分布式技术追踪 2017年第二十五期

分布式系统实践

1. 获得PCC性能大赛背后的RocksDB引擎:5分钟全面了解其原理

http://dwz.cn/68s1H8

摘要: RocksDB是Google LevelDB的优化版本, 由facebook开源, 本文简要介绍了RocksDB的特性.

2. 一篇文章掌握Sql-On-Hadoop核心技术

http://dwz.cn/69U8Gv

摘要: 这篇文章对查询引擎的技术总结的很到位, 推荐对查询引擎感兴趣的同学阅读.

微服务技术

1. 微服务入门指南

http://dwz.cn/694neQ

摘要: 本文介绍了微服务的基本概念以及单体应用改造为微服务应用需要关注的要点, 很适合作为微服务入门的文章来阅读.

2. 谈服务发现的背景、架构以及落地方案

http://dwz.cn/69oxU8

摘要: 服务发现系统看起来容易实现, 但是如果真正落地还有很多工作要做的. 去年在GIAC大会上我做了一个关于百度搜索服务发现的分享, 讲述了设计服务发现需要考虑的要素. 这篇文章介绍了服务发现的架构和落地方案.

高可用技术

1. Linux性能利器Htop:完胜top、strace

http://dwz.cn/68Kz62

http://dwz.cn/68KAFV

摘要: 分析性能是工程师日常工作中很重要的一部分, 这篇文章不仅仅介绍了htop工具, 还介绍了htop指标背后的含义.

2. 降级利器-Hystrix

https://fishermartyn.github.io/blog/hystrix/

摘要: Hystrix是netflix开源的实现服务熔断/降级的框架, 这篇文章简单介绍了Hystrix的使用方法和参数配置.

丰富多彩的计算机世界

1. 我的“code review”成长之路

http://dwz.cn/68KtrC

http://dwz.cn/68Kuxx

摘要: 整理了两篇关于code review的文章. code review非常重要, 然而真正实施好的团队不多见, 希望这两篇文章能够帮助大家做好code review.

2. 谁都忍不了烂代码,如何用重构的方式让它整洁起来?

http://dwz.cn/69p44X

摘要: “整洁的代码简单直接。整洁的代码如同优美的散文。整洁的代码从不隐藏设计者的意图,充满了干净利落的抽象和直截了当的控制语句。”怎样让代码更加整洁?答案是重构!

时间: 2024-10-26 17:21:53

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分布式系统实践 1. Google和Linkedin的老司机是如何管理海量数据的 http://dwz.cn/66Tkqx 摘要: 一直都听说数据仓库里需要元数据管理, 但是没看见过具体的设计. 这篇文章总结了Google和Linkedin发布的元数据管理系统的论文和开源实现, 值得学习. 2. 聊聊基于Lucene的搜索引擎核心技术实践 http://dwz.cn/62DWZf 摘要: 这篇文章介绍了Lucence的基本原理以及Lucence衍生出来的两个平台级产品Solr和Elastic S

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分布式系统实践 1. 给 spark 开发者介绍下Flink :Flink vs Spark http://dwz.cn/6hnu9B 摘要: 当Spark如火如荼的时候, 天上突然掉下了一个Flink. 这篇文章简要的对Spark和Flink进行了对比, 帮助大家认识Flink. 2. sysbench在美团点评中的应用 http://dwz.cn/6i5QUj 摘要: 测试一个数据库的性能是一个加深对数据库原理充分理解的非常好的环节, 这篇文章虽然只介绍了MySQL的测试方法, 其思想也适用

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分布式系统实践 1. 列式存储的另一面 http://dwz.cn/62D4i5 摘要: 列存是很多数据库的数据存储方式, 可以有效压缩和访问相近的行, 在很多场景下效率都很高. 但是列存也并非没有缺点, 这篇文章总结了列存的几个缺点, 总之还是要根据具体场景来决定使用列存还是行存. 2. 最终一致性Basic-Paxos算法 http://dwz.cn/62ZeBS 摘要: 介绍Paxos协议的文章有很多, 不过这篇文章总体来说解释的非常清楚, 推荐大家阅读. 微服务技术 1. 3万多个实例,

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分布式系统实践 1. 比较Apache Hadoop 生态系统中不同的文件格式和存储引擎的性能 http://dwz.cn/63s0D7 摘要: 这篇文章提出了在Apache Hadoop 生态系统中对比一些当前流行的数据格式和可用的存储引擎的性能:Apache Avro, Apache Parquet, Apache HBase 和 Apache Kudu 空间效率, 提取性能, 分析扫描以及随机数据查找等领域.这有助于理解它们中的每一个如何(何时)改善你的大数据工作负载的处理能力. 2. 谈

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分布式系统实践 1. 十问 TiDB :关于架构设计的一些思考 https://mp.weixin.qq.com/s/m2_Mf0-x_KpPHbnOawyy2A 摘要: 文章描述的这些问题其实也是设计一个分布式存储系统通常需要考虑的问题, 尽管文章以TiDB为背景, 但是仍然对分布式系统的设计有很强的参考价值. 2. 数据库事务隔离标准分析 https://mp.weixin.qq.com/s/kZRARy099VANRfJv21-G9Q 摘要: 数据库的隔离级别是一个复杂的概念, 加上mvc

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