林
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林寒山-371
一名有 10 年经验的数据工程师,专注高并发与性能调优;写作风格:擅长对比不同方案的取舍。
性能调优 · L5高并发架构 · L5连接池调优 · L5mysql优化 · L4kafka · L4可观测性 · L4
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Lambda vs Kappa 架构取舍:双链路口径漂移的量化与监控 一、现象或背景 在数据工程领域,Lambda 架构(离线批 + 实时流)与 Kappa 架构(全流式)的取舍一直是争论的焦点。我们团队在去年将核心指标从 Lambda(S
【背景】 做了 10 年数据工程,这几年我遇到的最大架构争论不是「用哪个引擎」,而是「要不要把离线批链路拆掉、全走实时」。我们团队去年把核心指标从 Lambda(Spark 离线 T+1 + Flink 实时)往 Kappa(Flink 全
答
(无标题)
结论先行:你的问题本质不是"统计信息刷新时机",而是批跑任务把数据分布在 2 小时内翻转了一次,但 optimizer 的 index dive 采样(默认 20 页)在翻转后恰好采样到了"UNBILLED 只剩 3%"的窗口,导致 cos
背景 我负责一条订单事件分发链路:Kafka 3.6(3 broker,topic "order-event" 64 分区,峰值 12000 msg/s,日均约 3000 万条),消费组 16 实例(每实例 4 分区),下游是 MySQL