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将内存的预写日志页数据刷新到预写日志文件中，保证已提交的事物永久记录，不会丢失Startup数据库启动线程入口函数StartupProcessMain，数据库启动时Postmaster主线程拉起的第一个子线程，主要完成数据库的日志REDO（重做）操作，进行数据库的恢复。日志RED
功能架构 基础功能架构
Kafka选型分析详解
RocketMQ选型分析详解
的状态更新。 Task分为两种：一种是Shuffle Map Task，它实现数据的重新洗牌，洗牌的结果保存到Executor 所在节点的文件系统中；另外一种是Result Task，它负责生成结果数据； 5）、Driver 会不断地调用Task，将Task发送到Executor执行，在所有的Task
关系型数据库架构介绍数据库架构特点对比数据库架构发展单机架构早期互联网的LAMP（Linux，Apache，MySQL，PHP）架构的服务器就是最典型的单机架构的使用为了避免应用服务和数据库服务对资源的竞争，单机架构也从早期的单主机模式发展到数据库独立主机模式，把应用和数据服务分
建系统，还需要为未来构建平台。数据团队首先必须考虑的一个关键问题是：开放或封闭的数据架构。开放与封闭的数据架构先从术语“数据架构”开始。如果要展示多年来任何一个企业的架构图，很可能他们的数据标签实际上是代表数据库的标签——并不是数据本身，而是对数据起作用的引擎。人们可能对这些名称
架构设计：可以通过架构设计方便地画出您的业务架构和云上资源的部署架构。 功能包括业务架构画图和部署架构画图，部署架构还可以进行容量风险监测，部分云服务支持全链路画图。 容量优化：识别出您使用的服务或资源可能存在的容量风险，如cpu、内存、硬盘不足等。 功能包括容量风险识别、风险识别结果导出和容量报告下载。
1.1.12 与传统模式架构的区别 传统的架构模式是使用C/S架构的，在典型的web应用程序中，服务器接收前端的HTTP请求处理，在保存或查询数据库之前，数据可能会经过多个应用层，最终后端会返回一个响应。比如它可以是JSON形式或其他格式等。然后他会将响应返回给客户端，比如如下图所示：
工作原理作为云时代新的计算范式，Serverless架构本身属于一种天然的分布式架构，其工作原理与传统架构虽没有翻天覆地的变化，但也是有细微的不同。 如下图所示，传统架构下，开发者开发完成应用之后，还需要购买虚拟机服务，初始运行环境，安装需要的软件（例如MySQL等数据库软件，Nginx等服务器软件等
ss，云计算的发展在近十余年中发生了翻天覆地的变化，从虚拟空间到云主机，从自建数据库等业务到云数据库等服务，云计算的发展是迅速的，Serverless架构也被诸多人寄予厚望，或许Serverless架构正当时，其已然开启从概念到实践的大规模落地之路，正如 Gartner 报告中的预测，到
1、什么是架构和架构本质 在软件行业，对于什么是架构，都有很多的争论，每个人都有自己的理解。 此君说的架构和彼君理解的架构未必是一回事。因此我们在讨论架构之前，我们先讨论架构的概念定义，概念是人认识这个世界的基础，并用来沟通的手段，如果对架构概念理解不一样，那沟通起来自然不顺畅。
生态发展Serverless架构的发展，离不开云厂商的驱动，离不开开源社区的支持，在过去的几年时间，无论是高校、实验室、云厂商等对Serverless架构的研究，还是CNCF等基金会对Serverless架构的持续关注和赋能，还是其他的Serverless社区、开源项目对Serverless架构的建设
Serverless 架构所支持的丰富的事件源，通过事件触发机制，可以通过几行代码和简单的配置对数据进行实时处理，例如：对对象存储压缩包进行解压、对日志或数据库中的数据进行清洗、对 MNS 消息进行自定义消费等： image.png 「离线数据处理」 通常要对大数据进行处理，需要搭建
1.1.7 应用场景 Serverless 架构作为云原生技术未来的演进方向，无服务器架构技术也从观望逐渐落地，据 Gartner 的过往预测数据显示：到 2020 年全球将有 20% 的企业部署无服务器架构。Serverless 将进一步释放云计算的能力，将安全、可靠、可伸缩等
分布式数据库。数据分片架构的特点是底层数据通过一定的规则比如hash或者range让数据打散分别分布到不同的数据节点上，计算时底层多个节点共同参与计算，可以算是一种mpp并行计算的架构，同时数据节点可以扩展，上层由协调节点进行SQL解析和转发，这是目前典型的分布式数据库架构，也是
Berkeley认为是云计算下一个十年的Serverless架构，被很多开发者认为是“实现了云计算最初的梦想”，那么Serverless架构到底是什么呢？其实，Serverless架构与云计算、云原生的情况类似：Serverless架构到底是什么，在不同的人心中也是有着不同的答案的。
thread)运行在备节点，三个线程配合完成数据复制的工作。但是，不难发现，这个架构在某些场景会有明显的缺陷：主库写入压力大时。当主库的写入压力比较大的时候，主备复制的时延会变大，因为需要回放完所有binlog的事务才会完全达到数据同步。增加只读节点时。增加备机/只读节点的速度很慢，因为我们需要将数据全量的复制到
实时数据分析技术架构基于企业级内核，采用统一SQL引擎，多引擎协同，实现数据体系内自闭环，从而达到一份数据多个引擎调用，高效多维度分析。依据流数据和时序数据特征打造出从优化器、执行器到存储的全系列、高性能、可扩展的实时数仓，提供四大技术创新：1. CEP引擎告别T+1模式改
DWS基于Shared-nothing分布式架构，具备MPP大规模并行处理引擎，由众多拥有独立且互不共享的CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中，业务数据被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。应用层数据加载工
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