代码改变世界

思考:sql为什么那么强大,sql解决了什么问题?

2019-06-26 16:12 by 乘着风去破浪, 466 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要:思考:sql为什么那么强大,sql解决了什么问题?hive和spark都支持sql,ES 和flink也支持sql了解下spark为什么能够支持sql;flink为什么能够支持sql?SQL:Structured Query Language所以从字面可以看出来,只有结构化的数据才能sql查询,这个 阅读全文

如下架构的调整就是一种“移动算力”的情形

2019-06-26 16:11 by 乘着风去破浪, 201 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要:说明:B是一个网络服务的server 思考:如下流程进行调整?说明:如下架构的调整就是一种“移动算力”的情形A >B -- > redis -- > esA >redis > B -redis --> es调整后的架构优势:A优先读取redis,若成功,就无需再进行(网络调用)B服务了。如此一来就把 阅读全文

越是松散和动态的,越要进行适当和合理的控制,不然会造成很多麻烦;(权衡之道-利弊(相依相存)分析)

2019-06-26 16:09 by 乘着风去破浪, 207 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要:越是松散和动态的,越要进行适当和合理的控制,不然会造成很多麻烦;(权衡之道-利弊(相依相存)分析)比如:支持动态字段的es,如果把ES当做一个关系数据库的替代品来存储业务模型数据,那么就需要对进入到索引的字段进行“准入”控制,不然,任何不加控制的字段都可以进入到索引,那么岂不是变得混乱; 阅读全文

缓存属于哪类的解决方案

2019-06-21 16:17 by 乘着风去破浪, 203 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要:缓存属于哪类的解决方案不是解决问题,而且避免问题;就是说不是直接优化调用端,而是要缓存的方式来对下一次请求进行响应; 阅读全文

对需求的理解深度影响你的设计水平:

2019-06-21 16:17 by 乘着风去破浪, 253 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要:对需求的理解深度影响你的设计水平:如果想让你开发一个支持二级权重的子召回,而你真的做了一个子召回,它仅仅支持二级权重的子召回,后面如果让你开发一个三级权重的子召回,你还得大动干戈改动代码吗?我们可以对这个需求进行分解,分析,二级权重的子召回,那么就分解为二级和权重两个部分,而权重的召回属于一个新的召 阅读全文

日志埋点不可少的点

2019-06-21 16:16 by 乘着风去破浪, 767 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要:日志埋点不可少的点有网络调用的代码块,有访问磁盘的代码块,因为这些地方都是大概率会阻塞和耗时的地方; 阅读全文

资源的使用:能节省的地方一定要节省,达不到节省条件的不能节省,该怎么用就怎么用(不要因为存储影响了计算,存储容量不是技术问题)?

2019-06-21 16:16 by 乘着风去破浪, 255 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要:资源的使用:能节省的地方一定要节省,达不到节省条件的不能节省,该怎么用就怎么用(不要因为存储影响了计算,存储容量不是技术问题)?比如,如果数据量小,而且高度重复的内容,可以用redis缓存,而且还可以进一步使用local cache;如果,如果一个app的用户基数月活8000万,那么存储这些用户维度 阅读全文

设置多少线程合适?并不是依据你cpu的核数而定的?

2019-06-19 20:31 by 乘着风去破浪, 658 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要:设置多少线程合适?并不是依据你cpu的核数而定的?如果是慢任务,不依赖下游服务(如果依赖,要考虑下游能否扛得住你转嫁给他的压力),当然是越多越好,多到切换开销的时长超过了处理时长(一般情况下,切换开销很难会超过处理时长的,这就是一个很普通存在的误解的滥用,会经常有人这么说,并据此来告诫人说一味增大线 阅读全文

网络服务超时分析:

2019-06-19 20:26 by 乘着风去破浪, 437 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要:网络服务超时分析: 第一个要怀疑的地方应该是服务端是否及时接收并处理了请求,关键点是找出及时性是否,通过客户端记录下发送时间,和客户端接收并开始处理时间, 把这两个时之差算出来,可以确定这个事情; 第二个要怀疑的地方就是,客户端处理耗时多长,从接收到处理,计算一个时长就可以知道了; 第三个,就是我们 阅读全文

思考:网络性能优化:网络 -- cpu -- 线程数 -- 单个任务耗时 --- qps --- 并发

2019-06-19 19:48 by 乘着风去破浪, 718 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要:思考:网络性能优化:网络 -- cpu -- 线程数 -- 单个任务耗时 qps 并发如果没有理清楚上述概念和它们之间的关系,那么优化会毫无章法;线程越多,利用上的线程越多,cpu的idle会约低,只到cpu低得不能再低,一般情况下,可以可劲用(idle为10%你遇到过吗?),但是要注意你的下游能否 阅读全文
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