分布式缓存服务 Redis

分布式缓存服务(简称DCS)业界首个支持Arm和x86双架构的Redis云服务,支持双机热备的HA架构,提供单机、主备、Proxy集群、Cluster集群、读写分离实例类型,满足高读写性能场景及弹性变配的业务需求

价格低至¥0.007/小时起

    内存缓存原理 更多内容
  • 设备孪生工作原理

    设备孪生工作原理 边缘节点纳管后,会在边缘节点上安装Edge Agent,其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub:WebSocket客户端,包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin:设备孪生,负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 数据迁移进阶实践

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  • 背景与原理(BPM)

    背景与原理(BPM) 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过AstroZero的流程编排BPM(Business Process Management)功能实现的,通过在前端页面调用BPM完成工单流转,即客服人员创单,派单员派发工单,维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即是对

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 父主题: 关键操作指导

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 关键操作指导

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  • APP认证工作原理

    APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关(即API管理)后台约定的规则组装,确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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  • Spark基本原理

    a和Flume等其他数据源,有些接收到的数据还只缓存内存中,尚未被处理,就有可能会丢失。这是由于Spark应用的分布操作方式引起的。当Driver进程失败时,所有在Cluster Manager中运行的Executor,连同在内存中的所有数据,也同时被终止。为了避免这种数据损失,Spark

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  • Hue基本原理

    Hue基本原理 Hue是一组WEB应用,用于和 MRS 大数据组件进行交互,能够帮助用户浏览HDFS,进行Hive查询,启动MapReduce任务等,它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能: 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录;

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  • Storm基本原理

    易于调试:CQL提供了详细的异常码说明,降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍,请参见:https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构,是消息传递的基本单元,

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  • Flink基本原理

    Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景

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  • YARN基本原理

    务申请资源以重启任务。 Container Container是YARN中的资源抽象,封装了某个节点上的多维度资源,如内存、CPU、磁盘、网络等(目前仅封装内存和CPU),当AM向RM申请资源时,RM为AM返回的资源便是用Container表示。YARN会为每个任务分配一个Con

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  • 背景及原理(服务编排)

    背景及原理(服务编排) AstroZero的服务编排,支持对逻辑判断组件、数据处理组件,以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排,实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发,程序员需要学习内容较多,开发效率相对低一些,开发门槛也高。A

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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 CDM 将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型,并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在 数据仓库 服务(Data Warehouse Service,简称DWS)中自动建表时,DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM

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  • FederatedHPA工作原理

    FederatedHPA工作原理 通过配置FederatedHPA策略,您可以基于工作负载的系统指标(CPU利用率、内存利用率)或自定义指标,对部署在多个集群中的无状态工作负载进行自动扩缩容。 您可以配合使用FederatedHPA策略与调度策略来实现各种功能,例如在Federa

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  • 缓存性能优化

    缓存方式使用Redis Redis事务功能较弱,不建议过多使用。 建议 事务执行完后,不可回滚。 数据异常的情况下,支持清空缓存进行数据恢复。 强制 Redis本身没有保障数据强一致的机制和协议,业务不能强依赖Redis数据的准确性。 以缓存方式使用Redis时,所有的key

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  • 内存备份机制

    业务代码中出现踩内存、释放野指针问题,通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息:在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测,在节点控制头被踩而备份信息未踩时,输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息,用于进一步分析是否为越界踩内存

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  • 内存泄露检测

    业务运行中发生内存泄露,业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时,在内存节点控制头中记录函数调用栈,发生内存泄露时,通过分析used节点信息,可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能,需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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  • 内存资源监控

    20 其中各字段分别为:输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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  • 内存优化型

    内存优化型 内存优化型实例类型总览 内存优化型 云服务器 擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高,数据量大并且数据访问量大,同时要求快速的数据交换和处理。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 该类型 弹性云服务器 默认开启超线程,每个vCPU对应一个底层超线程HT(Hyper-Threading)。

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  • 内存管理函数

    内存管理函数 内存管理函数仅9.1.0及以上集群版本支持。 pg_shared_chunk_detail(contextname char(64)) 描述:查询指定共享内存内存上下文申请的所有chunk信息。 参数contextname,表示内存上下文名称。 使用该函数需先使用

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  • 什么是预留内存,如何配置预留内存?

    什么是预留内存,如何配置预留内存? 预留内存介绍 预留内存是一部分不能用来存储数据的内存空间,主要用于数据持久化,主备同步,执行实例备份等操作。 配置参数名称:reserved-memory-percent 监控中内存利用率统计是扣除预留内存的。 仅如下实例类型需要预留内存(其他实例类型不涉及):

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