官方博客-第41页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    适应多样化需求:WASM 插件在全链路灰度发布中的应用

    MSE(微服务引擎)在微服务全链路灰度场景下提供了一套成熟的功能,支持内容规则和百分比规则的灰度路由策略。

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  • 2024-05-15
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    RocketMQ 流数据库解析:实现一体化流处理

    RocketMQ 5.0 是一款云原生的消息中间件,旨在覆盖更多业务场景。它针对国内企业在数字化转型中面临的多场景消息处理需求,提供了一体化的解决方案。

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  • 2024-05-15
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    更优性能与性价比,从自建 ELK 迁移到 SLS 开始

    本文介绍了 SLS 基本能力,并和开源自建 ELK 做了对比,可以看到 SLS 相比开源 ELK 有较大优势。

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  • 125864

    PolarDB闪电助攻,《香肠派对》百亿好友关系实现毫秒级查询

    PolarDB分布式版助力《香肠派对》实现百亿好友关系20万QPS的毫秒级查询。

  • 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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    ADBPG优化基础(二)SQL优化

    承接上一篇,这次跟大家分享一些与SQL优化相关的经验,希望能够帮助大家了解如果更有效率的使用ADBPG数据库。ADBPG数据库使用基于成本(cost-based)的优化器,像其他的数据库一样,在生成计划时会考虑联接表行数、索引、相关字段基数等因素,除此之外,优化器还会考虑数据所在的segment节点...

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  • 2024-05-15
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    Nacos 安全零信任实践

    本文将介绍如何基于安全零信任的理念来保证 Nacos 的数据安全。

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  • 2024-05-15
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    云效 Pipeline as Code 来了,这些场景,用好它效率翻倍

    可视化与YAML编排兼具,云效CI/CD流水线你愿意打几分?

  • 2024-05-24
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    AIOps 智能运维:比专家经验更优雅的错/慢调用分析工具

    本文主要介绍ARMS 错/慢 Trace 分析功能基本原理; 该功能能够覆盖哪些异常 Trace 根因; 最后会介绍一些最佳实践案例。

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