水平扩展
-
实例分析:某公司Redis容量规划失败的原因
实例分析:某公司Redis容量规划失败的原因 在本文中,我们将深入探讨某公司在Redis容量规划上的失败案例,分析其背后的原因,并提出相应的改进建议。 背景介绍 这家公司是一家快速发展的互联网企业,主要业务涉及大量的用户数据处...
-
TimescaleDB 生产环境部署:单机、主从、集群架构与性能调优实战
TimescaleDB 生产环境部署:单机、主从、集群架构与性能调优实战 你好,我是你们的数据库老朋友,今天要和大家聊聊 TimescaleDB 在生产环境中的部署方案。相信不少朋友已经对 TimescaleDB 的基本概念和使用有所...
-
Redis Cluster 深度剖析:分片策略与性能优化,架构师必备
Redis Cluster 深度剖析:分片策略与性能优化,架构师必备 你好,我是老码农。作为一名在技术圈摸爬滚打多年的老兵,我深知在构建高可用、高性能的分布式系统时,Redis Cluster 的重要性。今天,咱们就来聊聊 Redis...
-
ELK, Splunk, Graylog 性能大比拼:大规模日志监控场景下的选型与优化
你好,我是老码农。今天我们来聊聊大规模日志监控这个话题。在如今这个动辄几十上百台服务器、甚至云原生架构盛行的时代,日志就像是系统的“黑匣子”,记录着一切运行的蛛丝马迹。而如何有效地收集、存储、分析和展示这些海量的日志数据,就成为了一个至关...
-
如何利用数据持久化技术来提升应用的性能和可扩展性
在现代应用开发中,数据持久化技术扮演着至关重要的角色。它不仅影响着应用的性能,还直接关系到应用的可扩展性。本文将探讨如何利用数据持久化技术来提升应用的性能和可扩展性。 什么是数据持久化? 数据持久化是指将数据存储在持久性存储介质中...
-
RabbitMQ消息队列堆积的常见原因及排查技巧:从死信队列到消费者瓶颈
最近项目里RabbitMQ消息队列总是出现堆积,搞得我焦头烂额!这几天终于把问题解决了,赶紧记录下来,希望能帮到大家。 首先,明确一点,消息堆积不是RabbitMQ本身的问题,而是系统整体性能瓶颈的体现。堆积的原因有很多,我总结了几种...
-
数据爆炸时代,如何保持 Prometheus 的高效性和稳定性?
数据爆炸时代,如何保持 Prometheus 的高效性和稳定性? 随着业务规模的扩大和数据量的激增,监控系统面临着巨大的挑战。Prometheus 作为一款优秀的开源监控系统,被广泛应用于各种场景。然而,如何在数据爆炸的时代保持 Pr...
-
TimescaleDB 深度剖析:性能、场景与选型指南
TimescaleDB 深度剖析:性能、场景与选型指南 嘿,哥们儿,最近在搞时间序列数据吗?如果你的答案是肯定的,那么恭喜你,你来对地方了!今天,咱们就来聊聊 TimescaleDB 这个专为时间序列数据优化设计的数据库。它到底有多牛...
-
面对突发流量高峰,如何保障 Prometheus 服务的稳定性?
面对突发流量高峰,如何保障 Prometheus 服务的稳定性? 最近公司业务经历了一次突发流量高峰,Prometheus 监控系统差点儿就扛不住了!这可把我吓得不轻,毕竟监控系统挂了,后续排查问题和恢复服务都会变得异常困难。这次事件...
-
大数据时代,不同类型数据库的利与弊:从关系型到NoSQL,如何选择你的数据利器?
在大数据时代,数据已成为企业最重要的资产之一。然而,面对海量、高维、异构的数据,选择合适的数据库至关重要。不同类型的数据库在处理大数据方面各有千秋,选择不当可能导致性能瓶颈、数据冗余甚至系统崩溃。本文将深入探讨不同类型数据库在大数据处理中...
-
监控系统数据库性能瓶颈分析及解决方案:MySQL、PostgreSQL、InfluxDB 的比较与选择
监控系统的心脏是数据库,它负责存储和管理海量的时间序列数据。数据库的性能直接影响着监控系统的稳定性和效率。选择合适的数据库至关重要。本文将分析监控系统数据库性能瓶颈,并对 MySQL、PostgreSQL 和 InfluxDB 三种数据库...
-
消息队列容量规划:如何基于业务增长预测未来的消息量,并设计可扩展的架构来应对峰值流量?
消息队列容量规划:如何基于业务增长预测未来的消息量,并设计可扩展的架构来应对峰值流量? 消息队列作为现代分布式系统中不可或缺的组件,其容量规划至关重要。一个设计不当的消息队列系统,可能成为整个系统的瓶颈,导致性能下降甚至系统崩溃。因此...
-
Kafka在实时数据传输中的优势:一个电商平台的案例分析
Kafka在实时数据传输中的优势:一个电商平台的案例分析 近几年,随着电商平台的蓬勃发展,实时数据处理的需求日益增长。海量的用户行为数据、订单数据、库存数据等需要被实时采集、处理和分析,以支持个性化推荐、精准营销、库存管理等业务需求。...
-
MongoDB在电商网站订单系统的实战应用:从百万级到千万级数据的性能优化之路
最近我们团队完成了电商网站订单系统的MongoDB数据库迁移和优化,从最初的百万级数据规模扩展到现在的千万级,性能提升显著。这篇文章想跟大家分享一下我们的经验和教训,希望能给正在使用或准备使用MongoDB的开发者一些启发。 初期的...
-
Logstash 多实例部署与负载均衡实战:架构师进阶之路
Logstash 多实例部署与负载均衡实战:架构师进阶之路 你好,我是你的老朋友,码农老王。 在处理大规模日志数据时,单实例 Logstash 往往会成为性能瓶颈。为了提升 Logstash 的处理能力和可用性,架构师们通常会采用...
-
Kubernetes集群性能优化实战:瓶颈分析与调优指南
Kubernetes集群性能优化实战:瓶颈分析与调优指南 作为一名SRE,日常工作中避免不了与Kubernetes集群打交道。集群规模大了,各种性能问题也随之而来。CPU飙升、内存溢出、网络延迟… 各种问题层出不穷,让人焦头烂额。与其...
-
除了ACID特性,数据库还有哪些重要特性需要关注?
在数据库管理系统中,ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性)是确保数据可靠性和一致性的基础。然而,除了ACID特性之外,还有许多其他重要的数据库特性值得关注。本文将探讨这些特性,以及它们在数据库设计和应用中的重要性。 1. CA...
-
实时事件流处理瓶颈攻克指南:赋能高并发个性化推荐
突破实时事件流处理瓶颈:赋能高并发个性化推荐的实践之路 作为后端工程师,我们常常面临一个棘手的问题:当系统需要处理海量实时事件流时,尤其在数据清洗和聚合环节,性能瓶颈会如影随形。用户提出的痛点——“数据写入和读取的性能问题不解决,再好...
-
Prometheus在大数据场景下的性能优化:揭秘监控利器的高效之道
Prometheus,作为一款开源的监控和告警工具,在大数据场景下发挥着至关重要的作用。然而,面对海量数据的监控,如何优化Prometheus的性能,成为了许多运维工程师关注的焦点。本文将从以下几个方面,详细解析Prometheus在大数...
-
电商微服务架构深度解析:高性能与高可用实战指南
微服务架构,近年来已成为构建大型电商平台的首选架构模式。它将庞大的单体应用拆分为一组小型、自治的服务,每个服务围绕着特定的业务能力构建。这种架构的变革,旨在解决传统单体架构在面对电商业务复杂性、高并发、快速迭代等挑战时的瓶颈。本文将深入探...