2024-05-15
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PolarDB-X用15M内存跑1G的TPCH

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。

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2024-05-15
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打造一个高可用多租户的企业级Maven私有仓库服务

本文讨论了构建高可用多租户企业级Maven私有仓库服务的必要性,指出传统Nexus和Artifactory开源版缺乏高可用性,商业版虽支持但成本高、扩展性有限。理想的解决方案应包含无状态节点、使用云存储(如阿里云OSS)和集群化的数据库与Elasticsearch。

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2024-05-15
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云效流水线+ECS服务器,自动化部署Web页面

本文主要介绍如何通过使用ECS服务器与npm,结合云效的流水线服务以仓库代码提交为触发方式,进行了基于Vue的Web网页部署。

2024-05-15
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【最佳实践】iLogtail使用Grok语法解析日志

目标读者数字化系统开发运维(DevOps)工程师、稳定性工程师(SRE)、可观测平台运维人员等。背景介绍日志的形式往往多种多样,如果只是简单的读入日志数据,将很难进行搜索、分析及可视化。将原始的日志数据解析为结构化的数据,将大幅提升数据的可用性,方便用户进行快捷的“字段-值”的查询和分析。最基础的解...

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2024-05-15
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SQL Query Plan在Presto中的缓存设计与实现

阿里云日志服务(SLS)提供一站式数据采集、加工、查询分析、告警、可视化与投递等功能,其中查询分析以简单统一的接口提供大规模数据的查询、计算和分析能力,深受用户喜爱。 目前,分析系统每天接收5+亿次SQL查询请求,在底层,分析系统基于Presto内核,其中Coordinator节点上负载尤其严重,其...

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2024-05-15
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K8s挂载PVC日志采集“轻量级”玩法

本文介绍一种使用K8s挂载PVC日志采集时的轻量级部署方式。

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2024-05-15
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某金融客户核心系统OceanBase数据库性能优化实践

部分金融行业客户的传统核心使用OceanBase替换国外商业数据库的过程中,需要针对业务模型和数据模型进行重构,数据库压测提出了针对单交易耗时和TPS的硬性指标,以下内容是OceanBase数据库调优过程中的一些具体优化实践。

2024-05-15
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SLS:基于OTel的移动端全链路Trace建设思考和实践

本文探讨了移动端全链路Trace的建设思考和实践。

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2024-05-15
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基于阿里云RDS PostgreSQL打造实时用户画像推荐系统(varbitx))

用户画像在市场营销的应用重建中非常常见,已经不是什么新鲜的东西,比较流行的解决方案是给用户贴标签,根据标签的组合,圈出需要的用户。通常画像系统会用到宽表,以及分布式的系统。宽表的作用是存储标签,例如每列代表一个标签。但实际上这种设计不一定是最优或唯一的设计,本文将以PostgreSQL数据库为基础,给大家讲解一下更加另类的设计思路,并且看看效率如何。

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