近日，敏博科技自研的MemFireDB分布式关系数据库系统与华为云鲲鹏云服务、华为云Stack8.0完成兼容性认证，正式成为华为云鲲鹏凌云合作伙伴。本次测试内容涵盖产品功能、性能、可靠性、安全性、合规性等方面，重点验证了高并发、大容量的服务能力，分布式ACID事务、在线平滑弹性伸缩、跨数据中心部署等能力。面向高并发在线事务系统、海量数据存储、数据备份容灾等

昨天下午突然收到运维邮件报警，显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%，而且最近一段时间一直持续在70%以上，看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了，但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用，这个利用率有点太夸张，硬件瓶颈应该不会这么快就到了，一定是哪里的业务代码逻辑有问题。1、排查思路1.1 定位高负载进程首先

自GoogleDataflow模型被提出以来，流批一体就成为分布式计算引擎最为主流的发展趋势。流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性，提供统一编程接口开发两种场景的应用并保证它们的底层执行逻辑是一致的。对用户来说流批一体很大程度上减少了开发维护的成本，但同时这对计算引擎来说是一个很大的挑战。作为Dataflow模型

作为网易数帆开源的高性能、高可用、高可靠的新一代分布式存储系统，Curve对于多副本数据同步、负载均衡、容灾恢复方面都有较高的要求。网易数帆存储团队选用Raft算法作为Curve底层一致性协议，并基于Raft的特性，实现了异常情况下的数据迁移和自动恢复。本文首先简要介绍一下Raft算法的一些基本概念和术语，再详细介绍其在Curve中的实践。Raft一致性

导读：C内存泄漏问题的分析、定位一直是Android平台上困扰开发人员的难题。因为地图渲染、导航等核心功能对性能要求很高，高德地图APP中存在大量的C代码。解决这个问题对于产品质量尤为重要和关键，高德技术团队在实践中形成了一套自己的解决方案。分析和定位内存泄漏问题的核心在于分配函数的统计和栈回溯。如果只知道内存分配点不知道调用栈会

又双叒叕曝干货？临近年关，疫情又双叒叕反弹！在大家都担心是否还能返乡之际，阿里在农历2021到来之前却是又搞了一个大动作！把阿里这一年在应对高并发流量的技术经验整合成一份技术小册开源分享供大家学习借鉴。我也是昨天才发现这份小册开源至Github上居然一夜爆火！看了小册之后才知道，原来阿里在应对高并发大流量时也会采用类似“抵御洪水”的

IP数据库包含全球43亿全量IPv4与2^128全量IPv6，数据库版本分为高精准公安版、高精准商业版、区县级、城市级和IPv6共5个版本。IP数据库主要解决的痛点为互联网广告精准投放、内容精准推荐、用户位置画像、重点企业办公网络资产普查，网络攻击溯源&取证、嫌疑人地理位置定位、服务器优化分配等。互联网在线广告反作弊通过分析

背景美团外卖从2013年11月开始起步，经过数年的高速发展，一直在不断地刷新着记录。2018年5月19日，日订单量峰值突破2000万单，已经成为全球规模最大的外卖平台。业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求，如何为线上用户提供高稳定的服务体验，保障全链路业务和系统高可用运行，不仅需要后端服务支持，更需要在端上提供全面的技术保障。而相对服务端而言

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作者卓晓光，腾讯广告高级开发工程师，负责新闻视频广告整体后台架构设计，有十余年高性能高可用海量后台服务开发和实践经验。目前正带领团队完成云原生技术栈的全面转型。吴文祺，腾讯广告开发工程师，负责新闻视频广告流量变现相关后台开发工作，熟悉云原生架构在生产实践中的应用，拥有多年高性能高可用后台服务开发经验。目前正推动团队积极拥抱云原生。陈宏钊，腾讯广告高级开发工程