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  • pdf文档 TiDB v8.5 中文手册

    · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 818 7.6.6 TiDB 主从集群数据校验和快照读· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 821 7.6.7 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1109 8.6 使用资源管控 (Resource Control) 实现资源隔离 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1111 8.6.1 使用场景 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1205 9.5 将 Grafana 监控数据导出成快照 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1206
    0 码力 | 5095 页 | 104.54 MB | 10 月前
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  • pdf文档 TiDB v8.4 中文手册

    · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 856 8.6 使用资源管控 (Resource Control) 实现资源隔离 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 858 8.6.1 使用场景 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 951 9.5 将 Grafana 监控数据导出成快照 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 952 Multi-Raft Learner 协议实时从 TiKV 复制 数据,确保行存储引擎 TiKV 和列存储引擎 TiFlash 之间的数据强一致。TiKV、TiFlash 可按需部署在不同的 机器,解决 HTAP 资源隔离的问题。 • 云原生的分布式数据库 专为云而设计的分布式数据库,通过 TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具化、自 动化。 • 兼容 MySQL 协议和 MySQL
    0 码力 | 5072 页 | 104.05 MB | 10 月前
    3
  • pdf文档 TiDB v8.2 中文手册

    · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 793 8.6 使用资源管控 (Resource Control) 实现资源隔离 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 795 8.6.1 使用场景 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 885 9.5 将 Grafana 监控数据导出成快照 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 886 Multi-Raft Learner 协议实时从 TiKV 复制 数据,确保行存储引擎 TiKV 和列存储引擎 TiFlash 之间的数据强一致。TiKV、TiFlash 可按需部署在不同的 机器,解决 HTAP 资源隔离的问题。 • 云原生的分布式数据库 专为云而设计的分布式数据库,通过 TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具化、自 动化。 • 兼容 MySQL 协议和 MySQL
    0 码力 | 4987 页 | 102.91 MB | 10 月前
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  • pdf文档 Nacos架构&原理

    、线程池、日志级别等配置项。 命名空间(Namespace) 用于进行租户粒度的配置隔离。不同的命名空间下,可以存在相同的 Group 或 Data ID 的配置。 Namespace 的常用场景之⼀是不同环境的配置的区分隔离,例如开发测试环境和生产环境的资源 (如数据库配置、限流阈值、降级开关)隔离等。如果在没有指定 Namespace 的情况下,默认使 用 public 命名空间。 ${prefix}-${spring.profiles.active}-${file-extension} 配置快照(Configuration Snapshot) Nacos 的客户端 SDK 会在本地生成配置的快照。当客户端无法连接到 Nacos Server 时,可以使 用配置快照显示系统的整体容灾能力。配置快照类似于 Git 中的本地 commit,也类似于缓存,会 在适当的时机更新,但是并没有缓存过期(expiration)的概念。 长连接监听配置变更,Server 端对比 Client 端配置的 MD5 和本地 MD5 是否相等,不相等推送配置变更。 4. SDK 会保存配置的快照,当服务端出现问题的时候从本地获取。 配置资源模型 Namespace 的设计就是用来进行资源隔离的,我们在进行配置资源的时候可以从以下两个角度来 看:  从单个租户的角度来看,我们要配置多套环境的配置,可以根据不同的环境来创建 Namespace
    0 码力 | 326 页 | 12.83 MB | 9 月前
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  • pdf文档 Curve设计要点

    Chunkserver 数据存储 副本一致性 • 客户端 Client 对元数据增删改查 对数据增删改查基本架构 • 快照克隆服务器 独立于核心服务 储到支持S3接口的 对象存储,不限制数量 异步快照、增量快照 从快照/镜像克隆 ( lazy/非lazy ) 从快照回滚数据组织形式 • 底层 可用性 / 可靠性 扩展性 / 负载均衡 向上提供无差别文件流 • Application • 支撑块设备应用场景 块设备层面的快照功能 即为文件层面快照数据组织形式 • AppendFile • 地址空间到—>chunk: 1 : 1 • 采用append的方式写入数据组织形式 • AppendFile • 地址空间到—>chunk: 1 : 1 • 采用append的方式写入 • 支撑多副本对象存储 通过文件/特殊目录隔离 挖洞即时回收 单独的元信息的存储方案数据组织形式 4K随机写 4K随机读 61.12 % 67.8% 测试环境:6台服务器*20块SATA SSD,E5-2660 v4,256G,3副本场景 高性能高性能 • quorum机制:raft • 轻量级快照 • io路径上的优化 • filepool落盘零放大 • 轻量级线性一致性读 • io路径上用户空间零拷贝 10卷4K随机读写IOPS 294k 185k 330k 565k 4K随机写
    0 码力 | 35 页 | 2.03 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Curve核心组件之chunkserver

    管理和存储元数据信息 • 感知集群状态,合理调度 • 数据节点 Chunkserver • 数据存储 • 副本一致性,raft • 客户端 Client • 对元数据增删改查 • 对数据增删改查 • 快照克隆服务器CURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构 ChunkServer核心模块 新版本ChunkServer性能优化Curve ChunkServer是数据节点, CliService。成员变更相关操作 • CopySetService。创建copyset等操 作 • RaftService。Braft内置的service, 完成raft成员之间的选举,日志复制, 安装快照等操作。 ChunkServer架构CopysetNode封装了braft的Node,并 实现了braft的状态机,完成与raft的交 互。详细交互流程后面展开。 CopysetNodeManager负责管理 apply后再执行后面的操作。 ChunkServer架构CloneManager主要负责克隆相关的功 能,内部是一个线程池,主要负责异 步完成克隆chunk的数据补全。关于克 隆相关的内容将会在快照克隆相关介 绍文档中详细介绍。 ChunkServer架构Metric统计模块使用brpc中的bvar计数 器,统计一些IO层面和copyset层面的 一些指标,方便监控和跟踪。 Chun
    0 码力 | 29 页 | 1.61 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Curve核心组件之mds – 网易数帆

    元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息,自动调度 • 数据节点 Chunkserver 数据存储 副本一致性 • 客户端 Client 对元数据增删改查 对数据增删改查 • 快照克隆服务器MDS各个组件 MDS是中心节点,负责元数据管理、集群状态收集与调度。MDS包含以下几个部分: • Topology: 管理集群的 topo 元数据信息。 • Nameserver: 业务提供如下功能和非功能需求。 1. 故障域的隔离:比如副本的放置分布在不同机器,不同机架,或是不同的交换机下面。 2. 隔离和共享:不同用户的数据可以实现固定物理资源的隔离和共享。 • pool: 用于实现对机器资源进行物理隔离,server不能跨 Pool交互。运维上,建议以pool为单元进行物理资源的扩 容。 • zone: 故障隔离的基本单元,一般来说属于不同zone的机 器至少 ve支持 多个pool,可以选择一个logicalPool独享一个pool。 通过结合curve的用户系统,LogicalPool可以通过配置限定特定user使用的方式,实现多个租户数据物理 隔离(待开发)。TOPOLOGY Topology的实际例子,右侧是topo配置文件: 集群有一个物理pool,由3个zone组成,每个zone有1台server。 在物理pool上,还创建了一个
    0 码力 | 23 页 | 1.74 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Service Mesh的延伸 — 论道Database Mesh

    S1 S3 数据库中间件 write sync read分布式事务:定义 传统事务:ACID Atomicity - 原子性 Consistency - 一致性 Isolation - 隔离性 Durability - 持久性 柔性事务:BASE Basically Available - 基本可用 Soft state -软状态 Eventual consistency - 回滚 支持 不支持 支持 支持 一致性 强一致 最终一致 最终一致 最终一致 隔离性 原生支持 不支持 不支持 Try接口支持 并发性能 严重衰退 无影响 无影响 略微衰退 适合场景 短事务 并发较低 事务最终成功 高并发 长事务 应用方控制并发 高并发 长事务 高并发分布式事务:柔性事务自动化 快照记录 • INSERT • 解析 • 记录 • UPDATE&DELETE UPDATE&DELETE • SELECT • 记录 SQL逆向 • INSERT -> DELETE • UPDATE -> UPDATE • DELETE -> INSERT 隔离级别 • 无隔离 • 版本控制 • 记录锁 • 影子表弹性伸缩:数据迁移 迁移监听 在线双写 离线迁移 数据源切换 冗余数据清 理治理监控 配置动态化 负载均衡 熔断 & 禁用 安全 & 权限 &
    0 码力 | 35 页 | 4.56 MB | 6 月前
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  • pdf文档 阿里云容器服务大促备战

    45%最佳实践之容器化DevOps 杭州 容器集群 集群 伦敦 Serverless集群 自动安全扫描 镜像签名 全球自动分发 智能构建 上海 边缘集群 ECS ECI 应用定义 ACR 镜像服务 镜像快照两个数字背后的故事 19分23秒 36%观测与预测全链路监控+高性能如何应对 … 流量增长 3倍嗯,还有用户体验 https://marketersmedia.com/global-user-experience-market- 云边端一体化 延时降低75% 混合云2.0架构 交付效率提升3倍 全链路安全架构 实时风险监测、告警、阻断 极速弹性 分钟级1000节点伸缩 异构算力 利用率提升5倍 沙箱容器 强隔离,90%原生性能 容器云应用市场 合作伙伴计划 阿里云容器服务Thank you ! 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT
    0 码力 | 17 页 | 17.74 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.13

    文件需要赋予写入权限 (macOS 10.13+) Added in version 3.13. stat.SF_NOUNLINK 文件不能重命名或删除。 stat.SF_SNAPSHOT 文件有一个快照文件 stat.SF_FIRMLINK 文件是一个固定链接 (macOS 10.15+) Added in version 3.13. stat.SF_DATALESS 文件是一个无数据对象 asyncio 内部使用而不应被最终用户代码所使用。特别地,在一个 Task 成功地保持 未取消状态的时候使用,这可以允许结构化的并发元素如任务组 和asyncio.timeout() 继续 运行,将取消操作隔离在相应的结构化代码块中。例如: async def make_request_with_timeout(): try: async with asyncio.timeout(1): # Structured 命令行开关则它将在单个进程中运行并且将不再创建运行 RPC Python 执行服 务器的子进程。这适用于 Python 无法在你的系统平台上创建子进程或 RPC 套接字接口的情况。但是,在 这种模式下用户代码没有与 IDLE 本身相隔离。而且,当选择 Run/Run Module (F5) 时运行环境也不会重 启。如果你的代码已被修改,你必须为受影响的模块执行 reload() 并重新导入特定的条目 (例如 from foo import
    0 码力 | 2246 页 | 11.74 MB | 9 月前
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