文章标签
技术
-
TimescaleDB 数据压缩深度解析：原理、配置、性能与最佳实践
大家好，我是你们的数据库老朋友，码农老王。 今天咱们聊聊 TimescaleDB 的一个核心特性——数据压缩。对于咱们这些经常和海量时间序列数据打交道的程序员来说，存储成本和查询效率一直是心头大患。TimescaleDB 的压缩功能，...
-
Fluent Bit Parser 插件深度解析：自定义正则表达式解析非结构化日志实战
你好，我是你的老朋友，这次咱们来聊聊 Fluent Bit 的核心组件之一：Parser 插件。相信你已经对 Fluent Bit 有了一定的了解，知道它是一个轻量级、高性能的日志收集和处理工具。在实际应用中，我们经常会遇到各种各样的日志...
-
Node.js 异步编程：深入剖析 setImmediate() 与 process.nextTick() 的执行机制
Node.js 的异步编程模型是其高性能的关键所在，而 setImmediate() 和 process.nextTick() 则是其中两个容易混淆但至关重要的概念。很多开发者只知道它们“异步执行”，却不清楚它们在事件循环中的具体...
-
深入 TimescaleDB 连续聚合：原理、优化与实践
大家好，我是你们的数据库老朋友，码农老王。今天咱们来聊聊 TimescaleDB 里一个非常强大的功能——连续聚合（Continuous Aggregates）。 你是不是经常遇到这种场景：海量时间序列数据涌入，需要实时计算各种指标，...
-
PostgreSQL 负载预测：时间序列模型选型、实现与部署详解
你好，我是你的老朋友，码农老王。 在日常的数据库运维工作中，你是否经常遇到这样的问题：数据库突然变慢，CPU 飙升，应用响应延迟？这些问题往往与数据库负载过高有关。如果我们能提前预测数据库的负载，就能更好地进行资源规划、容量管理和故障...
-
PostgreSQL 负载预测：ARIMA、SARIMA、Prophet 与 LSTM 模型优劣大比拼，你选哪个？
你好，老伙计！作为一名在数据库领域摸爬滚打多年的老兵，我经常被问到：“老王啊，我们 PostgreSQL 的负载预测用什么模型好啊？” 这个问题确实挺有挑战性的，因为这涉及到时间序列分析、机器学习，还有你对 PostgreSQL 的深度理...
-
深入理解 TimescaleDB 超表与 Chunk：性能优化之道
你好，我是老码农。今天咱们聊聊 TimescaleDB，一个专为时序数据优化设计的数据库。如果你是程序员，特别是对时序数据、物联网（IoT）、监控系统等领域感兴趣，那么 TimescaleDB 绝对值得你花时间研究。本文将深入剖析 Tim...
-
Kubernetes HPA 助力 TimescaleDB 弹性伸缩：应对数据洪流和查询高峰
Kubernetes HPA 与 TimescaleDB：构建可弹性伸缩的时序数据库 大家好，我是老码农。在当今数据爆炸的时代，时序数据库（Time-Series Database，TSDB）扮演着越来越重要的角色。Timescale...
-
Node.js 微服务架构中 AsyncLocalStorage 的深度应用：跨服务上下文、分布式事务与链路追踪
你好！在构建和维护 Node.js 微服务架构时，你是否曾为如何在异步操作中保持上下文信息、实现分布式事务管理，以及进行有效的链路追踪而苦恼？ AsyncLocalStorage ，作为 Node.js 核心模块之一，为这些挑战提供了优雅...
-
Fluent Bit Parser 插件深度解析：从入门到精通，驾驭各种日志格式
作为一名与日志数据打交道的工程师，你肯定对 Fluent Bit 不陌生。它轻量、高效，是云原生时代日志收集和处理的利器。而 Parser 插件，作为 Fluent Bit 的核心组件之一，负责将原始日志数据解析成结构化数据，为后续的过滤...
-
深入解析Codis的Proxy架构与在线扩容技术：从运维工具到数据迁移实战
Codis作为一个开源的Redis分布式解决方案，其核心架构和运维工具的设计为大规模数据管理提供了极大便利。今天我们将深入探讨Codis的Proxy架构、运维工具，以及如何在实际应用中实现在线扩容和数据迁移。 1. Codis Pro...
-
告别 Fluentd：拥抱 Fluent Bit，打造轻量级 Kubernetes 日志收集方案
你是否还在为 Fluentd 占用过多资源而烦恼？ 还在寻找更轻量、更高效的 Kubernetes 日志收集方案？ 今天，咱们就来聊聊 Fluent Bit，一个专为容器环境设计的日志收集利器，看看它是如何帮你解决这些问题的。 为什么...
-
TimescaleDB 性能优化实战：从数据压缩到硬件升级，榨干每一滴性能！
大家好，我是你们的“数据库老中医”阿猿。今天咱们来聊聊 TimescaleDB 的性能优化，这可是个技术活，也是个细致活。TimescaleDB 作为一款专为时间序列数据而生的数据库，性能至关重要。如果你正被 TimescaleDB 的性...
-
深度解析：在Kubernetes上部署TimescaleDB的高可用方案及实践
引言 在现代微服务架构中，数据库的高可用性（High Availability, HA）是确保系统稳定运行的关键。TimescaleDB作为一种开源的时间序列数据库，因其在处理大规模时间序列数据方面的卓越性能而广受欢迎。然而，如何在K...
-
深入 TimescaleDB 连续聚合：揭秘数据存储、更新与查询机制
大家好，我是“时序老兵”。今天咱们来聊聊 TimescaleDB 的一个核心特性——连续聚合（Continuous Aggregates）。相信不少用过 TimescaleDB 的朋友都体验过它的强大，但其内部究竟是如何运作的呢？这篇文章...
-
深入对比：列式存储与行式存储在数据压缩和查询性能上的较量
在数据库的世界里，数据的存储方式直接影响着数据库的性能，尤其是数据压缩率和查询速度。常见的两种存储方式是：行式存储（Row-based Storage）和列式存储（Column-based Storage）。 你可能会好奇，这两种存储方式...
-
Fluent Bit 性能调优实战：从 CPU、内存优化到高吞吐、低延迟场景配置
你好，我是你们的“赛博朋克”老铁。今天咱们聊聊 Fluent Bit 的性能调优。Fluent Bit 作为云原生日志收集的利器，性能调优是保证其在生产环境中稳定运行的关键。相信不少朋友都遇到过 Fluent Bit 占用资源过高、日志收...
-
TimescaleDB 性能测试与 HPA 调优实战：从基准测试到负载优化，全面提升性能
你好，我是老码农，一个喜欢折腾数据库的家伙。今天，咱们聊聊 TimescaleDB 的性能测试和 HPA（Horizontal Pod Autoscaler，水平 Pod 自动伸缩）调优。在海量时序数据面前，如何让你的 Timescale...
-
别再瞎搞 K8s 了！先搞懂这些常见的坑和最佳实践，少走弯路！
“K8s 太复杂了！”，“我学不动了！”，“这玩意儿到底咋用啊？” 如果你是一位开发者、运维工程师，或者正准备拥抱容器化技术，相信你一定听过或者用过 Kubernetes（简称 K8s）。作为目前最火的容器编排引擎，K8s 的强大毋庸...
-
PostgreSQL 分区表索引性能监控与优化：实战指南
PostgreSQL 分区表索引性能监控与优化：实战指南 作为一名数据库管理员，我深知 PostgreSQL 的强大，尤其是在处理大规模数据时，分区表是必不可少的利器。然而，分区表的使用也带来了一些挑战，例如索引的维护和优化。索引是数...