官方博客-第33页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
    409

    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。”

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  • 2024-05-15
    453

    企业级事务处理与分析处理一体化方案

    本文为您介绍基于专有云敏捷版数据库场景DBStack搭建企业级事务处理与分析处理一体化方案。

    453
  • 2024-05-15
    256

    基于日志服务实现PolarDB秒级监控告警实践

    数据复用场景。SLS统一平台利用一份数据发掘出多个use case,让数据发挥其最大价值。

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  • 2024-05-15
    392

    基于图数据库搭建企业级的推荐类系统

    本文为您介绍基于专有云敏捷版数据库场景DBStack和图数据库搭建企业级推荐类系统。

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  • 2024-05-15
    422

    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
    562

    PolarDB-X 热点优化系列 (一):如何支持淘宝库存热点更新

    本文主要介绍PolarDB-X中支持热点行的优化思路和基本使用。

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  • 2024-05-15
    711

    基于Ingress-APISIX网关实现全链路灰度

    本文介绍了通过将 APISIX 提供的灵活的路由能力以及 MSE 提供的全链路灰度能力结合,可以在不需要修改任何业务代码的情况下,轻松实现全链路灰度能力。

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  • 2024-05-15
    425

    某运营商核心对客系统迁移PolarDB实践

    数据库迁云是一个复杂工程,对于传统企业来说,数据库不仅沉淀业务数据,还沉淀了大量业务逻辑,数据迁移过程复杂,风险高。本文借用客户核心系统数据库迁移到PolarDB为例,介绍数据库迁移过程中遇到的挑战、对应的解决方案,供大家参考。

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  • 2024-05-15
    261

    通过定时SQL提取阿里云API网关访问日志指标

    背景阿里云API网关服务提供API托管服务,提供了强大的适配和集成能力,可以将各种不同的业务系统API实现统一管理。API网关同时支持将API访问日志一键存储到日志服务,通过日志服务强大的查询分析能力,用户可以针对访问日志自定义计算多种指标,监测服务运行情况。继而通过定时SQL将结果指标直接存储到时...

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