引言 在实际业务开发中，随着业务的变化，数据的复杂性和多样性不断增加。传统的关系型数据库模型在这种情况下会显得受限，因为它们需要预先定义严格的数据模式，并且通常只能存储具有相同结构的数据。而面对非结构化或半结构化数据的存储和处理需求，选择使用非关系型数据库或者创建子表存储这些变化的结构可能会变得复杂。在这种情况下，我们可以利用MySQL的JSON字段类型来解决这个问题。JSON字段提供了灵活的数据存储方式，能够轻松应对数据结构的变化和动态性，从而更好地满足业务需求。 MySQL5.7.8版本引入了JSON数据类型，允许在数据库表中存储和操作符合JSON格式的数据。这种原生支持JSON（JavaScript对象表示法）的数据类型遵循RFC 7159标准，提供了有效存储复杂、半结构化数据的方式。...阅读全文
【完结18章】C++大型流媒体项目-从底层到应用层千万级直播系统实战 一、什么是流媒体。 流媒体是一种以流的形式在网络上进行数字媒体(音频、视频)传输的技术。 它将频、音视频之类的连续媒体经压缩编码、数据打包后按照一定的时间间隔要求连续地发送给接收方，接收方在后续数据不断到达的同时对接收到的数据进行重组、解码和播放。 如果你对流媒体感兴趣的话，可以看一下 Live555，一个更流行且更专业的流媒体库。 它支持了各种标准流媒体传输协议，如 RTP/RTCP、RTSP、SIP，实现了对多种音视频编码格式的音视频数据的流化、接收和处理等支持。播放 VLC 和 MPlayer 都是基于它来实现流媒体播放的功能，并且非常适合嵌入式领域。 二、流媒体特征 (1)内容主要是时间上连续的媒体数据(音频、视频...阅读全文
近年来，随着各行业数智转型逐步深入以及人工智能大模型的蓬勃发展，气象分析、大模型训练、自动驾驶、石油勘探、EDA仿真、基因分析等高性能计算（HPC）场景和智算场景（AI）不仅对算力需求激增，也产生了图片、视频等大规模非结构性数据，企业在实践中面临着数据量大、存储性能不足等问题，导致训练阻塞、算力利用率低甚至训练中断现象频繁发生。在此背景下，企业需要不断创新和优化存储系统技术架构，以便实现更加高效、可靠和灵活的存储解决方案。作为云服务国家队，天翼云坚持科技创新，不断加快推进数据存储基础设施建设，创新推出并行文件服务HPFS（CT-HPFS，High Performance File Storage），助力企业构建高性能存储底座。天翼云HPFS支持全NVMe闪存和InfiniBand高速网络，并...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《Redis缓存异常及解决方案》，作者：l****n本文向读者解释了Redis使用过程中，数据不一致、缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透等问题的定义，并给出对应的解决方案。1、数据不一致 一致指的是：缓存中有数据，那么，缓存的数据值需要和数据库中的值相同；缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值必须是最新值。不一致如何发生：对于读写缓存来说，写缓存时同步写数据库，需要使用事务保证缓存和数据库的更新具有原子性。弱一致性情况下，可以使用异步写回。对于只读缓存，删改数据需要既更新数据库，又删除缓存。如果不使用事务，就会出现数据不一致。比如先更新数据库，再删除缓存。更新成功，删除缓存失败，则缓存中为旧值。如果先删除缓存再更新数据库，则缓存删除成功，数据库更新失败，再访问数据库，数据...阅读全文
之前文章提到过Kafka的broker端有ISR机制，它可以看成多个副本的集合，里面有leader副本和多个follower副本，数量是我们可以配置的，只有ISR中的副本才有可能成为leader副本。 我们可以通过一些参数的配置，例如ack的配置、生产者重试、isr最小数量，消费者改为手动提交等方式来尽可能的保障Kafka的消息可靠性。 Kafka在保证数据的可靠性上使用的是‘数据冗余’的方式，即将一个分区下的数据保存到多个副本中，起到备份数据的作用。这样如果leader挂了，会重新选举follower作为leader继续工作，那么Kafka中leader副本是如何将数据同步到follower副本中的呢？今天想通过这篇文章总结记录下。 1.副本中的高水位（High Watermark） 什么...阅读全文
近日，天翼云联合权威科技媒体InfoQ举办了以“新存储，更轻量”为主题的线上技术分享会。天翼云存储产品线总监武志民讲解了HBlock的创新设计和技术。高性能·高可用·高可靠自研创新解决存储技术难题天翼云自主研发的业内首款存储资源盘活系统HBlock能够与底层基础设施完全解耦，同服务器上现网业务并存，将x86、ARM、龙芯等异构通用服务器中的存储资源统一管理，通过标准的iSCSI协议提供分布式块存储服务。在性能方面，HBlock单卷IOPS可达15万次、读写延迟小于200微秒，这要归功于自研的分布式多控架构和智能调度算法，以及多模式写缓存与读缓存的设计。写缓存方面，HBlock具有三种模式，可以根据不同场景的读写需求动态调整。读缓存方面，HBlock采用按需更新、分段加锁、高效淘汰算法和智能预...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《小谈容灾备份》，作者：胡****静一.容灾分类从其对系统的保护程度来分,可以将容灾系统分为：数据容灾和应用容灾 1.数据容灾数据容灾，指建立一个异地的数据系统，该系统是本地关键应用数据的一个可用复制。在本地数据及整个应用系统出现灾难时，系统至少在异地保存有一份可用的关键业务的数据。该数据可以是与本地生产数据的完全实时复制，也可以比本地数据略微落后，但一定是可用的。采用的主要技术是数据备份和数据复制技术。数据容灾技术，又称为异地数据复制技术，按照其实现的技术方式来说，主要可以分为同步传输方式和异步传输方式(各厂商在技术用语上可能有所不同)，另外，也有如“半同步”这样的方式。半同步传输方式基本与同步传输方式相同，只是在Read占I/O比重比较大时，相对同步传输方式，可...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《CRISP-DM的应用与理解》，作者：吴****嫄CRISP-DM是一个数据挖掘项目规划的开放标准流程框架模型，主要分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估、部署六个阶段。业务理解从业务的角度理解项目的目标和需求，将业务的目的转换为一个数据挖掘的问题，制定一个初步的实现计划计划。商业理解是明确要达到的业务目标，并将其转化为数据挖掘主题。要从商业角度对业务部门的需求进行理解，并把业务需求的理解转化为数据挖掘的定义，拟定达成业务目标的初步方案。具包括商业背景分析、商业成功标准的确定、形势评估、获得企业资源清单、获得企业的要求和想、评估成本和收益、评估风险和意外、初步理解行业术语，并确定数据挖掘的目标和制定数挖掘计划。在整个CRISP-DM的过程当中，围绕数据为核心...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《如何让JS代码变的安全？》，作者：温****双前端JS代码，直接暴露在浏览器中，任何访问者，都可以随意查看代码。这就导致代码可以被分析、复制、盗用等，进而引发安全问题，如被利用代码bug攻击、揭露功能逻辑、复制出雷同应用等等。对JS代码进行保护：混淆&加密，使代码不可读。即：它人依然可以看到代码，但看到的是加密的代码、无法理解代码，更无法修改。通过混淆加密，使代码变的难以阅读和理解。如果说混淆后机器能执行，人就能理解，只是需要的时间长短问题。这种极端的说法，从理论上来说没错，如果可以投入足够长的时间，程序员甚至可以直接用0101写代码。而从实际角度而言，一段代码如果保护后分析需要的时长，超过开发需要的时长，保护的目的就达到了，就会劝退99.9999%对它有想法的正...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《云灾备：云时代的数据安全》，作者：l****n灾备（DR），在信息化的IT系统中，指的是容灾与备份结合，利用IT技术对企业数据、业务高可用进行保护，确保系统遭受灾难时数据安全、业务快速恢复。其作为“网络安全的最后一公里”，是网络安全保障体系的重要组成部分，也是网络与系统基础设施持续有效运行的基本保障。对于各行各业而言，数据是最核心、最重要的财富。但是火灾、地震、黑客攻击、人为失误等时刻威胁数据和信息系统的稳定运行。一、容灾的分类从其对系统的保护程度来分，可以将容灾系统分为：数据容灾和应用容灾，数据容灾就是指建立一个异地的数据系统，该系统是本地关键应用数据的一个实时复制。应用容灾是在数据容灾的基础上，在异地建立一套完整的与本地生产系统相当的备份应用系统（可以是互为备...阅读全文
React面试宝典 React 是靠数据驱动视图改变的一种框架，它的核心驱动方法就是用其提供的 setState 方法设置 state 中的数据从而驱动存放在内存中的虚拟 DOM 树的更新。 更新方法就是通过 React 的 Diff 算法比较旧虚拟 DOM 树和新虚拟 DOM 树之间的 Change ，然后批处理这些改变。 React 性能优化的手段 React 中进行性能优化的手段可以从多个维度进行分类，以下是一些关键类别及其对应的优化策略： 1. 组件优化 使用PureComponent或React.memo：对于仅根据props和state改变才重新渲染的组件，使用React.PureComponent或者对其包装一层React.memo，它们都能通过浅比较props来避免不必要的重...阅读全文
DataLeap 字节跳动数据流的业务背景 数据流处理的主要是埋点日志。埋点，也叫Event Tracking，是数据和业务之间的桥梁，是数据分析、推荐、运营的基石. 用户在使用App、小程序、Web等各种线上应用时产生的行为，主要通过埋点的形式进行采集上报，按不同的来源分为客户端埋点、Web端埋点、服务端埋点。 不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到MQ，然后经过一系列的Flink实时ETL对埋点进行数据标准化、数据清洗、实时风控反作弊等处理，最终分发到下游，主要的下游包括ABTest、推荐、行为分析系统、实时数仓、离线数仓。 所以，如果用一句话来概括数据流主要业务，其实就是埋点的收集、清洗、分发。 目前在字节跳动，清洗和分发环节是基于Flink搭建的。 01 - 数据流业务规模 ...阅读全文
在linux中查看或监控磁盘的读写性能，可以用到iostat命令，本节介绍下其具体用法。 1，硬盘读写性能， #查看TPS和吞吐量信息 iostat -d -k 1 10 Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn sda 14.54 417.21 368.06 15719357562 13867444535 dm-0 104.60 415.64 366.87 15660312829 13822621684 dm-1 0.69 1.57 1.19 59041280 44822840 Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn sda 0.00 0.00 0.00 0 0 dm-0 0.00...阅读全文
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