当我们使用 Mysql数据库到达一定量级以后，性能就会逐步下降，而解决此类问题，常用的手段就是引入数据库中间件进行分库分表处理，比如使用 `Mycat`、`ShadingShpere`、`tddl`，但是这种都是过去式了，现在使用分布式数据库可以避免分库分表

Kafka Topicxxx not present in metadata bug问题排查异常堆栈17343C60D7EF4C23A2EE4E973F22AAAD] ERROR [] o.s.k.s.LoggingProducerListener error:254 - Exception thrown when sending a message with key='null' and pay

随着公司业务快速发展，对业务数据进行增长分析的需求越来越迫切，与此同时我们的业务数据量也在快速激增、每天的数据新增量大概在30w 左右，一年就会产生1 个亿的数据，显然基于传统MySQL数据库已经无法支撑满足以上需求基于上述需求和痛点，决定提供一个灵活的多维实时查询和分析平台，帮助业务线做精细化运营。

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在上篇，我们了解了Prometheus采集数据主要是采用Pull模式，即主动拉取模式，这种方式虽然简单，但是有一定限制，比如服务器A部署在边缘端与Prometheus部署在云端，两者网络不通，因此不能采用Pull模式。more那么如何获取服务器 A 的指标？答案就是采用，这里Pushgateway充当了一个桥接的作用，把Pushgateway服务暴漏一个公网地址，然后服务器 A 与Promethe

在SpringBoot中自定义指标并使用Prometheus监控报警

今天给各位分享一个非常牛的实时分析型数据库Apache Doris，几乎国内的一二线大厂都在使用它做数据分析

以上我们快速演示了如何在 k8s 中部署一个Loki，可以看到非常简单，由于Loki 对k8s友好支持，默认就可以采集到pod、namespace 等标签数据，不需要额外配置，但是要达到生产级可用，还需要对 Loki的数据进行持久化配置、同时要根据采集日志数据的大小做好采集速率调整、以及日志过期策略设置又到过年了，龙年红包封面是必备的，大家不要花钱购买了，我制作一款封面红包，数量4千个，效果如下领

随着公司业务快速发展，对业务数据进行增长分析的需求越来越迫切，与此同时我们的业务数据量也在快速激增、每天的数据新增量大概在30w 左右，一年就会产生1 个亿的数据，显然基于传统MySQL数据库已经无法支撑满足以上需求基于上述需求和痛点，决定提供一个灵活的多维实时查询和分析平台，帮助业务线做精细化运营。

ThreadPoolExecutor线程的创建与销毁分析固定线程池(newFixedThreadPool)单例线程池(newSingleThreadExecutor)缓存线程池(newCachedThreadPool)