积分充值
 首页
前端开发
AngularDartElectronFlutterHTML/CSSJavaScriptReactSvelteTypeScriptVue.js构建工具
后端开发
.NetC#C++C语言DenoffmpegGoIdrisJavaJuliaKotlinLeanMakefilenimNode.jsPascalPHPPythonRISC-VRubyRustSwiftUML其它语言区块链开发测试微服务敏捷开发架构设计汇编语言
数据库
Apache DorisApache HBaseCassandraClickHouseFirebirdGreenplumMongoDBMySQLPieCloudDBPostgreSQLRedisSQLSQLiteTiDBVitess数据库中间件数据库工具数据库设计
系统运维
AndroidDevOpshttpdJenkinsLinuxPrometheusTraefikZabbix存储网络与安全
云计算&大数据
Apache APISIXApache FlinkApache KarafApache KyuubiApache OzonedaprDockerHadoopHarborIstioKubernetesOpenShiftPandasrancherRocketMQServerlessService MeshVirtualBoxVMWare云原生CNCF机器学习边缘计算
综合其他
BlenderGIMPKiCadKritaWeblate产品与服务人工智能亿图数据可视化版本控制笔试面试
文库资料
前端
AngularAnt DesignBabelBootstrapChart.jsCSS3EchartsElectronHighchartsHTML/CSSHTML5JavaScriptJerryScriptJestReactSassTypeScriptVue前端工具小程序
后端
.NETApacheC/C++C#CMakeCrystalDartDenoDjangoDubboErlangFastifyFlaskGinGoGoFrameGuzzleIrisJavaJuliaLispLLVMLuaMatplotlibMicronautnimNode.jsPerlPHPPythonQtRPCRubyRustR语言ScalaShellVlangwasmYewZephirZig算法
移动端
AndroidAPP工具FlutterFramework7HarmonyHippyIoniciOSkotlinNativeObject-CPWAReactSwiftuni-appWeex
数据库
ApacheArangoDBCassandraClickHouseCouchDBCrateDBDB2DocumentDBDorisDragonflyDBEdgeDBetcdFirebirdGaussDBGraphGreenPlumHStreamDBHugeGraphimmudbIndexedDBInfluxDBIoTDBKey-ValueKitDBLevelDBM3DBMatrixOneMilvusMongoDBMySQLNavicatNebulaNewSQLNoSQLOceanBaseOpenTSDBOracleOrientDBPostgreSQLPrestoDBQuestDBRedisRocksDBSequoiaDBServerSkytableSQLSQLiteTiDBTiKVTimescaleDBYugabyteDB关系型数据库数据库数据库ORM数据库中间件数据库工具时序数据库
云计算&大数据
ActiveMQAerakiAgentAlluxioAntreaApacheApache APISIXAPISIXBFEBitBookKeeperChaosChoerodonCiliumCloudStackConsulDaprDataEaseDC/OSDockerDrillDruidElasticJobElasticSearchEnvoyErdaFlinkFluentGrafanaHadoopHarborHelmHudiInLongKafkaKnativeKongKubeCubeKubeEdgeKubeflowKubeOperatorKubernetesKubeSphereKubeVelaKumaKylinLibcloudLinkerdLonghornMeiliSearchMeshNacosNATSOKDOpenOpenEBSOpenKruiseOpenPitrixOpenSearchOpenStackOpenTracingOzonePaddlePaddlePolicyPulsarPyTorchRainbondRancherRediSearchScikit-learnServerlessShardingSphereShenYuSparkStormSupersetXuperChainZadig云原生CNCF人工智能区块链数据挖掘机器学习深度学习算法工程边缘计算
UI&美工&设计
BlenderKritaSketchUI设计
网络&系统&运维
AnsibleApacheAWKCeleryCephCI/CDCurveDevOpsGoCDHAProxyIstioJenkinsJumpServerLinuxMacNginxOpenRestyPrometheusServertraefikTrafficUnixWindowsZabbixZipkin安全防护系统内核网络运维监控
综合其它
文章资讯
 上传文档  发布文章  登录账户
IT文库
  • 综合
  • 文档
  • 文章

无数据

分类

全部数据库(29)TiDB(14)数据库中间件(10)ClickHouse(2)MySQL(1)Apache HBase(1)Apache Doris(1)

语言

全部中文(简体)(27)中文(简体)(1)

格式

全部PDF文档 PDF(29)
 
本次搜索耗时 0.123 秒,为您找到相关结果约 29 个.
  • 全部
  • 数据库
  • TiDB
  • 数据库中间件
  • ClickHouse
  • MySQL
  • Apache HBase
  • Apache Doris
  • 全部
  • 中文(简体)
  • 中文(简体)
  • 全部
  • PDF文档 PDF
  • 默认排序
  • 最新排序
  • 页数排序
  • 大小排序
  • 全部时间
  • 最近一天
  • 最近一周
  • 最近一个月
  • 最近三个月
  • 最近半年
  • 最近一年
  • pdf文档 Apache ShardingSphere ElasticJob 中文文档 2023 年 11 月 01 日

    2020 年 5 月 28 日成为 Apache ShardingSphere 的子项目。欢迎通过邮件列表参与讨论。 1 1 简介 使用 ElasticJob 能够让开发工程师不再担心任务的线性吞吐量提升等非功能需求,使他们能够更加专注 于面向业务编码设计;同时,它也能够解放运维工程师,使他们不必再担心任务的可用性和相关管理需 求,只通过轻松的增加服务节点即可达到自动化运维的目的。 ElasticJob ElasticJob 定位为轻量级无中心化解决方案,使用 jar 的形式提供分布式任务的协调服务。 2 2 功能列表 • 弹性调度 – 支持任务在分布式场景下的分片和高可用 – 能够水平扩展任务的吞吐量和执行效率 – 任务处理能力随资源配备弹性伸缩 • 资源分配 – 在适合的时间将适合的资源分配给任务并使其生效 – 相同任务聚合至相同的执行器统一处理 – 动态调配追加资源至新分配的任务 上海,2= 广州,那么代码中直接使用北京,上海,广州的 枚举值即可完成分片项和业务逻辑的对应关系。 5.2.2 资源最大限度利用 ElasticJob 提供最灵活的方式,最大限度的提高执行作业的吞吐量。当新增加作业服务器时,ElasticJob 会通过注册中心的临时节点的变化感知到新服务器的存在,并在下次任务调度的时候重新分片,新的服 务器会承载一部分作业分片,如下图所示。 5.2. 弹性调度
    0 码力 | 98 页 | 1.97 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 6. ClickHouse在众安的实践

    Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2682 v4 @ 2.50GH • 12 cores 24 processors • 内存: 96GB • 硬盘: 1TB 高效云盘,最大IO吞吐量 140MBps 以事业部、入库时间作双分区导入数据 遇到的问题 导入效率: • 原有导入数据方式在百亿级数据下会报Too many partitions for single INSERT 数据分布在六台服务器上 • 执行涉及到全表数据的查询(cold data,从硬盘读取),处理速度为~43.60million rows/s • 用到六块硬盘的io:6*140=840mb/s • io吞吐量加倍时,对于冷数据的处理速度是之前的~180% 28 ClickHouse 百亿数据性能测试与优化 • 硬盘存储升级 • 高效云盘 --> SSD + RAID0 • 140MBps -->
    0 码力 | 28 页 | 4.00 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.1

    致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高,在事务执行过程中,必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求,来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹,只有在最适合的场景中才能发挥 它们的最大长处。可通过下表详细对比它们之间的区别,以帮助开发者进行技术选型。 RC 之外的隔离级别。 待优化项 • Apache ShardingSphere 和 SEATA 重复 SQL 解析。 4.5 读写分离 4.5.1 背景 面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说,将数据库拆分为主库和从库,主库负责处理事务性的增删改操作,从库负 责处理查询操作,能够有效的避免由数据更新导致的行锁 ShardingSphere document, v5.1.1 通过一主多从的配置方式,可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本,能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式,不但能够提升系统的吞吐量,还能够提升系统的可用性,可以达到在任何 一个数据库宕机,甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同,读写分离则是根据 SQL 语义的分析,将读操
    0 码力 | 409 页 | 4.47 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.0

    致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高,在事务执行过程中,必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求,来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹,只有在最适合的场景中才能发挥 它们的最大长处。可通过下表详细对比它们之间的区别,以帮助开发者进行技术选型。 RC 之外的隔离级别。 待优化项 • Apache ShardingSphere 和 SEATA 重复 SQL 解析。 4.5 读写分离 4.5.1 背景 面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说,将数据库拆分为主库和从库,主库负责处理事务性的增删改操作,从库负 责处理查询操作,能够有效的避免由数据更新导致的行锁 ,使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式,可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本,能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式,不但能够提升系统的吞吐量,还能够提升系统的可用性,可以达到在任何 一个数据库宕机,甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同,读写分离则是根据 SQL 语义的分析,将读操
    0 码力 | 406 页 | 4.40 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.2

    致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高,在事务执行过程中,必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求,来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹,只有在最适合的场景中才能发挥 它们的最大长处。可通过下表详细对比它们之间的区别,以帮助开发者进行技术选型。 RC 之外的隔离级别。 待优化项 • Apache ShardingSphere 和 SEATA 重复 SQL 解析。 4.5 读写分离 4.5.1 背景 面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说,将数据库拆分为主库和从库,主库负责处理事务性的增删改操作,从库负 责处理查询操作,能够有效的避免由数据更新导致的行锁 ,使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式,可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本,能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式,不但能够提升系统的吞吐量,还能够提升系统的可用性,可以达到在任何 一个数据库宕机,甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同,读写分离则是根据 SQL 语义的分析,将读操
    0 码力 | 446 页 | 4.67 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0-alpha

    每次操作仍然只创建一个唯一的数据库连接。这样即可以防止对一次请求对数据库连接占用过多所带来 的问题。该模式始终选择内存归并。 内存限制模式适用于 OLAP 操作,可以通过放宽对数据库连接的限制提升系统吞吐量;连接限制模式适 用于 OLTP 操作,OLTP 通常带有分片键,会路由到单一的分片,因此严格控制数据库连接,以保证在线 系统数据库资源能够被更多的应用所使用,是明智的选择。 自动化执行引擎 致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高,在事务执行过程中,必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求,来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹,只有在最适合的场景中才能发 挥它们的最大长处。可通过下表详细对比它们之间的区别,以帮助开发者进行技术选型。 RC 之外的隔离级别。 待优化项 • Apache ShardingSphere 和 Seata 重复 SQL 解析。 3.3 读写分离 3.3.1 背景 面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说,将数据库拆分为主库和从库,主库负责处理事务性的增删改操作,从库负 责处理查询操作,能够有效的避免由数据更新导致的行锁
    0 码力 | 301 页 | 3.44 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.2.0

    致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高,在事务执行过程中,必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求,来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹,只有在最适合的场景中才能发挥 它们的最大长处。Apache ShardingSphere 集成了 SEATA 不支持的 SQL: • 事务中使用 DistSQL 里的 RAL、RDL 操作; • XA 事务中使用 DDL 语句。 3.3 读写分离 3.3.1 背景 面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说,将数据库拆分为主库和从库,主库负责处理事务性的增删改操作,从库负 责处理查询操作,能够有效的避免由数据更新导致的行锁 ,使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式,可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本,能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式,不但能够提升系统的吞吐量,还能够提升系统的可用性,可以达到在任何 一个数据库宕机,甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 3.3. 读写分离 30 Apache ShardingSphere document, v5.2
    0 码力 | 449 页 | 5.85 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.4.1

    致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高,在事务执行过程中,必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求,来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹,只有在最适合的场景中才能发挥 它们的最大长处。Apache ShardingSphere 集成了 SEATA 中需要授予用户 XA_RECOVER_ADMIN 权限,否则 XA 事务管理器执行 XA RECOVER 语句时 会报错。 8.3 读写分离 8.3.1 背景 面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说,将数据库拆分为主库和从库,主库负责处理事务性的增删改操作,从库负 责处理查询操作,能够有效的避免由数据更新导致的行锁 ,使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式,可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本,能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式,不但能够提升系统的吞吐量,还能够提升系统的可用性,可以达到在任何 一个数据库宕机,甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同,读写分离则是根据 SQL 语义的分析,将读操
    0 码力 | 530 页 | 4.49 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.3.2

    致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高,在事务执行过程中,必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求,来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹,只有在最适合的场景中才能发挥 它们的最大长处。Apache ShardingSphere 集成了 SEATA 中需要授予用户 XA_RECOVER_ADMIN 权限,否则 XA 事务管理器执行 XA RECOVER 语句时 会报错。 8.3 读写分离 8.3.1 背景 面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说,将数据库拆分为主库和从库,主库负责处理事务性的增删改操作,从库负 责处理查询操作,能够有效的避免由数据更新导致的行锁 ,使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式,可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本,能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式,不但能够提升系统的吞吐量,还能够提升系统的可用性,可以达到在任何 一个数据库宕机,甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同,读写分离则是根据 SQL 语义的分析,将读操
    0 码力 | 508 页 | 4.44 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Apache ShardingSphere v5.5.0 中文文档

    致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高,在事务执行过程中,必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求,来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹,只有在最适合的场景中才能发挥 它们的最大长处。Apache ShardingSphere 集成了 SEATA 中需要授予用户 XA_RECOVER_ADMIN 权限,否则 XA 事务管理器执行 XA RECOVER 语句时 会报错。 8.3 读写分离 8.3.1 背景 面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说,将数据库拆分为主库和从库,主库负责处理事务性的增删改操作,从库负 责处理查询操作,能够有效的避免由数据更新导致的行锁 ,使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式,可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本,能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式,不但能够提升系统的吞吐量,还能够提升系统的可用性,可以达到在任何 一个数据库宕机,甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同,读写分离则是根据 SQL 语义的分析,将读操
    0 码力 | 557 页 | 4.61 MB | 1 年前
    3
共 29 条
  • 1
  • 2
  • 3
前往
页
相关搜索词
ApacheShardingSphereElasticJob中文文档20231101ClickHouse众安实践5.15.0alpha5.25.45.3v5
IT文库
关于我们 文库协议 联系我们 意见反馈 免责声明
本站文档数据由用户上传或本站整理自互联网,不以营利为目的,供所有人免费下载和学习使用。如侵犯您的权益,请联系我们进行删除。
IT文库 ©1024 - 2025 | 站点地图
Powered By MOREDOC AI v3.3.0-beta.70
  • 关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩
    关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩