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干货 | 携程MySQL迁移OceanBase最佳实践
迁移
云数据库 SQL Server
分布式
sql
数据库
MySQL在业界流行多年,很好地支撑了携程的业务发展。但随着技术多元化及业务的不断发展,MySQL也遇到了新的挑战,主要体现在:业务数据模型呈现多元化,OLTP和OLAP出现融合的趋势;在MySQL数据库上慢查询治理成本高;使用传统的分库分表方案对开发不友好,核心数据库改造成分库分表方案,时间一般以年为单位。
携程技术
2023-02-28
946
0
干货 | 携程日志系统治理演进之路
日志数据
数据库
Elasticsearch Service
存储
sql
Dongyu,资深云原生研发工程师,专注于日志与OLAP领域,主要负责携程日志平台和CHPaas平台的研发及其运维管理工作。
携程技术
2023-02-28
1K
0
干货 | 携程酒店实时数仓架构和案例
数据库
sql
编程算法
实时数仓
大数据
当前,企业对于数据实时性的需求越来越迫切,因此需要实时数仓来满足这些需求。传统的离线数仓的数据时效性通常为 T+1,并且调度频率以天为单位,无法支持实时场景的数据需求。即使将调度频率设置为每小时,也仅能解决部分时效性要求较低的场景,对于时效性要求较高的场景仍然无法优雅地支撑。因此,实时数据使用的问题必须得到有效解决。实时数仓主要用于解决传统数仓数据时效性较低的问题,通常会用于实时的 OLAP 分析、实时数据看板、业务指标实时监控等场景。
携程技术
2023-02-28
1.1K
0
干货 | 携程酒店慢查询治理之路
sql
数据库
云数据库 SQL Server
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
携程技术
2022-12-14
720
0
干货 | 携程分布式图数据库Nebula Graph运维治理实践
数据结构
html
vr 视频解决方案
数据库
sql
随着互联网世界产生的数据越来越多,数据之间的联系越来越复杂层次越来越深,人们希望从这些纷乱复杂的数据中探索各种关联的需求也在与日递增。为了更有效地应对这类场景,图技术受到了越来越多的关注及运用。
携程技术
2022-09-27
725
0
干货 | 携程Dynamo风格存储的落地实践
数据库
sql
存储
缓存
云数据库 Redis
Dynamo风格数据库来源于亚马逊的Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store 论文,在该论文中论述了一种无主复制的数据库,受此启发,携程酒店开发了多存储介质预定库Hare和高可用性高性能的动态信息存储服务InfoKeeper。本文将介绍Dynamo风格的无主复制数据库,及其在携程酒店的实践。
携程技术
2022-09-27
806
1
干货 | 携程海外MySQL数据复制实践
网络安全
分布式
云数据库 SQL Server
数据库
sql
作者简介 Roy,携程软件技术专家,负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进,对分布式系统高可用设计、分布式存储,数据一致性领域感兴趣。 一、前言 在携程国际化战略背景下,海外业务将成为新的发力点,为了保证用户高品质的服务体验,底层数据势必需要就近服务业务应用。一套标准且普适的数据复制解决方案能够提升业务决策效率,助力业务更快地触达目标用户。 DRC (Data Replicate Center) 作为携程内部数据库上云标准解决方案,支撑了包括但不限于即时通讯、用户账号、IBU在内的
携程技术
2022-08-25
887
0
干货 | JuiceFS 在携程海量冷数据场景下的实践
数据库
数据备份
sql
腾讯云测试服务
缓存
作者简介 妙成,携程云原生研发工程师,主要从事Elasticsearch、JuiceFS的研发运维,关注分布式数据库、NoSQL。 小峰, 携程云原生研发工程师,主要专注于数据库容器化领域,对分布式存储有浓厚兴趣。 一、摘要 携程的冷数据规模在 10PB+,包括备份数据、图片语音训练数据和日志数据等,存储方案主要是本地磁盘和GlusterFS。在实际使用中这些方案遇到了不少痛点: GlusterFS 在单目录下文件众多时,ls命令速度很慢; 受疫情期间机器采购周期的制约,无法灵活地根据实际需求弹性扩缩容
携程技术
2022-08-25
522
0
开源 | AREX-携程无代码侵入的流量回放实践
自动化测试
腾讯云测试服务
数据库
sql
java
作者简介 Mo.,携程研发总监,专注系统性能、开发效能、业务架构等领域。 一、背景 对于一个初上线的简单服务,只需通过常规的自动化测试加上人工即可解决,但我们线上核心的业务系统往往比较复杂,通常也会频繁的需求迭代,如何保证被修改后的系统原有业务的正确性就比较重要。常规的自动化测试需要投入大量的人力资源,准备测试数据、脚本等,并且覆盖率通常也不高,难以满足要求。 为了保证一个线上系统的稳定性,开发和测试人员都面临不少的挑战: 开发完成后难以快速本地验证,发现初步的问题,容易陷入提测->发现bug
携程技术
2022-07-26
1.9K
0
干货 | 4小时上线一个接口,高效统一的携程酒店数据服务平台实践
云数据库 SQL Server
sql
数据库
大数据
压力测试
作者简介 小丰,携程研发总监,专注于分布式数据库研究,大数据领域实时计算和大数据应用的系统架构设计。 背景 随着携程酒店数据的膨胀以及个性化需求的增多,每个数据接口个性化的排期开发,因为没有标准化,从需求讨论,数据准备、接口封装、上线调试到接口api说明,期间需要花费大量的时间。一个接口的实现到生产上线至少需要2天甚至更多时间,这个时间成本不得不依赖排期开发; 随着历史接口的迭代,已对外提供的700多数据接口中,其中500多个还在使用,并且每年的增量在100多,开发和维护成本高,特别是在追溯上游离线数据逻
携程技术
2022-07-12
941
0
干货 | 百亿节点,毫秒级延迟,携程金融基于nebula的大规模图应用实践
hive
数据库
sql
作者简介 霖雾,携程数据开发工程师,关注图数据库等领域。 背景 2017年9月携程金融成立,在金融和风控业务中,有多种场景需要对图关系网络进行分析和实时查询,传统关系型数据库难以保证此类场景下的关联性能,且实现复杂性高,离线关联耗时过长,因此对图数据库的需求日益增加。携程金融从2020年开始引入大规模图存储和图计算技术,基于nebula构建了千亿级节点的图存储和分析平台,并取得了一些实际应用成果。本文主要分享nebula在携程金融的实践,希望能带给大家一些实践启发。 本文主要从以下几个部分进行分析: 图
携程技术
2022-06-27
1K
0
干货 | 支持10X增长,携程机票订单库Sharding实践
云数据库 SQL Server
缓存
数据库
sql
作者简介 初八,携程资深研发经理,专注于订单后台系统架构优化工作;JefferyXin,携程高级后端开发专家,专注系统性能、业务架构等领域。 一、背景 随着机票订单业务的不断增长,当前订单处理系统的架构已经不能满足日益增长的业务需求,系统性能捉襟见肘,主要体现在以下方面: 数据库CPU资源在业务高峰期经常达到50%以上,运行状况亮起了黄灯 磁盘存储空间严重不足,需要经常清理磁盘数据腾挪可用空间 系统扩容能力不足,如果需要提升处理能力只能更换配置更好的硬件资源 因此我们迫切需要调整和优化机票订单数据库
携程技术
2022-06-13
782
0
干货 | 携程商旅订单系统架构设计和优化实践
api
数据库
sql
系统架构
携程商旅是一站式互联网差旅服务平台,为客户提供差旅管控、预订、出行、结算、成本、风控等服务的在线TMC(Travel Management Companies)。主要产线有:机票、酒店、火车票、打车、接送机、包车、租车、汽车票等。携程商旅订单系统针对B端客户定制化需求多样性,商旅产线丰富性,TMC业务与产品业务结合的复杂性等,对订单系统架构进行了优化。
携程技术
2021-11-12
2.5K
0
干货 | StarRocks在携程大住宿智能数据平台的应用
大数据
数据库
云数据库 SQL Server
sql
缓存
Wenjun,携程资深软件工程师,负责大住宿数据智能平台的研发与维护,对于大数据领域技术有浓厚兴趣。
携程技术
2021-11-02
1.5K
0
干货 | 携程国际业务动态实时标签处理平台实践
大数据
sql
ide
spark
数据库
Weiyi,携程资深数据开发,关注大数据相关技术,对大数据实时计算、流批一体等方面有浓厚兴趣;
携程技术
2021-10-20
722
0
干货 | 数据为王,携程国际火车票的Sharding-Sphere之路
数据库
sql
编程算法
数据迁移
迁移
随着国际火车票业务的高速发展,订单量快速增长,单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露,常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时,原先的底层数据库设计,也存在一些历史遗留问题,比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。
携程技术
2021-09-10
1.4K
0
干货 | 携程最终一致和强一致性缓存实践
缓存
云数据库 Redis
数据库
sql
压力测试
携程金融从成立至今,整体架构经历了从0到1再到10的变化,其中有多个场景使用了缓存来提升服务质量。从系统层面看,使用缓存的目的无外乎缓解DB压力(主要是读压力),提升服务响应速度。引入缓存,就不可避免地引入了缓存与业务DB数据的一致性问题,而不同的业务场景,对数据一致性的要求也不同。本文将从以下两个场景介绍我们的一些缓存实践方案:
携程技术
2021-07-22
1.4K
0
干货 | 百万QPS,秒级延迟,携程基于实时流的大数据基础层建设
云数据库 SQL Server
数据库
sql
kafka
纪成,携程数据开发总监,负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
携程技术
2021-04-09
1.7K
0
干货 | 实时数据聚合怎么破
数据库
sql
apache
存储
数据分析
实时数据分析一直是个热门话题,需要实时数据分析的场景也越来越多,如金融支付中的风控,基础运维中的监控告警,实时大盘之外,AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。
携程技术
2021-04-09
959
0
干货 | 分布式缓存与DB秒级一致设计实践
缓存
消息队列 CMQ 版
kafka
数据库
sql
爆款项目是2020年携程的一个新项目,目标是将全品类、高性价比的旅行商品统一集合在一个频道供用户选购。出于这样的业务定位,项目有三个特点:
携程技术
2021-03-03
517
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