状态管理 元数据（Metadata） 一致性/并发性 并行 前缀 状态管理 Dapr 提供了一个很好的模块化方法来管理您的应用程序中的状态。 The best way to learn the basics is to visit the howto . 元数据（Metadata） 许多状态组件允许您将元数据传递给组件，以控制组件的特定行为...

其他因素对SMP性能的影响 其他因素对SMP性能的影响 除了资源因素外，还有一些因素也会对SMP并行性能造成影响。例如分区表中分区数据不均，以及系统并发度等因素。 数据倾斜对SMP性能的影响 当数据中存在严重数据倾斜时，并行效果较差。例如某表join列上某个值的数据量远大于其他值，开启并行后，根据join列的值对该表数据做hash重分布，使得某个...

TiDB Binlog Relay Log Drainer 同步时的一致性状态 工作原理 Drainer 从 relay log 消费 binlog 的触发场景 Relay log 的清理（GC）机制 配置 TiDB Binlog Relay Log Drainer 同步 binlog 时会拆分上游的事务，并将拆分的事务并发同步到下游。在极...

State management 元数据 一致性/并发性 并行 前缀 State management Dapr 提供了一个很好的模块化方法来管理您的应用程序中的状态。 新手入门可以参考 如何帮助 。 元数据 许多状态组件允许您将元数据传递给组件，以控制组件的特定行为。 PHP SDK 允许您通过以下方式传递该元数据： <? php ...

背景 垂直分片 水平分片 挑战 目标 应用场景 海量数据高并发的 OLTP 场景 海量数据实时分析 OLAP 场景 相关参考 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度的增...

CAP 原理 定义 应用场景 弱化一致性 弱化可用性 弱化分区容忍性 CAP 原理 CAP 原理最早由 Eric Brewer 在 2000 年，ACM 组织的一个研讨会上提出猜想，后来 Lynch 等人进行了证明。 该原理被认为是分布式系统领域的重要原理。 定义 分布式计算系统不可能同时确保一致性（Consistency）、可用性...

状态管理概览 介绍 特性 可插拔状态存储 可配置的状态存储行为 并发（Concurrency） Note on ETags 一致性 批量操作 Actor 状态 直接查询状态存储 查询 Actor 状态 Note on direct queries 状态管理 API 下一步 状态管理概览 状态管理构建块概览 介绍 Usin...

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TiDB Binlog Relay Log Drainer 同步时的一致性状态 工作原理 Drainer 从 relay log 消费 binlog 的触发场景 Relay log 的清理（GC）机制 配置 TiDB Binlog Relay Log Drainer 同步 binlog 时会拆分上游的事务，并将拆分的事务并发同步到下游。在极端...

TiDB Binlog Relay Log Drainer 同步时的一致性状态 工作原理 Drainer 从 relay log 消费 binlog 的触发场景 Relay log 的清理（GC）机制 配置 TiDB Binlog Relay Log Drainer 同步 binlog 时会拆分上游的事务，并将拆分的事务并发同步到下游。在极端...