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混合负载 HTAP
583
2023-07-05
《MatrixOne v0.8.0 中文文档》
混合负载 HTAP 业务需求 功能优势 技术架构 存储、计算、事务模块化分离 多级存储体系 负载处理链路隔离 自定义负载隔离 TP/AP 负载链路隔离 写请求处理 读请求处理 应用场景 金融实时风控系统 电信业务管理系统 制造生产执行系统 混合负载 HTAP MatrixOne 是一款能够支持 HTAP(Hybrid Tra...
概览
193
2024-08-11
《Apache Flink v1.20 中文文档》
实践练习 本章教程的目标及涵盖范围 流处理 并行 Dataflows 自定义时间流处理 有状态流处理 通过状态快照实现的容错 实践练习 本章教程的目标及涵盖范围 本章教程对 Apache Flink 的基本概念进行了介绍,虽然省略了许多重要细节,但是如果你掌握了本章内容,就足以实现可扩展并行度的 ETL、数据分析以及事件驱动的流式应用程序...
16.3 Hibernate
1517
2018-04-16
《Spring Framework 5 中文文档》
16.3 Hibernate 16.3.1 在Spring容器中配置SessionFactory 16.3.2 基于Hibernate API来实现DAO 16.3.3 声明式事务划分 16.3.4 编程式事务划分 16.3.5 事务管理策略 16.3.6 对比由容器管理的和本地定义的资源 16.3.7 Hibernate的虚假应用服务器警告 ...
流处理
2501
2020-01-05
《设计数据密集型应用 - 中文翻译》
流处理 流处理的应用 复合事件处理 流分析 维护物化视图 在流上搜索 消息传递和RPC 时间推理 事件时间与处理时间 知道什么时候准备好了 你用的是谁的时钟? 窗口的类型 流式连接 流流连接(窗口连接) 流表连接(流扩展) 表表连接(维护物化视图) 连接的时间依赖性 容错 微批量与存档点 原子提交再现 幂等性 失败后重建...
HOOK事件回调
477
2022-10-21
《GoFrame v2.2 开发文档》
回调优先级 关于全局回调 业务函数调用顺序 ExitHook 方法 接口鉴权控制 中间件与事件回调 Request.URL 与Request.Router 静态文件事件 事件回调示例 示例1,基本使用 示例2,相同事件注册 示例3,改变业务逻辑 示例4,回调执行优先级 示例5,允许跨域请求 ghttp.Server 提供了...
HOOK事件回调
247
2023-07-17
《GoFrame v2.5 开发文档》
回调优先级 关于全局回调 业务函数调用顺序 ExitHook 方法 接口鉴权控制 中间件与事件回调 Request.URL 与Request.Router 静态文件事件 事件回调示例 示例1,基本使用 示例2,相同事件注册 示例3,改变业务逻辑 示例4,回调执行优先级 示例5,允许跨域请求 ghttp.Server 提供了...
基础功能
2383
2019-03-29
《SOFABolt 文档手册》
1. 基础功能 1.1 实现用户请求处理器 (UserProcessor) 1.2 实现连接事件处理器 (ConnectionEventProcessor) 1.3 客户端与服务端初始化 (RpcClient,RpcServer) 1.4 基础通信模型 1.5 日志打印 1. 基础功能 1.1 实现用户请求处理器 (UserProces...
MOT简介
1079
2022-01-09
《华为 openGauss (GaussDB) v2.1 使用手册》
MOT简介 MOT简介 openGauss引入了MOT存储引擎,它是一种事务性行存储,针对多核和大内存服务器进行了优化。MOT是openGauss数据库最先进的生产级特性(Beta版本),它为事务性工作负载提供更高的性能。MOT完全支持ACID特性,并包括严格的持久性和高可用性支持。企业可以在关键任务、性能敏感的在线事务处理(OLTP)中使用MOT...
核心组件(重点)
405
2022-10-20
《GoFrame v2.1 开发文档》
核心组件是GoFrame 框架的核心组成部分。 相关文档: 对象管理 调试模式 命令管理 命令管理-基本概念 命令管理-基础方法 命令管理-Parser解析 命令管理-命令行对象 命令管理-结构化参数 命令管理-终端交互 命令管理-链路跟踪 配置管理 配置管理-配置对象 配置管理-文件配置 配置管理-常用方法 配置管理...
MySQL · 最佳实践 · MySQL多队列线程池优化
1203
2020-08-13
《数据库内核月报》
优化思路 效果测试 适用场景 随着信息技术的进步,各行各业对数据价值的重视程度急剧上升,越来越多的数据被分门别类地积聚下来,对数据库的并发要求越来越高,即同一时间点的数据请求越来越多,对实时性的要求也越来越高。实时性其实是不经过批量排队的高并发实时请求的代名词,同一时间的请求量和请求的处理速度直接决定了并发度: 并发度 = 单位时间请求数/单位时间...
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