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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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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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