选型背景 用于产品业务相关数据存储，兼容mysql，支持弹性自动水平扩容（实际上是因为接手的时候，已经用了这种数据库）TDSQL for MySQL。...实际使用情况 [TDSQLSQL数据库架构] 优点 弹性伸缩：由于我们的系统用户量比较小，还没体会到TDSQL各种牛B的能力，唯一使用比较多的能力就是支持在线缩容，为了节省成本。...the right syntax to use near '(CAST(custinfo->'$.zipcode' AS UNSIGNED ARRAY)) ) )' at line 5 总结 在选型数据库时...，尽量选择兼容云原生的数据库，一些自研的产品在使用过程中出现了问题，很难排查原因只能找腾讯云去帮忙协助，通常排查周期会比较长，如果在让我选一次，我会选择使用完全兼容云原生的 “TDSQL-C MySQL...版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库”，详见：https://cloud.tencent.com/document/product/1003/30488
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？...分布式数据库和关系型数据库区别有哪些 1、关系型数据库的数据表格之间都具有关联性，而分布式数据库不具有关联性，因而又叫非关系型数据库。...2、关系型数据库在读写方面使用率非常高，就导致它的读写并发性也非常的高。分布式型数据库虽然对于读写的并发性要求不高，但在大数据量以及联系处理方面的要求就比较高。...4、关系型数据库只是支持基础的储存形式类型，而分布式数据库支持的储存形式就非常的多，有文档形式，图片形式，游戏形式等等。...综上所述，分布式数据库和关系型数据库区别还是很大的，而且不同的需求使用的数据库也不一样。分布式数据库应用场景就比较广泛，有金融行业，电信行业，电商行业等。
前段时间收到吴老师的邀请，是参加青云QingCloud分布式数据库(RadonDB)的一个技术体验活动，从今天的技术体验来算，收获还是很多的，大家相聊甚欢，交流了很多工作中和工作之外的想法，原来那些我们看起来难走的路大家都曾经走过...方向的目前的技术架构是一种看起来相对稳定的体系，一般来说传统的主从复制，半同步，一主多从，到分库分表，加上中间件，高可用，好像可玩的花样就差不多这些了，所以基于这些我们只能说MySQL的这种使用方式是基于分布式架构...但是随着下午和设计师雁飞和RadonDB团队的深入交流，发现这个架构确实很有意思，能够在已有的架构模式下玩出新的花样，而且确实解决了分布式方案的基本需求，很难得。...3.对于关系型数据库来说，要实现扩容影响面是很大的。...我简单提两点： 首先，RandonDB的角色其实就是一个中间件，类似ProxySQL,MyCAT之类的中间件，能够实现基本的SQL转发，这里考虑到给以后的分布式事务设计带来技术改进，目前的SQL
Oracle数据库从12.2版本开始引入Sharding（分片）特性，集成了NoSQL和成熟的关系型数据库的优势，到如今已经经过多个版本迭代成为一整套成熟的分布式关系型数据库解决方案。...日志存储和检索 结合Oracle数据库的原生JSON支持功能，Oracle Sharding可以被配置成为高性能分布式日志存储和全文检索引擎，同时具备弹性伸缩和高可用等特性。...替代NoSQL数据库 NoSQL解决方案大都缺乏关系型数据库的基本功能，例如SQL支持、复杂数据类型、多CPU扩展、在线模式（schema）修改、ACID特性等等。...Oracle Sharding Advisor 从20c版本开始，Oracle Sharding引入了一个新的数据库迁移规划工具Sharding Advisor来帮助用户设计分布式数据库的模式（schema...该应用通过分析用户现有数据库的模式和数据访问特点来推荐最优化的分布式数据库的模式，推荐算法可以基于并行度、减少跨分片链接查询或者减少重复数据等。
在传统数据库的世界里，或许Oracle已经是一个终极形态。但在分布式关系型数据库的世界里，一切才刚开始。...前言 分布式关系型数据库集分布式技术和数据库技术为一体，像Paxos/Raft和2PC已经是基础能力，不再赘述，这里主要是记录下一些较为脑洞的想法。为了简化，后面简称为分布式数据库。...分布式数据库可以使用多种存储引擎实现更灵活的结构。 和传统数据库不同，分布式数据库的底层通常是KV层，简单说就是一切皆索引。...三副本 分布式数据库通常会保证数据有3个副本，这三个副本就可以是不同的引擎。当然，这带来的问题也不少，比如磁盘容量的不均匀等，或许并不真的可行。...分布式共识未来主要应用于同步控制信息，而不是传输数据。 因为写入的延迟主要来自于共识模块的网络延迟，毕竟要把数据同步给Follower。一般OLTP场景，数据库修改的量不大。
为了在许多节点上实现可伸缩性，分布式键值存储（NoSQL）抛弃了传统关系数据库管理系统（RDBMS）提供的丰富功能集，包括SQL，联接，外键和ACID保证。...实际上，关系数据库继续主导着数据库领域。这就是为什么： 在分布式系统（或任何系统）中进行权衡时，要考虑的最重要方面是开发成本。 数据库软件所做出的权衡将对应用程序的开发成本产生重大影响。...那就是建立关系数据库如PostgreSQL和MySQL的地方。 在Citus Data，我们从不同角度解决了数据库可伸缩性的需求。...尽管这些较新的数据库可以使用多台计算机的资源，但是在SQL支持，查询性能，并发性，索引，外键，事务，存储过程等方面，它们仍远未建立在关系数据库系统上。您遇到许多要在应用程序中解决的复杂问题。...原文：https://www.citusdata.com/blog/2018/11/30/why-rdbms-is-the-future-of-distributed-databases/ 本文：http
全球领先的IT研究和咨询公司IDC近日发布的《IDC MarketScape：中国分布式关系型数据库 2023年厂商评估》报告（以下称“报告”）显示，腾讯云位居中国分布式关系型数据库“领导者”类别，并在市场份额上取得国内领先成绩...报告对腾讯云企业级分布式数据库TDSQL给出高度评价，认为TDSQL数据库拥有金融级分布式和云原生多引擎融合的完整数据库产品体系，提供业界领先的金融级高可用、计算存储分离、企业级安全等能力。...其DBbrain扁鹊智能运维平台基于机器学习和大数据分析技术，能够快速定位和解决数据库故障，提高系统的稳定性和可靠性。...基于腾讯云数据库TDSQL的分布式核心数据库底座，众多的银行和证券等金融机构的核心系统实现了国产化转型。...其中，中国农业银行基于TDSQL已经投产客户信息和信用卡核心系统，有序推进个人负债、投资理财等分布式核心产品应用建设；国信证券新业务系统选择采用TDSQL+中标麒麟系统+海光服务器模式，承载国信证券的OTC
“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...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，主要三家云服务商活动如下： 阿里云：12月18日起，阿里云将开启年度云促销盛典...促销活动包括：全新行业云、续费优惠、1亿元扶持计划，以及重量级神秘大礼; 18日当天8：00-20:00购买云服务器(ECS)/关系型数据库(RDS)还有机会免单等，根据目前官方的消息看，阿里云的本次活动主要以存量客户为主...据小编侧面了解，双十二天翼云也会针对四川池推出较为优惠的主机促销活动，预估活动力度在5折左右，另外还有Iphone 、mini的抽奖活动，可谓力度空间。...天翼云除了在积极研究和开发VPC虚拟私有云、应用软件市场等能力之外，还组织专业研发团队积累海量服务器管理、SDN、Devops等基础技术，厚积薄发，力图以“国家队”的身份在公有云市场力缆狂澜，实现从传统资源型运营商到技术型服务商的转变
促销活动或秒杀时，访问量往往会猛增数倍。技术团队在活动开始前一般都会根据预估访问量适当增加节点，但是假如流量预估少了（实际访问量远大于预估的访问量），系统就可能会被压垮。...互联网分布式系统中，经常会有一些异常状况导致服务器压力剧增，比如促销活动时访问量会暴增，为了保证系统核心功能的稳定性和可用性，我们需要一些应对策略。这些应对策略也就是所谓的服务降级。...所以我们经常会在双11这种大型促销活动期间把物流接口屏蔽掉，在页面上也关掉物流查询功能。这样就避免了我们自己的服务被拖垮，也保证了重要功能的正常运行。 降低一致性之读降级 对于读一致性要求不高的场景。...我们先考虑一个场景，例如电商平台要搞促销活动，我们按照预估的峰值访问量，准备了30台机器。...好，咱们这次就盘一盘分布式事务，最终一致，补偿机制，事务型消息！
『目标』保证促销规则支持分时段设置，多活动可叠加，促销系统中数据量超过商品信息系统的前提下，促销内容会根据执行效果快速调整，以强大的促销系统，保证有序的促销活动，使促销系统承担营销功能。...［未来关注于业务层面的梳理与整合，逐步回收适用于活动模型的其他“类促销”业务。］ step 4 : 完善促销系统查询服务，使其具备更强大的数据处理能力和更好的性能表现。...方向四——关于系统保障 『准备一：提高系统负载能力』 step 1 : 根据历史数据对双11的流量进行预估，细化到每个系统的PV、UV、峰值TPS，要求每个系统要努力达到这些指标； step 2 ：对目前系统压力...基于电商系统读写比很大的特性，采用读写分离技术，通过一主多从，写操作只发生在主表，多操作发生在从表上，缓解对主数据库的访问压力。 借助于分布式缓存，缓存提供了远大于数据库访问的性能。...应用层面监控系统Mercury：独立研发应用性能监控平台，通过在应用程序中植入探针逻辑来实现对应用代码、关系数据库、缓存系统的实时监控。
秒杀业务业务特点 服务承载的访问压力大 瞬时流量突增：业务促销活动在特定时间开启，大量用户请求等待活动开启后瞬间涌入 抢购脚本带来压力：灰产通过抢购脚本薅羊毛，一方面带来额外的系统压力，另一方面影响抢购活动公平性...缓存层：数据读取加速 在抢购业务中，对商品库存数量的更改主要通过数据库进行，但是由于读取流量过大，一般需要通过两级缓存的机制进行优化，即：Java服务进程内本地缓存-->分布式缓存服务-->数据库服务。...技术保障 业务全链路压测 全链路压测是阿里2013年在双11压力之下被逼出来的技能，由于线上线下环境多少都会有些不同，很多问题只有在实际生产环境才能暴露，对于秒杀类业务，线上压测也能够实际评估出系统的真实承载力...比如阿里张瑞说的： “在零点前有一个倒计时环节，连线杭州光明顶作战指挥室，逍遥子会为大家揭幕2015双11启动，然后直接切换到我们的媒体大屏，所以对GMV数字的要求基本上是零延迟，这个挑战有多大不言而喻...我们可以做些什么 阿里双11的目的在于：去库存、提升影响力和拉新，而对研发和基础架构来说则是保持技术领先的年度演习。
前言：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。...那么如此大批的促销活动涌现，对于「秒杀」这个词也越来越频繁地出现在我们的生活里。...在如此的大环境下，不仅是头部电商公司，××多、×东，乃至于各种街、×会、×品等，以及一些老牌的传统企业，比如×宁、×美等，也紧跟着安排了各类秒杀活动。...一位在编程界摸打滚爬10余年的程序员，希望能给你带来帮助由于文章篇幅的限制小编就用截图的方式给大家总览目录基础篇高并发系统架构分层数据库篇池化技术数据库优化方案缓存篇缓存：消息队列篇消息队列消息队列分布式服务篇系统架构微服务架构维护篇服务端监控要怎么做
写在前面 ---- 互联网分布式系统中，经常会有一些异常状况导致服务器压力剧增，比如促销活动时访问量会暴增，为了保证系统核心功能的稳定性和可用性，我们需要一些应对策略。...所以我们经常会在双11这种大型促销活动期间把物流接口屏蔽掉，在页面上也关掉物流查询功能。这样就避免了我们自己的服务被拖垮，也保证了重要功能的正常运行。 降低一致性之读降级 对于读一致性要求不高的场景。...我们先考虑一个场景，例如电商平台要搞促销活动，我们按照预估的峰值访问量，准备了30台机器。...因为促销活动流量来自于用户，用户的请求会先经过网关层再到后端服务，所以网关层是最合适的限流位置，如下图。 ? 另外，考虑到用户体验问题，我们还需要相应的限流页面。...大规模分布式系统如何降级？ 在大规模分布式系统中，经常会有成百上千的服务。在大促前往往会根据业务的重要程度和业务间的关系批量降级。
促销模型不够抽象，维护混乱，没有独立的活动库存； 2. 混乱的活动共融互斥关系管理，缺乏统一的促销计价能力。...基于这些痛点问题，我们一期完成促销系统的独立，与商城解耦，搭建出促销系统核心能力： 优惠活动管理 对所有优惠活动抽象出统一的优惠模型和配置管理界面，提供活动编辑、修改、查询及数据统计等功能。...2.3 业务架构&流程 至此我们也就梳理出整个促销系统的大概能力矩阵，整体架构设计如下： 而随着促销系统独立，整个商城购物流程与促销系统的关系如下： 三、技术挑战 作为中台能力系统，促销系统面临的技术挑战包括以下几方面...面对新品发布、双11大为客户等大流量场景，如何满足高并发场景下的高性能要求。 面对来自上游业务方的不可信调用，以及下游依赖方的不可靠服务等复杂系统环境，如何提升系统整体的稳定性，保障系统的高可用。...参照优秀的开源热点缓存框架，定制化扩展出一整套热点解决方案，支持热点探测 、本地缓存 、集群广播以及热点预热功能，做到准实时热点探测并将热点Key通知实例集群进行本地缓存，极大限度避免大量重复调用冲击分布式缓存
电商是促销拉动式的场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。 ? 促销式的拉动对系统的挑战是什么呢？...大型电商系统的架构 从下往上，数据层，埋点数据把用户行为数据，实时数据存储在NoSQL、关系型数据库、大数据平台 。 ?...比如访问的数据库和节点，这些是通过配置文件来完成。...很多的场景能做到的是最终一致性，大型的电商系统和金融系统场景非常不一样，在设计分布式系统时，这是常用的方式。在电商中大多数情况只要实现最终一致性就可以了。...服务之间调用的优化要基于业务场景，比如说购物车的服务，调用到价格、库存、促销等。
1.1.3 稳定期（11-今） 12年1月：淘宝商城改为天猫 12年3月：唯品会上市 19年：天猫双11交易额2684亿 11年至今：天猫、京东、苏宁、国美、各大电商趋于稳定 1.2 业务模式 电商早期多以单体业务为主...1.3.3 业务中台 商品中心：商品、类目、sku、spu 交易中心：订单、状态流转、条目、支付 营销中心：促销、优惠券、活动 会员中心：账户、基本信息、收发货地址、商铺商家信息 仓储中心：仓库...2）演进概述 部署层面：单机到集群，集中式到分布式，物理部署到云化 业务层面：单一mvc到垂直拆分，服务治理到微服务 数据层面：db到集群，单一关系型数据到多样化nosql，搜索引擎，文件服务 2.2...1）方案 缓存集群：redis哨兵，集群，分片，pre-sharding，memcache一致性hash 数据库集群：一主多从、双主单写、灾备 （供销灾备双主单写案例） 2）特点 数据延迟：准实时...业务分库：订单库，产品库，活动库，会员库 横向分表：3个月内订单，半年内订单，更多订单 2）特点 （恒天集团基金系统从数据库分区表到Mycat） 分库：无法使用数据库事务保证完整性，而分布式事务的效果并不理想
2018 年双 11 促销日，Shopee 单日订单超过 1100 万，是 2017 年双 11 的 4.5 倍；刚刚过去的双 12 促销日再创新高，实现单日 1200 万订单。...理论上，在双写停掉之前，若新的 TiDB 集群遭遇短时间内无法修复的问题，则应用程序有可能快速回退到 MySQL。 除此之外，采用双写方式也让我们有了重构数据库设计的机会。...促销日我们看到峰值一度攀升到了每秒 100K 以上。...Row_count: 8568560708 1 row in set (0.00 sec) 六、未来规划 过去一年亲密接触之下，我们对 TiDB 的未来充满信心，相信 TiDB 会成为 Shopee 数据库未来实现弹性水平扩容和分布式事务的关键组件...我们规划把 Shopee 数据从 MySQL 迁移到 TiDB 上的路线是「先 Non-transactional Data（非交易型数据），后 Transactional Data（交易型数据）」。
语言环境和server，不支持各类join和多表查询， github活跃度不够 MongoDB 优势：MongoDB的分片功能从并发性和数据量这两个角度已经能满足大数据量的需求 劣势：MongoDB不是关系型数据库而是文档型数据库...如果存储非常重要的订单数据时，我们就不能使用MongoDB，因为订单数据必须使用强约束的关系型数据库进行存储。...跨语言，目前京东有在用 劣势：因为有中间代理层，性能不是很好且github活跃度不够 ShardingSphere 优势：前身sharding-jdbc，目前比较热的一款中间件，很多互联网公司在使用，支持分布式事务...,数据对比程序,此时业务还是读取旧库 2.双写读旧：切换apollo之类的开关（apollo对应配置）以及记录双写开始时原数据库的最大主键ID及上线双写时间，方便后续数据迁移 3.数据迁移:开启定时任务...，但实际上除了C端用户（点查）还有有B端运营的数据统计分析，方便售后，促销等（范围查询），但分片键是以用户维度确定的，B端用户无法进行分片查询，这时需要引入ES将原数据中的索引信息实时同步到ES中。
电商是促销拉动式的场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。 ? 促销式的拉动对系统的挑战是什么呢？...大型电商系统的架构 从下往上，数据层，埋点数据把用户行为数据，实时数据存储在NoSQL、关系型数据库、大数据平台 。 ?...基础架构层 这层实际上是中间件和服务，包括MQ的消息、job的调试中心、sso联合登陆，还有发消息的，分布式的文件存储，用户上传的一些图片等等，除此之外还有应用监控的整个体系、自动发布的框架，支持到AB...比如访问的数据库和节点，这些是通过配置文件来完成。...很多的场景能做到的是最终一致性，大型的电商系统和金融系统场景非常不一样，在设计分布式系统时，这是常用的方式。在电商中大多数情况只要实现最终一致性就可以了。
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