二个 可能没太理解你的场景######谢谢咯~ 1和3可以,我看看还有什么别的方案,差不多也就这么做了,2的话 再考虑考虑吧 感觉还是有点不适用场景###### 三个问题,其实就是同一个并发的问题,###### 都是并发中会出现的问题。 1说的在内存里的情况,就是2。 1说的在数据库中的情况,就是3。 在数据库中,数据库自己会有锁来解决这个问题,遇到这种情况会修改失败,程序中捕获这种异常做处理返回给前台就可以了。 在内存中,单机单进程单线程,会有顺序,因此没有问题。多机或多进程或多线程操作同一数据,会出现此问题。一种实现方式是加锁,相当于仿照数据库那样的实现,内存正在被修改时,其他的修改会被阻塞或者异常终止。另一种方式是通过队列实现顺序操作,所有的修改都发送到一个程序修改。######让我想想,嗯 差不多,回答比较靠谱,谢了先 其实...我用的是nodejs 全异步操作,前面的数据库操作没完成,后面的也可以进入函数,如果网络延迟,就会造成执行完成顺序和开始执行顺序不一致... 等等想一会再问你哈###### 1. 是设计上的问题  两个操作如果有先后顺序  就得先后执行   一个操作完了之后再下一个操作   不可能明知道有一前一后 却还要非得一起 2. 这个就是非常典型的数据库事务   就是保证多个不相关的操作的原子性  只要其中一个出问题就全部回滚  不存在有的成功有的失败  事务还是个挺复杂的东西   mongodb都还不支持事务  多服务器之间分布式的事务也是有些麻烦的   3. 同时的操作 数据库自己会进行锁的处理  对数据库来说还是一前一后    如果某个字段设置了唯一索引  那后面的那个必然会出错  代码里正常处理就可以了   所以用户名不唯一的处理有两个地方  一个是在插入之前  一个是在插入时抛出唯一索引异常      当然也可以在新建用户这一整个操作上加锁   全局同时只能有一个用户在新建  不过这样可能效率不高  ######问题1 现实情况就是这样 用户以为他的操作有顺序 但基于连接池 算是并发操作 即时不用池 那也是异步操作 不能保证顺序 所以只能考虑数据库锁 时间戳 问题2 还没到数据库呢... 只考虑多个内存中的对象操作 问题3 现在就是这样处理的###### 1.加锁 2.加事务控制 3.异常捕获与处理 工作不满一年吧######不好意思... 工作6年多了 开发经验10多年 问题1 暂时用乐观锁解决了 问题2 事务控制个毛线 问题你可能是没读清 内存中的几个对象而已 和数据库无关 就是事务也得自己实现 这话谁都会说 我想听的是 备忘录模式 这种... 到底怎么做能优雅点 还是我从需求设计上可能有问题 问题3 靠数据库唯一约束出错返回太暴力 现在就是这么做的 也可以数据库加锁 怕影响性能###### 1,update user set status=2 where status=3 and id=1; 2,用户名设置唯一索引。###### 可以用现在拷贝上操作,再合并的方法解决。1、按顺序合并。2、按状态合并。3、按索引合并。

爱吃鱼的程序员 2020-05-29 20:15:24 0 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

回答

  Tomcat 只是一个轻量级的容器,连接模型上还是采用了一请求,一线程的模型,这种模型最大的缺点是对延迟非常敏感,因为响应慢会导致新请求无可用连接可用。       但是,虽然理论上我们可以将配置中线程池设置到一个足够大的值,但是我们通常不建议这样做。更多的线程意味着更多的CPU切换时间。   解决这个问题的方案是 降低延迟,增加机器。 ######我也想换T_T######这是后台资源响应慢吧,例如数据库或者本地文件IO。可以分析看下各线程都在等待什么资源######大概知道卡在什么地方 但是对同样的地址压测却不会出现线程满的情况。。######可以看看最近网站上是不是有些会被请求的资源随着时间的增长而爆满了,比如数据库,文件目录等等,首先要找出为什么不卡现在卡的原因再做针对性的优化。######大概知道卡在什么地方 但是对同样的地址压测却不会出现线程满的情况。。。######达到极限了,你还是试一下resin,单机性能要高于tomcat######环境上暂时没法换中间件。。诶###### 不应该一味的从线程池增大的方向去解决性能问题,如果查询较慢,或者有比较复杂的算法、递归等操作,增大线程池没有意义的。 应该首先找到性能瓶颈。我建议先把线程池降下来。 ######从tomcat的管理页面知道大概都卡在什么地方 但是我自己对同样的地址压测却出不来线程阻塞的情况。。###### 换tomcat8 数据库数据量巨大?导致查询阻塞导致后来的线程都并发? 硬盘快挂了? ######tomcat7和8性能差很多么??######nginx 前端控制最大连接数######是想上nginx来着 但是目前没有条件 以及控制了最大连接数如果满了不是一样么= =######每个请求响应要多久 线程阻塞的话就没办法了  线程越多 切换越慢 ###### 查下日志,看下10:30 - 10:40有什么操作。 这期间响应时间明显变慢了。这期间如果有长时间未响应线程,线程池中的 线程很容易被耗尽。 ######不好查。。都是用户的操作###### compression="on" 这个关闭掉,让前面的Web服务器(Nginx / Apache)来做压缩。 ######那也关掉,压缩也是比较占计算资源的。######前面没有WEB服务器= =

爱吃鱼的程序员 2020-05-30 23:52:28 0 浏览量 回答数 0

问题

云计算之路:为什么看不见CPU在坐过山车,磁盘IO在蹦极

cnblogs 2019-12-01 21:10:36 7868 浏览量 回答数 6

问题

有什么办法能避免数据损失呢?

游客nlekadieflg4i 2020-01-06 11:43:39 38 浏览量 回答数 1

问题

数据损失对业务是致命的威胁

小熊软糖bear 2019-12-27 16:12:37 30 浏览量 回答数 0

问题

云计算定义与诠释矛盾与纠结

西瓜小狼 2019-12-01 22:08:15 8736 浏览量 回答数 6

回答

首先,如何理解单元,还是那个分层测试的思想。 你的ui,business,dao肯定有自己的单元测试,每一个测试都是有必要的。 为了提高测试的效率引入了automation,如果能提高自动化测试的覆盖率,是不是就提高了测试效率。 当然还是那句话,你的模块是否合理,测试框架的选择,持续集成都需要考虑. 所以你的问题是很多公司都面临的问题,单元作还是不做?做到什么程度?怎么做? 说白了这个不简单,需要从最基本的开发流程开始修改,你们的领导能在多大程度支持这个改进,这才是关键。 最终的目的还是质量保证,我们大部分时候都是在偿还自己欠下的技术债务罢了。 ###### 引用来自“jeffsui”的评论 首先,如何理解单元,还是那个分层测试的思想。 你的ui,business,dao肯定有自己的单元测试,每一个测试都是有必要的。 为了提高测试的效率引入了automation,如果能提高自动化测试的覆盖率,是不是就提高了测试效率。 当然还是那句话,你的模块是否合理,测试框架的选择,持续集成都需要考虑. 所以你的问题是很多公司都面临的问题,单元作还是不做?做到什么程度?怎么做? 说白了这个不简单,需要从最基本的开发流程开始修改,你们的领导能在多大程度支持这个改进,这才是关键。 最终的目的还是质量保证,我们大部分时候都是在偿还自己欠下的技术债务罢了。 我最近在做的项目就是没有单元测试的,接手以后弄了一些bug,有严重的也有不严重的。严重的直接导致了 App 的崩溃。 最近计划做单元测试。项目的分层不是很严格的,基本上只有 dao 和 controller 两层。计划对新业务编写时引入业务层,然后只对业务层代码测试。这样就只对最复杂,最容易出问题的代码做单元测试。 对新逻辑,严格遵守分层,特别是控制层代码,只放入参校验和数据返回,不混入任何业务。业务层在逻辑复杂的模块里,会比较庞大,大时候再考虑抽象。dao 层本身比较单纯也容易界定,测试压力会比较小。 ######这就是还债######一般都是对dao接口、service接口分别做单元测试,考虑各种情况下所期待的结果,做好对应的处理方式###### 针对数据操作的 单元测试的两种测试方式: 1、直接在数据库内测试,这样的话需要分离数据初始化和数据清楚的逻辑,如果需要自动化运行单元测试,还需要控制好单元测试的执行顺序。如果抽象得好,我觉得还是可以接受的,特别如果使用了ORM框架,这个操作应该还是可以抽象得比较好的。 2、使用内存数据库,把所有的CURD操作抽象出接口,然后测试的时候创建CURD操作的mock对象,mock对象操作内存数据库。这个需要你的程序CURD操作和业务逻辑操作完全分离出两层出来,对系统架构设计是有一定要求的。

kun坤 2020-06-09 14:00:53 0 浏览量 回答数 0

问题

互换各位有时间的大神都进来看看,Linux的相关问题

一个大烧饼 2019-12-01 21:22:37 8834 浏览量 回答数 8

问题

使用阿里云3年的用户对于这样的问题你们要跟我处理

noodles 2019-12-01 21:33:20 11368 浏览量 回答数 6

回答

当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。;读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读;缓存: 使用MySQL的缓存,另外对重量级、更新少的数据可以考虑使用应用级别的缓存; 还有就是通过分库分表的方式进行优化,主要有垂直分表和水平分表 垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如,用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息,可以将用户表拆分成两个单独的表,甚至放到单独的库做分库。 简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。 如下图所示,这样来说大家应该就更容易理解了。 垂直拆分的优点: 可以使得行数据变小,在查询时减少读取的Block数,减少I/O次数。此外,垂直分区可以简化表的结构,易于维护。 垂直拆分的缺点: 主键会出现冗余,需要管理冗余列,并会引起Join操作,可以通过在应用层进行Join来解决。此外,垂直分区会让事务变得更加复杂; 垂直分表 把主键和一些列放在一个表,然后把主键和另外的列放在另一个表中 适用场景 1、如果一个表中某些列常用,另外一些列不常用 2、可以使数据行变小,一个数据页能存储更多数据,查询时减少I/O次数 缺点 有些分表的策略基于应用层的逻辑算法,一旦逻辑算法改变,整个分表逻辑都会改变,扩展性较差 对于应用层来说,逻辑算法增加开发成本 管理冗余列,查询所有数据需要join操作 水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。举个例子:我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表,这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。 水品拆分可以支持非常大的数据量。需要注意的一点是:分表仅仅是解决了单一表数据过大的问题,但由于表的数据还是在同一台机器上,其实对于提升MySQL并发能力没有什么意义,所以 水平拆分最好分库 。 水平拆分能够 支持非常大的数据量存储,应用端改造也少,但 分片事务难以解决 ,跨界点Join性能较差,逻辑复杂。 《Java工程师修炼之道》的作者推荐 尽量不要对数据进行分片,因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度 ,一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。如果实在要分片,尽量选择客户端分片架构,这样可以减少一次和中间件的网络I/O。 水平分表: 表很大,分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数,同时也降低了索引的层数,提高查询次数 适用场景 1、表中的数据本身就有独立性,例如表中分表记录各个地区的数据或者不同时期的数据,特别是有些数据常用,有些不常用。 2、需要把数据存放在多个介质上。 水平切分的缺点 1、给应用增加复杂度,通常查询时需要多个表名,查询所有数据都需UNION操作 2、在许多数据库应用中,这种复杂度会超过它带来的优点,查询时会增加读一个索引层的磁盘次数 下面补充一下数据库分片的两种常见方案: 客户端代理: 分片逻辑在应用端,封装在jar包中,通过修改或者封装JDBC层来实现。 当当网的 Sharding-JDBC 、阿里的TDDL是两种比较常用的实现。 中间件代理: 在应用和数据中间加了一个代理层。分片逻辑统一维护在中间件服务中。 我们现在谈的 Mycat 、360的Atlas、网易的DDB等等都是这种架构的实现。 分库分表后面临的问题 事务支持 分库分表后,就成了分布式事务了。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务,将付出高昂的性能代价; 如果由应用程序去协助控制,形成程序逻辑上的事务,又会造成编程方面的负担。 跨库join 只要是进行切分,跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。 分库分表方案产品 跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题 这些是一类问题,因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案:与解决跨节点join问题的类似,分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行,因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大,对应用程序内存的消耗是一个问题。 数据迁移,容量规划,扩容等问题 来自淘宝综合业务平台团队,它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性(如对4取余得1的数对2取余也是1)来分配数据,避免了行级别的数据迁移,但是依然需要进行表级别的迁移,同时对扩容规模和分表数量都有限制。总得来说,这些方案都不是十分的理想,多多少少都存在一些缺点,这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度。 ID问题 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面,某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的;另一方面,应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由. 一些常见的主键生成策略

剑曼红尘 2020-03-31 11:34:39 0 浏览量 回答数 0

问题

ECS Windows资源监视器中查看到的两个内存图表不一致的原因是什么

boxti 2019-12-01 22:06:42 1334 浏览量 回答数 0

问题

MaxCompute百问集锦(持续更新20171011)

隐林 2019-12-01 20:19:23 38430 浏览量 回答数 18

回答

MongoDB ACID事务支持 这里要有一定的关系型数据库的事务的概念,不然不一定能理解的了这里说的事务概念。 下面说一说MongoDB的事务支持,这里可能会有疑惑,前面我们在介绍MongoDB时,说MongoDB是一个NoSQL数据库,不支持事务。这里又介绍MongoDB的事务。这里要说明一下MongoDB的事务支持跟关系型数据库的事务支持是两码事,如果你已经非常了解关系型数据库的事务,通过下面一副图对比MongoDB事务跟MySQL事务的不同之处。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 1)MongoDB对原子性(Atomicity)的支持 原子性在Mongodb中到底是一个什么概念呢?为什么说支持但又说Mongodb的原子性是单行/文档级原子性,这里提供了一个MongoDB更新语句样例,如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 更新“username”等于“tj.tang”的文档,更新salary、jobs、hours字段。这里对于这三个字段Mongodb在执行时要么都更新要么都不更新,这个概念在MySQL中可能你没有考虑过,但在MongoDB中由于文档可以嵌套子文档可以很复杂,所以Mongodb的原子性叫单行/文档级原子性。 对于关系型数据库的多行、多文档、多语句原子性目前Mongodb是不支持的,如下情况: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB更新条件为工资小于50万的人都把工资调整为50万,这就会牵扯到多文档更新原子性。如果当更新到Frank这个文档时,出现宕机,服务器重启之后是无法像关系型数据库那样做到数据回滚的,也就是说处理这种多文档关系型数据库事务的支持,但MongoDB不支持。那么怎么解决Mongodb这个问题呢?可以通过建模,MongoDB不是范式而是反范式的设计,通过大表和小表可以把相关的数据放到同一个文档中去。然后通过一条语句来执行操作。 2)MongoDB对一致性(consistency)的支持 对于数据一致性来说,传统数据库(单机)跟分布式数据库(MongoDB)对于数据一致性是不太一样的,怎么理解呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 对于传统型数据库来说,数据一致性主要是在单机上,单机的问题主要是数据进来时的规则检验,数据不能被破坏掉。而在分布式数据库上,因为他们都是多节点分布式的,我们讲的一致性往往就是讲的各个节点之间的数据是否一致。而MongoDB在这点上做的还是不错的,MongoDB支持强一致性或最终一致性(弱一致性),MongoDB的数据一致性也叫可调一致性,什么意思呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB的可调一致性,也就是可以自由选择强一致性或最终一致性,如果你的应用场景是前台的方式可以选择强一致性,如果你的应用场景是后台的方式(如报表)可以选择弱一致性。 一致性 上面我们讲到了通过将数据冗余存储到不同的节点来保证数据安全和减轻负载,下面我们来看看这样做引发的一个问题:保证数据在多个节点间的一致性是非常困难的。在实际应用中我们会遇到很多困难,同步节点可能会故障,甚至会无法恢复,网络可能会有延迟或者丢包,网络原因导致集群中的机器被分隔成两个不能互通的子域等等。在NoSQL中,通常有两个层次的一致性:第一种是强一致性,既集群中的所有机器状态同步保持一致。第二种是最终一致性,既可以允许短暂的数据不一致,但数据最终会保持一致。我们先来讲一下,在分布式集群中,为什么最终一致性通常是更合理的选择,然后再来讨论两种一致性的具体实现结节。 关于CAP理论 为什么我们会考虑削弱数据的一致性呢?其实这背后有一个关于分布式系统的理论依据。这个理论最早被Eric Brewer提出,称为CAP理论,尔后Gilbert和Lynch对CAP进行了理论证明。这一理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。 可用性(A):在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求。 分区容忍性(P):集群中的某些节点在无法联系后,集群整体是否还能继续进行服务。 而CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点。 要保证数据强一致性,最简单的方法是令写操作在所有数据节点上都执行成功才能返回成功,也就是同步概念。而这时如果某个结点出现故障,那么写操作就成功不了了,需要一直等到这个节点恢复。也就是说,如果要保证强一致性,那么就无法提供7×24的高可用性。 而要保证可用性的话,就意味着节点在响应请求时,不用完全考虑整个集群中的数据是否一致。只需要以自己当前的状态进行请求响应。由于并不保证写操作在所有节点都写成功,这可能会导致各个节点的数据状态不一致。 CAP理论导致了最终一致性和强一致性两种选择。当然,事实上还有其它的选择,比如在Yahoo的PNUTS中,采用的就是松散的一致性和弱可用性结合的方法。但是我们讨论的NoSQL系统没有类似的实现,所以我们在后续不会对其进行讨论。 强一致性 强一致性的保证,要求所有数据节点对同一个key值在同一时刻有同样的value值。虽然实际上可能某些节点存储的值是不一样的,但是作为一个整体,当客户端发起对某个key的数据请求时,整个集群对这个key对应的数据会达成一致。下面就举例说明这种一致性是如何实现的。 假设在我们的集群中,一个数据会被备份到N个结点。这N个节点中的某一个可能会扮演协调器的作用。它会保证每一个数据写操作会在成功同步到W个节点后才向客户端返回成功。而当客户端读取数据时,需要至少R个节点返回同样的数据才能返回读操作成功。而NWR之间必须要满足下面关系:R+W>N 下面举个实在的例子。比如我们设定N=3(数据会备份到A、B、C三个结点)。比如值 employee30:salary 当前的值是20000,我们想将其修改为30000。我们设定W=2,下面我们会对A、B、C三个节点发起写操作(employee30:salary, 30000),当A、B两个节点返回写成功后,协调器就会返回给客户端说写成功了。至于节点C,我们可以假设它从来没有收到这个写请求,他保存的依然是20000那个值。之后,当一个协调器执行一个对employee30:salary的读操作时,他还是会发三个请求给A、B、C三个节点: 如果设定R=1,那么当C节点先返回了20000这个值时,那我们客户端实际得到了一个错误的值。 如果设定R=2,则当协调器收到20000和30000两个值时,它会发现数据不太正确,并且会在收到第三个节点的30000的值后判断20000这个值是错误的。 所以如果要保证强一致性,在上面的应用场景中,我们需要设定R=2,W=2 如果写操作不能收到W个节点的成功返回,或者写操作不能得到R个一致的结果。那么协调器可能会在某个设定的过期时间之后向客户端返回操作失败,或者是等到系统慢慢调整到一致。这可能就导致系统暂时处于不可用状态。 对于R和W的不同设定,会导致系统在进行不同操作时需要不同数量的机器节点可用。比如你设定在所有备份节点上都写入才算写成功,既W=N,那么只要有一个备份节点故障,写操作就失败了。一般设定是R+W = N+1,这是保证强一致性的最小设定了。一些强一致性的系统设定W=N,R=1,这样就根本不用考虑各个节点数据可能不一致的情况了。 HBase是借助其底层的HDFS来实现其数据冗余备份的。HDFS采用的就是强一致性保证。在数据没有完全同步到N个节点前,写操作是不会返回成功的。也就是说它的W=N,而读操作只需要读到一个值即可,也就是说它R=1。为了不至于让写操作太慢,对多个节点的写操作是并发异步进行的。在直到所有的节点都收到了新的数据后,会自动执行一个swap操作将新数据写入。这个操作是原子性和一致性的。保证了数据在所有节点有一致的值。 最终一致性 像Voldemort,Cassandra和Riak这些类Dynamo的系统,通常都允许用户按需要设置N,R,W三个值,即使是设置成W+R<= N也是可以的。也就是说他允许用户在强一致性和最终一致性之间自由选择。而在用户选择了最终一致性,或者是W 3)MongoDB对隔离性(isolation)的支持 在关系型数据库中,SQL2定义了四种隔离级别,分别是READ UNCOMMITTED、READ COMMITTED、REPEATABLE READ和SERIALIZABLE。但是很少有数据库厂商遵循这些标准,比如Oracle数据库就不支持READ UNCOMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别。而MySQL支持这全部4种隔离级别。每一种级别都规定了一个事务中所做的修改,哪些在事务内核事务外是可见的,哪些是不可见的。为了尽可能减少事务间的影响,事务隔离级别越高安全性越好但是并发就越差;事务隔离级别越低,事务请求的锁越少,或者保持锁的时间就越短,这也就是为什么绝大多数数据库系统默认的事务隔离级别是RC。 下图展示了几家不同的数据库厂商的不同事物隔离级别。 MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB在3.2之前使用的是“读未提交”,这种情况下会出现“脏读”。但在MongoDB 3.2开始已经调整为“读已提交”。 下面说说每种隔离级别带来的问题: READ-UNCOMMITTED(读尚未提交的数据) 在这个级别,一个事务的修改,即使没有提交,对其他事务也都是可见的。事务可以读取未提交的数据,这也被称为“脏读(dirty read)”。这个级别会导致很多问题,从性能上来说,READ UNCOMMITTED不会比其他的级别好太多,但却缺乏其他级别的很多好处,除非真的有非常必要的理由,在实际应用中一般很少使用。 READ-COMMITTED(读已提交的数据) 在这个级别,能满足前面提到的隔离性的简单定义:一个事务开始时,只能“看见”已经提交的事务所做的修改。换句话说,一个事务从开始直到提交之前,所做的任何修改对其他事务都是不可见的。这个级别有时候也叫“不可重复读(non-repeatable read)”,因为两次执行同样的查询,可能会得到不一样的结果。 REPEATABLE-READ(可重复读) 在这个级别,保证了在同一个事务中多次读取统一记录的结果是一致的。MySQL默认使用这个级别。InnoDB和XtraDB存储引擎通过多版本并发控制MVCC(multiversion concurrency control)解决了“幻读”和“不可重复读”的问题。通过前面的学习我们知道RR级别总是读取事务开始那一刻的快照信息,也就是说这些数据数据库当前状态,这在一些对于数据的时效特别敏感的业务中,就很可能会出问题。 SERIALIZABLE(串行化) 在这个级别,它通过强制事务串行执行,避免了前面说的一系列问题。简单来说,SERIALIZABLE会在读取的每一行数据上都加锁,所以可能导致大量的超时和锁争用的问题。实际应用中也很少在本地事务中使用SERIALIABLE隔离级别,主要应用在InnoDB存储引擎的分布式事务中。 4)MongoDB对持久性(durability)的支持 对于数据持久性来说,在传统数据库中(单机)的表现为服务器任何时候发生宕机都不需要担心数据丢失的问题,因为有方式可以把数据永久保存起来了。一般都是通过日志来保证数据的持久性。通过下图来看一下传统数据库跟MongoDB对于数据持久性各自所使用的方式。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 从上图可以看出,MongoDB同样是使用数据进来先写日志(日志刷盘的速度是非常快)然后在写入到数据库中的这种方式来保证数据的持久性,如果出现服务器宕机,当启动服务器时会从日志中读取数据。不同的是传统数据库这种方式叫做“WAL” Write-Ahead Logging(预写日志系统),而MongoDB叫做“journal”。此外MongoDB在数据持久性上这点可能做的更好,MongoDB的复制默认节点就是三节点以上的复制集群,当数据到达主节点之后会马上同步到从节点上去。

景凌凯 2019-12-02 02:05:12 0 浏览量 回答数 0

问题

迁云工具FAQ

chenchuan 2019-12-01 21:36:31 659 浏览量 回答数 0

问题

为什么在购买 ECS 实例的时候选择安全组?

boxti 2019-12-01 21:50:05 1501 浏览量 回答数 0

回答

转自:阿飞的博客 一、数据库技术选型的思考维度 我们做选型的时候首先要问: 谁选型?是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发? 如果选型的是采购的同学,他们更注重成本,包括存储方式、网络需求等。 如果选型的是 DBA 同学,他们关心的: ① 运维成本 首先是运维成本,包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等; ② 稳定性 其次,DBA会关注稳定性,包括是否支持数据多副本、服务高可用、多写多活等; ③ 性能 第三是性能,包括延迟、QPS 以及是否支持更高级的分级存储功能等; ④ 拓展性 第四是扩展性,如果业务的需求不确定,是否容易横向扩展和纵向扩容; ⑤ 安全 最后是安全,需要符合审计要求,不容易出现 SQL 注入或拖库情况。 ⑥ 其他 除了采购和 DBA之外,后台应用研发的同学同样会关注稳定性、性能、扩展性等问题,同时也非常关注数据库接口是否便于开发,是否便于修改数据库 schema 等问题。 接下来我们来看一下爱奇艺使用的数据库类型: MySQL,互联网业务必备系统; TiDB,爱奇艺的 TiDB 实践会有另外的具体介绍; Redis,KV 数据库,互联网公司标配; Couchbase,这个在爱奇艺用得比较多,但国内互联网公司用得比较少,接下来的部分会详细说明; 其他,比如 MongoDB、图数据库、自研 KV 数据库 HiKV 等; 大数据分析相关系统,比如 Hive、Impala 等等。 可以看到爱奇艺的数据库种类还是很多的,这会造成业务开发的同学可能不太清楚在他的业务场景下应该选用哪种数据库系统。 那么,我们先对这些数据库按照接口(SQL、NoSQL)和面向的业务场景(OLTP、OLAP)这两位维度进行一个简单非严谨的分类。 下图中,左上角是面向 OLTP、支持 SQL 的这样一类系统,例如 MySQL,一般支持事务不同的隔离级别, QPS 要求比较高,延时比较低,主要用于交易信息和关键数据的存储,比如订单、VIP 信息等。 左下角是 NoSQL 数据库,是一类针对特殊场景做优化的系统,schema 一般比较简单,吞吐量较高、延迟较低,一般用作缓存或者 KV 数据库。 整个右侧都是 OLAP 的大数据分析系统,包括 Clickhouse、Impala等,一般支持SQL、不支持事务,扩展性比较好,可以通过加机器增加数据的存储量,响应延迟较长。 还有一类数据库是比较中立的,在数据量比较小的时候性能比较好,在数据量较大或复杂查询的时候性能也不差,一般通过不同的存储引擎和查询引擎来满足不同的业务需求,我们把它叫做 HTAP,TiDB 就是这样一种数据库。 二、iQIYI对数据库的优化与完善 前面我们提到了很多种的数据库,那么接下来就和大家介绍一下在爱奇艺我们是怎么使用这些数据库的。 1、MySQL在爱奇艺的使用 ① MySQL 首先是 MySQL。MySQL 基本使用方式是 master-slave + 半同步,支持每周全备+每日增量备份。我们做了一些基本功能的增强,首先是增强了数据恢复工具 Xtrabackup 的性能。 之前遇到一个情况,我们有一个全量库是 300G 数据,增量库每天 70G 数据,总数据量 700G 左右。我们当时只需要恢复一个表的数据,但该工具不支持单表恢复,且整库恢复需要 5 个小时。 针对这个情况我们具体排查了原因,发现在数据恢复的过程中需要进行多次写盘的 IO 操作并且有很多串行操作,所以我们做了一些优化。例如删减过程中的一些写盘操作,减少落盘并将数据处理并行化,优化后整库恢复耗时减少到 100 分钟,而且可以直接恢复单表数据。 然后是适配 DDL 和 DML 工具到内部系统,gh-ostt 和 oak-online-alter-table 在数据量大的时候会造成 master-slave 延时,所以我们在使用工具的时候也增加了延时上的考虑,实时探测Master-Slave 库之间延时的情况,如果延时较大会暂停工具的使用,恢复到正常水平再继续。 ② MySQL高可用 第二是 MySQL 高可用。Master-slave 加上半同步这种高可用方式不太完善,所以我们参照了 MHA 并进行了改动,采用 master + agent 的方式。Agent 在每一个物理机上部署,可以监控这个物理机上的所有实例的状态,周期性地向 master 发送心跳,Master 会实时监测各个Agent的状态。 如果 MySQL故障,会启动 Binlog 补偿机制,并切换访问域名完成 failover。考虑到数据库跨机房跨地区部署的情况,MHA 的 master 我们也做了高可用设计,众多 master 会通过 raft 组成一个 raft group,类似 TiDB 的 PD 模块。目前 MySQL failover 策略支持三种方式:同机房、同地域跨机房以及跨地域。 ③ MySQL拓展能力 第三是提高MySQL扩展能力,以提供更大容量的数据存储。扩展方式有 SDK,例如开源的 ShardingSphere,在爱奇艺的使用也比较广泛。另外就是 Proxy,开源的就更多了。但是 SDK 和 Proxy 使用的问题是支持的 SQL 语句简单,扩容难度大,依赖较多且运维复杂,所以部分业务已经迁移至 TiDB。 ④ 审计 第四是审计。我们在 MySQL 上做了一个插件获取全量 SQL 操作,后端打到 Kafka,下游再接入包括 Clickhouse 等目标端进行 SQL 统计分析。除此之外还有安全策略,包括主动探索是否有 SQL 注入及是否存在拖库情况等,并触发对应的告警。 MySQL 审计插件最大的问题是如何降低对 MySQL 性能的影响,对此我们进行了一些测试,发现使用 General Log 对性能损耗较大,有 10%~20% 的降低。 于是我们通过接口来获取 MySQL 插件里的监控项,再把监控项放到 buffer 里边,用两级的 RingBuffer 来保证数据的写入不会有锁资源竞争。在这个插件里再启动一个线程,从 RingBuffer 里读取数据并把数据打包写到 FIFO 管道里。 我们在每台 MySQL 的物理机里再启动一个 Agent,从管道里阻塞地读取数据发至 Kafka。优化后我们再次进行压测,在每台机器上有 15 万的更新、删除或插入操作下不会丢失数据,性能损耗一般情况下小于 2%。 目前已经在公司内部的集群上线了一年时间,运行比较稳定,上线和下线对业务没有影响。 ⑤ 分级存储 第五是分级存储。MySQL 里会存一些过程性的数据,即只需要读写最近一段时间存入的数据,过段时间这些数据就不需要了,需要进行定时清理。 分级存储就是在 MySQL 之上又用了其他存储方式,例如 TiDB 或其他 TokuDB,两者之间可以进行数据自动搬迁和自动归档,同时前端通过 SDK + Proxy 来做统一的访问入口。这样一来,业务的开发同学只需要将数据存入 MySQL 里,读取时可能从后端接入的任意数据库读出。这种方式目前只是过渡使用,之后会根据 TiDB 的特性进行逐步迁移。 Redis在爱奇艺的使用 接下来是 Redis。Redis 也是使用 master - slave 这种方式,由于网络的复杂性我们对 Sentinel 的部署进行了一些特殊配置,在多机房的情况下每个机房配置一定数量 Sentinel 来避免脑裂。 备份恢复方面介绍一个我们的特殊场景,虽然 Redis 是一个缓存,但我们发现不少的业务同学会把它当做一个 KVDB 来使用,在某些情况下会造成数据的丢失。 所以我们做了一个 Redis 实时备份功能,启动一个进程伪装成 Redis 的 Slave 实时获取数据,再放到后端的 KV 存储里,例如 ScyllaDB,如果要恢复就可以从 ScyllaDB 里把数据拉出来。 我们在用 Redis 时最大的痛点就是它对网络的延迟或抖动非常敏感。如有抖动造成 Redis Master 超时,会由 Sentinel 重新选出一个新的节点成为 Master,再把该节点上的数据同步到所有 Slave 上,此过程中数据会放在 Master 节点的 Buffer 里,如果写入的 QPS 很高会造成 Buffer 满溢。如果 Buffer 满后 RDB 文件还没有拷贝过去,重建过程就会失败。 基于这种情况,我们对 Redis 告警做了自动化优化,如有大量 master - slave 重建失败,我们会动态调整一些参数,例如把 Buffer 临时调大等, 此外我们还做了 Redis 集群的自动扩缩容功能。 我们在做 Redis 开发时如果是 Java 语言都会用到 Jedis。用 Jedis 访问客户端分片的 Redis 集群,如果某个分片发生了故障或者 failover,Jedis 就会对所有后端的分片重建连接。如果某一分片发生问题,整个 Redis 的访问性能和 QPS 会大幅降低。针对这个情况我们优化了 Jedis,如果某个分片发生故障,就只针对这个分片进行重建。 在业务访问 Redis 时我们会对 Master 绑定一个读写域名,多个从库绑定读域名。但如果我们进行 Master failover,会将读写域名从某旧 Master 解绑,再绑定到新 Master 节点上。 DNS 本身有一个超时时间,所以数据库做完 failover 后业务程序里没有立刻获取到新的 Master 节点的 IP的话,有可能还会连到原来的机器上,造成访问失败。 我们的解决方法是把 DNS 的 TTL 缩短,但对 DNS 服务又会造成很大的压力,所以我们在 SDK 上提供 Redis 的名字服务 RNS,RNS 从 Sentinel 里获取集群的拓扑和拓扑的变化情况,如果集群 failover,Sentinel 会接到通知,客户端就可以通过 RNS 来获取新的 Master 节点的 IP 地址。我们去掉域名,通过 IP 地址来访问整个集群,屏蔽了 DNS 的超时,缩短了故障的恢复时间。 SDK 上还做了一些功能,例如 Load Balance 以及故障检测,比如某个节点延时较高的话会被临时熔断等。 客户端分片的方式会造成 Redis 的扩容非常痛苦,如果客户端已经进行了一定量的分片,之后再增加就会非常艰难。 Redis 在 3.0 版本后会提供 Redis Cluster,因为功能受限在爱奇艺应用的不是很多,例如不支持显示跨 DC 部署和访问,读写只在主库上等。 我们某些业务场景下会使用 Redis 集群,例如数据库访问只发生在本 DC,我们会在 DC 内部进行 Cluster 部署。 但有些业务在使用的过程中还是想做 failover,如果集群故障可以切换到其他集群。根据这种情况我们做了一个 Proxy,读写都通过它来进行。写入数据时 Proxy 会做一个旁路,把新增的数据写在 Kafka 里,后台启用同步程序再把 Kafka 里的数据同步到其他集群,但存在一些限制,比如我们没有做冲突检测,所以集群间数据需要业务的同学做单元化。线上环境的Redis Cluster 集群间场景跨 DC 同步 需要 50 毫秒左右的时间。 2、Couchbase在爱奇艺的使用 Redis 虽然提供 Cluster 这种部署方式,但存在一些问题。所以数据量较大的时候(经验是 160G),就不推荐 Redis 了,而是采用另一种存储方式 Couchbase。 Couchbase 在国内互联网公司用的比较少,一开始我们是把他当做一个 Memcached 来使用的,即纯粹的缓存系统。 但其实它性能还是比较强大的,是一个分布式高性能的 KV 系统,支持多种存储引擎 (bucket)。第一种是 Memcached bucket,使用方式和 Memcached 一样为 KV 存储,不支持数据持久化也没有数据副本,如果节点故障会丢失数据; 第二种是 Couchbase bucket,支持数据持久化,使用 Json 写入,有副本,我们一般会在线上配置两个副本,如果新加节点会对数据进行 rebalance,爱奇艺使用的一般是 Couchbase bucket 这种配置。 Couchbase 数据的分布如下图,数据写入时在客户端上会先进行一次哈希运算,运算完后会定位 Key 在哪一个 vBucket (相当于数据库里的某个分片)。之后客户端会根据 Cluster Map 发送信息至对应的服务端,客户端的 Cluster Map 保存的是 vBucket 和服务器的映射关系,在服务端数据迁移的过程中客户端的 Cluster Map 映射关系会动态更新,因此客户端对于服务端的 failover 操作不需要做特殊处理,但可能在 rebalance 过程中会有短暂的超时,导致的告警对业务影响不大。 Couchbase 在爱奇艺应用比较早,2012 年还没有 Redis Cluster 的时候就开始使用了。集群管理使用 erlang 语言开发,最大功能是进行集群间的复制,提供多种复制方式:单向、双向、星型、环式、链式等。 爱奇艺从最初的 1.8 版本使用到如今的 5.0 版本,正在调研的 6.0,中间也遇到了很多坑,例如 NTP 时间配置出错会导致崩溃,如果每个集群对外 XDCR 并发过高导致不稳定,同步方向变更会导致数据丢失等等,我们通过运维和一些外部工具来进行规避。 Couchbase 的集群是独立集群,集群间的数据同步通过 XDCR,我们一般配置为双向同步。对于业务来说,如果 Cluster 1 写入, Cluster 2 不写入,正常情况下客户端会写 Cluster 1。如果 Cluster 1 有故障,我们提供了一个 Java SDK,可以在配置中心把写入更改到 Cluster 2,把原来到 Cluster 1 的连接逐步断掉再与Cluster 2 新建连接。这种集群 failover 的过程对于客户端来说是相对透明和无感的。 3、爱奇艺自研数据库HiKV的使用 Couchbase 虽然性能非常高,并且数据的存储可以超过内存。但是,如果数据量超过内存 75% 这个阈值,性能就会下降地特别快。在爱奇艺,我们会把数据量控制在可用内存的范围之内,当做内存数据库使用。但是它的成本非常高,所以我们后面又开发了一个新的数据库—— HiKV。 开发 HiKV 的目的是为了把一些对性能要求没那么高的 Couchbase 应用迁移到 HiKV 上。HiKV 基于开源系统 ScyllaDB,主要使用了其分布式数据库的管理功能,增加了单机存储引擎 HiKV。 ScyllaDB 比较吸引人的是它宣称性能高于 Cassandra 十倍,又完全兼容 Cassandra 接口,设计基本一致,可以视为 C++ 版 Cassandra 系统。 ScyllaDB 性能的提升主要是使用了一些新的技术框架,例如 C++ 异步框架 seastar,主要原理是在j每台物理机的核上会 attach 一个应用线程,每个核上有自己独立的内存、网络、IO 资源,核与核之间没有数据共享但可以通信,其最大的好处是内存访问无锁,没有冲突过程。 当一个数据读或写到达 ScyllaDB 的 server 时,会按照哈希算法来判断请求的 Key 是否是该线程需要处理的,如果是则本线程处理,否则会转发到对应线程上去。 除此之外,它还支持多副本、多数据中心、多写多活,功能比较强大。 在爱奇艺,我们基于 SSD 做了一个 KV 存储引擎。Key 放在内存里,Value 放在盘上的文件里,我们在读和写文件时,只需要在内存索引里定位,再进行一次盘的 IO 开销就可以把数据读出来,相比 ScyllaDB 原本基于 LSM Tree 的存储引擎方式对 IO 的开销较少。 索引数据全部放在内存中,如果索引长度较长会限制单机可存储的数据量,于是我们通过开发定长的内存分布器,对于比较长的 Key 做摘要缩短长度至 20 字节,采用红黑树索引,限制每条记录在内存里的索引长度至为 64 字节。内存数据要定期做 checkpoint,客户端要做限流、熔断等。 HiKV 目前在爱奇艺应用范围比较大,截至目前已经替换了 30% 的 Couchbase,有效地降低了存储成本。 4、爱奇艺的数据库运维管理 爱奇艺数据库种类较多,如何高效地运维和管理这些数据库也是经历了不同的阶段。 最初我们通过 DBA 写脚本的方式管理,如果脚本出问题就找 DBA,导致了 DBA 特别忙碌。 第二个阶段我们考虑让大家自己去查问题的答案,于是在内部构建了一个私有云,通过 Web 的方式展示数据库运行状态,让业务的同学可以自己去申请集群,一些简单的操作也可以通过自服务平台实现,解放了 DBA。一些需要人工处理的大型运维操作经常会造成一些人为故障,敲错参数造成数据丢失等。 于是在第三个阶段我们把运维操作 Web 化,通过网页点击可以进行 90% 的操作。 第四个阶段让经验丰富的 DBA 把自身经验变成一些工具,比如有业务同学说 MySQL master-slave 延时了,DBA 会通过一系列操作排查问题。现在我们把这些操作串起来形成一套工具,出问题时业务的同学可以自己通过网页上的一键诊断工具去排查,自助进行处理。 除此之外我们还会定期做预警检查,对业务集群里潜在的问题进行预警报告;开发智能客服,回答问题;通过监控的数据对实例打标签,进行削峰填谷地智能调度,提高资源利用率。 三、不同场景下数据库选型建议 1、实用数据库选型树 最后来说一些具体数据库选型建议。这是 DBA 和业务一起,通过经验得出来的一些结论。 对于关系型数据库的选型来说,可以从数据量和扩展性两个维度考虑,再根据数据库有没有冷备、要不要使用 Toku 存储引擎,要不要使用 Proxy 等等进行抉择。 NoSQL 也是什么情况下使用 master-slave,什么情况下使用客户端分片、集群、Couchbase、HiKV 等,我们内部自服务平台上都有这个选型树信息。 2、一些思考 ① 需求 我们在选型时先思考需求,判断需求是否真实。 你可以从数据量、QPS、延时等方面考虑需求,但这些都是真实需求吗?是否可以通过其他方式把这个需求消耗掉,例如在数据量大的情况下可以先做数据编码或者压缩,数据量可能就降下来了。 不要把所有需求都推到数据库层面,它其实是一个兜底的系统。 ② 选择 第二个思考的点是对于某个数据库系统或是某个技术选型我们应该考虑什么?是因为热门吗?还是因为技术上比较先进?但是不是能真正地解决你的问题?如果你数据量不是很大的话就不需要选择可以存储大数据量的系统。 ③ 放弃 第三是放弃,当你放弃一个系统时真的是因为不好用吗?还是没有用好?放弃一个东西很难,但在放弃时最好有一个充分的理由,包括实测的结果。 ④ 自研 第四是自研,在需要自己开发数据库时可以参考和使用一些成熟的产品,但不要盲目自研。 ⑤ 开源 最后是开源,要有拥抱开源的态度。

茶什i 2019-12-27 14:17:56 0 浏览量 回答数 0

问题

投递日志到MaxCompute有什么意义?

轩墨 2019-12-01 21:57:02 1275 浏览量 回答数 0

回答

算法的本质是解决问题的方法,是思想 在早期的时候,人们遇到新问题,必须要去解决它,经过“冥思苦想”,“反复探索尝试”,    最后总结归纳。这才形成了今天我们学习的各种算法。如果无法领会到解决问题的思想,无法总结归纳,就会有:“学算法有什么用。”。不知道为什么学,自然会认为学了没意义,没有用处。 2.一个算法应该具有以下五个重要的特征: ①有穷性: 算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止,换句话说就是一个算法必须总是在执行有穷步之后结束,且每一步都可在有穷时间内完成。②确定性:算法中的每条指令必须有确切的定义,不会产生二义性,并且对于相同的输入只能得出相同的输出。③可行性:算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步,即每个计算步都可以在有限时间内完成(也称之为有效性)。④输入: 一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件,这些输入取自于某个特定的对象集合。 ⑤输出:一个算法有一个或多个的输出,这些输出是同输入有着特定关系的量,没有输出的算法是毫无意义的。 算法总是要解决特定的问题,问题来源就是算法的输入,期望的结果就是算法的输出,没有输入输出的算法是无意义的。3.算法设计的5个要求:①正确性:最基本要求,算法必须能解决某个问题的需求。②可读性:算法的可读性有助于人的阅读与交流,容易调试和修改。③健壮性:当输入的数据非法时,算法能适当做出反应或进行处理,而不会产生莫名其妙的输出结果。④效率性:算法是为了解决大规模问题,因此需要运行效率足够快。⑤存储性:算法在执行过程中,所需要的最大存储空间,应该尽可能的占用小。效率性与存储性都与问题规模有关,求100人的平均分与求1000人的平均分,同一个算法的所花费的执行时间与存储空间显然是不一样的。 正确性,可读性,健壮性不仅仅是算法设计的要求,而是贯穿整个软件设计层次。单对于算法本身来说,我们最关注的层面是效率性。千万不能死板的认为,算法就是计算机程序。算法是一切解决问题的思想,语言描述,伪代码,流程图,各种符号或者控制表格同样是算法。

行者武松 2019-12-02 01:17:57 0 浏览量 回答数 0

问题

ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率啊?【Java问答学堂】28期

剑曼红尘 2020-05-28 09:45:28 15 浏览量 回答数 1

回答

12月17日更新 请问下同时消费多个topic的情况下,在richmap里面可以获取到当前消息所属的topic吗? 各位大佬,你们实时都是怎样重跑数据的? 有木有大神知道Flink能否消费多个kafka集群的数据? 这个问题有人遇到吗? 你们实时读取广业务库到kafka是通过什么读的?kafka connector 的原理是定时去轮询,这样如果表多了,会不会影响业务库的性能?甚至把业务库搞挂? 有没有flink 1.9 连接 hive的例子啊?官网文档试了,没成功 请问各位是怎么解决实时流数据倾斜的? 请问一下,对于有状态的任务,如果任务做代码升级的时候,可否修改BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor的maxOutOfOrderness呢?是否会有影响数据逻辑的地方呢? 老哥们有做过统计从0点开始截止到现在时刻的累计用户数吗? 比如五分钟输出一次,就是7点输出0点到7点的累计用户,7:05输出0点到7:05的累计用户。 但是我这里有多个维度,现在用redis来做的。 想知道有没有更好的姿势? 实时数仓用什么存储介质来存储维表,维表有大有小,大的大概5千万左右。 各位大神有什么建议和经验分享吗? 请教个问题,就是flink的窗口触发必须是有数据才会触发吗?我现在有个这样的需求,就是存在窗口内没有流数据进入,但是窗口结束是要触发去外部系统获取上一个窗口的结果值作为本次窗口的结果值!现在没有流数据进入窗口结束时如何触发? kafkaSource.setStartFromTimestamp(timestamp); 发现kafkasource从指定时间开始消费,有些topic有效,有效topic无效,大佬们有遇到过吗? 各位大佬,flink两个table join的时候,为什么打印不出来数据,已经赋了关联条件了,但是也不报错 各位大佬 请教一下 一个faile的任务 会在这里面存储展示多久啊? 各位大佬,我的程序每五分钟一个窗口做了基础指标的统计,同时还想统计全天的Uv,这个是用State就能实现吗? 大佬们,flink的redis sink是不是只适用redis2.8.5版本? 有CEP 源码中文注释的发出来学习一下吗? 有没有拿flink和tensorflow集成的? 那位大神,给一个java版的flink1.7 读取kafka数据,做实时监控和统计的功能的代码案例。 请问下风控大佬,flink为风控引擎做数据支撑的时候,怎么应对风控规则的不断变化,比如说登录场景需要实时计算近十分钟内登录次数超过20次用户,这个规则可能会变成计算近五分钟内登录次数超过20次的。 想了解一下大家线上Flink作业一般开始的时候都分配多少内存?广播没办法改CEP flink支持多流(大于2流)join吗? 谁能帮忙提供一下flink的多并行度的情况下,怎么保证数据有序 例如map并行度为2 那就可能出现数据乱序的情况啊 请教下现在从哪里可以可以看单任务的运行状况和内存占用情况,flink页面上能看单个任务的内存、cpu 大佬们 flink1.9 停止任务手动保存savepoint的命令是啥? flink 一个流计算多个任务和 还是一个流一个任务好? flink 1.9 on yarn, 自定义个connector里面用了jni, failover以后 就起不来了, 报错重复load so的问题。 我想问一下 这个,怎么解决。 难道flink 里面不能用jni吗。 ide里面调试没有问题,部署到集群就会报错了,可能什么问题? 请教一下对于长时间耗内存很大的任务,大家都是开checkpoint机制,采用rocksdb做状态后端吗? 请问下大佬,flink jdbc读取mysql,tinyin字段类型自动转化为Boolean有没有好的解决方法 Flink 1.9版本的Blink查询优化器,Hive集成,Python API这几个功能好像都是预览版,请问群里有大佬生产环境中使用这些功能了吗? 想做一个监控或数据分析的功能,如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据,但是我监控的规则数据会增加或修改,但是不想停这个正在运行的flink程序,要如何传递这个动态变化的规则数据,大神给个思路,是用ConnectedStream这个吗?还是用Broadcast ?还有一个,比如我的规则数据是存放在Mysql表中,用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢?谢谢! 想做一个监控或数据分析的功能,如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据,但是我监控的规则数据会增加或修改,但是不想停这个正在运行的flink程序,要如何传递这个动态变化的规则数据,大神给个思路,是用ConnectedStream这个吗?还是用Broadcast ?还有一个,比如我的规则数据是存放在Mysql表中,用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢?谢谢! 各位大佬,在一个 Job 计算过程中,查询 MySQL 来补全额外数据,是一个好的实践嘛?还是说流处理过程中应该尽量避免查询额外的数据? Flink web UI是jquery写的吗? 12月9日更新 成功做完一次checkpoint后,会覆盖上一次的checkpoint吗? 数据量较大时,flink实时写入hbase能够异步写入吗? flink的异步io,是不是只是适合异步读取,并不适合异步写入呀? 请问一下,flink将结果sink到redis里面会不会对存储的IO造成很大的压力,如何批量的输出结果呢? 大佬们,flink 1.9.0版本里DataStream api,若从kafka里加载完数据以后,从这一个流中获取数据进行两条业务线的操作,是可以的吗? flink 中的rocksdb状态怎么样能可视化的查看有大佬知道吗? 感觉flink 并不怎么适合做hive 中的计算引擎来提升hive 表的查询速度 大佬们,task端rocksdb状态 保存路径默认是在哪里的啊?我想挂载个新磁盘 把状态存到那里去 flink 的state 在窗口滑动到下一个窗口时候 上一个窗口销毁时候 state会自己清除吗? 求助各位大佬,一个sql里面包含有几个大的hop滑动窗口,如15个小时和24个小时,滑动步长为5分钟,这样就会产生很多overlap 数据,导致状态会很快就达到几百g,然后作业内存也很快达到瓶颈就oom了,然后作业就不断重启,很不稳定,请问这个业务场景有什么有效的解决方案么? 使用jdbcsink的时候,如果连接长时间不使用 就会被关掉,有人遇到过吗?使用的是ddl的方式 如何向云邪大佬咨询FLink相关技术问题? 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗? 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗? 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册? 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册? 想问下老哥们都是怎么统计一段时间的UV的? 是直接用window然后count嘛? Flink是不是也是这样的? 请问现在如有个实时程序,根据一个mysql的维表来清洗,但是我这个mysql表里面就只有几条信息且可能会变。 我想同一个定时器去读mysql,然后存在对象中,流清洗的时候读取这个数据,这个想法可行吗?我目前在主类里面定义一个对象,然后往里面更新,发现下面的map方法之类的读不到我更新进去的值 有大佬做过flink—sql的血缘分析吗? 12月3日更新 请教一下,为什么我flume已经登录成功了keytab认证的kafka集群,但是就是消费不到数据呢? flink 写入mysql 很长一段时间没有写入,报错怎么解决呢? flink timestamp转换为date类型,有什么函数吗 Run a single Flink job on YARN 我采用这种模式提交任务,出现无法找到 开启 HA 的ResourceManager Failed to connect to server: xxxxx:8032: retries get failed due to exceeded maximum allowed retries number: 0 有大佬遇到过吗 ? 各位大佬,请问有Flink写S3的方案吗? flink 连接hbase 只支持1.4.3版本? onnector: type: hbase version: "1.4.3" 请问 flink1.9能跑在hadoop3集群上吗? 滑动窗口 排序 报错这个是什么原因呢? 这个pravega和kafka有啥区别? flink 开发里数据源配置了RDS,但是在RDS里没有看到创建的表,是为什么呢? Tumbling Window里的数据,是等窗口期内的数据到齐之后一次性处理,还是到了一条就处理一条啊 双流join后再做time window grouping. 但是双流join会丢失时间属性,请问大家如何解决 stream processing with apache flink,这本书的中译版 现在可以买吗? flink on yarn时,jm和tm占用的内存最小是600M,这个可以修改吗? 各位大佬,使用默认的窗口Trigger,在什么情况下会触发两次啊?窗口关闭后,然后还来了这个窗口期内的数据,并且开了allowedLateness么? flink web里可以像storm那样 看每条数据在该算子中的平均耗时吗? 各位大佬,flink任务的并发数调大到160+以后,每隔几十分钟就会出现一次TM节点连接丢失的异常,导致任务重启。并发在100时运行比较稳定,哪位大佬可以提供下排查的思路? 感觉stateful function 是下一个要发力的点,这个现在有应用案例吗? 我有2个子网(a子网,b子网)用vpn联通,vpn几周可能会断一次。a子网有一个kafka集群,b子网运行我自己的flink集群和应用,b子网的flink应用连接到a子网的kafka集群接收消息来处理入库到数仓去。我的问题是,如果vpn断开,flink consumer会异常整个作业退出吗?如果作业退出,我重连vpn后,能从auto checkpoint再把flink应用恢复到出错时flink kafka consumer应该读取的partition/offset位置吗?flink的checkpoint除了保存自己开发的算子里的state,kafkaconsumer里的partition/offset也会保存和恢复吗? flink的反压为什么不加入metrics呢 hdfs是不是和flink共用一个集群? flink消费kafka,可以从指定时间消费的吗?目前提供的接口只是根据offset消费?有人知道怎么处理? flink 的Keyby是不是只是repartition而已?没有将key相同的数据放到一个组合里面 电商大屏 大家推荐用什么来做吗? 我比较倾向用数据库,因为有些数据需要join其他表,flink充当了什么角色,对这个有点迷,比如统计当天订单量,卖了多少钱,各个省的销量,销售金额,各个品类的销售量销售金额 开源1.9的sql中怎么把watermark给用起来,有大神知道吗? 有没有人能有一些flink的教程 代码之类的分享啊 采用了checkpoint,程序停止了之后,什么都不改,直接重启,还是能接着继续运行吗?如果可以的话,savepoint的意义又是什么呢? 有人做过flink 的tpc-ds测试吗,能不能分享一下操作的流程方法 checkpoint是有时间间隔的,也就可以理解为checkpoint是以批量操作的,那如果还没进行ckecnpoint就挂了,下次从最新的一次checkpoint重启,不是重复消费了? kafka是可以批量读取数据,但是flink是一条一条处理的,应该也可以一条一条提交吧。 各位大佬,flink sql目前是不是不支持tumbling window join,有人了解吗? 你们的HDFS是装在taskmanager上还是完全分开的,请问大佬们有遇到这种情况吗? 大佬们flink检查点存hdfs的话怎么自动清理文件啊 一个128M很快磁盘就满了 有谁遇到过这个问题? 请教一下各位,这段代码里面,我想加一个trigger,实现每次有数据进window时候,就输出,而不是等到window结束再输出,应该怎么加? 麻烦问下 flink on yarn 执行 客户端启动时 报上面错,是什么原因造成的 求大佬指点 ERROR org.apache.flink.client.program.rest.RestClusterClient - Error while shutting down cluster java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.flink.runtime.concurrent.FutureUtils$RetryException: Could not complete the operation. Number of retries has been exhausted. 大家怎么能动态的改变 flink WindowFunction 窗口数据时间 flink on yarn之后。yarn的日志目录被写满,大家如配置的? Flink1.9 启动 yarn-session报这个错误 怎么破? yarn 模式下,checkpoint 是存在 JobManager的,提交任务也是提交给 JobManager 的吧? heckpoint机制,会不会把window里面的数据全部放checkpoint里面? Flink On Yarn的模式下,如果通过REST API 停止Job,并触发savepiont呢 jenkins自动化部署flink的job,一般用什么方案?shell脚本还是api的方式? 各位大佬,开启增量checkpoint 情况下,这个state size 是总的checkpoint 大小,还是增量上传的大小? 想用状态表作为子表 外面嵌套窗口 如何实现呢 因为状态表group by之后 ctime会失去时间属性,有哪位大佬知道的? 你们有试过在同样的3台机器上部署两套kafka吗? 大家有没有比较好的sql解析 组件(支持嵌套sql)? richmapfuntion的open/close方法,和处理数据的map方法,是在同一个线程,还是不同线程调用的? flink on yarn 提交 参数 -p 20 -yn 5 -ys 3 ,我不是只启动了5个container么? Flink的乱序问题怎么解决? 我对数据流先进行了keyBy,print的时候是有数据的,一旦进行了timeWindow滑动窗口就没有数据了,请问是什么情况呢? 搭建flinksql平台的时候,怎么处理udf的呀? 怎么查看sentry元数据里哪些角色有哪些权限? 用java api写的kafka consumer能消费到的消息,但是Flink消费不到,这是为啥? 我state大小如果为2G左右 每次checkpoint会不会有压力? link-table中的udaf能用deltaTrigger么? flink1.7.2,场景是一分钟为窗口计算每分钟传感器的最高温度,同时计算当前分钟与上一分钟最高温 001 Flink集群支持kerberos认证吗?也就是说flink客户端需要向Flink集群进行kerberos认证,认证通过之后客户端才能提交作业到Flink集群运行002 Flink支持多租户吗? 如果要对客户端提交作业到flink进行访问控制,你们有类似的这种使用场景吗? flink可以同时读取多个topic的数据吗? Flink能够做实时ETL(oracle端到oracle端或者多端)么? Flink是否适合普通的关系型数据库呢? Flink是否适合普通的关系型数据库呢? 流窗口关联mysql中的维度表大佬们都是怎么做的啊? 怎么保证整个链路的exactly one episode精准一次,从source 到flink到sink? 在SQL的TUMBLE窗口的统计中,如果没数据进来的,如何让他也定期执行,比如进行count计算,让他输出0? new FlinkKafkaConsumer010[String]("PREWARNING",new JSONKeyValueDeserializationSchema(true), kafkaProps).setStartFromGroupOffsets() ) 我这样new 它说要我传个KeyedDeserializationSchema接口进去 flink里面broadcast state想定时reload怎么做?我用kafka里的stream flink独立模式高可用搭建必需要hadoop吗? 有人用增量cleanupIncrementally的方式来清理状态的嘛,感觉性能很差。 flink sink to hbase继承 RichOutputFormat运行就报错 kafka 只有低级 api 才拿得到 offset 吗? 有个问题咨询下大家,我的flinksql中有一些参数是要从mysql中获取的,比如我flink的sql是select * from aa where cc=?,这个问号的参数需要从mysql中获取,我用普通的jdbc进行连接可以获的,但是有一个问题,就是我mysql的数据改了之后必须重启flink程序才能解决这个问题,但这肯定不符合要求,请问大家有什么好的办法吗? flink里怎样实现多表关联制作宽表 flink写es,因为半夜es集群做路由,导致写入容易失败,会引起source的反压,然后导致checkpoint超时任务卡死,请问有没有办法在下游es处理慢的时候暂停上游的导入来缓解反压? flink 写parquet 文件,使用StreamingFileSink streamingFileSink = StreamingFileSink.forBulkFormat( new Path(path), ParquetAvroWriters.forReflectRecord(BuyerviewcarListLog.class)). withBucketAssigner(bucketAssigner).build(); 报错 java.lang.UnsupportedOperationException: Recoverable writers on Hadoop are only supported for HDFS and for Hadoop version 2.7 or newer 1.7.2 NoWindowInnerJoin这个实现,我看实现了CleanupState可更新过期时间删除当前key状态的接口,是不是这个1.7.2版本即使有个流的key一直没有被匹配到他的状态也会被清理掉,就不会存在内存泄漏的问题了? flink1.7.2 想在Table的UDAF中使用State,但是发现UDAF的open函数的FunctionContext中对于RuntimeContext是一个private,无法使用,大佬,如何在Table的UDAF中使用State啊? Flink有什么性能测试工具吗? 项目里用到了了KafkaTableSourceSinkFactory和JDBCTableSourceSinkFactory。maven打包后,META-INF里只会保留第一个 标签的org.apache.flink.table.factories.TableFactory内容。然后执行时就会有找不到合适factory的报错,请问有什么解决办法吗? 为什么这个这段逻辑 debug的时候 是直接跳过的 各位大佬,以天为单位的窗口有没有遇到过在八点钟的时候会生成一条昨天的记录? 想问一下,我要做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? flink-1.9.1/bin/yarn-session.sh: line 32: construc 我要用sql做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? 我要用sql做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? 一般公司的flink job有没有进程进行守护?有专门的工具或者是自己写脚本?这种情况针对flink kafka能不能通过java获取topic的消息所占空间大小? Flink container was removed这个咋解决的。我有时候没有数据的时候也出现这 大家有没有这种场景,数据从binlog消费,这个信息是订单信息,同一个订单id,会有不同状态的变更 问大家个Hive问题,新建的hive外部分区表, 怎么把HDFS数据一次性全部导入hive里 ? flink里面的broadcast state值,会出现broad流的数据还没put进mapstat Flink SQL DDL 创建表时,如何定义字段的类型为proctime? 请问下窗口计算能对历史数据进行处理吗?比如kafka里的写数据没停,窗口计算的应用停掉一段时间再开起 请问下,想统计未退费的订单数量,如果一个订单退费了(发过来一个update流),flink能做到对结果进行-1吗,这样的需求sql支持吗? 使用Flink sql时,对table使用了group by操作。然后将结果转换为流时是不是只能使用的toRetractStream方法不能使用toAppendStream方法。 百亿数据实时去重,有哪位同学实践过吗? 你们的去重容许有误差?因为bloom filter其实只能给出【肯定不存在】和【可能存在】两种结果。对于可能存在这种结果,你们会认为是同一条记录? 我就运行了一个自带的示例,一运行就报错然后web页面就崩了 flink定时加载外部数据有人做过吗? NoSuchMethodError: org.apache.flink.api.java.Utils.resolveFactory(Ljava/lang/ThreadLocal;Ljava/lang/Object;)Ljava/util/Optional 各位知道这个是那个包吗? flink 可以把大量数据写入mysql吗?比如10g flink sql 解析复杂的json可以吗? 在页面上写规则,用flink执行,怎么传递给flink? 使用cep时,如何动态添加规则? 如何基于flink 实现两个很大的数据集的交集 并集 差集? flink的应用场景是?除了实时 各位好,请教一下,滑动窗口,每次滑动都全量输出结果,外部存储系统压力大,是否有办法,只输出变化的key? RichSinkFunction close只有任务结束时候才会去调用,但是数据库连接一直拿着,最后成了数据库连接超时了,大佬们有什么好的建议去处理吗?? 为啥我的自定义函数注册,然后sql中使用不了? 请问一下各位老师,flink flapmap 中的collector.collect经常出现Buffer pool is destroyed可能是什么原因呢? 用asyncIO比直接在map里实现读hbase还慢,在和hbase交互这块儿,每个算子都加了时间统计 请教一下,在yarn上运行,会找不到 org.apache.flink.streaming.util 请问下大佬,flink1.7.2对于sql的支持是不是不怎么好啊 ,跑的数据一大就会报错。 各位大佬,都用什么来监控flink集群? flink 有那种把多条消息聚合成一条的操作吗,比如说每五十条聚合成一条 如何可以让checkpoint 跳过对齐呢? 请问 阿里云实时计算(Blink)支持这4个源数据表吗?DataHub Kafka MQ MaxCompute? 为啥checkpoint时间会越来越长,请问哪位大佬知道是因为啥呢? 请问Flink的最大并行度跟kafka partition数量有关系吗? source的并行度应该最好是跟partition数量一致吧,那剩下的算子并行度呢? Flink有 MLIB库吗,为什么1.9中没有了啊? 请教一下,有没有flink ui的文章呢?在这块内存配置,我给 TM 配置的内存只有 4096 M,但是这里为什么对不上呢?请问哪里可以看 TM 内存使用了多少呢? 请教个问题,fink RichSinkFunction的invoke方法是什么时候被调用的? 请教一下,flink的window的触发条件 watermark 小于 window 的 end_time。这个 watermark 为什么是针对所有数据的呢?没有设计为一个 key 一个 watermark 呢? 就比如说有 key1、key2、key3,有3个 watermark,有 3个 window interval不支持left join那怎么可以实现把窗口内左表的数据也写到下游呢? 各位 1、sink如何只得到最终的结果而不是也输出过程结果 ;2、不同的运算如何不借助外部系统的存储作为另外一个运算的source 请教各位一个问题,flink中设置什么配置可以取消Generic这个泛型,如图报错: 有大佬在吗,线上遇到个问题,但是明明内存还有200多G,然后呢任务cancel不了,台也取消不了程序 flink遇到The assigned slot container_1540803405745_0094_01_000008_1 was removed. 有木有大佬遇到过。在flink on yarn上跑 这个报错是什么意思呢?我使用滑动窗口的时候出现报错 flink 双流union状态过期不清理有遇到的吗? 大家有没有这种场景,数据从binlog消费,这个信息是订单信息,同一个订单id,会有不同状态的变更,如果订单表与商品明细join查询,就会出现n条重复数据,这样数据就不准了,flink 这块有没有比较好的实战经验的。 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows,但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的? flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗? 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows,但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的? flink timestamp转换为date类型,有什么函数吗 flink 写入mysql 很长一段时间没有写入,报错怎么解决呢? flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗? 有没有大佬知道实时报表怎么做?就是统计的结果要实时更新,热数据。 刚接触flink 1.9 求问flink run脚本中怎么没有相关提交到yarn的命令了 请教一下,flink里怎么实现batch sink的操作而不导致数据丢失

问问小秘 2019-12-02 03:19:17 0 浏览量 回答数 0

回答

在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?现在很流行的优步(Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有10个小时的服务时间,平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器,单机的平均QPS可以到达800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后,希望大家理解在做一些建构设计的时候,它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构中体现在方方面面,从定义一个函数,到定义一个类,到提供的一个服务,以及模板,背后都是要去重提高可复用率。 第二, 分类能力。做软件需要做对象的解耦,要定义对象的属性和方法,做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化,要定义服务的接口和规范。 第三, 算法(性能),它的价值体现在提升系统的性能,所有性能的提升,最终都会落到CPU,内存,IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子,在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表,我们要从不同的库和表中读取数据,这样的抽象最直观就是使用模板,因为绝大多数SQL语义是相同的,除了路由到哪个库哪个表,如果不使用Proxy中间件,模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN,它是做速度方面的性能提升,刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑,CDN本质上一个是做网络智能调度优化,另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化,刚才已经提到了,各个大网站转型过程中一定会做服务化,其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列,本质上还是做分类,只不过不是两个边际清晰的类,而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构,到一定量级的系统整个架构都会变成三层,客户端包括WEB、安卓和IOS,这里就不说了。接着还都会有一个接口层, 有三个主要作用: 第一个作用,要做 安全隔离,因为前端节点都是直接和用户交互,需要防范各种恶意攻击; 第二个还充当着一个 流量控制的作用,大家知道,在2014年春节的时候,微信红包,每分钟8亿多次的请求,其实真正到它后台的请求量,只有十万左右的数量级(这里的数据可能不准),剩余的流量在接口层就被挡住了; 第三,我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的,所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台,可以看到微博后台有三大块: 一个是 平台服 务, 第二, 搜索, 第三, 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门,做的就是 数据存储和读 取,对搜索来说做的是 数据的 检 索,对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说,第一代架构,基本上能支撑到用户到 百万 级别,到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题,当业务规模到 亿级别时,需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构,有几个地方是非常难的,首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的,同时线上业务又不能停, 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我,说他在内部推行服务化的时候,把一个模块服务化做完了,其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候,首先更多是偏向业务的梳理,同时要找准一个很好的切入点,既有架构和服务化上的提升,业务方也要有收益,比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑,建议开始从原子化服务切入,比如基础的用户服务, 基础的短消息服务,基础的推送服务。 第二,就是可 以做无状 态 服 务,后面会详细讲,还有数据量大了后需要做数据Sharding,后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题,就是用户量和业务趋于稳步增加(相对爆发期的指数级增长),更多考虑技术框架的稳定性, 提升系统整体的性能,降低成本,还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战,PV是在10亿级别,QPS在百万,数据量在千亿级别。我们可用性,就是SLA要求4个9,接口响应最多不能超过150毫秒,线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢?那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务,每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样,就是数据量,bigger and bigger,用户体验是faster and faster,业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动, 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 , 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间,都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度,横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分,第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分,会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下, 接口层有feed、用户关系、通讯接口;服务层,SOA里有基层服务、原子服务和组合服务,在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务,组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ,资源层负责海量数据的存储(后面例子会详细讲)。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题,由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层,微博使用JERSY框架,帮助你做参数的解析,参数的验证,序列化和反序列化;资源层,主要是缓存、DB相关的各类组件,比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 , 完成系统服务的像素级监控,对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个,首先是系统架构三个利器: 一个, 我 们 RPC 服 务组 件 (这里不讲了), 第二个,我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用:可以把两个模块之间的交互异步化,其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量,所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理,它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 , 无状态 , 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物,在这个过程中很多情况下是有状态的,比如我浏览了哪些商品,为什么大家又常说接口层是无状态的,其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物,选了几件商品,到了哪一步,接口无状态后,状态要么放在缓存中,要么放在数据库中, 其 实 它并不是没有状 态 , 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个, 数据 层 比服 务层 更需要 设计,这是一条非常重要的经验。对于服务层来说,可以拿PHP写,明天你可以拿JAVA来写,但是如果你的数据结构开始设计不合理,将来数据结构的改变会花费你数倍的代价,老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生,既有工作量上的,又有数据迁移跨越的时间周期,有一些甚至需要半年以上。 第四,物理结构与逻辑结构的映射,上一张图看到两个维度切成十二个区间,每个区间代表一个技术领域,这个可以看做我们的逻辑结构。另外,不论后台还是应用层的开发团队,一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组,这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射,精细化团队分工,有利于提高沟通协作的效率 。 第五, www .sanhao.com 的访问过程,我们这个架构图里没有涉及到的,举个例子,比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候,这个请求在接口层之前发生了什么?首先会查看你本机DNS以及DNS服务,查找域名对应的IP地址,然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址(公网服务IP地址),VIP之后还要经过负载均衡器(Nginx服务器),之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事,可能有用户报一个问题的时候,你通过在接口层查日志根本发现不了问题,原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六,我们说分布式系统,它最终的瓶颈会落在哪里呢?前端时间有一个网友跟我讨论的时候,说他们的系统遇到了一个瓶颈, 查遍了CPU,内存,网络,存储,都没有问题。我说你再查一遍,因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器,最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机(可能是叶子节点也可能是核心的节点),一定落在CPU、内存、存储和网络上,最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候,经常很少做业务分析,技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例,像前三页占了97%,在做缓存设计的时候,我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 , 越细致越好 。举了一个例子,大家都会用电商,电商在双十一会做全国范围内的活动,他们做设计的时候也会考虑场景的,一个就是购物车,我曾经跟相关开发讨论过,购物车是在双十一之前用户的访问量非常大,就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了,但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景,活动之前重点设计优化购物车的写场景, 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢?最右边的是Feed,就是微博所有关注的人,他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展,除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博,就是会有广告的要求,增加一些广告,还有粉丝头条,就是拿钱买的,热门微博,都会插在其中。分发控制,就是说和一些推荐相关的,我推荐一些相关的好友的微博,我推荐一些你可能没有读过的微博,我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博,实际会起多个并行的程序来读取,最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下, 从SNS社交领域来看,国内现在做的比较好的三个信息流: 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ; 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ; 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 , 它并不是基于关系来构建信息流 , 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合,体现在很多很多的产品之中,除了SNS,电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页,它的信息流基本由几部分组成:第一,打广告的;第二个,做一些推荐,热门的商品,其次,才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 , 但是到后期会 发现 , 你的 这 个流 如何做控制分发 , 非常复杂, 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析,那么技术上怎么解决高并发,高性能的问题?微博访问量很大的时候,底层存储是用MySQL数据库,当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候,大家知道一定有缓存,可以复用可重用的计算结果。可以看到,发一条微博,我有很多粉丝,他们都会来看我发的内容,所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统,微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存,上面是L1,每个L1上都是一组(包含4-6台机器),左边的框相当于一个机房,右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么? 首先,L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS, 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景,只有一篇博文,但是它的访问量无限增长,其实我们不需要影响L2缓存,因为它的内容存储的量小,但它就是访问量大。这种场景下,你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景,就是L2级缓存发生作用,比如我有一千万个用户,去访问的是一百万个用户的微博 ,这个时候,他不只是说你的吞吐量和访问带宽,就是你要缓存的博文的内容也很多了,这个时候你要考虑缓存的容量, 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划,保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ,根据你的用户模型你可以估出来,到底有百分之多少的请求不能穿透到DB, 评估这个容量之后,才能更好的评估DB需要多少库,需要承担多大的访问的压力。另外,我们看双机房的话,左边一个,右边一个。 两个机房是互 为 主 备 , 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域,他们访问两个不同机房的时候,假设用户从IDC1过来,因为就近原理,他会访问L1,没有的话才会跑到Master,当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问,也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ,两个机房都有全量的用户数据,同时在线提供服务,但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢?CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点,比如在杭州市部署一个节点时,在机房里肯定不止一台机器,那么对于一个地区来说,只有几台服务器到源站回源,其他节点都到这几台服务器回源即可,这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存,这也是常见的一种策略。有一种场景,分布式缓存并不适用, 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量,这个时候使用Local Cache + 分布式缓存,Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量,长尾的流量仍然访问分布式缓存,这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点,降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构,微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表,这个比较简单,每条内容一个索引,每天建一张表,其次看索引表,一共建了两级索引。首先想象一下用户场景,大部分用户刷微博的时候,看的是他关注所有人的微博,然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下, 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户,取他们的前条微博ID,然后聚合排序。我们在做哈希(分库分表)的时候,同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的,今天的热点新闻,明天就没热度了,数据的冷热非常明显,这种场景就需要按照时间维度做分表,首先冷热数据做了分离(可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本),其次, 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分,那么这个用户所有数据都在一张表里,这张表就是无限增长的,时间长了查询会越来越慢。二级索引,是我们里面一个比较特殊的场景,就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时,通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统,当系统到千万级以后的时候,越来越庞杂,所解决的问题更偏向稳定性,性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来,你可以依赖你的服务RPC1、RPC2,你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点,就是说一个请求从用户过来之后,在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候,这些日志落在不同的机器上,你也不知道问题到底出在哪儿,各个服务之间互相隔离,互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段,就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题,我们刚才说日志互相隔离,我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID,然后结合RPC框架, 服务治理功能。假设请求从客户端过来,其中包含一个ID 101,到服务A时仍然带有ID 101,然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ,所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个,你做的时候,你不能说每个地方都加,对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作, 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 , 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP,要做到零侵入的原则,就是对所有相关的中间件打点,从接口层组件(HTTP Client、HTTP Server)至到服务层组件(RPC Client、RPC Server),还有数据访问中间件的,这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志?服务化以后,每个服务可以用不同的开发语言, 考虑多种开发语言的兼容性 , 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后,如何构建基于GPS导航的路况监控?我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题, 如果 单一用 户发现问题 后 , 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么,但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控,每辆车有GPS定位,我想看北京哪儿拥堵的时候,怎么做? 第一个 , 你肯定要知道每个 车 在什么位置,它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识,加上每一次流动的信息,就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警,我们怎么能了解道路的流量状况和负载,并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高,单位时间可以通行多少辆车,这就是道路的容量。有了道路容量,再有道路的实时流量,我们就可以基于实习路况做预警? 对应于 分布式系 统 的话如何构建? 第一 , 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ?SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义,相当于定义系统的容量。 第二个 , 统计 线 上 动态 的流量,你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS,有了流量和容量,就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论,实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动,必须保障系统稳定,理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行,为什么?有技术的因素,有人为的因素,因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性,很难全局量化标准,所以真正流量来了以后,你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施:第一,最简单的就是有降 级 的 预 案,流量超过系统容量后,先把哪些功能砍掉,需要有明确的优先级 。第二个, 线上全链路压测,就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍(比如下线一半的服务器,缩容而不是扩容),看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子,推测系统数据库会先出现瓶颈,但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三,搭建在线 Docker 集群 , 所有业务共享备用的 Docker集群资源,这样可以极大的避免每个业务都预留资源,但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升,这里以Java语言为例,首先, 一定要 理解 JAVA;第二步,JAVA完了以后,一定要 理 解 JVM;其次,还要 理解 操作系统;再次还是要了解一下 Design Pattern,这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴;还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。

hiekay 2019-12-02 01:39:25 0 浏览量 回答数 0

问题

程序员报错行为大赏-配置报错

问问小秘 2020-06-11 13:18:25 6 浏览量 回答数 1

回答

两个凡是: 1: LDAP只用于 用户认证(authentication),除非业务系统中的业务关系,和人事关系完全一致.这种情况很少. -------以下是授权部分(Authorization) 2: 业务系统 Profile(简档)定义 ACL(Action control list), 也就是CRUD系统当中所谓"角色" 3: (Role)角色定义树状组织. 4: BOSR(business object sharing rules) 根据ACL,联合Role形成三个维度,进行精确的 可见性,访问性控制. 以上 3-4,是所有的 Open source软件都无法做到的. 而且用Mysql这种"非"数据库是不可能实现的. 增加一个流程控制,就可以实现任意的业务方面的权限控制.######回复 @jackstraw : mysql糟糕也就算了.那些搞mysql的人,更糟糕.哈哈######建议@宏哥有空发个帖子,标题叫:mysql做不了的哪些事儿 : )######  @mark35 select * from v_content where ( role_id in (select id from (select * from connectby('cms_role','id','pid','id','0',0,';') as t(id int, pid int, level int, branch text, pos int) where level >=1) utree) or owner_id='10000') 给你一个例子. 上面的SQL表示, 查询出v_content当中, 属于自己以及在自己管理的组织下的所有记录. 你也可以用括号把它变成一个结果集,再进行group sharing 的并操作,再对business rules 进行集成运算. ######@mark35 , FYI###### 数据一般分为 Public/Private 和 Read, Write, Authorization(数据上的再授权) 组成6个组合 通过 组织构架图, 实现 近似 无限种组合,  数据基准, 是以数据属主, 在 策略/组织数, 上进行递归运算, 自动向上级授权实现. 这是其中一个维度, 也是最复杂的维度,  另外 可以设定组, 在组内 互相 public/private/auth 进行交叉共享, 这个共享仍然在组织树上递归授权 第三维度, 在于业务维度, 通过比如审批价格产生的数据授权, 再进行 组,组织树的 再运算, 又产生数据访问控制. 这个就非常复杂了. 你仔细理解这几句话, 相信你对所有系统的数据访问授权都能找到答案. ######嗯 如果把操作 save/delete/update/get 包含在url中,你认为还是这么复杂吗?######统一认证我就不说了。 组织结构你要放在你们系统,因为你是人员信息权威源,第三方系统如果有需要可以同步组织结构数据。 授权信息可以不放。 一般简单意义上的统一授权都是基于角色。用户和角色的关系放在ldap中,由第三方系统配置到ldap。达到统一权限的目的。(一般软件都支持ldap人员数据) 授权信息不放你这里的主要原因的第三方系统你改不起。######有道理! 有一个疑惑的地方,你的意思是角色、角色与用户的关系也存在ldap吗? 但是不同的系统需要定义的角色是不一样的, 每个系统的角色都先定义到ldap也不现实啊...######看一个例子,不代表这个例子就是对的。包括IBM堆出来的。项目本身有非技术的原因,成功的实施项目不代表是合理的项目。特别是非定制开发的,只是产品化实施出来的东西。(话又回来,定制开发的东西,也未必是合理的东西,哈,受甲方猪头影响更大)。 权限系统和公司自身管理方式关联很大。没谁对谁错的。不能拿一个理论上完美的东西,去让甲方套。设计者也要着重关注甲方的业务特点,组织特点,和管理状态。这些是设计权限系统的重要参考信息,而不是理论本身。###### 引用来自“中山野鬼”的答案 看一个例子,不代表这个例子就是对的。包括IBM堆出来的。项目本身有非技术的原因,成功的实施项目不代表是合理的项目。特别是非定制开发的,只是产品化实施出来的东西。(话又回来,定制开发的东西,也未必是合理的东西,哈,受甲方猪头影响更大)。 权限系统和公司自身管理方式关联很大。没谁对谁错的。不能拿一个理论上完美的东西,去让甲方套。设计者也要着重关注甲方的业务特点,组织特点,和管理状态。这些是设计权限系统的重要参考信息,而不是理论本身。 目前在设计一个东西的时候,先看有没有一个标准性的东西, 别人是怎么实现的,他们都有些什么最佳实践。 反正尽量避免闭门造车。 总的来说还是见闻太少,缺少对一个大型的成功的系统的学习和分析, 还是有点迷信典型。 我十分赞同 @宏哥 的建议: 1: LDAP只用于 用户认证 2: 业务系统 Profile(简档)定义 ACL 3: (Role)角色定义树状组织. ###### 引用来自“中山野鬼”的答案 看一个例子,不代表这个例子就是对的。包括IBM堆出来的。项目本身有非技术的原因,成功的实施项目不代表是合理的项目。特别是非定制开发的,只是产品化实施出来的东西。(话又回来,定制开发的东西,也未必是合理的东西,哈,受甲方猪头影响更大)。 权限系统和公司自身管理方式关联很大。没谁对谁错的。不能拿一个理论上完美的东西,去让甲方套。设计者也要着重关注甲方的业务特点,组织特点,和管理状态。这些是设计权限系统的重要参考信息,而不是理论本身。 不得不说你,太不专业了. 权限系统全部都是这样设计的. 只有最后一个Business Object Sharing Rules是不一样的. 这是业务规则. 主数据,可以控制所有访问控制. 连业务规则都是根据配置数据进行设定. ###### 引用来自“宏哥”的答案 两个凡是: 1: LDAP只用于 用户认证(authentication),除非业务系统中的业务关系,和人事关系完全一致.这种情况很少. -------以下是授权部分(Authorization) 2: 业务系统 Profile(简档)定义 ACL(Action control list), 也就是CRUD系统当中所谓"角色" 3: (Role)角色定义树状组织. 4: BOSR(business object sharing rules) 根据ACL,联合Role形成三个维度,进行精确的 可见性,访问性控制. 以上 3-4,是所有的 Open source软件都无法做到的. 而且用Mysql这种"非"数据库是不可能实现的. 增加一个流程控制,就可以实现任意的业务方面的权限控制. 宏哥, 多谢指教。 前两点我都明白了。 对第3,4点, 还有点问题: 3.   (Role)角色定义树状组织        (1) 和 一个企业的组织结构(Organization Structure)  有联系和区别吗?       (3) Role 是存在 ldap中吗? 各个业务系统要求的Role是不一样的, 统一存难度有点大。。 4.  BOSR(business object sharing rules)      我理解的就类似 oracle 的账户可以把自己的权限grant给其信任的账户, 是这样的吗? ######很值得讨论的一个东西······我也是不知道怎么做,自己随便搞……###### 引用来自“一千年前的人”的答案 引用来自“宏哥”的答案 两个凡是: 1: LDAP只用于 用户认证(authentication),除非业务系统中的业务关系,和人事关系完全一致.这种情况很少. -------以下是授权部分(Authorization) 2: 业务系统 Profile(简档)定义 ACL(Action control list), 也就是CRUD系统当中所谓"角色" 3: (Role)角色定义树状组织. 4: BOSR(business object sharing rules) 根据ACL,联合Role形成三个维度,进行精确的 可见性,访问性控制. 以上 3-4,是所有的 Open source软件都无法做到的. 而且用Mysql这种"非"数据库是不可能实现的. 增加一个流程控制,就可以实现任意的业务方面的权限控制. 宏哥, 多谢指教。 前两点我都明白了。 对第3,4点, 还有点问题: 3.   (Role)角色定义树状组织        (1) 和 一个企业的组织结构(Organization Structure)  有联系和区别吗?       (3) Role 是存在 ldap中吗? 各个业务系统要求的Role是不一样的, 统一存难度有点大。。 4.  BOSR(business object sharing rules)      我理解的就类似 oracle 的账户可以把自己的权限grant给其信任的账户, 是这样的吗? 具体实现很复杂. 角色定义,各个系统都可以自定义,不是人事上的组织定义,而是递归授权的基础. Role基本上和ldap没有关系.Ldap只回答who are you的问题,就是authentication, Role 可以回答在具体事件当中,where are you的问题, 所有维度统一起来,才能回答what can you do 可以定义group,进行交叉授权. BOSR ,更复杂. 同样一个东西,比如销售数据,财务报销数据,会对应不同的rule,如果增加一个流程,就意味着,不同阶段,对应不同rule. 和oracle那玩意类似,但是复杂很多. 这个东西,如果用 垃圾java的那个spring security来实现,需要100000000000000000万个xml配置才能实现. ######脑残,华为的内部系统是java实现的,全球500强的企业,多少组织结结构,多少权限细分,认证也是使用的ldap,你见过后台权限控制的表结构吗?

kun坤 2020-06-04 18:08:28 0 浏览量 回答数 0

问题

MongoDB与内存 先讲讲Linux是如何管理内存的 再说说MongoDB是如何使用内存的:报错

kun坤 2020-06-14 08:19:04 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】python技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:48 455812 浏览量 回答数 21

问题

【精品问答】Java技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:43 39155 浏览量 回答数 15

回答

DMS for linux 6月23日更新预告,敬请期待 更新啦!更新啦!更新啦!本周(6月28号)dms for linux 将发布新版本,内容如下,尽情期待         1、命令终端支持rz文件上传命令,只要能ssh登陆,无论跳几级,都可以上传。支持目录哦,真心赞!具体包括: 文件/目录点击上传; 文件/目录拖动上传; 命令行文件上传进度;                       2、服务管理兼容centos7+的systemd协议的管理,提供更高效地服务管理模式                    3、右上角开放更直接的问题反馈入口,链接可以直达本帖,如果您在使用过程中遇到什么问题,或者对我们产品有什么诉求,欢迎轰炸我们程序员GG哦,我们会第一时间内反馈。 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 如果您第一次点入本帖,欢迎使用阿里云数据管理产品: https://dms.console.aliyun.com/#/dms/rsList 阿里云数据管理旨在一站式管理您所有云上资源 ------------------------- 回 2楼(龙吟风) 的帖子 数据管理DMS支持数据库管理、Linux管理,无需安装,易用专业,目前在云上已经有30W用户,你可以试下 https://www.aliyun.com/product/dms ------------------------- 回 6楼(大一中) 的帖子 谢谢支持,O(∩_∩)O哈哈~ ------------------------- 各位在使用dms的过程中遇到什么问题,或者有什么建议,直接在这个帖子下面提问喔 ------------------------- 回 9楼(付一二) 的帖子 您好,谢谢反馈,您说的这种是不是针对类似于apache的应用配置管理?我们目前已经正在计划深挖常用应用的管理功能包括apache,mysql等,包括配置管理,服务性能监控等,这个的确对服务的运维很有用处。我们会在后续版本加入此功能,敬请期待哦,O(∩_∩)O~。 ------------------------- 回 11楼(cokll) 的帖子        抱歉给您工作带来不便,请问这个问题只是出现在实时监控模块吗?其他模块没有报这个错么?        这个问题主要原因是您当前主机的sshd服务对单个session上的channel数量作了限制导致的。dms for linux 的实时监控模块在加载页面时需要建立多个channel执行命令,如果当前保持的channel的数量超出您主机的限制,继续建立channel就会抛出channel未打开的错误,这个配置项是/etc/ssh/sshd_config 里面的MaxSessions的配置。        我刚刚检查了一下我们的代码,发现代码中存在长时间保持单个channel的情况,导致新建channel不成功。我们代码中的bug将在下一个版本修复(约7月13号(周三))。届时请如果还有问题,请及时联系我们喔。       再次感谢您的反馈。    ------------------------- 回 11楼(cokll) 的帖子 您好,麻烦检查下您机器上的/etc/ssh/sshd_config 中是否有配置过MaxSessions这个参数,如果最大的session数被限制为1,您主机只能支持终端登陆,就用不了dms for linux的其他的功能了。 我们经过测试,能支持dms的最小的session数量为3,也就是MaxSession的值应当不小于3(默认值为10)。如果可以的话,您可以修正下这个配置然后重启下sshd服务。 如果还有问题,烦请及时反馈,谢谢亲 ------------------------- 回 15楼(山水佳) 的帖子 您好, 抱歉回复晚了,请问您是使用实时监控的查看线程栈的功能遇到这个错误的吗?实时监控模块一般不会抛出这个错,可否截一下图看看? ------------------------- 回 18楼(caesar.w.h) 的帖子 您好, 感谢您的反馈,请问您当前用的是什么浏览器?有没有在浏览器上做过某些安全性的限制? 这个问题一般是浏览器禁用了跨域请求导致我们dms控制台的登陆请求没法到达dms应用的服务器。 我们建议一般使用chrome或者火狐浏览器访问dms,如果可以的话可以换一下浏览器重新尝试下。。 如果还有问题请保持沟通过哦O(∩_∩)O~ ------------------------- 回 22楼(caesar.w.h) 的帖子 您好,抱歉回复晚了,请问是所有数据库实例都添加不了还是仅一个实例是这样? 如果仅一个实例,那么这个实例是什么类型的数据库? 如果所有实例都添加不了,有没有尝试过把浏览器卸载重装后结果还是一样?或者是,用一台新机器上的浏览器试试是否是相同的情况? 这个问题我们之前是遇到过的,主要原因是添加数据库的请求没有发送出去,还没到连接数据库那一步呢,可能是浏览器阻拦的原因,上次我们也是通过更换浏览器解决的。麻烦您按照上面的步骤再尝试下,如果还不行的话,还请保持联系噢。 感谢您对dms的支持O(∩_∩)O~ ------------------------- 回 24楼(無名塵客) 的帖子 您好,这个问题您是否已经通过工单和我们客服团队反馈过? 抱歉给您带来不便,这个问题具体原因是这样的: 您这个实例是mysql5.1版本,不支持INNODB_BUFFER_POOL_READ_REQUESTS,INNODB_BUFFER_POOL_READS这两个参数导致我们dms首页会出现500错误。目前dms支持的mysql版本是5.4之后的版本。 这个问题涉及到对老版本mysql的兼容,具体怎么改得和我们负责这一块的开发人员沟通下 ------------------------- 回 26楼(caesar.w.h) 的帖子 您好,请问用谷歌浏览器具体是什么情况?登陆会报什么错? 目前我们后台统计,使用dms的大部分是chrome用户,没有遇到类似的问题,可能是浏览器中存在某些插件原因吧。 ------------------------- 回 30楼(斯斯) 的帖子 谢谢反馈,这个问题我们已经在看,主要原因是我们现在的监控模块对部分主机的性能数据兼容性不够强,也说明我们的代码健壮性不够强。 目前我们正在查看日志寻找错误原因,预计下个发布可以修复(约下周二之前),届时麻烦线上验证下。谢谢 ------------------------- 引用第32楼ivmmff于2016-07-27 14:31发表的  : 命令终端不能粘贴命令太蛋疼 [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=286015&pid=807524][/url] 您好,目前我们没有支持右键粘贴的功能。 您可以使用Ctrl + V、Shift + Insert 等方式进行粘贴。 后续我们会支持右键粘贴的功能,感谢您的关注。 ------------------------- 回 31楼(galphy) 的帖子 你好,目前我们没有对命令终端的操作超时做控制,正常情况下没有操作,至少6分钟之后才会断开,如果少于6分钟,可能是您主机设置了空闲超时时间。 请参考一下: http://blog.chinaunix.net/uid-8473611-id-3069386.html 后续我们会加上链接超时控制,届时您可以自己设置超时时间,敬请期待。 ------------------------- 回 29楼(胡胡abc) 的帖子 您好,请问这台主机是linux是什么发行版本,是ECS么? ------------------------- 回 30楼(斯斯) 的帖子 不好意思哦,刚刚我们翻了下日志,并没能找到有记录ArrayIndexOutOfBound的错误。为了节省沟通成本,能否提供一下您当前主机的ip,和权限比较低的账号,密码供我们测试下? 如果可以的话能否提供下旺旺账号,我们可以去加你下。或者可以加我的账号,旺旺搜索"帅博"。 希望能高效地解决您的问题,感谢支持。 ------------------------- 回 43楼(不羁的行者) 的帖子 你好,目前文件管理模块还不支持上传文件夹。 建议打开dms的命令终端,直接输入rz命令上传噢。支持文件,文件夹,批量上传,拖动上传,功能很好用噢,O(∩_∩)O~ ------------------------- 回 48楼(fightgod) 的帖子 您好,我们以后会加入设置终端声音的功能,下个版本我们会暂时先去掉终端声音,等设置功能上线后再加上。O(∩_∩)O~ ------------------------- 回 50楼(fightgod) 的帖子 您好,windows系统和linux相比其内部机制和实现方式要复杂很多,目前我们的技术宅们正努力探索中。。。。 一旦技术方案定下来我们就会开展实施支持windows系统,敬请期待哦O(∩_∩)O~ ------------------------- 回 63楼(woaj01) 的帖子 您好,请问您的那台主机在ECS上已被删除多久了?我们这边也是通过api从ECS那边取的主机列表,api返回的数据会有一定的延迟,但也不会很久。 如果您的主机已经删除很久了,麻烦请告诉我们,我们会去和ECS方面沟通,解决这一问题 ------------------------- 回 66楼(fightgod) 的帖子 您好,您提的批量操作命令的界面,我们会认真考虑,如何去优化在主机较多的时候用户对终端返回的信息的同步。 您说的批量文件上传方面,我们恰巧将近期上线批量rz的功能,敬请期待哦O(∩_∩)O~ ------------------------- 回 69楼(初一) 的帖子 你好,能否详述一下你遇到的问题,是什么功能授权失败? ------------------------- 回 72楼(汇爱家) 的帖子 您好,您的建议我们会记录,并选择合适的配色方案,改进我们的用户体验,感谢反馈 ------------------------- 回 75楼(初一) 的帖子 您好,目前dms for linux的文件管理是支持更改文件所有者的。您可以右键->授权,弹出的授权框中可以更改所有者和用户组的信息。                                                                                      ------------------------- 回 76楼(meenet) 的帖子 您好,您是指怎么在线编辑文件? 我们的文件管理的功能可以直接编辑和保存文件的,如果是二进制文件还可以直接用二进制的方式打开,类似于UE的功能。 ------------------------- 回 79楼(啊彬彬) 的帖子 你好,请问你重启的是什么服务?一些系统服务是不能关闭的,关闭会导致系统不稳定甚至崩溃,重启下主机就可以恢复了。 ------------------------- 回 85楼(koder) 的帖子 您好,如果使用证书登录后目前仅可以查看非sudo权限的服务状态,需要sudo权限的服务,暂时是获取不到信息,通过控制台的系统管理-->服务管理可以进入相应页面。如果您想看所有服务的状态请先到控制台切换密码登陆。您的密码在我们后台都是经过严格加密处理的,所以您不用担心安全问题。 后续我们会针对证书登录用户,提供临时输入密码的交互。敬请继续关注我们dms产品 ------------------------- 回 86楼(樱花雾翔eva) 的帖子 您好,抱歉,我们dms控制台目前不支持删除数据库和ecs资源,资源列表是从ecs和rds控制台同步过来的,如果有资源过期被释放,dms控制台上相应也会释放。 我们后续控制台会加入资源隐藏的选项,可以暂时隐藏暂时不用的资源。感谢关注dms产品 ------------------------- 回 92楼(jasonyao525) 的帖子 您好,ssh服务关闭后就不能使用dms了,命令终端也不可以使用,您可以通过ecs控制台或者联系客服来重新开启该服务。 ------------------------- 回 90楼(jrl_limeng) 的帖子 您好,终端的颜色我们之前已经调整过,能否截个图看看?

数据管理dms 2019-12-02 02:01:24 0 浏览量 回答数 0

问题

荆门开诊断证明-scc

游客5k2abgdj3m2ti 2019-12-01 22:09:00 1 浏览量 回答数 0
阿里云大学 云服务器ECS com域名 网站域名whois查询 开发者平台 小程序定制 小程序开发 国内短信套餐包 开发者技术与产品 云数据库 图像识别 开发者问答 阿里云建站 阿里云备案 云市场 万网 阿里云帮助文档 免费套餐 开发者工具 企业信息查询 小程序开发制作 视频内容分析 企业网站制作 视频集锦 代理记账服务 2020阿里巴巴研发效能峰会 企业建站模板 云效成长地图 高端建站 阿里云双十一主会场 阿里云双十一新人会场 1024程序员加油包 阿里云双十一拼团会场 场景化解决方案 阿里云双十一直播大厅