вот тут взял

Ну и за очень продолжительное время работы с редисом на довольно нагруженных проектах - не заметил и байта потери данных или каких либо больших гемороев

Там дамп + лог операций идет с последовательной записью на диск(по скорости очень быстро).

У редиса нет wal

Вопрос: Как подключится к работающему нодовскому процессу по PID, чтобы увидить логи которые node выводить через console.log Развернуто: На офисном компе запустил процесс, который честно продолжает работать судя по htop, естественно логи выводятся в консоль компьютера на котором он запущен. Можно ли подключится к процессу зайдя на комп по ssh?

Здравствуйте. Может кто посоветовать как правильно хранить файлы-пароли для доступа к внешним ресурсам? Например к гугл севисам.

Это разные базы для разных целей

ну в ту историю redis не вписывается т.к. например точно не справится по хорошему с пагинацией

Это почему?

Ну там много способов

Тарантул это нечто больше чем редис, имхо сравнивать их не смысла, думаю осипов костя тоже не рад этому сравнению)

И думаю поставленную задачу можно решить кучей способов

В первую очеред тарантул - это lua рантайм, что делает его непривлектальным для большой части населения

Я в курсе ну, поэтому это и нечто большее)

ну почему пустой. прикрутите плиз v8 к tarantool

поздняк слегка

ну почему пустой. прикрутите плиз v8 к tarantool

Пустой по части споров кто, что, как и чем обозвал) V8 в тарантуле это видимо не цель разрабов, их устраивает lua и видимо на это есть причины

Осипов вроде где то пояснил на одном из видосиков про тарантул почему они выбрали lua

в линуксе stdio всех процессов лежит в файлах /proc/PID/номер. берешь и читаешь как хочешь

Камрады, вопрос такой созрел. Как наиболее эффективно хранить One-to-Many связи ооочень большого количества элементов. К примеру, 10000 групп по 1000000 объектов (строк, чисел, etc.). Варианты: 1). Тупо стандартное решение на SQL. Конечно БД пережуёт 10 млрд строк, но чёт мне подсказывает, что будут проблемс, в том числе и с маштабированием) 2). Array of * в PostgreSQL - список должен влезть в 1gb 3). Массивы в MongoDB - тут уже в 64 мб и как это будет работать при решардинге - непонятно 4). List в Cassandra (2^31 элементов) Задачи стандртные: 1). Получить список кусками 2). Добавить элемент в список (с проверкой на уникальность) 3). Удалить 4). Проверить существование в списке В качестве данных DWORD (16 бит) или строки < 30 символов. Хотелось бы услышать ваше мнение по поводу этих вариантов или рекомендации на какие-то другие БД.

всем приветик, не понимаю в чем трабл, пишу тест на моке, поднимаю сервак, делаю запрос, на стороне сервера после некоторой логики возвращаю статус код 413, но на респонсе выкидывает исключение с ошибкой ECONNRESET в итоге 413 отследить не могу, чяднт

Интересная задачка. Предположу что решение специально написанное под эту задачу окажется более эффективным чем решения предназначены для широкого круга задач вроде sql. И в качестве варианта я бы предположил бы рассмотреть ноду и хранение данных либо полностью в оперативке либо с использованием виртуальной памяти (своп) когда ос будет вытеснять на диск память которая не влезает в оперативку. А для сохранения данных записывать на диск только append-лог операций по данным. Но для начала нужно провести расчеты сколько места будут занимать эти данные. В ноде массив из ста групп где у каждой массив из миллиона 64 битных чисел у меня на маке занял 780 мегабайт. Соотвественно потребуется где-то 78 гигабайт оперативки если хранить все данные в памяти. Да это много но сейчас вполне возможно найти сервера и с большим количеством оперативки. При хранении данных ста групп в оперативке у меня 10k чтений из случайной группы случайного элемента заняло 1.5 миллисекунды. А в случае с виртуальной памятью эти 10k рандомных чтений занимают примерно 5 секунд что в 5 тысяч раз дольше. Но даже тысячу чтений за полсекунды тоже неплохой результат. Сомневаюсь что sql и большинство no-sql баз данных покажут такую скорость. Вот скрипт которым я проводил замеры var k = 100; var n = 1000000; var arr = new Array(k); for(var j = 0; j < k; j++){ arr[j] = new Array(n); for(var i = 0; i < n; i++){ arr[j][i] = Math.random(); } } setTimeout(bench,1000); function bench(){ var value = 0; var time = Date.now(); for(var i = 0; i < 10000; i++){ var index1 = Math.random()*k|0; var index2 = Math.random()*n|0; value+=arr[index1][index2]; } console.log(value, Date.now()-time); setTimeout(bench,1000) }