JVM：JAVA本身提供了垃圾回收机制来实现内存管理现今的GC（如Java和.NET）使用分代收集（generation collection），依照对象存活时间的长短使用不同的垃圾收集算法，以达到最好的收集性能。以Java为例，整个Java堆可以切割成为三个部分：Young：Eden：存放新生对象。Survivor：存放经过垃圾回收没有被清除的对象。semi-Spaces：和Survivor做C
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2024-05-21 13:20:26
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目录1 什么是状态后端？2 状态后端分类？MemoryStateBckend注意FsStateBackend适用场景RocksDBStateBackend适用场景注意点3 RocksDB 大状态调优设置本地Rocks多目录开启增量CheckpointBlock SizeBlock Cache Size最大打开文件Cache In
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2024-03-18 09:38:52
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近期接手离职同事项目，突然遇到线上事故，Flink无法正常聚合数据生成指标. 以下是详细的排查过程：问题复现清晨，运维报告Flink数据分析模块无法正常生成指标数据. 赶紧登陆Flink所在机器，使用如下语句简单查看Job状态../bin/flink list查看输出，发现故障Job在Running状态. 因为数据分析模块运行时间较久，近期没有更新过，因此怀疑是依赖的中间件问题.问题根源定位(1)
一 拥有数据类型RedisMongoDBMemcacheString 字符串。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的。（一个value最大支持512MB）string 字符串。是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。仅支持简单的key-value结构的数据记录（一个value最大只支持1MB）Integer 整型数
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2023-08-30 09:54:42
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二、实时搜索引擎架构 大数据量、高并发量情况下的搜索引擎为了保证实时性，架构设计上的两个要点： (1)索引分级 (2)dump&merge 索引分级 《深入浅出搜索架构(上篇)》介绍了搜索引擎的底层原理，在数据量非常大的情况下，为了保证倒排索引的高效检索效率，任何对数据的更新，并不会实时修改索引，一旦产生碎片，会大大降低检索效率。 既然索引数据不能实时修改，如何保证最新的网页
Coreseek 是一款中文全文检索/搜索软件，以GPLv2许可协议开源发布，基于Sphinx研发并独立发布，专攻中文搜索和信息处理领域，适用于行业/垂直搜索、论坛/站内搜索、数据库搜索、文档/文献检索、信息检索、数据挖掘等应用场景，用户可以免费下载使用； coreseek安装需要预装的软件：apt-get install make gcc g++ automake libtool mysql
1.概述转载：如何在 Flink 中规划 RocksDB 内存容量？ 主要是自己学习。本文描述了一些配置选项，这些选项将帮助您有效地管理规划 Apache Flink 中 RocksDB state backend 的内存大小。在前面的文章 [1] 中，我们描述了 Flink 中支持的可选 state backend 选项，本文将介绍跟 Flink 相关的一些 RocksDB 操作，并讨论一些提高
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2024-07-24 12:47:30
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写#include "rocksdb/db.h"
#include "rocksdb/write_batch.h"
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
int main(){
rocksdb::DB* db;
rocksdb::Options options;
options.c
原创
2023-07-24 17:59:55
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# RockDB架构原理解析
RockDB是一个高性能、嵌入式的键值数据库，基于Google的Bigtable和LevelDB设计。它主要用于存储大规模数据，尤其适合需要快速随机读写的场景。本文将解析RockDB的架构原理，并通过简单的代码示例进行说明。
## RockDB的基本架构
RockDB的架构主要包括以下几个组件：
1. **MemTable**：一个内存中的键值存储结构，使用跳
一、Redis 概览1.1 Redis 全称是Remote Dictionary Service远程字典服务，从名称看，redis 最开始的设计思想，是一个远程的key-value 的存储服务，主要用来解决系统缓存，分布式的数据共享问题。程序员在学生阶段的课程设计往往是单实例（单体的应用），中小型公司起步的时候，往往也是从一个war 包开始，随着业务的发展慢慢的进化成分布式系统。1.2Redis定
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2024-09-06 10:09:23
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Java流程控制一、用户交互ScannerScanner类java.util.Scanner是JDK5的新特性，可以通过Scanner类来获取用户的输入。基本语法Scanner s = new Scanner(System.in);通过 Scanner 类的 next() 与 nextLine() 方法获取输入的字符串。在读取之前如需判断，使用 hasNext() 与 hasNextLine()
在讲Flink管理内存之前要了解下Flink为什么要自己实现内存管理一、Flink为什么要自己实现内存管理在大数据领域，大多数数据相关的开源框架（Hadoop、Spark、Storm）都是基于JVM运行的，但是JVM的内存管理机制往往存在着诸多类似OutOfMemoryError的问题，主要是因为创建过多的对象实例而超过JVM的最大堆内存限制，却没有被有效回收掉，这在很大程度上影响了系统的稳定性，
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2024-02-21 14:37:34
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本文主要简单介绍TaskManager的内存管理策略，以下均为笔者个人观点，欢迎大家批评指正。一 、内存布局在flink中，TaskManager内存主要分为三大块JVM使用的内存网络内存池Flink自己管理的内存 Flink自己管理的内存：这个内存，指的是flink的预留内存，这部分内存可以在jvm堆内，也可以在jvm堆外，若如此(在堆外)，这部分内存不会受jvm管辖。照
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2024-02-12 08:47:10
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JVM：JAVA本身提供了垃圾回收机制来实现内存管理现今的GC（如Java和.NET）使用分代收集（generation collection），依照对象存活时间的长短使用不同的垃圾收集算法，以达到最好的收集性能。以Java为例，整个Java堆可以切割成为三个部分：Young：
Eden：存放新生对象。Survivor：存放经过垃圾回收没有被清除的对象。semi-Spaces：和Sur
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2024-06-21 09:41:43
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前言如今，许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的。最着名的例子是 Apache Hadoop，还有较新的框架，如 Apache Spark、Apache Drill、Apache Flink。基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据（包括缓存和高效处理）。合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统
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2024-08-26 18:54:45
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如何处理缓存和高效处理1 自主管理内存Flink从一开始就选择了使用自主的内存管理，避开了JVM内存管理在大数据场景下的问题，提升了计算效率.1.1 JVM内存管理的不足1.1.1 有效数据密度低存储：对象头、实例数据、对齐填充部分 导致JVM中有效信息的存储密度很低1.1.2 垃圾回收Full GC会严重影响性能以及和集群中的心跳信息超时，使得无法进行调优1.1.3 OOM问题影响稳定性1.1.
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2024-04-17 10:02:57
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学习笔记如下：概述Flink 中每条消息都会被放到网络缓冲（network buffer） 中，并以此为最小单位发送到下一个 subtask。 Flink 在传输过程的输入端和输出端使用了网络缓冲队列，即每个 subtask 都有一个输入队列来接收数据和一个输出队列来发送数据，拥有更多的中间缓存数据可以使 Flink 提供更高、更富有弹性的吞吐量，但是也会增加快照时间。对于对齐的 checkpoi
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2024-07-24 12:34:55
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./bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 -s hdfs://master:9000/flink/checkpoints/d15750eebe118cccb93b4450a008e4d3/chk-158/_metadata -c stream.TestKafkaCheckpoint /var/flink/data/jars/flink-
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2024-03-16 14:03:26
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在大数据领域，大多数开源框架（Hadoop、Spark、Storm）都是基于JVM运行，但是JVM的内存管理机制往往存在着诸多类似OutOfMemoryError的问题，主要是因为创建过多的对象实例而超过JVM的最大堆内存限制，却没有被有效回收掉，这就在很大程度上影响了系统的稳定性，尤其对于大数据应用，面对大量的数据对象产生，仅仅靠JVM所提供的的各种垃圾回收机制很难解决内存溢出的问题。在开源
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2024-04-27 20:10:34
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Flink 幕后之内存管理引言目前很多大数据处理框架，例如Hadoop、Spark、Storm、Flink等。它们都基于JVM语言开发（java or scala)，运行在JVM上。为了加速合并或者排序（基于磁盘的方式通常要慢一些），需要将数据加载到内存中，由于数据量巨大，对内存是不小的压力。数据存储最简单的做法是将封装成对象直接存储到如List或者Map这样的数据结构中。这种做法会
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2023-12-18 16:29:43
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