hbase整理1：hbase是啥： HBase（Hadoop Ddatabase）是一个开源的、面向列，适用于海量数据存储（TB、PB）的、具备高可用、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。2：hbase适用场景： 1.海量数据：TB,PB级别的 2.高吞吐量：HBase支持高并发读写，通过使用日志文件（HLOG）和内存存储来将随机写转换成顺序写，保证稳定的数据插入速率
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2023-08-18 23:12:02
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在临近上线之前，我们系统做了一次压力测试，发现有一个接口在高并发情况下会出现一个死锁的情况。。首先申明…不是我写的，我只是帮忙排查下。随着对Mysql锁的深入了解，于是就准备写几篇文章来记录下Mysql各种事物和索引的情况下出现死锁的情况。今天就介绍下在并发插入的情况下，哪几种情况会出现死锁：INNODB下的各种锁在介绍锁的时候只会介绍跟本节相关的锁，而且只会讲述大概是什么，至于锁的更加详细的讲解
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2023-08-08 14:36:47
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Mysql有很多坑，对Mysql多线程支持这块不是很熟的话就会莫名其妙地发生一些诡异的问题。多线程线程并发操作时最容易产生死锁问题。所以很多大数据的操作一般都采用NoSQL数据库方案来处理，或者读写分离，只需要做好幂等设计即可。如何避免数据库并发1.通过数据库连接池做分发处理：设置何时的数据库连接池参数。如配置：线程池大小，空闲时间，超时时间等。2.永远不要手动开启线程插入数据：不要手动开启线程去
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2023-08-02 16:30:36
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管理并发写入操作目录：事务隔离说明写入和读写操作 并发写入事务的潜在锁死情况并发写入实例一、事务隔离说明openGauss基于MVCC（多版本并发控制）并结合两阶段锁的方式进行事务管理，其特点是读写之间不阻塞。SELECT是纯读操作，UPDATE和DELETE是读写操作。读写操作和纯读操作之间并不会发生冲突，读写操作之间也不会发生冲突。每个并发事务在事务开始时创建事务快照，并发事务之间不能检测到对
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2023-09-17 00:43:50
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Kafka作为一个优秀的高性能消息中间件，广泛用于各种大数据高并发场景下，常常听一些技术大牛讲起kafka滔滔不绝，赞不绝口，但是它是如何保证数据的高并发写入，可靠性以及流数据处理中常见的EOS语义的呢？本篇文章让我们来一起深入探究其内部原理。一、 高并发写入作为一个消息队列，我们首先需要考虑消息如何传递，如何存储。在高并发场景下，我们常常会想到如何提高系统的吞吐量，Kafka在生产者写入消息的时
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2024-02-26 16:49:45
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# Redis 写入并发：有效利用内存数据库
Redis 是一个高性能的键值数据库，用于缓存、实时数据分析和消息队列等场景。其在处理高并发写入时表现尤为突出，性能远超传统关系型数据库。这篇文章将探讨 Redis 的写入并发机制，并提供简要的代码示例。
## Redis 写入并发的工作原理
Redis 通过异步 I/O 和单线程的事件驱动架构来实现高性能的写入操作。尽管 Redis 是单线程的
微科技
2017-07-10 10:11 1.3海量数据解决方案1.使用缓存：使用方式：1，使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。2，使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。2.数据库优
坚持思考，就会很酷今天聊一个存储的实现细节，数据副本的并发写入。存储的高可靠性和高可用，必须依赖于数据的冗余机制。比如 3 副本就是把用户数据复制成 3 份。然后把 3 份数据分发到不同的地方。这个写下去的动作是有讲究的，因为肯定不希望时延线性增加，你肯定希望的是虽然多写 2 份数据，但还只耗费 1 份时间。换句话说，原则上数据虽然变多了，但是时间开销不能增加。那就只能并发写入喽！那这个动作怎么实
1.找到顺序和异步之间最好的平衡，通常是那些高效率人士的一个特点--对于程序来说也是如此。2.相同的关注点(资源利用，公平和方便)不仅促进了线程的发展，也促进了线程的发展。线程允许程序控制流的多重分支同时存在于一个进程。 他们共享进程范围内的资源，比如内存和文件句柄，但是每一个线程有其自己的程序计数器、栈和本地变量。 线程也为多处理器系统中并行地使用硬件提供了一个自然而然的分解；同一程序内的多个线
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2024-01-03 23:53:52
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JAVA并发实战学习笔记第三章 对象的共享失效数据：
java程序实际运行中会出现①程序执行顺序对打乱；②数据对其它线程不可见——两种情况上述两种情况导致在缺乏同步的程序中出现失效数据这一现象，且“失效”这一情况不确定性很大，因为可能出现可能没出现。JVM中没有规定对于64位变量如：long, double 的读写操作必须是原子的，因此不同步的情况下读取该类数据可能得到的值无意义（低32位
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2023-12-27 21:01:57
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应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。本文针对实时监控 MongoDB 数据库，总结了一些使用的工具以及需要重点注意的性能方面。实时监控 MongoDB 工具MongoD
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2024-06-12 08:11:46
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查询了下Mysql 关于高并发的处理的资料，在这记录一下。高并发大多的瓶颈在后台数据逻辑处理，在存储，mysql的正常的优化方案如下：1、代码中sql语句优化2、数据库字段优化，索引优化3、加缓存，redis/memcache等4、主从，读写分离5、分区表6、垂直拆分，解耦模块7、水平切分 点评：1、方法1&方法2是最简单，也是提升效率最快的方式。也许有人说这两点你已
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2023-07-03 17:19:22
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项目中可能会遇到MySQL: ERROR 1040: Too many connections”的异常情况，造成这种情况的一种原因是访问量过高，MySQL服务器抗不住，这个时候就要考虑增加从服务器分散读压力；另一种原因就是MySQL配置文件中max_connections值过小。先看下mysql的最大连接数：show variables like '%max_connections%';如果服务器
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2024-06-20 05:54:55
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java，多线程
多线程，并发，是经常遇到的问题，平时解决的方案也想过很多，比如说现在有1000行消息，需要开10个线程同时处理。 之前想过两个方案： 方案一： 一次开10个线程，每个线程处理一条消息，等10个线程全部处理结束之后，再开启下10个线程，直到全部处理完毕缺陷：需要等待其他n - 1个线程结束后，才能同时启动下n个线程&n
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下：(1)代码中sql语句优化(2)数据库字段优化，索引优化(3)加缓存，redis/memcache等(4)主从，读写分离(5)分区表(6)垂直拆分，解耦模块(7)水平切分方案分析：1、方法1个方法2是最简单，也是提升
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2024-07-23 21:33:41
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一句话总结：使用官方Mysql Innodb Cluster集群方案实现Mysql冗余备份，无单点故障的高可用性。项目背景：腾讯数据中心网络的SDN控制器，项目业务对数据的要求如下：1、对数据可用性要求高，要求多节点冗余备份，Mysql单点故障后可以切换到其他节点2、对数据准确性要求高，对Mysql写数据时，需要强一致性备份，不能是异步的备份3、并发请求低业内方案：方案优点缺点主备或一主多备，默认
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2023-08-10 17:06:56
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MySQL 并发控制 前一节已经说过了，MySQL是多线程应用，并且共享存储数据，很显然，当两个及以上线程对同一块数据进行写将会发生数据不一致等各种问题，比如，同时对一个表增加一条记录，后一个增加的记录可能会覆盖前一条，造成数据丢失。若仅仅是读不会发生错误，但是当读写一同，就有可能发生读错误，所以，对读也是需要必要的控制。 关于数据读写错误的会有哪几种情况，可以参考：事务隔离级别。
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2023-08-28 13:26:58
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解决方式： 水平分库分表，由单点分布到多点数据库中，从而降低单点数据库压力。 集群方案：解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。 读写分离策略：极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量。无法解决高写入压力 什么是数据库切分 举个简单的例子：我们针对一个Blog应用中的日志来说明，比如日志 文章（article）表有如下字段： article_id(int),title(varchar(128
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2023-06-09 22:56:38
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一、Elasticsearch写入请求流程 假设一个写入请求发到node1node1接收到请求，根据_routing或_id来计算数据该写到哪个分片上，并且根据集群状态中的信息找到该分片的主分片在哪个节点上。这里发送到node3node3接收到请求的时候，开始往主分片里写数据主分片写入完成后，转发请求到该分片的副本分片所在节点（node1、node2），并等待返回结果副本分片接收到请求后，开
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2024-03-22 19:27:29
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目录前言一、写-写情况二、写-读，读-写情况前言事务在并发是可能引发一致性问题的各种现象。并发事务访问相同的数据的情况有三种：读-读：两个事务同事进行读取。并发事务相继读取相同的记录。读取操作本身不会对记录有任何影响，不会引起什么问题，所以这是允许这种情况发生。写-写：两个事务一起在写写-读，读-写，当一个事务在读，一个事务在写的情况。一、写-写情况 &nbs
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2023-08-10 06:34:12
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