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V2EX  ›  RedisMasterNode  ›  全部回复第 14 页 / 共 28 页
回复总数  545
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2022-11-23 12:47:35 +08:00
回复了 RedisMasterNode 创建的主题 NAS 请教一下备份+下载的 NAS 方案
@treizeor mark 我了解一下~谢谢推荐
2022-11-23 12:47:24 +08:00
回复了 RedisMasterNode 创建的主题 NAS 请教一下备份+下载的 NAS 方案
@luomao 这个价格太贵了,也不是说不能买,不过会思考买来之后更多的功能对我有什么样的价值,是否真的需要。个人倾向于买满足需求的前提下,性价比还可以的产品
2022-11-14 11:28:32 +08:00
回复了 seers 创建的主题 Go 编程语言 一般 context 声明放在哪里合适
第一种合适,第一种的含义是在主 goroutine 中指定所有派生的 goroutine 都必须在(主 goroutine 视角) 3 秒内做完;第二种意思是主 goroutine 派生一堆 goroutine ,不管多久能做完;但是每个派生 goroutine 单独控制超时 3 秒。

我觉得虽然最终实现出来的效果可能没什么差别,但是从操作语义上觉得还是主 goroutine 统一管控比较好。

最后写出来的效果应该像这样(随手写的,很可能跑不通,但是琢磨应该大致结构大差不差):
- [https://go.dev/play/p/A1ae5LNzsQu]( https://go.dev/play/p/A1ae5LNzsQu)

```go
package main

import "fmt"

func main() {

ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 3*time.Second)
defer cancel()

wg := sync.WaitGroup{}
for i:= 0; i < 10; i++ {
wg.Add(1)
go longTimeTask(ctx context.Context) {
// some DB query here
wg.Done()
return
}(ctx)
}

wg.Wait()
}}

```
2022-10-27 10:54:56 +08:00
回复了 yorkyoung 创建的主题 宽带症候群 1680 包年的固定 IP 专线简单测评
谢谢信息,非常有用。
2022-10-17 20:13:05 +08:00
回复了 yorkyoung 创建的主题 宽带症候群 深圳移动又现上行 250M 套餐
@yorkyoung 您好 深圳打工 同求联系方式,如果能发,又不方便公开发,也可以邮件 [email protected] 感谢感谢
@18k haha 我现在的情况正好是,预算充足,但是 M1 也能满足,甚至还有点喜欢 M1 的配置,所以才来求问 M2 支持购买的观点
@dhou45 丐版会降速是什么问题,具体需要买啥配置能绕开呢
2022-10-13 17:57:19 +08:00
回复了 RedisMasterNode 创建的主题 数据库 按秒进行分库分表是个好的选择吗?
@zmal 不行,写入不行挂掉就是符合预期的表现,银行业务,不能这样做。

“下游消费跟得上就没有延迟” 这个思路在系统设计里面绝对是有问题的吧,为什么引入一个额外流程能描述为 “如果 xxx 跟得上,那就没有 xxx”。

在设计时你应该认定 “如果引入异步,那它一定会(或早或晚)造成延迟”,造成延迟时会如何影响我的业务,这样考虑事情才对的呀,不能想当然,认为我把消费者处理得足够高性能足够快,就能解决这个问题。
2022-10-13 15:58:24 +08:00
回复了 tellmeworld 创建的主题 程序员 30G 的数据库如何高效搬运到服务器?
这些数据都是不变的咩,其实既然是 mysql 就应该用 binlog 将变更数据发送到消息队列,再由消费者消费写入 ES ,做准实时的同步;

存量的数据可以用 SELECT 的方式下发给消费者一并处理,也可以直接 SELECT 然后程序写入 ES 。至于要跑多少时间如果两个机器都在同一个网络内的话应该速度会挺快的,还是不要考虑跨网络的方案了叭
2022-10-13 12:33:40 +08:00
回复了 RedisMasterNode 创建的主题 数据库 按秒进行分库分表是个好的选择吗?
@zmal 我们这个是 2C 的服务呀,这些方案面对延迟敏感的服务怎么能落地呢。那你延迟写入,用户怎么去访问呢,是不是还要兜底
2022-10-13 10:32:30 +08:00
回复了 RedisMasterNode 创建的主题 数据库 按秒进行分库分表是个好的选择吗?
@zmal 批量插入效率的担忧有其他方式可以解决

这个具体是指比如什么方案?
2022-10-12 15:39:05 +08:00
回复了 RedisMasterNode 创建的主题 数据库 按秒进行分库分表是个好的选择吗?
这个很难合并呀,例如我的接口的 limit 是 200 ,按照 hash 生成的话,再分组,其实每张表基本都要写入,分组每个组可能也就只有 1-3 条数据。

MySQL 性能是 OK 的但是 for 循环里面 insert 会导致 P50 P90 P99 大幅上涨
2022-10-12 15:37:16 +08:00
回复了 RedisMasterNode 创建的主题 数据库 按秒进行分库分表是个好的选择吗?
@soupu626 没理解,早上和晚上分表都要 % 分表数量的呀

例如有 100 个表,第 1 秒的话,1 % 100 = 1 ,所以落在第一个表,第 101 秒 101 % 100 = 1 ,也落在第 1 个表。

这个具体怎么样会受到时间影响呢
@joesonw 可以 那这也是其中一个有用的 point
2022-10-12 14:30:21 +08:00
回复了 RedisMasterNode 创建的主题 数据库 按秒进行分库分表是个好的选择吗?
@seth19960929 是个合理的办法,但是这些东西不受业务研发管控,DBA 说不允许用,就是不允许了,只能自己想办法。
@minamike 这个 m2 造型的话确实视觉上来看是会厚一些,我感觉还是 M1 的设计符合我对薄的审美 hhh ,这个 0.41 很喜欢。然后我长期用 16 寸的 MBP ,这个厚重的设计已经腻了,薄一些的看起来更精致些。不过讨论审美是没有意义的,归根结底还是想看看 m2 有什么样更强的购买理由,看看有没有漏掉的一些提升点值得去考虑
2022-10-12 12:39:26 +08:00
回复了 RedisMasterNode 创建的主题 数据库 按秒进行分库分表是个好的选择吗?
@soupu626 这个已经不能改了,背景里应该补充一下是要把原来没分库分表的数据拆到分库分表里面。

而且按时间分的话为何会不均匀呢,因为每秒的请求量应该都是相对均匀的呀,你说的这个时间粒度听起来好像比较宽了,不是按秒的
@minamike 可能主要还是审美上的倾向吧,这个说法我之前也看过,但是就只是个人来说不喜欢 m2 厚重的外观
@linuslv 我感觉就算一样价格我也倾向 M1 ,M1 的外形纤细好多,薄呀,M2 太厚了,如果要接受 M2 的外形我可以买 Macbook Pro 。如果 Macbook Pro 有 M1 的外形我肯定买
@fds 谢谢链接,有用。

我仔细看了一些 difference 部分,下面这些是 M2 的差异:
- 13.6-inch Liquid Retina display (2560 by 1664 pixels) (没太大用)
- 500 nits brightness (用不上)
- Apple ‌M2‌ chip with up to 10-core GPU (不确定)
- ProRes encode and decode engine for hardware-accelerated ProRes and ProRes RAW video (用不上)
- 100GB/s memory bandwidth (可能编译或者修图有帮助?)
- 8GB, 16GB, and 24GB unified memory configurations (用不上,已经确认买 16G )
- 1080p ‌FaceTime‌ HD camera (好像不错)
- Four-speaker sound system (聊胜于无)
- 3.5mm headphone jack with advanced support for high-impedance headphones (用不上)
- 52.6-watt-hour lithium-polymer battery (没太大差别)
- 30W USB-C Power Adapter (with 8-core GPU model) or 35W Dual USB-C Port Compact Power Adapter (with 10-core GPU model)(没用)
- Supports fast charging with 67W USB-C Power Adapter (没用)
- Available in Starlight and Midnight (没用)

感觉还是 M1 适合我,升级的好处不算肉眼可见,便宜不便宜都好说,主要是值不值得,看起来对我来说应该是属于不值得的了。

PS 文章最后的总结也很好,推荐有需要的同学看看 hhh
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