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探究网络延迟对事务的影响

1.背景概述 最近在做数据同步测试,需要通过DTS将kafka中的数据同步到数据库中,4G的数据量同步到数据库用了大约4个多小时,这看起来并不合理;此时查看数据库所在主机的CPU,IO的使用率都不高,没有瓶颈;最后通过排查发现由于kafka,DTS,数据库不再同一个机房,网络延迟较大,导致同步速率缓慢; 将kafka,DTS,数据库部署到同一个机房后,同步速度明显提升,只需要15分钟就能同步完。 2.问题复现 本次测试通过sysbench在不同网络延迟的情况下,进行数据写入及性能压测,对比网络延迟对数据库事务的影响。 2.1 查看当前网络延迟 $ ping 192.168.137.162 PING 192.168.137.162 (192.168.137.162) 56(84) bytes of data. 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.299 ms 64 bytes from 192.168.137.162: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.180 ms 64 bytes from 1...

Fluid 携手 Vineyard,打造 Kubernetes 上的高效中间数据管理

作者:曹野 车漾 背景介绍和面临的挑战 随着 Kubernetes 在 AI/大数据领域的普及和业务场景变得越来越复杂,数据科学家在研发效率和运行效率上遇到了新的挑战。当下的应用,往往需要使用端到端的流水线来实现,以下图所示的一个风控作业数据操作流为例:首先,需要从数据库中导出订单相关数据;随后,图计算引擎会处理这些原始数据,构建“用户-商品”关系图,并通过图算法,初筛出其中隐藏的潜在作弊团伙;接下来,机器学习算法会对这些潜在团伙进行作弊归因,筛选出更准确的结果;最后这些结果会经过人工筛查,并最终做出业务处理。 在这样的场景下,我们常常会遇到如下问题: 1. 开发环境和生产环境的差异导致数据工作流的开发和调试变得复杂且低效: 数据科学家在自己的计算机上开发时通常使用 Python,但是又需要在生产环境中将代码转化为他们并不熟悉的 YAML 文件从而利用 Argo、Tekton 等基于 Kubernetes 的工作流引擎,这大大降低了开发和部署效率。 2. 需要引入分布式存储实现中间临时数据交换,带来额外的开发、费用、运维成本: 端到端任务的子任务之间的数据交换通常依赖分布式文件系统或对...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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