对大多数人而言,今年的双十一可谓是无感而过。然而,这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。经过几番的努力和沟通,终于邀请到分布式任务调度与计算框架:PowerJob 的作者 Salieri,加入 HG 的开源讲解系列,开启了他的 P
墨墨导读:2020数据技术嘉年华于11月21日落下帷幕,大会历时两天,来自全国各地的数据领域学术精英、领袖人物、技术专家、从业者和技术爱好者相聚北京,见证了个人的快速成长、技术的迭代进步、行业的蓬勃发展、生态的融合共赢,以及市场的风云变迁。
随着互联网信息的发展,大家也对云这个词汇也不是特别陌生了,作为全球首选的云服务厂商之一的腾讯云,依托腾讯多年的业务积累和技术沉淀,我们推出了高性能、低成本、安全可靠的整体数据服务解决方案。并且随着客户数据日益增长,也做了相关的调研和分析,推出了腾讯云新一代自研数据库。首先,欢迎我们的数据库产品总监祝百万给大家分享腾讯云数据库的前世今生和产品布局。
注:本文摘自2018年11月22日腾讯云数据库CynosDB新品发布会的演讲实录。随着互联网信息的发展,大家也对云这个词汇也不是特别陌生了,作为全球首选的云服务厂商之一的腾讯云,依托腾讯多年的业务积累和技术沉淀,我们推出了高性能、低成本、安全可靠的整体数据服务解决方案。并且随着客户数据日益增长,也做了相关的调研和分析,推出了腾讯云新一代自研数据库。首先,欢迎我们的数据库产品总监祝百万给大家分享腾讯云数据库的前世今生和产品布局。
『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程,电商对于精细化、精准化促销运营的需求,使多渠道(终端)、多区域化营销成为简单易行的配置操作,提升运营能力。
一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是大促技术指南!而经过这些年的发展,大促早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的大促场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战,同时也积累了诸多最佳实践。
高速性(velocity):大数据要求处理速度快,比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
我的 87 岁的祖母住在沈阳郊区的一所老房子里。虽然她年岁已高,但却很有技术悟性。平常她会用三个 App 进行网购:在京东上买书,在拼多多上买水果,在淘宝上买其他东西(衬衫、围巾、洗涤剂、数独板)。
产品经理要不要懂技术的问题一直有很多的观点和讨论,一般来讲产品懂技术是有一定的优势,但不是充分必要条件。而数据产品是B端更偏底层的工种,有一定技术基础后,开展工作更顺利。找工作的经历里面,有被问到过你
众所周知,文明的发展离不开信息的积累,而任何东西的积累离不开存储。因此,信息存储是文明发展的重要环节,从某种意义上讲,甚至可以说是人类迈入文明社会的标志之一。在历史上,人类曾经创造过很多信息存储的方法。我们一起来看下存储发展历程。
一、当你在浏览器访问淘宝 你发现快要过年了,于是想给你的女朋友买一件毛衣,你打开了www.taobao.com。这时你的浏览器首先查询DNS服务器,将www.taobao.com转换成IP地址。不过首先你会发现,你在不同的地区或者不同的网络(电信、联通、移动)的情况下,转换后的IP地址很可能是不一样的,这首先涉及到负载均衡的第一步,通过DNS解析域名时将你的访问分配到不同的入口,同时尽可能保证你所访问的入口是所有入口中可能较快的一个(这和后文的CDN不一样)。 你通过这个入口成功的访问了www.taobao
“双11”带来的购物狂潮余温尚存,“双12”又火热来袭,而面对愈演愈烈的促销大战,云市场显然已按耐不住云服务商的热情,各家动作频频,其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表,借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动。业内专家认为,作为如今最火爆的新兴市场,越来越多的 “云”企业短兵相接、各展所长,预计1-3年内中国必有几个非常大的云服务商强势崛起。 云市场短兵相接,促销活动夺眼球 记者了解到,12月18日前后,云服务商活动相对集中,中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动,其中,主要三家云
举例:一个用户表有很多的属性,关联了很多数据,如果放到同一个表里面的话查询是方便了,但是效率不行。
又到了双十一、双十二、年终大促季,每年这个时候都是购物狂欢节,不仅促销产品多、种类全、覆盖面广,促销花样也在不断翻新,直播、砍价、优惠券、加价购等,令人眼花缭乱。 当全国人民沉浸在买买买的自嗨中无法自拔时,考验的不仅是百万商家的战略战术,更是各种技术平台的实力比拼,尤其是底层的数据库,将迎来流量峰值期间的高并发和快速响应挑战。 高并发业务场景下 快速、弹性扩缩容调整 (微盟产品和服务布局) 以微盟为例,公司承载的是多渠道的广告营销业务,提供和各个细分领域相关的垂直SaaS解决方案及服务。比如:双11期
很多人在问我,程序员如何拿高薪,如何做到年薪40W+,其实总结出来还是一句话,你的技术决定你的能力已经薪资。 那么什么样的技术人才才能拿到一份Java行业里面的高薪呢? 下面是我的一个总结技术: 最后、是我总结出的阿里面试必备知识点: 掌握Java编程语言,包含io/nio/socket/multi threads/collection/concurrency等功能的使用; 熟练掌握jvm(sun hotspot和ibm j9)内存模型、gc垃圾回收调优等技能; 精通JVM,JMM,MVC架构,熟练使
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题,直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。
购物车是任何一个电商项目都会用到的功能,面试的时候也经常问到,今天我们就来谈谈Redis下购物车的实现。
大家好,我是来自中国光大银行信息科技部的王志刚,非常高兴有机会给大家分享一些分布式数据库在光大银行的应用探索。我目前在光大银行银行信息科技部负责数据库管理团队,在加入光大银行之前在三星、索尼爱立信,还有 Oracle 工作过,一直在负责数据库相关的工作。在近十年我和我的团队一直负责光大银行总行的数据库运维,这里面既包括我们的交易型数据库,也包括 MPP,还有 Hadoop 这样的大数据运维。在运维的过程中,我们一直也在思考现在的数据库有哪些问题、面临哪些风险、数据库技术的发展趋势是什么,这一点是很重要的,因为它决定了我们为什么要转向分布式,我们希望分布式能替我们解决哪些问题,它能够解决哪些问题和它不能够解决哪些问题。
1.程序自动完成,数据源方便管理。2.不需要维护,因为没用中间件。3.理论支持任何数据库 (sql标准)。
本文先介绍传统关系数据库中事务的ACID特性,再介绍分布式系统中的经典理论——CAP定理和BASE理论。 事务 事务的定义: 事务(Transaction)是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元(Unit),狭义上的事务特指数据库事务。 事务的作用: 当多个应用程序并发访问数据库时,事务可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法,以防止彼此的操作相互干扰。-事务为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法,同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持数据一致性的方法。事务具
当时的业务很相对简单,就是JSP—>Action—->Service—->DAO—–>数据库,数据库也就是一个实例而已,无论是Mysql还是Oracle。把这五层缩减为三层的话便是:应用层——>DAO层——>Mysql实例。
面对互联网业务的不断深化以及业务量的爆发式增长,传统数据库架构迎来了前所未有的挑战和变革。
消息队列的应用场景十分广泛,主流的消息中间件有ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,ZeroMQ,Kafka等,ActiveMQ是最老牌的MQ,它是Apache的开源项目,ZeroMQ是最快的消息队列,RabbitMQ也很不错,RocketMQ是阿里巴巴的开源项目,现在已经捐赠给Apache并成为了Apache的顶级项目,Kafka是吞吐量最高的消息中间件,常用于日志的处理,可能因为吞吐量的原因,ActiveMQ和RabiitMQ的活跃度越来越低,RocketMQ因为有相当好的性能,抗过了阿里的双十一,双十二等,所以越来越活跃,但是别去管那么多,消息中间件都差不多,懂一个了去学其他的也都一样
开源生态正在经历前所未有的繁荣。 今年 3 月,“开源”首次被明确列入国民经济和社会发展五年规划纲要。纲要提到,加快布局量子计算、量子通信、神经芯片、DNA 存储等前沿技术,加强信息科学与生命科学、材料等基础学科的交叉创新,支持数字技术开源社区等创新联合体发展,完善开源知识产权和法律体系,鼓励企业开放软件源代码、硬件设计和应用服务。 对开源社区的支持,对完善开源底层基础设施的规划以及对企业开源的鼓励,为开源生态的长远发展和繁荣注入一剂强心针。二季度以来,开源领域也发生了一些大事,如阿里云开放关系型数据库
随着互联网数据规模的爆炸式增长, 如何从海量的历史, 实时数据中快速获取有用的信息, 变得越来越有挑战性. 一个中等的电商平台, 每天都要产生百万条原始数据, 上亿条用户行为数据. 一般来说, 电商数据一般有3种主要类型的数据系统:
假设服务器宕机了,用户就无法访问 我们就必须保证网站稳定的向用户提供7*24小时不间断的服务 哪怕有服务器节点宕机了,依然用备用集确保服务正常访问
每年“双11”都是一场电商盛会,消费者狂欢日。今年双11的意义尤为重大,它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说,双十一无疑已经成为一场大考,考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
PingCAP 联合创始人&CTO 黄东旭,一定是传说中的「别人家的孩子」:小学三年级开始写代码,四、五年级学 C 语言,高中时就开始用 Linux,还喜欢画画,会玩摇滚……单看履历,已然感受到了一万
微服务架构下,很适合用 DDD(Domain-Drive Design)思维来设计各个微服务,使用领域驱动设计的理念,工程师们的关注点需要从 CRUD 思维中跳出来,更多关注通用语言的设计、实体以及值对象的设计。至于数据仓库,会有更多样化的选择。分布式系统中数据存储服务是基础,微服务的领域拆分、领域建模可以让数据存储方案的选择更具灵活性。
2016年3月18日-19日,由CSDN重磅打造的数据库核心技术与实战应用峰会、互联网应用架构实战峰会将在上海举行。作为SDCC 2016(中国软件开发者大会)系列技术峰会的一部分,活动继续秉承干货实料(案例)为主的内容原则,这两场峰会将邀请业内顶尖的架构师和技术专家,共同探讨高可用/高并发系统架构设计、新技术应用、移动应用架构、微服务、智能硬件架构、云数据库实战、新一代数据库平台、产品选型、性能调优、大数据应用实战等领域的热点话题与技术。 2月29日24点前仍处于八折优惠票价阶段,单场峰会(含餐)门票只需
每年“双 11”都是一场电商盛会,消费者狂欢日。今年双 11 的意义尤为重大,它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说,双十一无疑已经成为一场大考,考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
自2009年第一个“双11”诞生,双11”11年的嬗变,见证中国迈向消费大国的坚定步伐。随后伴随着中国互联网的爆发式增长,国内社会不断变革着的消费与沟通方式,成熟的消费互联网生态体系已经成型。
之前在做业务应用系统压力测试项目的时候,发现大部分性能不达标的应用,问题都出在数据库上。数据库压力过大是每个业务经理都多多少少面临过的问题,那么解决的办法除了纵向提高数据库配置之外,是否还有其他更高效的途径呢?
疫情以来,餐饮行业总体的损失不可谓不沉重,但最先从打击中恢复的却是门店数量最多、经营最复杂的各大快餐巨头,或者更具体的说,是那些在 DTC 有着更多投入和积累的快餐企业。以去年双十一为例,多家快餐顶流仅用不到 12 小时就突破了去年双十一全天的销售额,业务涨势喜人。
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储(Integrated Data Store,IDS) 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS (Information Management System)网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题,但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
源码系列 手写spring mvc框架 基于Spring JDBC手写ORM框架 实现自己的MyBatis Spring AOP实战之源码分析 Spring IOC高级特性应用分析 ORM框架底层实现原理剖析 手写Spring MVC框架实现 手把手分析Mybatis源码实现 高手进阶之手写Mybatis框架 高可用/分布式/高性能 实践一个高并发转盘抽奖 构建无切入性业务系统监控平台 Netty+websocket实现及时同通信 写一个数据库动态扩容方案以及MyCat实践 SOA架构及微服务架构的原理
关系数据库技术,作为计算机技术的基石,兴起于上世纪的80年代。最初的两个系统是IBM Almaden研究院的System R和加州大学伯克利分校的Ingres。 在商业领域,经过一系列的厮杀,在淘汰掉包括Informix和SyBase这些强劲对手以后,Oracle,IBM和微软最终成为了商业数据库领域的三驾马车。 其中Oracle数据库更是一骑绝尘,在相当长一段时间内,Oracle数据库被广泛应用到了包括银行等在内的各种领域,在商业数据库领域是无敌的代名词。 进入21世纪以后,事情逐渐发生了变化。一方面,以
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 项目早期无论是从成本考虑,或者是业务模型考虑,往往难以估量长期的业务变化发展,尤其是数据库的扩容,项目的设计成员往往会单纯得以为,等到数据量膨胀以后,直接扩容数据库的规格,通过堆硬件的方式来解决数据库负载的问题。 在笔者的从业经验来看,这样的思想几乎是行业的“主流思想”,这也无可厚非,从业务角度,底层做得越透明,往往是越成功的。但从数据库的角度来看,单纯的堆硬件扩容依然存在非常大的性能隐患。 如果早期的时候,使用了8C 16G的RDS规格,以支撑1w Q
在互联网的世界中数据都是以TB、PB的数量级来增加的,特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够,更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘,更甚者还要实时进行数据分析,学习,如双十一淘宝的交易量的实时展示。 大数据什么叫大?4个特征: 体量化 Volume,就是量大。 多样化 Variety,可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等 快速化 Velocity,产生快,处理也需要快。 价值密度低 Value,数据量大,但单个数据没什么意义,需要宏观的统计体现其隐藏的价值。
云数据库的功能是很强大的,而且云数据库主要分为两大类型,一种是关系型数据库,另一种是非关系型数据库,也可以说是分布式数据库。那么什么是关系型数据库?分布式数据库和关系型数据库区别有哪些?
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示,分为以下9类,下面分别介绍。 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起,产生了海量数据。这些数据散落在各个地方,我们需要将这些数据融合到一起,然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示,分为以下9类,下面分别介绍。 图1 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起,产生了海量数据。这些数据散落在各个地方,我们需要将这些数据融合到一起,然后从这些海量数据中计算出一些
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