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RSS订阅原创 Go pprof 和 bcc，谁更能排查程序性能问题？
本文介绍我们在以前排查海东青v1.4.0版本吞吐性能问题的过程。我们在对v1.4.0做查询QPS性能测试时发现：提高并发数无法提高吞吐，且CPU、IO利用率较低，网络也没到瓶颈。我们尝试使用Go pprof排查，没有取得效果，最终通过bcc才成功找到问题的原因（由于block cache配置的容量太小）。
2023-09-15 11:21:57
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原创 解决吞吐问题，拒绝吞吞吐吐！理论加持，一鼓作气！
本文介绍我们在遇到海东青主从模式下写入吞吐降低一倍的问题时，尝试一些处理方式却无济于事，在通过理清并发、QPS、响应时间之间的关系得出经验理论后，才得以帮助我们找到问题的原因，最终解决QPS降低的问题。
2023-09-15 11:08:55
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原创 window性能提升100倍！怎么做到的？
在FalconTSDB2.2中，我们充分利用FalconTSDB存储特性，避免了数据关于time全局排序，以及充分利用多核并行、存储层提供的预聚算，来优化了Window算子。与FalconTSDB2.1相比，性能得到巨大提升，尽情等待FalconTSDB2.2版本的发布。关注海东青数据库公众号：添加海东青客服微信加群：
2023-09-04 10:13:53
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原创 用传统数据库存时序数据？慎重！慎重！慎重！
本文以第一人称的形式转述一位好友的故事（请放心阅读，已取得许可），讲述他使用传统关系型数据库存储时序数据导致的一次故障，最终切换到时序数据库才解决了问题。通过本文，希望大家可以了解时序数据库的特点和优点，善假于物，能够根据自己的场景选择合适的数据库，文末有交流群二维码，大家可以加群交流探讨。
2023-08-31 10:10:14
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原创 为什么使用sync.pool解决OOM问题后，性能却下降了？
本文分享研发小伙伴(在2021年7月)分析测试同事在测试海东青1.3.7版本时所遇到的一个性能问题的思路，希望能够帮助大家增加对Golang GC机制及其影响的了解。（本文使用的Golang版本：1.16.7，虽然Golang版本较老，但是也可以为大家排查问题提供一个思路）
2023-08-30 09:43:47
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原创 海东青时序数据库发布v2.1.0版本
v2.1.0版本相较于v2.0.0版本有了更大的改进，主要体现在SQL表达能力的进一步提升，以及实现了独立的优化器和完善了并行查询，使得数据分析变得更加快速。
2023-08-24 15:59:47
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原创 关于FalconTSDB海东青时序数据库
海东青是一款跨平台、高性能的时序数据库，专为物联网、车联网、工业互联网以及IT运维等场景领域设计。可满足每秒数百万指标数据的写入，支持对PB级的数据进行高效的数据统计分析，挖掘数据中的价值。
2023-08-24 15:19:29
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空空如也
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