高可用
-
定时任务用分布式锁,Redisson的看门狗机制真的是最佳选择吗?还有哪些更合适的策略?
定时任务场景下的分布式锁:Redisson 看门狗是不是万能药? 你好,我是负责定时任务系统设计的小伙伴。咱们经常遇到一个经典问题:系统部署了多个实例,为了避免同一个定时任务被重复执行,需要加个分布式锁。这听起来很简单,但魔鬼藏在细节...
-
Redis HyperLogLog 实战指南:在 Flink/Spark 中实现海量数据实时基数统计与状态管理
在处理海量实时数据流时,精确计算独立访客数(UV)、不同商品被点击次数等基数(Cardinality)指标往往是性能瓶颈。传统的 COUNT(DISTINCT column) 或 Set 数据结构在数据量巨大时会消耗惊人的内存和计算资...
-
Thanos:Prometheus 长期存储与高可用的终极解决方案?
Thanos:Prometheus 长期存储与高可用的终极解决方案? 大家好,我是你们的“监控老司机”!今天咱们来聊聊 Prometheus 的长期存储和高可用问题。相信不少小伙伴在使用 Prometheus 的过程中,都会遇到数据保...
-
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,...
-
Prometheus 查询卡顿?一文带你找出原因,告别慢查询!
你好,我是你的老朋友,一个热爱折腾的系统管理员。今天我们来聊聊 Prometheus,一个好用但有时让人头疼的监控神器。在使用 Prometheus 的过程中,你是否遇到过查询卡顿、响应慢的问题?尤其是在数据量大的时候,感觉就像在蜗牛爬行...
-
Cassandra数据库模型设计最佳实践:如何避开常见的陷阱?
在现代大数据环境中,Cassandra作为一种热门的NoSQL数据库,被广泛应用于需要处理海量数据的场景。但在进行Cassandra数据库模型设计时,如果不加以注意,极容易陷入一些常见的陷阱。本文将为你分享一些设计最佳实践,帮助你避免这些...
-
榨干性能:Trace日志分析脚本的高效优化策略与集成实践
还在用正则表达式硬啃Trace日志吗?性能瓶颈怎么破? 搞运维(DevOps/SRE)的兄弟们,肯定都跟日志打过交道,尤其是分布式系统下的Trace日志,那量级,那复杂度,啧啧... 如果你还在用一个简单的Python脚本,一把梭哈用...
-
数据中心网络延迟优化策略:如何利用CDN和负载均衡技术提升网络性能?
在当今互联网时代,数据中心网络延迟问题已经成为制约网络性能的关键因素。为了提升用户体验,降低延迟,本文将探讨如何利用CDN和负载均衡技术优化数据中心网络,从而提升网络性能。 CDN技术的作用 CDN(内容分发网络)是一种通过在全球...
-
分布式ID生成方案大比拼:Snowflake、数据库、Redis谁更胜任你的业务场景?
大家好,我是老架构师阿强。在微服务架构日益普及的今天,如何生成全局唯一、趋势递增的ID,成了每个后端工程师或架构师绕不开的问题。一个设计良好的分布式ID生成方案,不仅关乎数据一致性,甚至影响系统性能和扩展性。今天,咱们就来掰扯掰扯几种主流...
-
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。...
-
AB 测试流量分配终极指南 技术负责人必看
AB 测试流量分配:技术负责人的实战秘籍 嘿,哥们儿!我是老码农张三,专门负责各种奇奇怪怪的线上实验。今天咱聊聊 AB 测试里最关键、也最容易出问题的环节——流量分配。这玩意儿说白了,就是把你的用户们分成几拨,让他们分别看到不同的版本...
-
NoSQL与关系型数据库的对比与应用场景分析
在当今数据驱动的时代,数据库的选择对于企业的业务发展至关重要。NoSQL数据库和关系型数据库(RDBMS)各有其独特的优势和适用场景,理解它们的差异和适用性,可以帮助我们更好地进行技术选型。 NoSQL数据库的灵活性与适用场景 N...
-
Thanos vs VictoriaMetrics vs M3DB:Prometheus长期存储方案的深度对比与选型建议
在Prometheus生态中,选择合适的长期存储方案是架构师和运维工程师面临的关键决策之一。本文将从架构设计、性能、扩展性、成本和适用场景等多个维度,深入对比Thanos、VictoriaMetrics和M3DB三大主流方案,帮助你做出明...
-
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...
-
Alertmanager 报警分组:告别“狼来了”,微服务体系下的报警降噪之道
“狼来了”的故事大家都听过,如果报警太多,大家就会麻木,真正的问题反而会被淹没。在微服务架构下,服务数量众多,监控指标更是海量,如果每个指标都直接报警,运维团队很快就会被报警短信、邮件淹没,疲于奔命,甚至产生“报警疲劳”,导致真正重要的报...
-
智能家居安全秘籍:HSM和KMS助你打造坚不可摧的家
嘿,大家好!我是你们的智能家居安全顾问——老王。最近智能家居火得不要不要的,各种智能设备充斥着我们的生活。什么智能灯泡、智能门锁、智能音箱…… 听起来是方便又酷炫,但你有没有想过,这些“智能”玩意儿,会不会变成黑客眼里的“肉鸡”呢? ...
-
Prometheus Alertmanager 高可用部署实战:多实例、配置同步与故障切换详解
Prometheus Alertmanager 高可用部署实战:多实例、配置同步与故障切换详解 大家好,我是你们的“监控达人”——“告警侠”!今天咱们来聊聊 Prometheus 监控体系中的重要一环:Alertmanager 的高可...
-
Prometheus在分布式存储环境中的查询性能优化实战指南
Prometheus在分布式存储环境中的查询性能优化实战指南 大家好,我是你们的SRE老伙计“监控狂魔”!今天咱们来聊聊Prometheus在分布式存储环境下的查询性能优化,这可是个硬核话题,直接关系到咱们能不能睡个好觉! 相信在...
-
Redis Stream 精确一次消费 实现的终极指南 - 结合事务、Lua 与持久化
你好,我是专注于分布式系统的老 K。在构建可靠的分布式系统时,消息队列扮演着至关重要的角色。而保证消息的『精确一次处理』(Exactly-Once Semantics)是许多业务场景下的刚需,尤其是在金融、订单处理等对一致性要求极高的领域...
-
用户语音数据的收集与存储:安全与隐私的平衡木
用户语音数据的收集与存储:安全与隐私的平衡木 随着人工智能技术的飞速发展,语音识别和语音合成等技术日益成熟,用户语音数据作为重要的训练资源和应用基础,其收集和存储变得越来越重要。然而,语音数据中往往包含着用户的个人隐私信息,例如身份识...
