副本
-
HPA 调优秘籍:告别频繁伸缩,稳操资源分配主动权
你好,我是老 K。在 Kubernetes (K8s) 的世界里,Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 就像一位勤劳的管家,它能够根据你的应用负载情况,自动调整 Pod 的数量,从而确保你的应用既能应对流量高峰,...
-
Faiss性能调优实战:亿级向量检索的内存、速度与精度平衡术
你好!我是搜霸小学生。如果你正在处理海量的向量数据,并且希望利用 Faiss 这个强大的库来实现高效的相似性搜索,那么你来对地方了。Faiss 由 Facebook AI Research (现 Meta AI) 开源,是目前业界领先的向...
-
日志太多成本hold不住?Elasticsearch ILM来帮你自动管理时序数据,省钱提效!
你是不是也遇到了这样的烦恼:系统运行时间越长,产生的日志、指标等时序数据就越多,像滚雪球一样,把你的存储空间吃得一干二净?更头疼的是,这些海量数据不仅存储成本蹭蹭上涨,时间久了,查询分析也变得越来越慢,甚至卡顿,严重影响了问题排查和系统监...
-
深入分析KEDA中Prometheus触发器的实现原理
Kubernetes Event-driven Autoscaling(KEDA)是一个开源项目,旨在通过事件驱动的方式自动扩展Kubernetes的工作负载。在KEDA中,Prometheus触发器是一种强大的机制,它允许开发人员根据P...
-
深入解析Prometheus查询分片:联邦查询、Thanos、Cortex与VictoriaMetrics的优缺点
在现代监控系统中,Prometheus作为一个强大的开源监控工具,广泛应用于各种场景。然而,随着数据量的增加,单个Prometheus实例可能无法处理大量的监控数据。这时候,查询分片技术就显得尤为重要。本文将深入解析Prometheus中...
-
分布式系统中分区容错性的重要性与实现策略
在构建高可用性的分布式系统时, 分区容错性 成为了一个至关重要的话题。当系统中的一部分由于网络故障或机器故障而无法通信时,如何保证剩余部分的可用性和数据一致性,正是我们必须认真考虑的问题。 什么是分区容错性? 简单来说,分区容错性...
-
日志数据存储与索引:Elasticsearch、Splunk及性能优化
你有没有想过,每天电脑、手机、服务器产生的那些看似不起眼的日志,其实是个巨大的宝藏? 没错,就是那些记录着系统运行、用户行为、错误警告等等信息的文本文件。 它们就像一本本详细的“日记”,忠实地记录着发生的一切。 但问题来了,这些“日记...
-
在分布式数据库中如何处理网络分区问题?
在现代信息技术发展的浪潮中,分布式数据库逐渐成为了数据存储和管理的重要选择。然而,在其运行过程中,尤其是在大规模环境下, 一个常见且棘手的问题便是网络分区。这个问题不仅会导致系统不可用,还可能引发数据不一致的问题。 什么是网络分区? ...
-
浏览器缓存机制详解:原理、配置与最佳实践
浏览器缓存机制详解:原理、配置与最佳实践 你有没有想过,为什么第二次打开同一个网页通常比第一次快很多?这背后的大功臣就是浏览器缓存。对于网站开发者来说,理解并善用浏览器缓存,是提升网站性能、节省服务器资源的关键。今天咱们就来聊聊浏览器...
-
HPA 缩容那些事儿:常见问题与排查指南,告别缩容烦恼!
嗨,大家好!我是老 K,一个在云原生世界里摸爬滚打多年的老兵。今天咱们聊聊 Kubernetes 里的 HPA(Horizontal Pod Autoscaler,水平 Pod 自动伸缩)缩容问题。说实话,HPA 伸缩挺香的,能根据负载自...
-
efSearch 参数调优:如何在召回率和搜索速度之间找到平衡?
你好,我是小码哥。今天我们来聊聊一个让程序员又爱又恨的话题—— efSearch 参数调优。相信很多小伙伴在开发搜索功能时,都会遇到召回率和搜索速度之间的“鱼与熊掌不可兼得”的难题。别担心,今天我就来帮你拨开迷雾,教你如何在 efSea...
-
Redis Stream消费组:原理、实践与Kafka对比,解锁高性能消息队列
你好,我是老王,一个折腾后端技术的老兵。今天我们聊聊 Redis 5.0 带来的一个重量级特性——Stream。很多人可能用 Redis 做缓存、做分布式锁,但你知道它也能当一个相当不错的消息队列(MQ)吗?特别是它的消费组(Consum...
-
Elasticsearch聚合查询性能优化实战:告别缓慢,榨干性能的关键技巧
Elasticsearch (ES) 的聚合(Aggregations)功能极其强大,是进行数据分析和构建仪表盘的核心。但随着数据量增长和查询复杂度提升,聚合查询的性能往往成为瓶颈。查询响应缓慢、CPU 飙升、内存 OOM… 你是否也遇到...
-
HikariCP 秘籍:ConcurrentBag 深度解析,并发性能提升的秘密武器
你好呀,我是老码农张三,很高兴能和你一起探索 HikariCP 连接池的奥秘! 如果你也像我一样,对连接池底层实现原理充满好奇,渴望探究 HikariCP 究竟是如何在众多连接池中脱颖而出,成为 Java 世界的性能标杆的,那么恭喜你...
-
Kubernetes HPA 监控与优化:像专业人士一样玩转弹性伸缩
Kubernetes HPA 监控与优化:像专业人士一样玩转弹性伸缩 大家好,我是你们的 K8s 老司机阿强!今天咱们来聊聊 Kubernetes 里一个非常重要的功能——Horizontal Pod Autoscaler(HPA)。...
-
Kubernetes HPA 缩容策略深度调优指南:像老司机一样玩转弹性伸缩
“喂,小王啊,你上次不是说你们的那个应用在晚上流量下来之后,服务器资源还一直占着,浪费钱吗?今天哥就来教你几招,保证药到病除!” 大家好,我是你们的赛博老中医,专治各种云原生疑难杂症。今天咱们就来聊聊 Kubernetes 里 HPA...
-
在Docker和Kubernetes环境下,如何优化你的微服务数据库连接池?
嘿,哥们儿! 咱们今天聊聊微服务里头一个挺重要,但容易被忽视的家伙——数据库连接池。 尤其是在Docker和Kubernetes这种容器化环境里,连接池的配置,那可得好好琢磨琢磨。 不然,轻则服务卡顿,重则数据库直接给你撂挑子,后果很严重...
-
Elasticsearch同集群Reindex数据流揭秘:节点内拷贝还是网络传输?
Elasticsearch 同集群 Reindex:数据流向的深度解析 当我们聊到 Elasticsearch (ES) 的 reindex 操作时,一个常见的场景是将数据从一个索引迁移到同一集群内的另一个索引。比如,你可能需要修...
-
Elasticsearch副本分片深度解析:高可用与查询性能的双刃剑
你好,我是ES老司机。如果你正在管理或规划Elasticsearch集群,那么你一定绕不开“副本分片”(Replica Shard)这个概念。它就像一把双刃剑,一方面是保障数据安全和提升查询能力的关键,另一方面也带来了写入开销和资源消耗。...
-
Elasticsearch 索引生命周期管理 (ILM) 详解 优化你的数据存储和性能
嘿,哥们儿,最近在玩 Elasticsearch 吗?是不是觉得数据越来越多,索引越来越大,查询越来越慢?别担心,今天咱们就来聊聊 Elasticsearch 的一个超级好用的功能——索引生命周期管理 (ILM)。这玩意儿就像给你的索引上...
