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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...
大规模 Spring Cloud 微服务无损上下线探索与实践
“从一次常见的发布说起，在云上某个系统应用发布时，重启阶段会导致较大数量的 OpenAPI、上游业务的请求响应时间明显增加甚至超时失败。随着业务的发展，用户数和调用数越来越多，该系统又一直保持一周发布二次的高效迭代频率，发布期间对业务的影响越来越无法接受，微服务下线的治理也就越来越紧迫。”
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。
基于 OPLG 从 0 到 1 构建统一可观测平台实践
“可观测”是近几年比较火的一个议题，而 OPLG 就是包含了 OpenTelemetry、Prometheus、Loki 和 Grafana 在内的开源可观测技术合集，它们之间将碰撞出什么样的火花？请阅读本文介绍的基于 OPLG 从 0 到 1 构建统一可观测平台实践。
PolarDB 开源版 使用PostGIS 数据寻龙点穴（空间聚集分析）- 大数据与GIS分析解决线下店铺选址问题
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 使用PostGIS 数据寻龙点穴（空间聚集分析）-...
运营分析利器——SLS窗口漏斗分析
漏斗分析当下已被广泛应用于产品运营分析过程中，成为用户增长、客户流失、留存转化等的重要分析方法。 常见的漏斗分析过程如下图所示，当产品或者运营活动发布后， 通过收集运营数据、并建立漏斗模型，然后根据漏斗模型进行统计和分析，定位问题，从而进行对应的优化迭代，并持续跟踪，最终实现用户增长、产品优化等目标...
“天猫双11”背后的流量治理技术与标准实践
一年一度的天猫双11 已经拉下帷幕，大家在疯狂买买买的过程中一定会有疑问：如何保障微服务在双十一的超级峰值下也能如丝般顺滑稳定？这背后的技术原理是怎样的，有没有一些最佳实践与标准？这篇文章就为大家介绍如何结合 Sentinel 与 OpenSergo 玩转双十一背后的流量治理技术与标准。OpenSe...
实践教程之将PolarDB-X与大数据等系统互通
PolarDB-X 为了方便用户体验，提供了免费的实验环境，您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验，PolarDB-X 也提供免费的视频课程，手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。
全面容器化之后，来电科技实现微服务治理
MSE 服务治理帮助我们系统以很低的成本无侵入的方式快速实现了全链路灰度能力，进一步提升了我们系统的稳定性，让我们新需求的迭代上线更加地安心。-- 来电科技架构师 汤长征
