如果用户发现活跃连接数、cpu 使用率等指标处于高位, 同时慢SQL日志中发现大量记录, 分析得出是大量慢 SQL占用了数据库资源,而且这些慢SQL已经影响到整体核心业务的稳定运行,此时我们需要对其进行限流。
游戏行业用户流量的引入及长期留存和活跃是衡量游戏商业转化能力的必要条件和重要衡量指标。新游戏投放市场后通常会持续性进行运营推广和迭代优化,需要完善的运营体系来支撑运营。本文重点阐述如何使用云数据库 ClickHouse 作为核心数仓同步离线和实时数据来构建用户分析系统,以及如何通过用户分析系统来分析用户行为常用场景实践案例,指导游戏行业客户构建和使用行为分析系统,达到提高游戏用户留存率和活跃度的目标。
针对写少读多的业务,本文采用读写分离的方式,将读写流量做分流,减轻主实例的压力,同时利用只读库横向的扩展能力,快速提升读性能。
云数据仓库AnalyticDB PostgreSQL 版发布了最新自研的云原生架构实例,实现了跨实例间的数据共享能力。允许进行跨实例间的实时数据共享且无需进行数据迁移,可支持构建安全、高效、灵活的数据分析场景。本文介绍了依托数据共享实现云数仓跨多业务实例的敏捷数据分析方案。
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。
越来越多的企业在数字化转型和上云进程中选择混合云的形态(云+自建IDC或云+其他厂商云)来进行容灾建设,一方面不会过度依赖单一云厂商,另一方面还能充分利用已有的线下IDC资源。MSHA云原生多活容灾解决方案,支持混合云多活容灾产品能力。本文会通过一个业务Demo案例,介绍混合云容灾建设的难点,以及如何基于MSHA来快速搭建应用双活架构并具备分钟级业务恢复能力。