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日常Bug排查-集群逐步失去响应

前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查。笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧,同时顺便积累素材 Bug现场 最近碰到一个产线问题,表现为某个应用集群所有的节点全部下线了。导致上游调用全部报错。而且从时间线分析来看。这个应用的节点是逐步失去响应的。因为请求量较小,直到最后一台也失去响应后,才发现这个集群有问题。 线程逐步耗尽 笔者观察了下监控,发现每台机器的BusyThread从上次发布开始就逐步增长,一直到BusyThread线程数达到200才停止,而这个时间和每台机器从注册中心中摘除的时间相同。看了下代码,其配置的最大处理请求线程数就是200。 查看线程栈 很容易的,我们就想到去观察相关机器的线程栈。发现其所有的的请求处理线程全部Block在com.google.common.util.concurrent.SettableFuture的不同实例上。卡住的堆栈如下所示: at sun.misc.Unsafe.park (Native Method: ) at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park (LockSupport....

一款 StarRocks 可视化建表和数据编辑的神器

什么是 StarRocks? StarRocks 是新一代极速全场景 MPP (Massively Parallel Processing) 数据库。StarRocks 的愿景是能够让用户的数据分析变得更加简单和敏捷。用户无需经过复杂的预处理,就可以用 StarRocks 来支持多种数据分析场景的极速分析。 为了满足业务上的分析需求 StarRocks 设计了四种数据模型(明细模型、聚合模型、更新模型、主键模型),它们有各自的特点以适配不同的业务场景。本文将从创建数据模型表开始,配合简洁的案例,来讲解明细模型的用法和特点。 明细模型究竟是啥? 首先我们来看 StarRocks 官方的定义: 明细模型是默认的建表模型。如果在建表时未指定任何模型,默认创建的是明细类型的表。 创建表时,支持定义排序键。如果查询的过滤条件包含排序键,则 StarRocks 能够快速地过滤数据,提高查询效率。明细模型适用于日志数据分析等场景,支持追加新数据,不支持修改历史数据。 其次我们来看下 StarRocks 明细模型的标准建表语句与 MySQL 的差异: 可以看到除了 StarRocks 特有的关键字之外...

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