Prometheus时序数据库-数据的插入
前言在之前的文章里,笔者详细的阐述了Prometheus时序数据库在内存和磁盘中的存储结构。有了前面的铺垫,笔者就可以在本篇文章阐述下数据的插入过程。 监控数据的插入在这里,笔者并不会去讨论Promt
Prometheus时序数据库-报警的计算
前言在前面的文章中,笔者详细的阐述了Prometheus的数据插入存储查询等过程。但作为一个监控神器,报警计算功能是必不可少的。自然的Prometheus也提供了灵活强大的报警规则可以让我们自由去发挥
Prometheus时序数据库-数据的查询
前言在之前的博客里,笔者详细阐述了Prometheus数据的插入过程。但我们最常见的打交道的是数据的查询。Prometheus提供了强大的Promql来满足我们千变万化的查询需求。在这篇文章里面,笔者
昨天去银行转钱,最后怒失300万
如果执行完步骤2, MySQL突然宕机了 ,那就会出现一个“灵异”事件,小埃钱少了300万,但小克账户并未收到300万,小埃没有还钱成功, 钱不翼而飞了 !
RabbitMQ、RocketMQ、Kafka性能为何差距如此大?
mysql并发写大部分情况下维持在600-800之间,并发读1200-1500之间,所以消费端在消费消息的时候需控制在并发小于1000,从而达到限流的效果。
详解Redisson分布式限流的实现原理
目前在工作中遇到一个性能问题,我们有个定时任务需要处理大量的数据,为了提升吞吐量,所以部署了很多台机器,但这个任务在运行前需要从别的服务那拉取大量的数据,随着数据量的增大,如果同时多台机器并发拉取数据,会对下游服务产生非常大的压力。
解Bug之路-中间件"SQL重复执行"
前言我们的分库分表中间件在线上运行了两年多,到目前为止还算稳定。在笔者将精力放在处理各种灾难性事件(例如中间件物理机宕机/数据库宕机/网络隔离等突发事件)时。竟然发现还有一些奇怪的corner case。现在就将排查思路写成文章分享出来。Bug现场应用拓扑应用通过中间件连后端多个数据库,sq
InnoDB为什么不用跳表,Redis为什么不用B+树?
作为开发人员,我们每天都要开发大量的接口,其中包括了读接口和写接口,而对于写接口来说,除了要保证他的性能、可用性以外,还需要有一个重要的问题,那就是考虑如何保证接口的幂等性
聊聊Redis的数据热点问题
前两天,我们使用的某云厂商服务挂了,而且一挂就是挂大半天,我们的服务强依赖于他们,所以我们也跟着一起挂。然而我们却无能为力,只能等他们恢复。事故原因中听他们提到Redis有个热key,正好我在上家公司负责过部门Redis集群,也处理过很多起Redis数据热点的问题,接下来就一起聊聊什么是Redis热

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Out of memory (OOM) 是一种操作系统或者程序已经无法再申请到内存的状态。经常是因为所有可用的内存,包括磁盘交换空间都已经被分配了。OOM的官方解释是:Understand the OutOfMemoryError Exception,根据HeapDump性能社区专属讲师公与的总结,常见的OOM有以下10种(其中OOM Killer是操作系统层面的概念)。
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分布式系统绕不开的核心之一的就是数据缓存,有了缓存的支撑,系统的整体吞吐量会有很大的提升。通过使用缓存,我们把频繁查询的数据由磁盘调度到缓存中,保证数据的高效率读写。
当然,除了在内存内运行还远远不够,我们今天就以具有代表性的缓存中间件Redis为例子,分析下,它是如何达到飞起的效率。
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