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可视化探索开源项目的 contributor 关系

引语:作为国内外最大的代码托管平台,根据最新的 GitHub 数据,它拥有超 372,000,000 个仓库,其中有 28,000,000 是公开仓。分布式图数据库 NebulaGraph 便是其中之一,同其他开源项目一样,NebulaGrpah 也有自己的 contributor 们,他们是何时,通过哪个 pr 与 NebulaGraph 产生联系的呢?本文尝试用可视化方式,来探索这些 contributor 的痕迹。 世界上有两种需求,一种是能做的,另外一种是不能做的;当然按照合理不合理角度,大多数的需求都是合理但能做的,就像本文的需求一样——用可视化的方式,来“窥探” nebula 开源社区中 contributor 同项目的关系,及他们留下的 pr 痕迹。 故事从两个月前讲起,有一天我司研发 liuyu 同学装了一款名叫 ClickHouse 的数据库,他发现 CK 有一个感人的 contributor 系统表,这不得让我们的运营来“借鉴”下么? 现在,我们来看看感动我司研发的 ClickHouse 是怎么样的存在。 让人感动的 ClickHouse Contributor 系...

分而治之--浅谈分库分表及实践之路 | 京东云技术团队

前言 之前总在聊微服务, 微服务本身也是分布式系统,其实微服务的核心思想是分而治之,把一个复杂的单体系统,按照业务的交付,分成不同的自服务,以降低资深复杂度,同时可以提升系统的扩展性。 今天想聊一下分库分表,因为对于快速增长的业务来说,这个是无法回避的一环。之前我在做商城相关的SAAS系统,商品池是一个存储瓶颈,商品池数量会基于租户增长和运营变得指数级增长,短短几个月就能涨到几千万的数据,而运营半年后就可能过亿。而对于订单这种数据,也会跟着业务的成长,也会变得愈发巨大。 存储层来说,提升大数据量下的存储和查询性能,就涉及到了另一个层面的问题,但思想还是一样的,分而治之。 我们面临什么样的问题 关系型数据库在大于一定数据量的情况下检索性能会急剧下降。在面对海量数据情况时,所有数据都存于一张表,显然会轻易超过数据库表可承受的。 此外单纯的分表虽然可以解决数据量过大导致检索变慢的问题,但无法解决过多并发请求访问同一个库,导致数据库响应变慢的问题。所以需要分库来解决单数据库实例性能瓶颈问题。 数据库架构方案 在讲具体解决方案之前,我们需要先了解一下数据库的三种架构涉及方案。 1. Shared...

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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。