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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。 拆分成多个结构相同的小表 1.将数据分散到这些拆分出来的表中，解决了单一表数据量过大而产生的性能问题 2.避免IO争抢并减少锁表的几率 1.路由规则复杂 2.多次拆分和分表扩容难度大 3.跨库join的问题 4. 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
6.8K1226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。 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。 这样一个实现确保了内存的高效使用，仅用4G的内存空间，就缓存了约4亿的key，达到了98%的命中率。我们也调研过其它的方案，比如说多阶哈希缓存，它的内存使用率也仅能达到83%。 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
5.8K120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。 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。 各种方案自有应用场景、各有千秋，不能单纯以好坏区别，我们同样基于自己的业务场景，谨慎的选择合适的achbak.dataguru.cn/attachments/portal/201706/29/112629ve4ase4twtfpdfrd.jpg ) 相关工作统举例而言，它也是基于冷热分层的想法，设计出了服务它们照片业务数据的存储方案。 forum.rentsoft.cn/thread/3 【OpenIM原创】简单轻松入门 一文讲解WebRTC实现1对1音视频通信原理 https://forum.rentsoft.cn/thread/4
1.1K20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。 4存储层 ? 因此我们采用了 lsm-tree 算法来实现这一需求。该算法和 B+ 树一样是种建立索引的技术。 4、数据分区 1静态映射表 数据分区的主要目的是为了确保同层机器间的负载均衡，并且当机器规模发生变化后，在最终仍然可以达到负载均衡的一种状态。 4路由收敛 因为每个数据都是根据键值单独进行路由的，如果要进行请求合并，我们就必须确保同一个批量请求内的数据，都会寻址到相同的 Paxos Group 上。 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。
1.8K60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。 Saves a branch 4: * or two. 5: */ 6: static inline 7: struct page *buffered_rmqueue(struct 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。 7562176 1099504065600 1% /ck_jfs # 卸载命令 # juicefs umount /ck_jfs # 如果卸载失败可以试试 fuser -v /ck_jfs 查看原因 4、
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。 ? 冷热分离异构系统 相比单体系统而言，将冷热数据分离到两个系统中，必然会带来整体的复杂性，需要在性能、成本、复杂度等因素之间做的一个权衡。 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。 Hot，Node 4/5是低配置机器，用于存放冷数据，属性为Cold；当创建一个新的Index时，指定其数据分配到Hot属性的机器上；一段时间后，再将其配置修改为分配到Cold属性机器上，Elasticsearch
4.4K10发布于 2021-03-05 - 来自专栏人人都是极客
GPU内存分级
在NVIDIA的GPU中，内存（GPU的内存）被分为了全局内存（Global memory）、本地内存（Local memory）、共享内存（Shared memory）、寄存器内存（Register memory）、常量内存（Constant memory）、纹理内存（Texture memory）六大类。这六类内存都是分布在在RAM存储芯片或者GPU芯片上，他们物理上所在的位置，决定了他们的速度、大小以及访问规则。
8.3K41发布于 2018-07-26 数据分类分级
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 《实践指南》提出，数据分类分级原则包括合法合规原则、分类多维原则、分级明确原则、从高就严原则以及动态调整原则；数据分类分级实施流程包括数据资产梳理、数据分类、数据定级、审核标识管理、数据分类分级保护。 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。
47410编辑于 2025-12-23- 来自专栏腾讯云Elasticsearch Service
Elasticsearch冷热分离原理和实践
value node1 temperature hot node2 temperature hot node3 temperature warm node4 hot_data_index 2 r node2 hot_data_index 2 p node3 hot_data_index 1 r node4 hot_data_index 0 p node2 hot_data_index 2 r node2 hot_data_index 2 p node4 hot_data_index 1 r node4 设置索引为冷索引 PUT hot_warm_test_index/_settings { "index.routing.allocation.require.temperature hot_data_index 0 p node5 hot_data_index 2 p node5 hot_data_index 1 r node5 4.
10.5K92发布于 2019-11-26 - 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
70310发布于 2019-04-17 - 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。 esJavaOpts: "-Xmx1g -Xms1g" resources: requests: cpu: 100m memory: 2G limits: cpu: 4 data_cold - ingest - ml - remote_cluster_client - transform replicas: 3 esJavaOpts: "-Xmx4g -Xms4g" resources: requests: cpu: 2 memory: 6G limits: cpu: 6 memory: 12G volumeClaimTemplate
1.4K10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。
3.8K20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 = 3) private String secondClassDesc; @ExcelProperty(value="一级分类",index = 4) 抛出异常就停止读取，如果不抛出异常就继续读取 接口的实现如下： 代码中会包含一些业务数据，如果可以结合上面的模版来看下面的代码可能会更好理解 /** * 读取excel，设置监听器 */ @Slf4j checkRepeatClass(templateData.getFourthClass()); String sql = getSql(true, 4L 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！
51400编辑于 2025-04-07- 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。 下面就针对这4个方面进行讲解 3.2.1.1 如何判断数据冷热 常见的判断方法是，根据主表中的一个或几个字段来判断。 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。
1.5K30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
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％＋。 五 冷热分离方案 需要考虑的包括存储方案、数据迁移方案，另外需要做历史查询时也需要支持聚合查询和自动的冷热查询路由。 5.1 存储方案 存储方案，包括本地方案和云方案。 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。
1.3K01发布于 2021-05-09 - 来自专栏生信技能树
肿瘤免疫仅仅是看冷热吗？
》，链接是：https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.12.004 ，该研究从肿瘤微环境里面的基质细胞和免疫细胞（T细胞和髓系）的3种特征出发，然后把T细胞扩充为普通CD4和 6个特征把肿瘤分成8组 接下来就是吧T淋巴细胞区分成为了普通CD4和CD8细胞，以及调控T细胞这样的3种特征，把肿瘤分成8组，如下所示： 把肿瘤分成8组 10个特征把肿瘤分成12组 然后把髓系也扩充为 而且还对流式细胞分选后的样品做转录组测序，包括： (1) “live”: all viable cells at the time of sorting (2) “Tconv”: sorted conventional CD4+ and CD8+ T cells (3) “Treg”: CD25+ CD4+ (enriched for regulatory) T cells (4) “myeloid”: lymphocyte-negative
63410编辑于 2022-07-26 - 来自专栏数据分析
怎样用 esProc 实现冷热混合运算
冷热数据分库以后再混合查询就比较麻烦。很多数据库都不支持，部分支持的能力也有限，还涉及大量数据复制效率也不高；如果分别读出在 Java 里计算又太复杂。 esProc 是个不依赖数据库的计算引擎，支持各种数据源，有丰富的计算类库，还能嵌入 Java 使用，天然适合在应用中做冷热数据库混合计算。 脚本：脚本分别根据输入参数从热库（A3）和冷库（A4）查询数据，SQL 先汇总了一下，这样可以避免取全部明细太慢。然后在 A5 里进行了合并再汇总，整个过程很简单。 从 [esProc 安装目录]\esProc\lib 目录下找到 esProc JDBC 相关的 jar 包：esproc-bin-xxxx.jar、icu4j_60.3.jar。 下面是运行结果：这里只是以一个简单的分组汇总来说明 esProc 在 Java 应用中完成冷热混算的过程，esProc 的计算能力还远不止于此，尤其擅长复杂计算。
25500编辑于 2025-04-14 - 来自专栏数据库相关
es数据的冷热分离实验
PS：这里就没分 hot warm cold 这种三级存储，我们一般使用 hot warm 2种即可。
1.2K30发布于 2019-12-24 - 来自专栏架构进阶
数据架构：概念与冷热分离
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％＋。 五 冷热分离方案 需要考虑的包括存储方案、数据迁移方案，另外需要做历史查询时也需要支持聚合查询和自动的冷热查询路由。 5.1 存储方案 存储方案，包括本地方案和云方案。 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。
1.3K30发布于 2021-05-24
腾讯云开发者
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