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3/0549b4a43100d4f32f51c01c2fe4acdb/instances/0a9a2be86bdf493981d17626ad2f8668in13/data-dump { "bucket_name" : "influxdb-obs", "action"
"73bed21a-708b-4985-b697-a96d0e0d2b39" } 响应示例 状态码: 202 No Content { "job_id" : "3711e2ad-5787-49bc-a47f-3f0b066af9f5" } 状态码 请参见状态码。 错误码 请参见错误码。 父主题: 实例管理
b4a43100d4f32f51c01c2fe4acdb/redis/instances/0a9a2be86bdf493981d17626ad2f8668in12/disabled-commands { "disabled_type" : "key", "keys"
7f965bpr06/apply 应用参数模板 { "instance_ids" : [ "73ea2bf70c73497f89ee0ad4ee008aa2in06" ] } 响应示例 状态码: 202 Success { "job_id" : "463b4b58-d0e
7f965bpr06/apply 应用参数模板 { "instance_ids" : [ "73ea2bf70c73497f89ee0ad4ee008aa2in06" ] } 响应示例 状态码: 200 Success { "job_id" : "463b4b58-d0e
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close(); } } 使用短连接方式连接实例的Java代码示例 /** 使用场景: * 当采用ELB连接的时候,客户端一次性发送很多次查询请求。 * 如果采用http长连接,会导致大部分查询请求打到一个InfluxDB节点上,导致负载不均衡。
4xlarge.4" } } 响应示例 状态码: 202 Accepted 按需实例响应样例: { "job_id" : "3711e2ad-5787-49bc-a47f-3f0b066af9f5" } 包周期实例响应样例: { "order_id" : "CS20070721568OVO9"
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Timestamp(1, 1048673), ObjectId("5da43185267ad9c374a72fd5") ], "chunkId" : "10002e"
在50%,防止业务出现高峰波动。 建议3:大规模GeminiDB Cassandra存储要考虑基于业务场景做数据库性能测试。 对于请求量、数据量比较大的业务场景,需要提前做性能摸底,原因是业务读写比例和随机访问模式以及不同的规格实例,性能差异较大。 建议4:数据库集群拆分粒度要合适。
DynamoDB的场景。 迁移原理 本方案分为两个模块全量迁移和增量迁移,需要创建弹性云服务器作为数据中转。GeminiX工具具备分布式迁移的能力,支持多台机器并行迁移业务多张表。 全量迁移阶段首先将DynamoDB提供的Scan接口将全量数据以分段方式读取出来写入到GeminiDB DynamoDB中。
可靠存储:数据3副本可靠保存,不担心社区Redis的丢数据问题。 稳定性高:3AZ同城高级别容灾,极端故障场景可秒级完成接管,数据无脏读。 分片不流控:GeminiDB每个节点都采用独享容器,不会对分片做限流。 父主题: 产品介绍
Cassandra提供了异地双活功能,通过异地实例间数据的双向同步和业务灵活调度能力,实现了业务恢复和故障恢复解耦,保障了故障场景下业务的连续性。 多可用区 可用区指在同一区域下,电力、网络隔离的物理区域,可用区之间内网互通,不同可用区之间物理隔离。GeminiDB支持将将实例下的节点Hash均衡部署在3个可用区内,实现跨可用区容灾部署。
OOM和流控等问题。 多线程架构,能有效减少后续Key影响 GeminiDB采用多线程架构,提高并发的同时,也能减少大Key对后续其他key读写影响。 业务高峰,带宽限流问题 容易触发流控,影响业务 自建开源方案通常采用混合部署方案,带宽严格限制,尤其小规格容易触发流控。 最高支持10Gbit/s,无惧业务高峰
LargeRowOccurs 重要 用户单行数据量过大,可能会导致查询超时,进而节点OOM异常等各种故障发生。 1. 对每列和每行的写入长度做限制,遵从规范,使得单行的的key和value长度和不超过阈值。 2. 排查业务是否出现异常写入和异常编码,导致写入大row。 过大的单行记录,随着数据量增长,集群稳定性会下降。
LargeRowOccurs 重要 用户单行数据量过大,可能会导致查询超时,进而节点OOM异常等各种故障发生。 1. 对每列和每行的写入长度做限制,遵从规范,使得单行的的key和value长度和不超过阈值。 2. 排查业务是否出现异常写入和异常编码,导致写入大row。 过大的单行记录,随着数据量增长,集群稳定性会下降。
LargeRowOccurs 重要 用户单行数据量过大,可能会导致查询超时,进而节点OOM异常等各种故障发生。 1. 对每列和每行的写入长度做限制,遵从规范,使得单行的的key和value长度和不超过阈值。 2. 排查业务是否出现异常写入和异常编码,导致写入大row。 过大的单行记录,随着数据量增长,集群稳定性会下降。