回答:分布式架构是软件系统分布式系统存储是基于存储、服务器、数据库技术、容灾热备等技术的系统集成数字经济时代，各个企业、个人都在生产数据，利用数据，数据也在社会中不断流动、循环，为这个时代创造着价值与机遇。尽管数据如此珍贵，但我们仍然会听到在集中式存储场景中，由于网络攻击、火灾、地震而造成数据故障、丢失等问题。为了防止数据出现故障、数据丢失、服务器出错、数据无法恢复等情况，越来越多企业开始把集中存储转变...
cocopeak
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回答:以mysql为列：1：支撑高并发系统，一定会涉及事务，所以数据库引擎必选innodb，innodb支持事务，事务级别根据业务而定，如果业务数据一致性要求很高，事务就开启序列化级别，这样就完全隔离事务，但是会导致锁资源竞争加剧。mysql的性能有一定的降低。2：读写分离，数据库分成主库和从库，主库负责写数据，丛库负责读数据。注意主从数据库数据一致性问题。3：冷热数据分离，美团，饿了么部分设计采用冷热...
Vultr
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回答:没什么意义，关键是架构，你的架构和API用的是linux定义的，你再怎么改，还是linux。人家为什么敢叫linux，而不叫unix，那是人家虽然没有全改，但起码有自己的架构设计在里面，所以，别人才承认你是Linux，而不是unix换个皮。所以在操作系统里架构和API的改写和设计才是真正????B的地方。起码目前的中国，我还没见识过这种大神！
wqj97
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回答:大家在刚开始搭建项目的时候可能考虑的不够全面，随着产品的推广 、业务场景的复杂和使用用户越来越多 数据会呈现快速增长。当数据达到千万级的时候 就会发现 查询速度越来越慢 用户体验也就越来越差，那怎样提升千万级数据查询效率呢？小萌简单整理了一下，希望对大家有所帮助！优化数据库设计：数据字段类型使用varchar/nvarchar 替换 char/nchar，变长字段存储空间小，节省存储空间。在查询的...
phodal
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回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多，海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点，暂时没有太好的解决方案，kylin等框架也只是一个折中方案，如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案，分钟级别可以返回。
Paul_King
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回答:从系统架构本身来说，一般系统优化主要从三个方面入手，数据持久层、业务逻辑层和前端展示层。数据持久层限制系统性能主要有两个方面，一是数据库自身的性能，二是对数据库操作的方式，数据库自身相对简单，一般通过优化配置、采用高可用方案、搭建集群或者使用性能更好的数据库来提升性能；数据库操作主要是数据库读写操作，可以通过SQL优化的方式来提升读写速度，或者通过缓存的方式减低并发、提升性能。业务逻辑层代码层面常...
senntyou
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...为两种，缓存在应用服务器上的本地缓存和缓存在专门的分布式缓存服务器的远程缓存 使用应用服务器集群改善网站并发处理能力：通过负载均衡调度服务器来将访问请求分发到应用服务器集群中的任何一台机器 数据库读写分...
...库部分中，有一个非常核心的系统：Tera，它是一个大型分布式表格存储系统，可以进行高性能、可伸缩的半结构化存储，同时支持存储万亿量级的超链和网页信息。Tera系统有八个核心技术： 1、数据模型的全局有序； 2、实时的...
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...一些概念不了解，下面对几个最基础的概念进行介绍： 分布式系统中的多个模块在不同服务器上部署，即可称为分布式系统，如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上，或两个相同功能的Tomcat分别部署在不同服务器上 高可...
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图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
