作者：吴昆 什么是弹性调度 云计算时代，企业可以通过云平台获得大量计算资源，并根据业务发展和流量需求的实时变化，灵活调整使用的资源类型与资源量。阿里云提供了多种弹性资源，如云服务器 ECS 和弹性容器实例 ECI，并且提供不同的付费方式，如包年包月、按量付费和抢占实例等。不同类型和付费方式的实例，在给客户带来更高的灵活性的同时，也对客户的资源管理能力提出了更高的要求。 阿里云容器服务 ACK 通过

B+树索引 在谈到MySQL时，默认使用的存储引擎为innodb。而innodb组织数据的方式为B+树，即表就是索引，索引就是表。准确来说表是主键索引所在的B+数。 简单介绍一下B+树 B+树是一棵M叉的平衡树，由根节点、分支节点和叶子节点组成。 根节点和分支节点不存储具体的值，只存储索引的键。 叶子节点存储键和值，键位索引字段，如果是主键索引，则值为除主键以外的所有字段值，如果是二级索引，则值为

引言 树是一种重要的数据结构，而二叉搜索树（BST）则是树的一种常见形式。在本文中，我们将学习如何构建一个高效的二叉搜索树联系簿，以便快速插入、搜索和删除联系人信息。 介绍二叉搜索树 图片 二叉搜索树是一种有序的二叉树，其中每个节点都包含一个可比较的键和关联的值。它满足以下性质： 左子树中的所有节点的键值小于当前节点的键值。 右子树中的所有节点的键值大于当前节点的键值。 没有重复的节点。 二叉搜索

The Practice 本章将在 Golang 中实现一棵不可变的 B+ 树。实现过程非常简单，因此很容易理解。 The Node Format 我们的B树最终会持久化到磁盘上，所以我们需要先设计B树节点的传输格式。如果没有格式，我们将不知道节点的大小以及何时拆分节点。 一个 node 包含： 大小固定的标头，包含节点类型（叶节点或内部节点）和键的数量。 指向子节点的指针列表(内部节点使用）。

大家好，我是前端西瓜哥。 今天我们来看看 R 树是什么？以及它为什么能够提高图形的检索速度。 R 树（R-tree）是一种 空间索引技术，能够是从大量的节点中，快速找到特定范围的元素集合，而不用一个不落地遍历所有节点。 思路和其他索引算法（比如 B 树、跳表）有点像，但 R 树针对的是高维数据的查询 。R 树的 “R” 指的是矩形（Rectangle）。 举个具体的例子，假设有一张地图，上面有几百

实现服务高可用是确保系统在面临各种故障和异常情况时仍能保持可用性的重要目标。以下是一些策略和实践，帮助您构建高可用的服务架构： 1. 集群部署 将服务部署在多个节点上组成一个集群，通过负载均衡器将请求分发到不同节点上。这提高了服务的容量、可扩展性，并在某个节点故障时仍然保持服务可用。 2. 故障转移和容错 主从复制： 使用主从复制机制，将主节点的变更同步到备用从节点，以实现数据冗余和故障切换。 备

Ansible介绍 Ansible是一款开源的自动化运维工具, 在2012年由Michael DeHaan创建, 现在由Red Hat维护。Ansible是基于Python开发的,采用YAML语言编写自动化脚本playbook, 可以在Linux、Unix等系统上运行, 通过SSH协议管理节点, 无需在被管理节点安装agent。Ansible以其简单、高效、无agent成为广泛使用的自动化工具,

目录结构 之前整篇文章太长，阅读体验不好，将其拆分为几个子篇章。 本篇章讲解 MySQL 数据结构选择的合理性。 MySQL 数据结构选择的合理性 B+Tree 中的根节点从创建开始是常驻内存中的，每次查询数据的时候，从内存中的根节点查找到合适的子节点记录（这一步是不需要磁盘 I/O 的），所有剩下最多三层节点，所以查询某一个键值的时候，最多只需要 1~3此磁盘 I/O。 全表扫描 全表扫描也就是

一、ClickHouse 简介 1、ClickHouse 是什么? 开源 ClickHouse 是一款开源产品，自 2016 年首次开源至今已经 7 年时间；在这期间，有幸得到了全球 1300 余名开发者的贡献；自开源以来，ClickHouse 已发布 500 多个版本。 列式数据库 ClickHouse 的核心是以 C++ 和 assembly 编写的列式数据库，并在此基础上进行性能优化，在聚合

使用已知的成熟技术。Pinterest 当时涉足较新的技术，导致了数据损坏等问题。 保持简单。(反复出现的主题！）。 不要太有创意。团队采用的架构可以增加更多相同的节点来扩大规模。 限制选项。 数据库分片 > 集群。这减少了跨节点的数据传输，是件好事。 享受乐趣！新工程师能够在第一周内贡献代码。

目录结构 之前整篇文章太长，阅读体验不好，将其拆分为几个子篇章。 本篇章讲解 InnoDB 和 MyISAM 索引结构对比。 InnoDB 的 B+Tree 索引注意事项 根页面位置万年不变 上述我们在索引迭代的过程中，为了更佳形象的描述，所以将顺序暂且定位自下而上，往上汇总目录项页。 但实际上 B+Tree 的形成是自上而下的，大致过程如下： 每当为某张表创建一个 B+Tree 索引（聚簇索引不

一个重要的Linux内核补丁系列已经针对新的一年进行了更新，在合成测试中，它在AMD Ryzen线程解析器系统上的吞吐量提高了大约12倍。 索尼的Uladzislau Rezki几个月来一直在努力消除Linux内核的vmap/vMalloc代码中的锁定争用。这种由保护全局VMAP空间的单一自旋锁引起的锁定争用正在导致当今日益高的核心计数系统上的严重问题。 补丁系列现在已经到了第三次迭代，目的是让它

作者: Yuan Chen (Apple), Andrea Tosatto (Apple) 译者: Allen Zhang 这篇博客讨论在 Kubernetes 1.29 中基于污点的 Pod 驱逐处理的新特性。 背景 在 Kubernetes 1.29 中引入了一项改进，以加强节点上基于污点的 Pod 驱逐处理。 本文将讨论对节点生命周期控制器（node-lifecycle-controller

Redis高可用性中的Leader-Follower架构是一种常见的架构模式，用于实现数据的复制和故障转移。在该架构中，一个节点充当Leader，负责接收和处理写操作，而其他节点则作为Follower，负责复制Leader节点的数据。这种架构能够确保数据的一致性和可靠性。 Leader-Follower架构是一种主从复制的方式，通过将数据复制到多个节点来提高系统的可用性和可靠性。在Redis中，L

来源 | KubeWharf 社区 体验 | github.com/kubewharf/k… Katalyst 是一个以 QoS 保障为核心的开源资源管理系统，是字节跳动对大规模在离线混部实践的总结。大规模的混部场景对配置管理的自动化和灵活度有很高的要求，本文通过讲解 Katalyst 中的 Katalyst Custom Config 方案，介绍了 Katalyst 实现复杂配置管理的思路以及实

作者：vivo 互联网服务器团队 - Chen Han 容器平台针对业务资源申请值偏大的运营问题，通过静态超卖和动态超卖两种技术方案，使业务资源申请值趋于合理化，提高平台资源装箱率和资源利用率。 一、背景 在Kubernetes中，容器申请资源有request和limit概念来描述资源请求的最小值和最大值。 requests值在容器调度时会结合节点的资源容量(capacity)进行匹配选择节点。

分布式选主 在分布式系统中，应用服务常常会通过多个节点（或实例）的方式来保证高可用。然而在某些场景下，有些数据或者任务无法被并行操作，此时就需要由一个特定的节点来执行这些特殊的任务（或者进行协调及决策），这个特定的节点也就是领导者（Leader），而在多个节点中选择领导者的机制也就是分布式选主（Leader Election）。 如今诸多知名项目也都使用了分布式选主，例如： Etcd Kafka

理解Java中的树和图：探索非线性数据结构的应用与实现 引言在计算机科学中，数据结构是计算机中存储、组织和管理数据的方式。数据结构可以分为线性数据结构和非线性数据结构。树和图是非线性数据结构中最常用的两种类型。本文将重点介绍Java中树和图的概念、应用和实现，并给出具体的代码示例。 树的概念与应用树是一种抽象数据类型，由节点和边组成的集合。树的每个节点包含一个数据元素和指向其他节点的指针。树的一个

java数据结构有数组、链表、栈、队列、集合框架、树、图、堆、哈希表、队列等。详细介绍：1、数组（Array）: 数组是一种基本的数据结构，用于存储相同类型的元素。它具有固定大小，一旦创建，大小不能更改；2、链表（Linked List）: 链表是由节点组成的线性数据结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。有单向链表和双向链表两种形式；3、栈（Stack）等等。

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