业务背景 现有一个业务需求,需要从一批很大的用户活跃数据(2亿+)中判断用户是否是活跃用户.由于此数据是基于用户的各种行为日志清洗才能得到,数据部门不能提供实时接口,只能提供包含用户及是否活跃的指定格式的文本由业务方使用. 存在的挑战 海量数据如何尽可能用小的空间存储 如何能快速获取指定的数据 如何能快速的写入到目标存储 解决思路 由于我的业务中只需要根据某个用户id查询是否是活跃用户,不存在复杂的查询条件,所以用redis很合适. 如此大的数据如果用普通的键值对一一存储所有用户的活跃数据,即使

此文转自: https://www.jianshu.com/p/9f1347ef75dd 2013年阿里的Cobar在社区使用过程中发现存在一些比较严重的问题,如高并发下的假死,心跳连接的故障,只实现了一半的NIO,和看上去很美的自动连接让我们在使用过程中掉入了一个接一个的陷阱,苦苦挣扎.终于,经过Mycat带头人Leader.us的改良——Mycat诞生了. Mycat 开源后,一些 Cobar 的用户参与了Mycat的开发,最终 Mycat 发展成为一个由众多软件公司的实力派架构师和资深开发

前言 业界对系统的高可用有着基本的要求,简单的说,这些要求可以总结为如下所示. 系统架构中不存在单点问题. 可以最大限度的保障服务的可用性. 一般情况下系统的高可用可以用几个9来评估.所谓的几个9就是系统可以保证对外提供的服务的时间达到总时间的百分比.例如如果需要达到99.99的高可用,则系统全年发生故障的总时间不能超过52分钟. 系统高可用架构 我们既然需要实现系统的高可用架构,那么,我们到底需要搭建一个什么样的系统架构呢?我们可以将需要搭建的系统架构简化成下图所示. 服务器规划 由于我电脑资

原文:巧用redis位图存储亿级数据与访问 - 简书 业务背景 现有一个业务需求,需要从一批很大的用户活跃数据(2亿+)中判断用户是否是活跃用户.由于此数据是基于用户的各种行为日志清洗才能得到,数据部门不能提供实时接口,只能提供包含用户及是否活跃的指定格式的文本由业务方使用. 存在的挑战 海量数据如何尽可能用小的空间存储 如何能快速获取指定的数据 如何能快速的写入到目标存储 解决思路 由于我的业务中只需要根据某个用户id查询是否是活跃用户,不存在复杂的查询条件,所以用redis很合适. 如此大的

在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时还要对集合中的数据进行统计排序. 常见的场景如下: 给一个 userId ,判断用户登陆状态: 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数: 统计每天的新增与第二天的留存用户数: 统计网站的对访客(Unique Visitor,UV)量 最新评论列表 根据播放量音乐榜单 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息.

通用技术 mysql 亿级数据优化 一定要正确设计索引 一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描) 一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询 一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询,不把这样的逻辑处理交给数据库 每个表索引不要建太多,大数据时会增加数据库的写入压力 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描

移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析,都需要依靠数据都统计和分析,当数据量小时,问题没有暴露出来,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大时,系统响应会变慢, TPS直线下降,直至服务不可用,可能有人会提出来,为何不用Oracle呢,确实,很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题,凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化,可是,不是每一个项目都会有DBA, 也不是所有的项目都会采用 Oracle 数据库,而且, Oracle 数据库在大数据

进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目:   (所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行) 1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右) 2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的是批量插入性能能有多少提高 3) 安全插入功能 (确保插入成功,使用的是SafeMode.True开关),这个测的是安全插入性能会差多少 4) 查询一个索引后的数字列,返回10条记录(也就是10KB)的性能,这个测的是索引查询的性能 5)

点亮 ️ Star · 照亮开源之路 GitHub:https://github.com/apache/dolphinscheduler 精彩回顾 近期,初灵科技的大数据开发工程师钟霈合在社区活动的线上 Meetup 上中,给大家分享了<基于 Apache DolphinScheduler 对千亿级数据的应用实践>主题演讲. 我们对于千亿级数据量的数据同步需求,进行分析和选型后,初灵科技最终决定使用DolphinScheduler进行任务调度,同时需要周期性调度 DataX.SparkSQL

摘  要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个

一.python操作redis安装和支持存储类型 安装redis模块 pip3 install redis 二.Python操作Redis之普通连接 redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令,StrictRedis用于实现大部分官方的命令,并使用官方的语法和命令,Redis是StrictRedis的子类,用于向后兼容旧版本的redis-py import redis r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379

PS:此片文章是承接上篇ELK部署文档,再次便不详细说明了 [安装Redis] [root@Redis ~]# wget  http://download.redis.io/releases/redis-2.8.13.tar.gz [root@Redis ~]# tar zxvf redis-2.8.13.tar.gz [root@Redis ~]# cd redis-2.8.13 [root@Redis redis-2.8.13]# make [root@Redis redis-2.8.13]

摘  要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个

1.添加配置 apoc.export.file.enabled=true apoc.import.file.enabled=true dbms.directories.import=import dbms.security.allow_csv_import_from_file_urls=true 2.导出操作 CALL apoc.export.csv.all('C:\\Users\\11416\\.Neo4jDesktop\\neo4jDatabases\\database-bcbe66f8-2

NEO4J亿级数据全文索引构建优化 一.数据量规模(亿级) 二.构建索引的方式 三.构建索引发生的异常 四.全文索引代码优化 1.Java.lang.OutOfMemoryError 2.访问数据库时 3.优化方案 4.优化代码 5.执行效率测试 如果使用基于NEO4J的全文检索作为图谱的主要入口,那么做好图谱搜索引擎的优化是非常关键的. 一.数据量规模(亿级) count(relationships):500584016 count(nodes):765485810 二.构建索引的方式 使用脚

一般用到了mybatis框架分页就不用自己写了 直接用RowBounds对象就可以实现,但这个性能确实很低 今天我用到10w级得数据分页查询,到后面几页就迭代了很慢 用于记录 1.10万级数据如下 [未用到分区] 查询速度不到1秒 reportId索引 <select id="getCompanyPageByReportId" resultType="com.newcore.example.models.web.vo.aml.tb.CompanyVo">

一.SDS 1,SDS源码解读 sds (Simple Dynamic String),Simple的意思是简单,Dynamic即动态,意味着其具有动态增加空间的能力,扩容不需要使用者关心.String是字符串的意思.说白了就是用C语言自己封装了一个字符串类型,这个项目由Redis作者antirez创建,作为Redis中基本的数据结构之一,现在也被独立出来成为了一个单独的项目,项目地址位于这里. sds 有两个版本,在Redis 3.2之前使用的是第一个版本,其数据结构如下所示: typedef

摘要:本文讨论一个问题:存储token时,token与对应用户id谁来作为key? 问题起源问题起源于要给公司的后台管理系统添加权限管理,选用的是开源框架shiro,而原本系统上是采用token做了登录校验的. 本文分享自华为云社区<讨论两种Redis中Token的存储方式>,作者:洛叶飘. 问题起源 问题起源于要给公司的后台管理系统添加权限管理,选用的是开源框架shiro,而原本系统上是采用token做了登录校验的. 我所采用的shiro验证方式是,每次接口请求,根据token来获取用户id

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map