硬盘分区上。默认情况下，创建的表为行存储。行存储和列存储的差异请参见图1。 图1 行存储和列存储的差异 上图中，左上为行存表，右上为行存表在硬盘上的存储方式。左下为列存表，右下为列存表在硬盘上的存储方式。 行、列存储有如下优缺点： 存储模型 优点 缺点 行存 数据被保存在一起。INSERT/UPDATE容易。

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Forking工作流 Forking工作流区别于前三种工作流的最大特点是每个开发人员都有一个从公共仓库fork出来的属于自己的公共仓。Forking工作流适合外包、众包以及众创和开源场景。接包方的开发人员从项目公共仓fork自己的公共仓库进行操作，并不需要被项目公共仓直接授权，Forking工作流如下图所示。

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添加后端为QUIC协议的UDP监听器 操作场景 前端为UDP协议的监听器，支持QUIC（Quick UDP Internet Connection）作为后端监听协议。配合连接ID算法，将同一个连接ID的请求转发到后端 服务器 。使用QUIC协议的监听器具有低延迟、高可靠和无队头阻塞的优点，非常适合

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对应编号的服务器上。这可以使得对不同源IP的访问进行负载分发，同时使得同一个客户端IP的请求始终被派发至某特定的服务器。该方式适合负载均衡无cookie功能的TCP协议。 会话保持类型：默认不启用，可选择“源IP地址”。基于源IP地址的简单会话保持，即来自同一IP地址的访问请求转发到同一台后端服务器上。

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对于表中的delete、update操作，被标记为已删除的数据在数据库内部统称为废弃元组，废弃元组在整张表中的占比即为脏页率。因此当表的脏页率高时，则认为表内部被标记为已删除的数据占比高。 处理方案 针对表的脏页率过高的问题， GaussDB (DWS)提供了查询脏页率的系统视图，具体使用请参见PGXC_STAT_TABLE_DIRTY。

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负载均衡 查询集群支持的elbv3负载均衡器 打开或关闭ES负载均衡器 ES监听器配置 获取该esELB的信息，以及页面需要展示健康检查状态 更新ES监听器 查询证书列表 父主题： API

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负载均衡 在更新流量策略内容时，可选择是否开启。 在微服务场景下，负载均衡一般和服务配合使用，每个服务都有多个对等的服务实例。 服务发现负责从服务名中解析一组服务实例的列表，负载均衡负责从中选择一个实例。为目标服务配置满足业务要求的负载均衡策略，控制选择后端服务实例。 父主题： 流量策略

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供信息和决策依据。 设备资产运营：设备是企业的重要资源，作为固定资产，设备是需要进行持续不断的维护的。在保证生产正常运行的前提下，延长设备的使用寿命是固定资产最大化的最佳运营目标。 服务运营：在当前的企业活动中，从服务中获取利润增长点是企业经营的重要方向。通过数字化平台和智能仪表

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负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个服务器上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个服务器上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，相同权重的服务器处理相同数目的连接数。常用于短连接服务，例如HTTP等服务。 加权最少连接：最少连接是通过当前活跃的连接数来估计服务器负载情况的一种动态调度算法。加权

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ssDB用于TP场景的数据库，默认使用行存储，仅对执行复杂查询且数据量大的AP场景时，才使用列存储。 行存储是指将表按行存储到硬盘分区上，列存储是指将表按列存储到硬盘分区上。默认情况下，创建的表为行存储。行存储和列存储的差异请参见图1。 图1 行存储和列存储的差异 上图中，左上为

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ain”)的情况下，独立开发新功能或修复bug。这种工作流的核心是使用分支来管理不同的开发阶段，从而提高团队的协作效率和代码质量。 功能分支工作流优点 并行开发。支持团队成员在不影响主分支的情况下独立开发新功能或修复问题。 代码隔离。每个分支都是独立的，即一个分支上的更改不会影响其他分支，降低了代码冲突的风险。

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开发人员在开发一个新功能之前，一定要在本地同步中央仓库最新代码，使自己的工作基于最新的代码之上；开发完成后，在提交新功能到中央仓库前，需要先fetch中央库的新增提交，并rebase自己的提交。这样做的目的是，把自己的修改加到中央仓别人已经提交的修改之上，使最终的提交记录是一个完整的线性历史，而不是环形，工作流举例如下图所示。

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利用各个节点的IO资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地进行数据管理，但对用户本身的数据抽象能力有一定的要求。

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27及以上版本的集群中ClusterIP地址无法ping通。 额外限制 当集群中超过3000个Service时，可能会出现网络延迟的情况。 Ingress和Service使用相同ELB实例时，无法在集群内的节点和容器中访问Ingress，因为kube-proxy会在ipvs-0的网桥上挂

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需要权限管理：由于所有的代码都在中央仓库中进行管理，需要对团队成员的权限进行管理，以保证代码的安全性和可靠性。 不适合大型项目团队：对于大型项目团队而言，集中式工作流可能会导致中央仓库的管理和维护变得困难，影响开发效率和代码质量。 集中式工作流流程 创建代码仓库。Repo目前支持新建

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利用各个节点的IO资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地进行数据管理，但对用户本身的数据抽象能力有一定的要求。

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利用各个节点的I/O资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地进行数据管理，但对用户本身的数据抽象能力有一定的要求。

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利用各个节点的I/O资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地进行数据管理，但对用户本身的数据抽象能力有一定的要求。

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少，可以减少应用程序的体积和依赖关系。 Kafka-go相对于Confluent-Kafka-go来说，功能较为有限，不支持一些高级特性和复杂的配置选项。 性能和吞吐量较低，适用于一些对性能要求不高的简单应用场景。 Sarama Sarama采用原生Golang语言编写，对于异步以及高并发操作支持度较好。

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