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亿级大表冷热分级的工程实践
2、冷热分级存储 2.1 消费链路分析 如上文所说，旁路系统一般不直接和业务系统耦合，而是通过mq来进行解耦合。 2.避免IO竞争减少锁表的概率，更好地提升热门数据的查询效率 事务处理较复杂 冷热分表 将一个表数据分为冷热两部分，分别采用不同的存储和访问策略 1.提高性能：通过将热数据存储在高性能的存储中，可以大大提高数据的访问速度 有效缓解了大表膨胀的压力 热表的可读写性能提高了巨大，解决了热表读写慢的问题 3.1.2 性能提升 从观测效果来看，因为大表导致超时的接口（nginx监控>45s），在做了冷数据迁移后，响应时间降低到了1.76s，因此大表冷热数据分级的效果还是很明显的 迁移前 迁移后 4、总结与展望 冷热数据分级是一种有效的解决单表大数据存储和查询问题的方案，可以优化存储资源分配和提高查询效率，在实施过程中需要考虑以下几点： 评估冷热表数据分界线（数据访问频率、重要程度和存储成本等方面 ） 制定冷热分表方案，并进行持续的监控和SQL优化 在可预测的未来，我们还有几个地方可以做的更好： 多级存储策略：未来可能会采用更复杂的分级策略，例如基于数据的访问频率、重要性或时效性进行多级划分，并采用不同的存储策略和介质
6.7K1226编辑于 2024-02-06 - 来自专栏杨平安的专栏
微信 PaxosStore:海量数据冷热分级架构
给大家列了一个海量存储架构的演进，大家可以看到这儿分别是支持单机十亿键值、支持冷热数据分离、支持分布式缓存、支持Paxos协议。 当SSD容量也达到阀值之后，就会将最冷的那部分数据迁移到C2组件，即冷数据集群的SATA盘中。 它包括五个过程，1、2、3、4、5。 整个过程对服务而言，因为是两阶段提交，都是无损的，对客户端也是透明的。 转眼就来到了第四年。 具有冷热分明的业务特征，一天内数据的更新占了总更新的92%，一个月内的数据的更新占了95%。这就意味着数据冷却很快。这就给我们提供了一个思路：按照时间点来切换存储。 附件： 海量数据冷热分级架构.pptx
5.7K120发布于 2018-01-15 - 来自专栏OpenIM
微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践
在这种情况下，基于时间序的海量数据的冷热分级架构便应运而生。 通过如上工作的努力，环环相扣，我们的基于时间序的海量数据的冷热分层架构成功的应对了 PB 级数据、千亿级访问以及万亿级键值带来的挑战。 系统设计 数据模型 本文提及的海量数据的冷热分级架构是专门服务于基于时间序的数据，它们主要特征为： a). 数据键值带有时间戳信息 ; b). 单用户数据随着时间在不断的生成。 2、访问量大，峰值可达每分钟数十亿次访问，尤其是在节日期间，用户高涨的热情更可以转化成平日三至五倍的访问量。 该映射表最多可支持一千组的集群规模，满足在任意组数情况下，实体机器间割段长度维持差异在 2% 以内；并且增加任意组数 (总组数上限不超过一千组)，变动后的实体机器间的割段长度依然维持差异在 2% 以内。
1K20发布于 2021-09-09 - 来自专栏IT技术精选文摘
微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践
在这种情况下，基于时间序的海量数据的冷热分级架构便应运而生。 通过如上工作的努力，环环相扣，我们的基于时间序的海量数据的冷热分层架构成功的应对了 PB 级数据、千亿级访问以及万亿级键值带来的挑战。 2、系统设计 1数据模型 ? 2. 访问量大：峰值可达每分钟数十亿次访问，尤其是在节日期间，用户高涨的热情更可以转化成平日三至五倍的访问量。 2Paxos Group ? Paxos Group 因为采用了无主模型，组内所有机器在任一时刻都处于相同的地位。 处理 SNS 类业务生成的数据，业界有多种的冷热分离架构可以参考。
1.7K60发布于 2018-06-22 - 来自专栏linux驱动个人学习
Linux内核的冷热缓存
缓存为什么会有冷热？ 究其原因，是因为对于内存的访问，可能是CPU发起的，也可以是DMA设备发起的。 如果是CPU发起的，在CPU的硬件缓存中，就会保存相应的页内容。 1: /* 2: * Really, prep_compound_page() should be called from __rmqueue_bulk(). 69: failed: 70: local_irq_restore(flags); 71: return NULL; 72: } buffered_rmqueue用于从冷热分配器中分配单页的缓存页
2.1K20发布于 2019-05-25 - 来自专栏数据库相关
clikchouse的冷热数据分离
参考了 juicefs这篇 虾皮的这篇 冷热分离的优势： 1、业务查询通常查近期数据（7天-14天），早期数据查询概率较低 2、降低成本 这个冷热分离实操起来很简单了。 08-22' to DISK 'jfs'; ALTER TABLE tb1111 MOVE PARTITION '2021-08-22' TO DISK 'jfs' Query id: 1a2ff5d2 * * * cd /usr/local/bin && bash purge.sh 30 tb1111 >> /tmp/purge.log 2>&1 5 2 * * * cd /usr/local/bin ]; then echo "parameter must 2, like: 10 table1" && exit 10 else purge $1 $2 fi archive.sh #! ]; then echo "parameter must 2, like: 5 table1" && exit 10 else archive $1 $2 fi 可能遇到的问题： Redis 内存增长异常
1.5K10编辑于 2022-01-11 - 来自专栏Spark学习技巧
数据冷热分离技术
而随着冷热分离方案的普及，很多框架也开始考虑类似的事情，尝试在自己的体系下支持将数据进行冷热分离，避免两套系统带来的复杂性。 我们姑且将这两种方案分别称为“冷热分离异构系统”和“冷热分离同构系统”，本文将分别介绍几个相关的具体案例。 ? 为了配合数据挖掘相关功能，目前冷数据保留2年。该系统的数据是只读的，且对外主要提供统计类查询，因此热数据采用Elasticsearch来存储，利用其聚合分析能力提供高性能查询。 很多开源框架在看到这一痛点后，开始在自己的体系下引入冷热分离的特性，试图以透明、统一的方式来应对冷热分离的需求。这里以Elasticsearch为例，来探讨下业界在冷热分离同构系统的诸多方案。 从Elasticsearch 5.0开始，便支持在一个集群中存放冷热数据，其核心思路是：在集群中放入不同配置的机器，将其打上不同的属性，比如下图中的Node 1/2/3便是高配置机器，用于存放热数据，属性为
4.4K10发布于 2021-03-05 - 来自专栏腾讯云Elasticsearch Service
Elasticsearch冷热分离原理和实践
，如下图为一个3热节点，2冷节点的冷热分离Elasticsearch集群： [fl8zseh7k1.png] 其中热节点为16核64GB 1TB SSD盘，用于满足对热数据对读写性能的要求，冷节点为8C32GB : warm //冷节点 ps:中文通常叫冷热，英文叫hot/warm 索引指定冷热属性 节点有了冷热属性后，接下来就是指定数据的冷热属性，来设置和调整数据分布。 冷热集群搭建及使用实践 2.1 集群规格选型 根据业务数据量及读写性能要求选择合适的冷热节点规格 存储量计算：根据冷热数据各自数据量及要求保留时间，计算出冷热数据源数据量，然后使用如下公式计算出冷热节点各自的磁盘需求量实际空间 r node2 hot_data_index 2 p node3 hot_data_index 1 r node4 hot_data_index 0 hot_data_index 2 r node2 hot_data_index 2 p node4 hot_data_index 1 r node4
10.5K92发布于 2019-11-26 - 来自专栏人人都是极客
GPU内存分级
2. DDR3存储芯片，其在显卡中相对与GPU的地位相当于电脑中内存条对于CPU，只是放在了显卡上专供GPU使用。 3. 时钟、电源等其他辅助功能的芯片。 ? 在2.X计算力之后的GPU上，都会使用二级缓存（L2 cache）做缓冲，达到较快的传输速度，但这并不能减少访问的延迟（Latency）。 所有数据都必须先传入到这里，或者从这里传出。 当核函数中有大数组、大结构体以至于寄存器区放不下他们，编译器在编译阶段就会将他们放到片外的DDR3芯片中（最好的情况也会被扔到L2 Cache中），且将他们标记为“Local”型。
8.2K41发布于 2018-07-26 数据分类分级
为什么要数据分类分级， 通过数据分类分级可以帮助企业更好的管理和保护数据资产，主要体现在如下几个方面: (1).通过数据分类分级可以更好的保护敏感数据，防止数据泄露; (2).满足合规性要求 数据分级按照一定的原则和方法对数据进行分级，主要目的是便于数据开放和共享。数据分级是数据保护工作中的一个关键部分，是制定安全、准确、完善的数据策略的支撑。 是先分类还是先分级？ 分级则是根据数据的敏感度和数据遭到篡，破坏，泄露，非法使用等对国家和受害者的影响程度对各个类别数据再进行分级，然后根据分级的结果对数据进行相应的管理和保护。 如何进行分类分级？ 建议级别 字段 L4级 身份证号码、居住地址、手机号码、银行账户信息、消费金额等方面的数据 L3级 政治面貌、学历信息、职业、出生日期、身高、体重等信息 L2级 企业名称、社会信用代码、行政区划、注册金额等信息 数据定级：建立自身的数据分级规则，对数据进行分级。 审核标识：对数据资产分类分级结果进行评审和完善，最后批准发布实施，形成数据资产分类分级清单。
35110编辑于 2025-12-23- 来自专栏企业容器化之路
Kubernetes 部署冷热架构 Elasticsearch「Helm 部署案例」
使用 ILM 的前提是具有冷热架构的 ES 集群，本篇就来介绍如何在 Kubernetes 部署这样的集群。 「冷热架构」官方的说法是「热温冷架构」 今天我们讨论 2 个案例，单节点集群和大型多节点集群。 helm uninstall elasticsearch --namespace es-demo 部署大型多节点集群 我们将会部署 3 组节点: 3 个 master 节点 3 个 data_hot 节点 2 : 4 memory: 6G volumeClaimTemplate: accessModes: [ "ReadWriteOnce" ] # storageClassName: gp2 6 memory: 12G volumeClaimTemplate: accessModes: [ "ReadWriteOnce" ] # storageClassName: gp2
1.3K10编辑于 2023-08-02 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Google Play】IARC 年龄分级 ( IARC 国际年龄分级联盟 | Google Play 设置应用年龄分级 )
Play 上架完整流程 系列文章目录 【Google Play】创建 Google 开发者账号 ( 注册邮箱账号 | 创建开发者账号 ) 【Google Play】创建并设置应用 ( 访问权限 | 内容分级 Google Play 签名机制选择 | 签名更新 ) 【Google Play】Google Play 开放式测试 ( 简介 | 发布开放式测试版本 ) 【Google Play】IARC 年龄分级 ( IARC 国际年龄分级联盟 | Google Play 设置应用年龄分级 ) ---- 文章目录 Google Play 上架完整流程 系列文章目录 一、Google Play 开放式测试 二、IARC 国际年龄分级联盟 简介 三、Google Play 设置应用年龄分级 一、Google Play 开放式测试 ---- 上周向 Google Play 中提交了开放测试版本文件 , 刚通过了审核 , 并收到如下邮件 ; 今天收到一封邮件 , 关于应用的内容分级政策相关的 : 此产品的评级现在在上面列出的店面上实时显示。
3.7K20编辑于 2023-03-29 数据分类分级 数据识别-excel分类分级模版文件导入、解析
前面讲了数据分类分级 数据识别-实现部分敏感数据识别，本次针对模版导入展开，excel导入采用的是easyexcel easyexcel介绍 之前的excel导入解析采用的是Apache poi， value="一级分类描述",index = 1) private String firstClassDesc; @ExcelProperty(value="一级分类",index = 2) = null) { statement.close(); } } catch (Exception e2) templateData.getSecondClass()); String sql = getSql(null == templateData.getThirdClass(), 2L 数据识别-excel分类分级模版文件导入、解析的操作就到这里，如果有不解或需要帮助的，欢迎讨论！
46400编辑于 2025-04-07- 来自专栏wym
车站分级 拓扑排序
车站分级 从起点到终点，只会在大于等于它等级的站点停靠，则小于它的不停靠 就从小于它的连一条边到它，然后拓扑 #include <bits/stdc++.h> #define pir pair<int
66710发布于 2019-04-17 - 来自专栏运维
5G+C-V2X及自动驾驶分级标准
C-V2X根据基于4G或5G而分为LTE-V2X和NR-V2X（或称为5G+C-V2X），工作频段和覆盖范围同移动通信系统，下行最大数据传输速率为1Gbps，可以支持车辆编队行驶、高级驾驶、扩展传感器、 LTE-V2X和NR-V2X的区别首先是对车速的支持能力，分别为350km/h和500km/h，其次是控制面通信时延，分别低于50ms和3ms，显然只有NR-V2X才能适应L3及以上级别的要求。 C-V2X 车联网或网联车有多种分类方式，从通信对象看，V2X（Vehicle-to-Everything）包括V2V（Vehicle-to-Vehicle，车到车，提供防碰撞安全能力）、V2I（Vehicle-to-Infrastructure ，车到路，支持优化交通信号灯转换）、V2P（Vehicle-to-Pedestrian，车到人，支持为行人与骑行者提供安全预警）、V2N（Vehicle-to-Network，车到网或车到云平台，提供实时交通流量与路径规划及服务 目前被国内外广为接受的是 SAE（国际汽车工程学会）分级，从 Level-0～Level-5 总计6 个级别，Level-0 为最低级别，Level-5 为最高级别。
1.3K30编辑于 2022-03-15 - 来自专栏喵叔's 专栏
存储优化--分区与冷热分离
冷热库： 存放冷数据的数据库被称为冷库，存放热数据的数据库被称为热库。 冷热分离： 在处理数据时，将数据按照冷热分为冷库和热库，在我们的案例中工单表是热库。 3.2 冷热分离方案 冷热分离方案有两种，一种是冷热数据都使用同一种类型的数据库，另一种是将冷数据存储在NoSQL数据库中。下面们我来分别讲解一下。 和数据库分区一样，我们在实行这个方案前，需要考虑这几个问题： 如何判断数据冷热； 冷热数据分离如何触发； 冷热数据分离如何实现； 冷热数据如何使用。 3.2.1.3 冷热数据分离如何实现 已经有了冷热数据分离的解决方案了，那么在这一小节里我们来看看如何实现冷热分离。 实现冷热分离的基本步骤如下： 判断数据冷热； 将冷数据插入冷库； 将冷数据从热库中删除。
1.4K30编辑于 2022-05-25 - 来自专栏架构进阶
数据架构：概念与冷热分离
再后来，阿里巴巴《Java 开发手册》提出单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。 4.3 冷热分离 4.3.1 数据的冷热划分 首先，绝大部分场景，数据都可以分为“冷数据”和“热数据”。数据划分的原则，可以根据时间远近、热点/非热点用户等等。 4.3.2 冷热分离好处 通过合理的冷热分离设计，可以达到的好处： 降低单表数据量，提升单表性能； 大量业务冷数据转冷存，存储成本可以降低很多，至少 50％＋。 这里又涉及到几个问题： 冷热数据标记 迁移方法。 总结 本文介绍了数据架构的概念、意义，以及数据的冷热分离，并阐述了冷热分离方案和注意事项。本篇作为综述，在后续系列文章中会通过实际案例来进一步探究数据架构的内容。
1.2K01发布于 2021-05-09 - 来自专栏开源心路
数据的分类和分级
2、分类多维原则 数据分类具有多种视角和维度，可从便于数据管理和使用角度，考虑国家、行业、组织等多个视角的数据分类。 3、分级明确原则 数据分级的目的是为了保护数据安全，数据分级的各级别应界限明确，不同级别的数据应采取不同的保护措施。 一般数据分级规则 按照数据一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对个人、组织合法权益造成的危害程度，将一般数据从低到高分为1级、2级、3级、4级共四个级别。 2级数据 数据一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，可能对个人合法权益、组织合法权益造成轻微危害。2级数据通常在组织内部、关联方共享和使用，相关方授权后可向组织外部共享。 特定类型一般数据的最低参考级别如下： 敏感个人信息不低于4级，一般个人信息不低于2级； 组织内部员工个人信息不低于2级； 脱敏数据级别可比原始数据集级别降低，去标识化的个人信息不低于2级，匿名化个人信息不低于
2.8K12编辑于 2023-06-30 - 来自专栏Juicedata
Shopee x JuiceFS：ClickHouse 冷热数据分离存储架构与实践
为了做到表级别的冷热分离，我们依照提前编辑好的存储策略，针对存量需要做冷热隔离的业务表，修改表的存储策略。 2. 冷热分离存储架构方案 用户希望数据可以存储得更多更久，查询速度更快。但是通常数据存储得越多，在相同查询条件下，返回延时就会越高。 我们设计了一个如下的 benchmark , 使用 ClickHouse TPCH Star Schema Benchmark 1000s（benchmark 详细信息可以参照 ClickHouse 社区文档[2] （2）查询性能抽样结果 依照 ClickHouse Star Schema Benchmark，在导入完毕 Customer、Lineorder、Part、Supplier 表后，需要根据四张表的数据创建一个打平的宽表 :Exception: Bad size of marks file '/mnt/jfs/data/tpch1000s_juice/customer/all_19_24_1/C_CUSTKEY.mrk2'
1.3K20编辑于 2021-12-10 - 来自专栏架构进阶
数据架构：数据冷热分离实践思考
系列文章： 数据架构：概念与冷热分离 公众号：程序员架构进阶 一 概述 上一篇文章数据架构：概念与冷热分离中介绍了数据架构的概念和意义。并抛出了数据冷热分离的问题。 微软云有冷热 blob 存储，阿里云有 ots，都是为了在云服务层面提供冷热存储的解决方案。尽管有这些工具，如果很好地实现冷热分离，仍然是值得仔细思考和玩味的。 二 冷热分离核心问题与案例 2.1 关键问题 回归话题，无论我们怎样选择冷热存储方案，首先，都还是需要一种存储介质。哪怕是云上的存储方案。冷热分离的具体实现，也会与存储介质的选择直接相关。 举个栗子，数据从热存储到冷存储的迁移，最简单的来看，需要实现 2 个步骤：1、数据写入冷存储；2、热存储数据删除；而删除动作就与数据库的选择有很大关系。 这就要求：1）系统提供跨热、冷数据库的查询支持；2）冷数据查询性能明显低于热数据库的情况下，尽可能减小查询耗时。如果可能，最好能实现降低长尾耗时查询的比例。
92520发布于 2021-05-08
腾讯云开发者
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