findings 3 Project Summary 4 Audit Scope 4 Threat model formalisation 5 Fuzzing 14 Issues found 16 SLSA review 38 Conclusions 40 1 Vitess Security Audit, 2023 Executive summary In March and April 2023 audit the remaining Vitess code base. 4. Assess and improve Vitessʼs fuzzing suite. 5. Carry out a SLSA compliance review. These five goals are fairly different. While they allowed the auditors to evaluate CVE-2023-29195. 37 Vitess Security Audit, 2023 SLSA review In this section we present our findings from our SLSA compliance review of Vitess. SLSA is a framework for assessing artifact integrity and

....................................................................................... - 267 - 容量评估................................................................................................... Instance 需要对应数个 CPU Core 的资源 资源，具体的比例需要根据数据库的适用场景进行综合评估。例如在生产环境，每个 Instance 所在的主机配置了 2 个 16 Core 的 CPU，可根据不同的场景，配置 4 ~ 12 个不等的 Primary，这个数字的选择需要由富有经验的专业技术支持人员进行评估， 每个 Instance 所在主机配置的 Primary 越多，响应并发的能力越弱，但单个任务的 如下图所示，这是一种混合配对镜像模式，将一群数量为偶数的机器，分为两组， 每台机器的镜像分散在对面组的机器上。关于如何选择镜像模式，以及如何分散镜像关 系，可以根据用户的实际需求进行评估和实施。 目前，编者的一键式集群配置安装初始化命令已经内置了两种镜像模式，分别为 RING 和 PAIR。RING 是一种带有环状关系的镜像模式，典型的特征是，一组机器形成 对等的环，环上的每台机器，其对应的

4~6 个 Primary Instance( 生产经验值 )。 Big Date2.indd 40 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 41 接下来，评估一下外部表加载数据的性能： 1) 一个 gpfdist 服务只使用一个 CPU 核的资源。 因此，通常，一个 gpfdist 服务每秒可以处理约 400MB~450MB 的 TXT 文本，如果是 性能不足，可以增加 gpfdist 数量；如果 节点数量成为瓶颈，可以增加外部表加载的并发度或者增加 Primary Instance 数量。 如果不是主流硬件环境，对于瓶颈的分析，请参照上述标准评估。通常， 40 个左右的 Primary Instance 处理性能匹配一个 gpfdist 服务的处理 性能，上了万兆网卡，网络就永远不会成为加载时的瓶颈，磁盘一般 也不会成为加载时的瓶颈。有兴趣的可以去看看 与 width 两个指标， 这两个指标的乘积表示执行计划对每个 Primary Instance 上此节点数 据尺寸的评估，单位为字节。我们假设集群中 PrimaryInstance 的数 量为 N，缺省情况下，执行规划器使用 N 作为 Primary Instance 数量 来评估选择广播还是重分布。 Big Date2.indd 43 16-11-22 下午3:38 44 有一个参

JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); //最大空闲连接数, 应用自己评估，不要超过ApsaraDB for Redis每个实例最大的连接数 config.setMaxIdle(200); //最大连接数, 应用自己评估，不要超过ApsaraDB for Redis每个实例最大的连接数 config.setMaxTotal(300); config JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); //最大空闲连接数, 应用自己评估，不要超过ApsaraDB for Redis每个实例最大的连接数 config.setMaxIdle(200); //最大连接数, 应用自己评估，不要超过ApsaraDB for Redis每个实例最大的连接数 config.setMaxTotal(300); config

........................................................................................ 38 4.6 评估查询表现 .............................................................................................. 对于单条查询语句的执行，需要选中该条语句再点击右上角的 ，否则会默认执行 文件中的全部查询语句。如果需要查看本次查询计算的执行计划，可以点击 ，界面 会显示计划图以及文本内容。 4.6 评估查询表现 1. 如果需要查看所有查询语句的历史，可以点击菜单栏的 进入请求历史界面，可以查 看每条 SQL 文本的内容、状态、请求 id、请求耗时以及开始时间。也可以通过最上面的筛选框来

以标准的开源模式开发和推广，并在全球建立了高度 活跃的开发者及用户社区生态，获得了全球用户的广泛认可。世界各地的开发者及用户通过下载TiDB 社区版及参考丰富的在线技术手册及文档可以非常快捷和低成本地启动对TiDB 的评估测试，并把 TiDB 应用于一些非关键的业务场景。 同时TiDB 在国内外包括银行证券，保险，大型制造，电信，能源，电商等企业级市场上拥有大虽商 业客户及落地案例。企业用户对产品的稳定性、可靠性、 Phoenix on HBase 的索引变更与维护比较困难, 聚合查询的效率不高; *。 CRDB 兼容 PostgreSQL 协议, 线上数据迁移需做协议的转化, 成本较高。 经过以上一些列方案的评估和验证之后, 网易互娱决定在核心业务场景引入 TiDB。 解决方案 网易互娱采用 TiDB 作为线上 MySQL 镜像数据湖, 负责线上数据的收集和集中管理, 同时为报表、 监控、 一

LOCK，秒杀、消除并发数据冲突 • count(*) 是否存在数据? perform limit 1(FOUND) • 短连接，连接池 • 频繁创建、删除临时表(10.0 ROADMAP) • explain评估结果集, instead count(*)（分页数） • 分页优化cursor instead order by offset • statement_timeout 防止雪崩 • truncate

表元数据管理 v Yuuni： Ø 屏蔽集群信息 Ø 原⽣JDBC，HTTP接⼜ Ø 读写分离 Ø 动态查询缓存 Ø 流量控制 v 监控管理平台： Ø 统计⼤盘 Ø 回归测试 Ø 接⼊评估 Ø 数据迁移 Ø 数据重平衡 v 交互式分析查询：Superset提供即时查询能⼒ v 离线写⼊服务 （Rider） v 实时写⼊服务 （BSQL/Saber） ClickHouse 监控管理平

大小 以上信息可以简单对比SQL执行效果 全球敏捷运维峰会 广州站 采用ClickHouse后平台的查询性能 全球敏捷运维峰会 广州站 ClickHouse应用小结 • 数据导入之前要评估好分区字段； • 数据导入时根据分区做好Order By； • 左右表join的时候要注意数据量的变化； • 是否采用分布式； • 监控好服务器的cpu/内存波动/`system`.query_log；

IO方面由于我们采用挂载宿主机本地的磁盘设备，还不能做到彻底隔离。所以对于高IO的实 例使用的是PCIE-SSD。磁盘空间方面，我们在申请时会预估出一个量，使用超过80%的时候 会结合本地磁盘空间评估是否有足够空间扩容，若宿主机剩余空间不足会启动迁移扩容流程 。 目前使用的host模式，无法隔离网络。但是考虑到10G接入，且单机密度可控的情况下，网 络消耗不会过载。另外目前我们已经在线下尝试结合Ovs+Dpdk的方案实现网络隔离。