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我们信仰耐心和坚持的力量，愿意持续去做一些正确、有积累、可能表面看上去不那么重要实则非常关键的事情

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Replication（上）：常见的复制模型&分布式系统的挑战

分布式数据库 sql kafka

总第530篇 2022年第047篇分布式系统设计是一项十分复杂且具有挑战性的事情。其中，数据复制与一致性更是其中十分重要的一环。数据复制领域概念庞杂、理论性强，如果对应的算法没有理论验证大概率会出错。如果在设计过程中，不了解对应理论所解决的问题以及不同理论之间的联系，势必无法设计出一个合理的分布式系统。本系列文章分上下两篇，以《数据密集型应用系统设计（DDIA）》（下文简称《DDIA》）为主线，文中的核心理论讲解与图片来自于此书。在此基础上，加入了日常工作中对这些概念的理解与个性化的思考，并将它们映

美团技术团队

2022-08-26

6980

Replication（下）：事务，一致性与共识

编程算法分布式 kafka

总第531篇 2022年第048篇本文主要介绍事务、一致性以及共识，首先会介绍它们怎么在分布式系统中起作用，然后将尝试描述它们之间的内在联系，让大家了解，在设计分布式系统时也是有一定的“套路”可寻。最后，会介绍业界验证分布式算法的一些工具和框架，希望能够对大家有所帮助或者启发。 1. 前文回顾 2. 本文简介 3. 事务&外部一致性 3.1 事务的产生 3.2 不厌其烦——ACID特性 3.3 事务按操作对象的划分&&安全的提交重试 3.4 弱隔离级别 3.5 本章小结 4. 内部一致性与共识 4.1

美团技术团队

2022-08-26

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Kafka在美团数据平台的实践

kafka 缓存存储大数据数据迁移

总第526篇 2022年第043篇 Kafka在美团数据平台承担着统一的数据缓存和分发的角色，随着数据量的增长，集群规模的扩大，Kafka面临的挑战也愈发严峻。本文分享了美团Kafka面临的实际挑战，以及美团针对性的一些优化工作，希望能给从事相关开发工作的同学带来帮助或启发。 1. 现状和挑战 1.1 现状 1.2 挑战 2. 读写延迟优化 2.1 概览 2.2 应用层 2.3 系统层 2.4 混合层-SSD新缓存架构 3. 大规模集群管理优化 3.1 隔离策略 3.2 全链路监控 3.3 服务生命周期

美团技术团队

2022-08-26

6570

美团终端消息投递服务Pike的演进之路

kafka 消息队列 CMQ 版 sdk ide

Pike 2.0致力于为美团提供一套易接入、高可靠、高性能的双向消息投递服务。本文首先从系统架构升级、工作模式升级、长稳保活机制升级等方面介绍了Pike 2.0的技术演进，然后介绍了Pike 2.0在直播、游戏等新业务场景下的特性支持。希望本文能给对消息投递服务感兴趣或者从事相关工作的读者一些帮助和启发。

美团技术团队

2021-07-30

8310

基于SSD的Kafka应用层缓存架构设计与实现

kafka 存储缓存

Kafka在美团数据平台承担着统一的数据缓存和分发的角色，针对因PageCache互相污染，进而引发PageCache竞争导致实时作业被延迟作业影响的痛点，美团基于SSD自研了Kafka的应用层缓存架构。本文主要介绍了该架构的设计与实现，主要包括方案选型，与其他备选方案的比较以及方案的核心思考点等，最后介绍该方案与其他备选方案的性能对比。

美团技术团队

2021-01-24

1.6K2

美团DB数据同步到数据仓库的架构与实践

hive 云数据库 SQL Server 数据库 sql kafka

在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。

美团技术团队

2018-12-07

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