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S4分布式流计算引擎

背景 最近花了点时间研究了下分布式计算这一块的内容。领导给的第一个任务,就是学习下S4和GridGain。花了几天的时间把s4的源码看了下,把自己的理解和学习的内容做一个记录。 下一篇会是GridGain的分享 学习 s4的论文:S4: Distributed Stream Computing Platform s4的官网:http://s4.io/ s4是什么? 1. s4的全称 : Simple Scalable Streaming System (简单的描述:分布式流计算系统) 2. 特点: distributed(分布式) scalable(扩展性) partially fault-toleran(部分容错性) pluggable (可插拔) 3. 产生的原因: Yahoo发起,主要用于解决"cost-per-click“广告,通过实时计算预测用户对广告的可能的点击行为。 不用hadoop的原因: hadoop主要解决batch处理,基于mapReduce对可控的数据的进行处理。而流计算是针对不可控的点击事件,对实时性有严格要求。 4. 适用的场景: 业务允许部分容错性。 (s...

快的打车架构实践

【本文转载自快的打车架构实践】 快的打车从2013年年底到2014年下半年,系统访问量迅速膨胀,很多复杂的问题要在短时间内解决,且不能影响线上业务,这是比较大的挑战,本文将会阐述快的打车架构演变过程遇到的一些有代表性的问题和解决方案。 LBS的瓶颈和方案 先看看基本的系统模型,如图1所示。 图1 系统模型示意图 司机每隔几秒钟上报一次经纬度,存储在MongoDB里; 乘客发单时,通过MongoDB圈选出附近司机; 将订单通过长连接服务推送给司机; 司机接单,开始服务。 MongoDB集群是一主多从的复制集方式,读写都很密集(4w+/s写、1w+/s读)时出现以下问题: 从服务器CPU负载急剧上升; 查询性能急剧降低(大量查询耗时超过800毫秒); 查询吞吐量大幅降低; 主从复制出现较大的延迟。 原因是当时的MongoDB版本(2.6.4)是库级别的锁每次写都会锁库,还有每一次LBS查询会分解成许多单独的子查询,增大整个查询的锁等待概率。我们最后将全国分为4个大区,部署多个独立的MongoDB集群,每个大区的用户存储在对应的MongoDB集群里。 长连接服务稳定性 我们的长连接服务通过S...

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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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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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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