在数据时代,过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群,所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库,其面对的数据可能从TB到GB字节不等,同时又要支持TP和AP Workload,要是在计算过程中内存使用不当,不仅会造成TP和AP相互影响,严重拖慢响应时间,甚至会出现内存雪崩、OOM问题,导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵,所以PolarDB-X 代价模型中,一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN,DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处,当查询性能低的时候,无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此,所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析,这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
我一直都想要有一个漫画版的头像,奈何手太笨,用了很多软件 “捏不出来”,所以就在想着,是否可以基于 AI 实现这样一个功能,并部署到 Serverless 架构上让更多人来尝试使用呢。
今天我们这篇文章重点来说一下,对于一个分布式数据库,在异地多活架构中,起到了一个什么样的角色;对于其中的问题,解法是什么。
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微服务运行时稳定性的问题微服务的稳定性一直是开发者非常关注的话题。随着业务从单体架构向分布式架构演进以及部署方式的变化,服务之间的依赖关系变得越来越复杂,业务系统也面临着巨大的高可用挑战。大家可能都经历过以下的场景:演唱会抢票瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载,load 飙高,用户无法正常下单;在线选...
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版通过 parray_gin 实现高效率 数组、JS...
为什么需要微服务治理与 OpenSergo?在经典微服务架构中,我们通常将服务调用中各角色划分为三部分:服务提供者、服务消费者、注册中心。经典的微服务架构可以解决微服务能调通、可以运行起来的问题。随着分布式服务架构的不断演进、业务规模的扩张,诸多复杂的稳定性与易用性问题显现出来,这时候就需要一些手段...
前言分布式数据库能够解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等单机数据库瓶颈难题,当业务体量即将突破单机数据库承载极限和单表过大导致性能、维护问题时,分布式数据库是解决上述问题的高性价比方案。数据库作为分布式改造的最大难点,就是"和使用单机数据库一样使用分布式数据库",这也一直是广大...