虐待关系中的隐私与安全

解决这个问题的关键是改善我们的暖通空调系统。疾病控制和预防中心(CDC)和ASHRAE(美国供暖、制冷和空调工程师协会)提出了几条建议，以改善建筑环境中的空气质量并消除潜在的病毒传播。

当然，如果我们正在研究如何改善室内空气质量，则必须研究自动化和物联网(IoT)的作用。多年以来，我们已经拥有了可以帮助我们监测和管理建筑物内许多因素(包括室内空气质量)的技术，但现在的要求更高。

最近，为了解决这个问题，我与Trane Technologies的技术和热力系统负责人Ron Crosby坐了下来，他说这个问题已经成为他们公司的业务重点。他解释说，在新冠肺炎爆发后的五个月里，他们通过四大支柱(稀释、通风、控制和清洁)帮助业主，同时帮助带来新鲜的室外空气来稀释建筑物中可能存在的任何类型的微生物。

他给我举了一个很好的例子，在一家餐馆，有人因为室内空气传播而被感染新冠肺炎。在他看来，媒体所忽视的是，在这种情况下，暖通空调没有任何外部空气，空气只是在那个房间里不断内循环。

他强调我们需要解决这个问题。如果我们想减少进入室内时的焦虑感，我们需要改善建筑空气质量的策略。我们需要按照Crosby的建议对室内空气进行通风和清洁。他举的例子中没有执行这些措施。他提出了一个重要的观点，即如果我们想帮助建筑业主感到安全——物联网和建筑自动化可以在很大程度上消除建筑焦虑感。
 

分布式表查询还会有一个问题，查询单个内容ID的信息，分布式表会将查询下发到所有的分片上，然后再返回查询结果进行汇总。实际上，因为做过路由，一个内容ID只存在于一个分片上，剩下的分片都在空跑。针对这类查询，我们的优化是后台按照同样的规则先进行路由，直接查询目标分片，这样减少了N-1/N的负载，可以大量缩短查询时间。而且由于我们是提供的OLAP查询，数据满足最终一致性即可，通过主从副本读写分离，可以进一步提升性能。

我们在后台还做了一个1分钟的数据缓存，针对相同条件查询，后台就直接返回了。

4、扩容

这里再介绍一下我们的扩容的方案，调研了业内的一些常见方案。

比如HBase，原始数据都存放在HDFS上，扩容只是Region Server扩容，不涉及原始数据的迁移。但是Clickhouse的每个分片数据都是在本地，是一个比较底层存储引擎，不能像HBase那样方便扩容。

Redis是哈希槽这种类似一致性哈希的方式，是比较经典分布式缓存的方案。Redis slot在Rehash的过程中虽然存在短暂的ask读不可用，但是总体来说迁移是比较方便的，从原h[0]迁移到h[1]，最后再删除h[0]。但是Clickhouse大部分都是OLAP批量查询，不是点查，而且由于列式存储，不支持删除的特性，一致性哈希的方案不是很适合。

目前扩容的方案是，另外消费一份数据，写入新Clickhouse集群，两个集群一起跑一段时间，因为实时数据就保存3天，等3天之后，后台服务直接访问新集群。

九、成果

腾讯看点实时数据仓库：DWM层和DWS层，数据延迟1分钟。

远见多维实时数据分析系统：亚秒级响应多维条件查询请求，在未命中缓存情况下，过去30分钟的查询，99%的请求耗时在1秒内；过去24小时的查询，90%的请求耗时在5秒内，99%的请求耗时在10秒内。

（编辑：鹤壁站长网）

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