ssd 应用场景

最近一直在处理新系统的性能优化问题,这两天特地测试了下oracle 11gR2开始引入的smart flash cache. 其介绍参考MOS文档,How To Size the Database Smart Flash Cache (文档 ID 1317950.1) The Database Smart Flash Cache is a new feature in Oracle Database 11g Release 2 (11.2). The Database Smart Flash C

分布式和单机场景对append引擎设计的不同要求 单机:只用考虑本地数据的格式.位置和管理分布式:需要考虑分布式一致协议中 日志落盘的格式.位置和管理 append引擎和分布式一致性协议的潜在冲突 append引擎的需求 顾名思义, append引擎期望SSD盘能尽量把数据一路写下去,也就是物理数据需要顺序落盘,这样可以减小写放大.但为了保证比较好的数据恢复速度,一个磁盘上通常有多个复制组,这些复制组可能同时收到用户写请求数据而要落盘,因此逻辑上的多个复制组的数据是杂乱无序的. 分布式一致性协议

一.高可用的Session服务器场景简介 1.1 应用服务器的无状态特性 应用层服务器(这里一般指Web服务器)处理网站应用的业务逻辑,应用的一个最显著的特点是:应用的无状态性. PS:提到无状态特性,不得不说下Http协议.我们常常听到说,Http是一个无状态协议,同一个会话的连续两个请求互相不了解,他们由最新实例化的环境进行解析,除了应用本身可能已经存储在全局对象中的所有信息外,该环境不保存与会话有关的任何信息.之所以我们在使用ASP.NET WebForm开发中会感觉不到Http的无状态特

互联网公司服务器品牌:[掌握] DELL(大多数公司),HP,IBM(百度),浪潮,联想,航天联志. DELL服务器品牌: LU=4.45CM 2010年以前:lu 1850, 1950, 2u 2850, 2950 2010-2013年:lu R410 R610 2u R710 2014-2016年:lu R420/430 R620/630  2u R720/R730 IBM 品牌: 2U 3650 4U 3850 8U 3950 1U 3550/m3 3550/m5 HP 品牌: DL380

前言 社交网络信息爆发,如何衡量你在社交舆论上的影响力?计数! 计数是应用最方便.简单实现的数据挖掘应用,拿Facebook举例,你的Feed被评论多少次,转发多少次,赞多少次,被浏览多少次,你有多少个好友等等.可以说计数得多少的价值可能超过你本身或者你发布的内容本身. 今天着重介绍下Redis在计数器场景上的应用. 正文 对于计数器大家肯定还有或多或少的疑问. Q1:计数从哪里来? 通常我们发布的社交内容会存储在数据库中,最常见的如MySQL: 更新索引:insert into user_me

下面介绍Hbase的缓存机制: a.HBase在读取时,会以Block为单位进行cache,用来提升读的性能 b.Block可以分类为DataBlock(默认大小64K,存储KV).BloomBlock(默认大小128K,存储BloomFilter数据).IndexBlock(默认大小128K,索引数据,用来加快Rowkey所在DataBlock的定位) c.对于一次随机读,Block的访问顺序为BloomBlock.IndexBlock.DataBlock,如果Region下面的StoreFi

mariadb 10 多源复制(Multi-source replication) 业务使用场景分析,及使用方法 官方mysql一个slave只能对应一个master,mariadb 10开始支持多源复制,一个slave可以有多个master,分别从各自的master复制不同的DB. 这个特性可以用在OLAP环境中,传统电商DB都是拆了再拆,分库分表,sharding,而OLAP环境或者大数据平台环境,通常需要各种数据的聚合,多个平台多个DB数据的复合查询,而这些数据分散在各个库中,怎么办了,当

此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Monty Widenius写了最初的版本,

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