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。
在特定场景下编写模板的流程比较固定,本篇文章以《部署单点 WordPress 博客平台》为例,讲述如何完成一个部署成功率高、适配场景广的模板。大多数在 ECS 上部署应用的模板都可以参考此教程来编写。
WordPress 是流行的开源CMS,阿里云的ROS(Resource Orchestration Service)提供模板化部署服务,简化云上环境如VPC、ECS、MySQL的创建。用户可通过ROS控制台选择模板一键部署WordPress,配置包括实例区、类型、系统盘及密码等参数。ROS模板定义了资源、参数和输出,自动处理依赖关系,实现云资源和应用的自动化部署。通过ROS,用户可以高效管理和更新整个资源栈,实现快速、可靠的云服务部署。
DDL是数据库所有SQL操作中最繁重的一种,本文总结介绍了云原生数据库PolarDB中DDL全链路MDL锁治理的经验和进展,持续优化用户的使用体验,为用户打造最佳的云原生数据库。
目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷,但在业务使用过程中,大多含有性能瓶颈的SQL,主要集中在数据倾斜与数据膨胀问题中。本文结合业界对大数据SQL的使用与优化,尝试给出相对系统性的解决方案。
当代AI来势汹汹,本文从AI的特点、对研发的挑战、AI的应用工程和场景分化等剖析了AI时代的应用工程化架构演进之路。