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cassandra百亿级数据库迁移实践

迁移背景 cassandra集群隔段时间出现rt飙高的问题,带来的影响就是请求cassandra短时间内出现大量超时,这个问题发生已经达到了平均两周一次的频率,已经影响到正常业务了。而出现这些问题的原因主要有以下3点: 当初设计表的时候partition key设计的不是很合理,当数据量上去(最大的单表行数达到百亿级)之后,出现了一些数据量比较大的partition。单partition最多的数据量达到了上百万行(cassandra不支持mysql的limit m, n的查询),当查询这个partition的数据时,会带来比较大的压力。 cassandra本身的墓碑机制,cassandra的一大特性就是快速写入,如果遇到delete一条记录时,cassandra并不会实时的对这条记录做物理删除,而是在这行记录上添加一个逻辑删除的标志位,而下次查询会load出这些已经删除了的记录,再做过滤。这样就可能带来及时某个partition的查询出的数据量不大,但是墓碑比较多的时候会带来严重的性能问题。 公司dba也不推荐使用cassandra,出现问题的时候,难于定位解决问题。所以决定将cass...

Sentinel Dashboard同步Apollo存储规则

在之前的两篇教程中我们分别介绍了如何将Sentinel的限流规则存储到Nacos和Apollo中。同时,在文末的思考中,我都指出了这两套整合方案都存在一个不足之处:不论采用什么配置中心,限流规则都只能通过Nacos界面或Apollo界面来完成修改才能得到持久化存储,而在Sentinel Dashboard中修改限流规则虽然可以生效,但是不会被持久化到配置中心。而在这两个配置中心里存储的数据是一个Json格式,当存储的规则越来越多,对该Json配置的可读性与可维护性会变的越来越差。所以,下面我们就来继续探讨这个不足之处,并给出相应的解决方案。本文以Apollo存储为例,下一篇介绍Nacos的改在示例。 问题分析 在实际操作之前,我们先通过下图了解一下之前我们所实现的限流规则持久化方案的配置数据流向图: 蓝色箭头代表了限流规则由配置中心发起修改的更新路径 橙色箭头代表了限流规则由Sentinel Dashboard发起修改的更新路径 从图中可以很明显的看到,Sentinel Dashboard与业务服务之间本身是可以互通获取最新限流规则的,这在没有整合配置中心来存储限流规则的时候就已经存在...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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