緩存更新的四種策略
緩存更新是指在數據發生變化時,保持緩存和數據庫的數據一致性的問題。本文將介紹四種緩存更新策略,分別是Cache Aside、Read/Write Through、Write Behind、Refresh-Ahead策略。 ... ?
緩存更新是指在數據發生變化時,保持緩存和數據庫的數據一致性的問題。本文將介紹四種緩存更新策略,分別是Cache Aside、Read/Write Through、Write Behind、Refresh-Ahead策略。 ... ?
系列文章 Grafana 系列文章 概述 如前文 Grafana 系列 - 統一展示 -1- 開篇所述, Grafana 可以了解所有相關的數據--以及它們之間的關系--對于盡快根治事件和確定意外系統行為的真正來源非常重要。Grafana 允許團隊在一個地方對所有的數據進行無縫的可視化和跳轉。 最典 ... ?
背景 前段時間業務研發反饋說是他的應用內存使用率很高,導致頻繁的重啟,讓我排查下是怎么回事; 在這之前我也沒怎么在意過這個問題,正好這次排查分析的過程做一個記錄。 首先我查看了監控面板里的 Pod 監控: 發現確實是快滿了,而此時去查看應用的 JVM 占用情況卻只有30%左右;說明并不是應用內存滿了 ... ?
系列文章 Grafana 系列文章 配置 Jaeger data source Grafana內置了對Jaeger的支持,它提供了開源的端到端分布式跟蹤。本文解釋了針對Jaeger數據源的配置和查詢。 關鍵的配置如下: URL: Jaeger 實例的 URL, 如: http://localhost ... ?
系列文章 Grafana 系列文章 概述 我們是基于這篇文章: Grafana 系列文章(十二):如何使用 Loki 創建一個用于搜索日志的 Grafana 儀表板, 創建一個類似的, 但是基于 ElasticSearch 的日志快速搜索儀表板. 最終完整效果如下: ?Notes: 其實我基于 E ... ?
系列文章 Grafana 系列文章 ElasticSearch 數據源 Grafana內置了對Elasticsearch的支持。你可以進行多種類型的查詢,以可視化存儲在Elasticsearch中的日志或指標,并使用存儲在Elasticsearch中的日志事件對圖表進行注釋。 配置 ES 數據源 關 ... ?
摘要:由 Istio社區指導委員會成員和華為云云原生團隊聯合編著的云原生服務網格書籍《 Istio 權威指南》重磅上市 本文分享自華為云社區《《 Istio 權威指南 》新著重磅發行!華為云云原生團隊匠心力作》,作者: 云容器大未來 。 由?Istio 社區指導委員會成員和華為云云原生團隊聯合編著的 ... ?
摘要:本文結合Karmada社區對大規模場景的思考,揭示Karmada穩定支持100個大規模集群、管理超過50萬個節點和200萬個Pod背后的原理 本文分享自華為云社區《Karmada百倍集群規模多云基礎設施體系揭秘》,作者: 云容器大未來 。 隨著云原生技術在越來越多的企業和組織中的大規模落地,如 ... ?
系列文章 Grafana 系列文章 ?Notes: 關于 Grafana系列-統一展示-6-Zabbix 數據源, 其實已經在之前的文章: 使用 Grafana 統一監控展示 - 對接 Zabbix 里詳細介紹過了, 感興趣的請移步閱讀. 知識儲備 一個圖表上的多個 Items 我們可以在 met ... ?
(【云原生】這么火,你不來了解下) 一、前言 隨著云計算的不斷發展與完善。在這樣的浪潮中,各種我們熟悉又陌生的詞匯層出不窮。云原生( CloudNative )、 元宇宙 ( Metaverse )也在這波浪潮中應運而生。 不知道大家是不是跟我一樣,都聽說它們很火很火,活到什么程度呢?每天只要你一打 ... ?
所謂資源對象是指在k8s上創建的資源實例;即通過apiserver提供的各資源api接口(可以理解為各種資源模板),使用yaml文件或者命令行的方式向對應資源api接口傳遞參數賦值實例化的結果;比如我們在k8s上創建一個pod,那么我們就需要通過給apiserver交互,傳遞創建pod的相關參數,讓... ... ?
摘要:本文嘗試基于分析現有的學術文章,剖析Serverless與Regionless并存時,在性能提升和成本控制兩個方向的現狀與挑戰 本文分享自華為云社區《當Serverless遇到Regionless:現狀與挑戰》,作者:云容器大未來。 近年來,Serverless服務崛起的趨勢是有目共睹的:從B ... ?
系列文章 Grafana 系列文章 知識儲備 Prometheus Template Variables 你可以使用變量來代替硬編碼的細節,如 server、app 和 pod_name 在 metric 查詢中。Grafana 在儀表盤頂部的下拉選擇框中列出這些變量,幫助你改變儀表盤中顯示的數據。 ... ?
系列文章 Grafana 系列文章 Grafana Prometheus 數據源 Grafana 提供了對 Prometheus 的內置支持。本文會介紹 Grafana Prometheus(也包括 Prometheus 的兼容實現,如 Thanos, Mimir 等) 數據源的部分選項、變量 (V ... ?
通過前兩篇文章對Go編程的理解,本篇從重點實戰使用角度介紹Go常見基礎標準庫的使用,較大部分業務場景直接使用標準庫提供的豐富功能就可實現快速開發,結合精簡代碼示例演示了字符串、IO、編碼、網絡、數據庫、單元測試等十幾個標準包的使用。 ... ?
Go語言是天然并發利器,通過通信來實現內存共享而不是通過共享內存來通信,本篇從了解Go的并發哲學、理論及并發原語開始,之后用一個個Go代碼示例認識Go的協程、通道、定時器、互斥鎖、池化、原生操作等十幾個并發編程示例,進一步加深對其并發編程使用場景理解和原理的初步認識。 ... ?
Go語言由于來自全球技術大廠谷歌創造及推動,其生態發展極其迅速,有可能成為未來十年內最有統治力的開發語言。本篇主要介紹Go目前發力的使用場景、開發環境、基礎命令、命名規范,進一步了解其原生標準庫的強大,最后通過多個Go代碼示例演示了基礎語法的使用,從而具備初級編程能力。 ... ?
更多技術交流、求職機會,歡迎關注字節跳動數據平臺微信公眾號,回復【1】進入官方交流群 物化視圖是指將視圖的計算結果存儲在數據庫中的一種技術。當用戶執行查詢時,數據庫會直接從已經預計算好的結果中獲取數據,而不需要重新計算視圖。具體來說,物化視圖是一種以表格形式存儲的結果集合。當創建一個物化視圖時,數據 ... ?
ByteHouse云數倉版是字節跳動數據平臺團隊在復用開源 ClickHouse runtime 的基礎上,基于云原生架構重構設計,并新增和優化了大量功能。在字節內部,ByteHouse被廣泛用于各類實時分析領域,最大的一個集群規模大于2400節點,管理的總數據量超過700PB。本分享將介紹Byte... ... ?
環顧四周,皆是對手! 云時代的掉隊者,由于Java啟動的高延時、對資源的高占用、導致在Serverless及FaaS架構下力不從心,在越來越流行的邊緣計算、IoT方向上也是難覓蹤影; Java語言在業務服務開發中孤獨求敗,但在系統級應用領域幾乎是C、C++、攪局者Go、黑天鵝Rust的天下; 移動應 ... ?