微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    分布式系统原理 更多内容
  • 系统操作

    系统操作 GaussDB 通过SQL语句执行不同的系统操作,比如:设置变量,显示执行计划和垃圾收集等操作。 设置变量 设置会话或事务中需要使用的各种参数,请参考SET。 显示执行计划 显示GaussDB为SQL语句规划的执行计划,请参考EXPLAIN。 事务日志检查点 预写式日志(

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  • 系统操作

    系统操作 GaussDB通过SQL语句执行不同的系统操作,比如:设置变量,显示执行计划和垃圾收集等操作。 设置变量 设置会话或事务中需要使用的各种参数,请参考SET。 显示执行计划 显示GaussDB为SQL语句规划的执行计划,请参考EXPLAIN。 事务日志检查点 预写式日志(

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  • 系统操作

    系统操作 GaussDB通过SQL语句执行不同的系统操作,比如:设置变量,显示执行计划和垃圾收集等操作。 设置变量 设置会话或事务中需要使用的各种参数,请参考SET。 显示执行计划 显示GaussDB为SQL语句规划的执行计划,请参考EXPLAIN。 事务日志检查点 预写式日志(

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  • 分布式事务

    分布式事务 操作背景 分布式事务指事务的参与者、支持事务的 服务器 、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失

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  • 专属分布式存储三副本技术

    专属分布式存储三副本技术 什么是三副本技术? 专属分布式存储的存储系统采用三副本机制来保证数据的可靠性,即针对某份数据,默认将数据分为1 MB大小的数据块,每一个数据块被复制为3个副本,然后按照一定的分布式存储算法将这些副本保存在集群中的不同节点上。 专属分布式存储三副本技术的主要特点如下:

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  • 分布式身份(公测)

    分布式身份(公测) 概述 分布式身份(DID)管理 可验证凭证(VC)管理 父主题: 区块链 中间件接口

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  • MapReduce基本原理

    MapReduce基本原理 如需使用MapReduce,请确保 MRS 集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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  • DDS节点脱节原理和说明

    DDS节点脱节原理和说明 副本集架构由主节点、备节点和隐藏节点组成,DDS自动搭建三节点的副本集供用户使用,节点之间数据自动同步,保证数据的高可靠性。对于需要保证高可用的中小型业务系统,推荐使用副本集。 主节点:即Primary节点,用于读写请求。 备节点:即Secondary节点,用于读请求。

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  • 系统

    系统 系统设置 系统管理 关于

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  • 将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版

    将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB分布式 GaussDB分布式 说明: 仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 支持的同步对象范围 在使用DRS进行同步时,不同类型的同步任务,支持的同

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  • Ranger基本原理

    Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架,提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

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  • ZooKeeper基本原理

    ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能: 帮助系统避免单点故障,建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种

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  • Flume基本原理

    Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(可定制)的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支,其特点

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  • Manager基本原理

    Manager的整体逻辑架构如图1所示。 图1 Manager逻辑架构 Manager由 OMS 和OMA组成: OMS:操作维护系统的管理节点,OMS一般有两个,互为主备。 OMA:操作维护系统中的被管理节点,一般有多个。 图1中各模块的说明如表1所示: 表1 业务模块说明 模块名称 描述 Web Service

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  • CronFederatedHPA工作原理

    CronFederatedHPA工作原理 CronFederatedHPA的工作原理如图1。创建CronFederatedHPA策略时,可以设定一个具体的时间,基于设定的时间调整HPA策略的最大和最小Pod数,也可以直接定时调整工作负载中的Pod数量。 图1 CronFederatedHPA工作原理 单独使用CronFederatedHPA

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  • 分布式训练功能介绍

    相关章节 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel):介绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel):介绍多机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+

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  • Doris冷热分离介绍

    3.3.1 及之后版本。 原理介绍 Apache Doris 2.0版本推出了冷热数据分层功能,用户可以使用冷热分层功能将数据从本地下沉到对象存储中,如图1所示。 图1 冷热数据分层功能原理 OBS对象存储支持海量数据存储,并提供安全可靠的、低成本的分布式存储服务。Doris主要基于OBS实现冷热分离功能,如图2所示。

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  • 将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版

    将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB分布式 GaussDB分布式 说明: 仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 支持的同步对象范围 在使用DRS进行同步时,不同类型的同步任务,支持的同

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  • GeminiDB Redis 基于lua实现分布式锁

    Redis 基于lua实现分布式锁 在分布式系统中,为了保证数据的一致性和防止并发冲突,经常需要使用分布式锁来确保同一时间只有一个进程或线程能够执行特定的代码段。 本文将介绍如何利用lua实现分布式锁。 Redis分布式原理 Redis分布式锁的基本原理是利用Redis的原子命令

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  • 概述

    企业业务高速发展,传统数据库扩容性差,迫切需要分布式化改造。 传统数据库需要自购并安装服务器、系统、数据库等软件,运维成本高、难度大。 传统数据库性能瓶颈问题,复杂查询性能较差。 如何不中断业务并且平滑的实现数据迁移。 业务架构图 迁移原理 本次实践使用全量+增量同步功能,原理如下: 全量同步阶段,先

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  • 缩容实例分片(分布式)

    缩容实例分片(分布式操作场景 实例进行读写分离或者业务冗余数据清理等操作后DN节点使用率会下降,此时可通过分片缩容避免成本浪费。GaussDB分布式独立部署形态支持分片缩容操作。 注意事项 缩容时长与业务数据量有关,默认缩容操作超时时间为7天,缩容中实例可正常使用,但不允许进

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