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在 Dubbo3.0 上服务治理的实践

作者 | 十眠 Dubbo3.0 介绍 ​ 自从 Apache Dubbo 在 2011 年开源以来,经过多年一众大规模互联网、IT 公司的实践积累了大量经验,Dubbo 凭着对 Java 用户友好、功能丰富、治理能力强等优点在过去取得了很大的认可,成为国内外流行主流的 RPC 框架之一。 ​ 但随着云原生时代的到来,对以 Apache Dubbo、Spring Cloud 等为代表的 Java 微服务治理体系提出了新的要求,包括期望应用可以更快的启动、应用通信的协议穿透性可以更高、能够对多语言的支持更加友好等。比如 Spring 在今年也推出了其基于 GraalVM 的 Spring Native Beta 解决方案,拥有毫秒级启动的能力、更高的处理性能等。 ​ 这样的背景对下一代 Apache Dubbo 提出了两大要求: ​ 1、要保留已有开箱即用和落地实践背景下带来的好处,这也是众多开发者所期望的; 2、尽可能地遵循云原生思想,能更好的复用底层云原生基础设施、贴合云原生微服务架构。 ​ Dubbo 3.0 是在云原生背景下诞生的,使用 Dubbo 构建的微服务遵循云原生思想,能...

时序数据库永远的难关 — 时间线膨胀(高基数 Cardinality)问题的解决方案

作者 | 徐建伟 (竹影) 前序 随着移动端发展走向饱和,现在整个 IT 行业都期待着“万物互联”的物联网时代。在物联网场景中,往往有许多各类不同的终端设备,布署在不同的位置,去采集各种数据,比如某一区域有 10万个 loT 设备,每个 loT 设备每 5 秒发送一次数据。那么每年会产生 6307亿 个数据点。而这些数据都是顺序产生的,并且 loT 设备产生数据的格式全部是一致的,并且没有删除和修改的需求。针对这样按时海量写入无更新场景,时序数据库应运而生。 ​ 时序数据库在假定没有数据插入和更新需求,数据结构稳定的前提下,极限追求快速写入,高压缩,快速检索数据。时序数据的 Label(tag)会建立索引,以提高查询性能,以便你可以快速找到与所有指定标签匹配的值。如果 Label(tag)值的数量过多时(高基数 Cardinality 问题),索引会出现各种各样的问题, 本文主要讨论 influxdb 在遇到写入的数据出现高基数 Cardinality 问题时,一些可行的解决方案。 ​ 高基数Cardinality问题(时间线膨胀) ​ 时序数据库主要存储的是 metric 数据,每一...

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