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重大购物节流量洪峰下，用户将面临哪些业务突发诉求？
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经过缜密思考与打磨。 流量洪峰下，用户面临业务突发诉求 促销活动中，出现爆发性的用户访问和下单请求时可能会出现如下问题 CPU飙升：序列化和反序列化、高频日志输出、大量反射的应用是CPU飙高的主要原因。而大多数核心的业务对请求响应时间又有着比较严格的要求，这就对单实例的CPU性能提出了严格的要求。
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Kudu是什么
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Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能 易于管理 高可用性。Master和TServer采用raft算法，该算法可确保只
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HuaweiCloud SDK镜像
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