导语: 磁盘IO利用率是研究存储的同学十分关注的指标,本文介绍了58存储团队在使用rocksdb时针对IO毛刺场景的调优实践,分析了rocksdb compaction限速部分的源码,通过调优,有效地减少IO毛刺,减少对实时读写的影响。
由于Level0层的文件是按照时间顺序刷盘的,而不是根据key的范围做划分,所以导致各 个文件之间范围有重叠,再加上文件自上向下的合并,读的时候有可能需要查找level0层的 多个文件及其他层的文件,这也造成了很大的读放大。
文档kafka3.2 文档1. 入门1.1 简介什么是事件流?事件流是人体中枢神经系统的数字等效物。它是“永远在线”世界的技术基础,在这个世界中,企业越来越多地由软件定义和自动化,并且软件的用户更多地是软件。
第1章针对Flink的基本原理、架构和组件进行了分析,本章开始快速实现一个Flink的入门案例,这样可以加深对之前内容的理解。2.1 Flink开发环境分析2.1.1 开发工具推荐在实战之前,需要先说明一下开发工具的问题。
程序员熟知的单体数据库如 MySQL、Oracle 在二十世纪末诞生并大行其道,直到 2010 年左右移动互联网爆发,席卷而来的海量数据,让单体数据库面临了前所未有的挑战,这也让数据库迎来了百花齐放的时代。
存储引擎是 MySQL 中具体与文件打交道的子系统,它是根据 MySQL AB 公司提供的文件访问层抽象接口定制的一种文件访问机制,这种机制就叫作存储引擎,下面是一些常用的存储引擎,有远古时期的 MyISAM、支持事务的 InnoDB、内存类型的 Memory、归档类型的 Archive、列式存储的 Infobright,以及一些新兴的存储引擎,以 RocksDB 为底层基础的 MyRocks 和 RocksDB,和以分形树索引组织存储的 TokuDB。
很多人在学习大数据的时候比较迷茫,不知从何学起,也不能够比较系统、全面的了解大数据框架。为此,过往记忆花了一个周末的时间把 Awesome Big Data 近 600 个大数据相关的调度、存储、计算、数据库以及可视化等介绍全部翻译了一遍,供大家查漏补缺,全面学习,强烈建议收藏。
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事件源作为一种应用程序体系结构模式越来越流行。事件源涉及将应用程序进行的状态更改建模为事件的不可变序列或“日志”。事件源不是在现场修改应用程序的状态,而是将触发状态更改的事件存储在不可变的日志中,并将状态更改建模为对日志中事件的响应。