zookeeper是著名hadoop的子项目,是一个开源的分布式的协调服务,这个是zk的大致样子zk可以数据发布订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、分布式锁、分布式队列等功能zk具有一下优点:顺序一致性:
从同一个客户端发起的事务请求，最终将会严格按照其发起顺序被应用到zookeeper中原子性:
所有事物请求的处理结果在整个集群中所有机器上的应用情况是一致的，即，要
ZooKeeper面试题ZooKeeper文件系统Zookeeper提供一个多层级的节点命名空间（节点称为znode）。 与文件系统不同的是，这些节点都可以设置关联的数据，而文件系统中只有文件节点可以存放数据而目录节点不行。 Zookeeper为了保证高吞吐和低延迟，在内存中维护了这个树状的目录结构，这种特性使得Zookeeper不能用于存放大量的数据，每个节点的存放数据上限为1M。四种类型的zn
1.概述ZooKeeper的功能特性通过ZooKeeper配置文件来进行控制管理（ zoo.cfg配置文件）。 ZooKeeper这样的设计其实是有它自身的原因的。通过前面对ZooKeeper的配置可以看出，对ZooKeeper集群进行配置的时候，它的配置文档是完全相同的（对于集群伪分布模式来说，只有很少的部分是不同的）。这样的配置方使得在部署ZooKeeper服务的时候非常地方便。另外，如果服务
作为服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)和P(分区容错性)。由于分区容错性在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。在此Zookeeper保证的是CP, 而Eureka则是AP。4.1 Zookeeper保证CP当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册
为什么使用zookeeper？一句话：为了保证大量数据存储在计算机中的一致性。背景：大数据其实就是研究怎么把数据存到计算机里面和怎么计算这些数据，那么如果只有一台计算机存储所有的数据就会出现什么问题？1.单点故障问题：一个机器出问题，那么所有数据丢失解决方案：多台电脑备份数据，也就是所谓的分布式2.性能瓶颈问题：一般为磁盘I/O：磁盘的读写速度远慢于内存的读写速度，系统运行时如果需要等待磁盘I/O
重叠泪痕缄锦字，人生只有情难死。分布式集群安装在上一章我们已经完成ClickHouse分布式集群安装，也创建本地表和分布式表进行了测试，但是，假如停掉一个节点会发生神马情况？
node03上kill掉clickhouse-server进程[root@node03 ~]# ps -ef | grep clickhouse
clickho+ 2233 1 73 13:07 ?
一直纠结性能分析与调优如何下手，先从硬件开始，还是先从代码或数据库。从操作系统（CPU调度，内存管理，进程调度，磁盘I/O）、网络、协议（HTTP， TCP/IP ），还是从应用程序代码，数据库调优，中间件配置等方面入手。 单一个中间件又分web中间件（apache 、IIS），应用中间件（tomcat 、weblogic 、webSphere&
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精选
2016-09-04 21:02:15
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为什么要分库分表？首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面：大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库中存在一张上亿数据量的表，一条 SQL 没有命中索引会全表扫描，这个查询耗时会非常久。存储出现问题业务量剧增，单库数据量越来越大，
LoadRunner压测结果分析，定位性能瓶颈
结果分析的方法和角度有很多，关注的指标可能也不一样。今天给新同事讲解了一下怎么根据LR压测的结果定位性能瓶颈，顺便总结了一下自己以往的套路。1、首先判断是否是应用程序本身的问题，根据网络吞吐量、cpu使用率和上下文切换水平三个指标进行分析。2、然后判断是否内存问题，内存最主要的两种情况是内存泄露和内存不足；
目录
nginx性能优化
当前系统结构瓶颈
了解业务模式
性能与安全
系统与nginx性能优化
文件句柄
设置方式
系统全局性修改和用户局部性修改
进程局部性修改
扩展—ulimit
cpu的亲和设置
事件处理模型优化
设置work_connections 连接数
keepalive timeout会话保持时间
GZIP压
一、Redis为何这么快1.官方提供的数据表示Redis可以达到10w+的QPS（每秒查询次数）2.Redis是单线程单进程的模型，Redis完全基于内存操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章的采用单线程方案了。3.使用多路复用IO模型，非阻塞IO。 二、Redis和Memached
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2023-09-10 22:41:42
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MySQL query optimizerMySQL 常见的瓶颈1.CPU：CPU在饱和的时候一般发生在，数据装入内存或者从磁盘上读取数据的时候。2.IO：磁盘I/O瓶颈发生在装入的数据远大于内存容量的时候。3.服务器硬件的性能瓶颈：top，free，iostat和vmstat来检查系统性能Explain是什么？ 使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是如何处理你
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2023-09-08 23:41:23
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一、简介Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的APImysql与redis的区别：类型上mysql是关系型数据库，而redis是缓存数据库；作用上mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但速度较慢；而redis用于存储使用较为频
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2023-09-19 01:03:04
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一、MapReduce 跑的慢的原因
程序效率的瓶颈在于两点：）计算机性能、内存、磁盘健康、网络）I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）map和reduce数设置不合理 （3）map运行时间太长，导致reduce等待过久 （4）小文件过多 （5）大量的不可分块的超大文件 （6）spill次数过多 （7）merge次数过多等。
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2023-08-10 09:32:31
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背景说明在最近的项目开发中，遇到一个 Python处理性能问题 ：由于实时数据量较大（每秒有2100条日志，且每条日志平均大小在1kB左右），且受制于硬件资源限制，使用Python做实时数据处理，无法完成当前规模的数据集处理能力，数据越积越多，数据入库延时越来越长！第一版Python实现，其处理性能：840/s优化版Python实现，其处理性能：11
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2023-08-11 16:58:51
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目录一、性能优化考虑点1、当前系统结构瓶颈2、了解业务模式3、性能与安全二、系统与Nginx性能优化1、文件句柄2、cpu的亲和配置3、事件处理模型优化4、设置work_connections 连接数5、keepalive timeout会话保持时间6、GZIP压缩性能优化7、proxy超时设置8、高效传输模式9、Linux系统内核层面一、性能优化考虑点当我需要进行性能优化时，说明我们服务器无法满
ZooKeeper 特点/设计目的ZooKeeper 作为一个集群提供数据一致的协调服务，自然，最好的方式就是在整个集群中的 各服务节点进行数据的复制和同步。数据复制的好处1、容错：一个节点出错，不至于让整个集群无法提供服务2、扩展性：通过增加服务器节点能提高 ZooKeeper 系统的负载能力，把负载分布到多个节点上3、高性能：客户端可访问本地 ZooKeeper 节点或者访问就近的节点，依次提
Redis作为NoSQL最受欢迎的数据库之一，在国内市场长期占据Key-Value NoSQL市场的榜首。它的高性能，易用性和提供的常用数据结构极大的简化了开发人员和用户的开发和使用，能够更好更快的构建出客户系统。Redis在使用时也有一些短处，经常遇到的有：没有管控系统。Redis只提供一个存储核心，无论是生存周期管理还是参数配置都需要自己开发。单线程模型，容易卡住。Redis使用了无锁的单线程
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2023-07-21 21:31:58
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做了3～5年左右Java开发，你已经积累了不少项目经验，扩宽了技术广度，也许已发力成为团队管理者。到了这个阶段，大家却常有这种感受：感觉自己卡在瓶颈进步缓慢，技术水平很难像早期一样实现大幅突破？其实大家往往忽略了这一点——提升自己的架构认知。本文，就来详细说说架构的相关知识！ 架构的本质在于面对业务场景给出优雅的解决方案，使得业务能够快速迭代和持续交付，从而达到降本增效的目标。提升架构认知高度，就
# Hive性能瓶颈解决方案
作为一名经验丰富的开发者，你对于Hive性能瓶颈的解决方案非常熟悉。下面我将指导你如何解决这个问题。首先我们来看一下整个过程的步骤。
## 整个过程的步骤
| 步骤 | 操作 |
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| 1 | 确定性能瓶颈的类型 |
| 2 | 优化Hive查询 |
| 3 | 优化Hive表设计 |
| 4 | 配置Hive和集群参数 |
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原创
2023-07-29 05:47:24
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