提到区块链大家第一反应就是比特币，之所以有这个反应是因为比特币创造了很多财富自由的神话，小小的价格波动也长期霸占着热搜。
在电商业务中，秒杀属于技术挑战最大的业务，只有经验够丰富、底子够稳的程序员，才能够hold住从搭建、上线到调优全链路。 双十一就是一个经典的秒杀案例，动辄数十万笔的交易请求，对于我们来说，核心的两个问题： 1-高并发读取与写入（涉及到集群，负载，读写分离，分库分表等操作） 2-性能优化（玩转降级、限流、拒绝服务这三件法宝） 程序员们应该都知道这样一句话：在工作中如果知道问题出现在哪里、是怎么发生的，问题就解决了一半。而从“不懂”到“知道”，中间不是鸿沟天堑，往往只差一次亲身经历。此外，应对工作中可能出现的突
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。
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。
近日，权威调研机构Gartner公布2021年二季度全球存储市场报告。报告显示，二季度全球存储市场出现复苏迹象，销售额达到331.5亿元，同比小幅增长3.5%；出货量为8.5万套，同比下降5.7%。
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
去年8月，国内某大型快递公司S为了应对双十一的快递系统高峰，想学习阿里用全链路压测的方法对系统进行提前检查、优化系统性能。
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
对网站而言，数据是最宝贵的资源，硬件可以购买，软件可以重构，但是数据（用户数据，交易数据，商品数据）一旦丢失，对网站的打击可以说是毁灭性的。
CAP 理论是分布式系统中最核心的基础理论，虽然在面试中，面试官不会直白地问你 CAP 理论的原理，但是在面试中遇到的分布式系统设计问题，都绕不开你对 CAP 的理解和思考。
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。
说到大数据处理可能大家都不会陌生，这是近年来非常火热的话题，各行各业都想借助大数据为自己助力，有了这个工具，就好像在飞机上看农田一般清晰，一目了然，也也就是业内人士常说的大数据提供了一个------上帝视角
区块链是什么呢，本质上讲，区块链是一种分布式、去中心化的网络数据库系统，这个系统会让数据的存储、更新、维护、操作变得不同。我们今天要讲的区块链呢，它有四项不可缺的核心技术，分别是：分布式存储、共识机制、密码学原理、智能合约。那么我们今天就讲一讲，与传统数据处理相比，区块链到底有什么不同，帮助大家了解区块链是什么，让大家对区块链有一个总的认知。
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。
目前，Web应用的核心数据通常存放在数据库中，比如说用户信息、订单信息、交易信息等，同时，数据库和编程语言是无关的，通过SQL交互，Java、Php等语言写的程序需要访问数据库，执行业务逻辑，展示结果给用户。但是数据库有一定的局限性，譬如：1.数据库连接是非常 "昂贵 "的资源，为了复用这些资源，目前采用连接池技术，2. 连接池的连接数是有限的，如果用户过多，势必要等待，3. 读写数据时需要加锁。
前言 今天本是一个阳光明媚，鸟语花香的日子。于是我决定在逛街中感受春日的阳光~结果晚上七点的时候，蚂蚁金服后端大佬来了电话，要进行一轮的技术面试。我一脸黑人问号？？？现在的面试都流行突袭吗？ 于是我的第一次面试之旅，就此壮烈的展开。 自我介绍 首先呢，大佬让我用两分钟自我介绍。我本以为自己能滔滔不绝，将对方视作相亲对象般全方位介绍自己。结果不到半分钟，我就介绍完了==。 五秒钟的沉默后，大佬嗯了一声。 感觉自己的脸上堆满了尴尬而不失礼貌的微笑。 最近的项目经历 这时大佬问我最近从事了什么项目，研究生阶段都进
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）。
在传统数据大集中的环境下，银行核心系统很容易发生故障，而且一旦发生故障，影响面将特别广，带来很大的舆论压力和监管压力，历史上大型商业银行核心系统故障的例子不在少数。而且传统的集中式架构不易扩展，各模块间高度耦合，最终造成核心系统体量太过庞大、业务太过繁重。
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
马上又到一年一度的剁手钱的兴奋时间，最近写完了一个分布式性能测试框架，打算搞点服务器跑马。临近双十一，理论上来讲价格应当是最美丽的，故而也赶一赶这趟潮，选购一批服务器，给自己的分布式性能测试框架做个Demo出来。
在【精通高并发系列】的《实践出真知：全网最强秒杀系统架构解密！！》一文中，冰河详细的阐述了高并发秒杀系统的架构设计，也简单提到了如何扣减商品的库存。
最近在做一款图床服务，前面的文章也有提到，之前整合了阿里云 OSS 做图片存储，虽然小批量的存储并不贵，然而再少也是肉，还是有点心疼的。
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。
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
2009 年，“双十一”的大幕首次拉开，2010 年总成交额就翻了 18 倍，到了 2011 年更是翻了近 65 倍。以“双十一”为代表的各类电商大促活动直接带动了银行交易频率和数量的大幅增加，对银行系统的弹性扩缩容等能力提出了更高的要求。
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。
艾媒咨询数据显示，2019年上半年，中国的网络零售总额已达到195209.7亿元，占社会零售总额的24.7%，截至2019年，中国移动电商用户规模将突破7亿人。电子商务现如今已成为现代服务业中的重要产业，似乎发展正好，但我们却也看到现有电商模式出现的不可忽视的沉疴。
今晚八点，各大店家将陆续开启了双十一预售，意味着双十一活动就此打响。用户希望的是网站千万别卡顿，秒杀的时候网速要跟得上，商家则更希望的是网站平稳运行，交易正常，利润源源不断，万一网站崩溃，就会对用户体验和网站收入造成双重伤害。
大概去年这时候，写过一篇文章：浅谈容量测试与容量规划：https://www.cnblogs.com/imyalost/p/9630846.html
进入十一月，最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了，作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外，最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击，又是如何在分布式架构中实现单点登陆，形成支持高并发，高可用的分布式架构技术呢？下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术，如何实现从小白到架构师的蜕变！！
TMC，即“透明多级缓存（Transparent Multilevel Cache）”，是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案。
从事了5年多的PHP研发和python大数据挖掘，其实在2010-2015年是电商时代，那个时候很多企业开发做电商平台，我负责研发最多也是电商项目，电商平台主要面临的是千万级的并发量、海量图片的存储、还有双十一或者节假日的秒杀活动高并发，这个也是最挑战技术的地方。做过日IP上千万的电商平台技术架构，接触过几百万并发的挑战，做过图片服务器分布式存储、分布式集群、搜索引擎、网络分布式节点架构。但是直到2015年开始 电商就慢慢走下坡了，互联网时代其实已经由电商时代升级到大数据时代。之前是我们说是it互联网，那么现在就是data互联网。大数据+人工智能是目前互联网最大的趋势。谁掌握了数据谁就掌握了财富。
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
鱼皮最新原创项目教程，欢迎学习 大家好，我是鱼皮。 今天给大家分享一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。并给大家整理了高并发系统设计的 15 个锦囊，相信大家看完会有帮助的。 如何理解高并发系统 所谓设计高并发系统，就是设计一个系统，保证它整体可用的同时，能够处理很高的并发用户请求，能够承受很大的流量冲击。 我们要设计高并发的系统，那就需要处理好一些常见的系统瓶颈问题，如内存不足、磁盘空间不足，连接数不够，网络宽带不够等等，以应对突发的流量洪峰。 1. 分而治之，横向扩展 如果你只部署一个应用，只
无论是我们在学校刚开始学编程，还是在刚参加工作开始处理实际问题，写出来的程序都是很简单的。因为面对的问题很简单。以处理数据为例，可能只是把一个几十K的文件解析下，然后生成一个词频分析的报告。很简单的程序，十几行甚至几行就搞定了。
随着数据化和信息化浪潮的深入，系统的架构在不断地演变，实现了从“单线程”到“多线程、多组件”再到“分布式、微服务”的一个跨越。目前国内外中大型企业基本都采用的是分布式系统架构，复杂程度高。机器是异构的，不同的机器厂商，会出现配置不同、运算、存储性能不同、网络延迟、带宽不同的情况。业务系统是分布式的，中间件也是分布式，网络也会有各种各样的节点，我们没办法去保证每一个节点它都是绝对可用的。这里面的任何一环出现问题，都可能引发系统故障。
1992年，Neal Stephenson在《雪崩》中首创元宇宙一词，直到2021年，Facebook创始人马克·扎克伯格，宣布Facebook更名为“Meta”，元宇宙频频出圈，成为各行各业竞相追逐的热潮。 那么，到底什么是元宇宙？它和web3.0是什么关系呢？ 构建元宇宙的基石：分布式存储 5月19日，博文视点联合KEN Labs xTHUBA（清华大学区块链协会）、区块链媒体-星际视界，齐聚业内7位专家/学者，将举办线上圆桌活动。 本次论坛以“构建元宇宙的基石，分布式存储”为话题，将基于其基础设施：分
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。
分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。余军讲师为你讲解分布式数据库在金融行业的创新实践。 余军 PingCAP 高级技术总监，金融行业首席架构师；开源软件的忠实爱好者，负责金融行业基于 TiDB 产品的解决方案、产品架构咨询和建设规划。主要工作经历：富麦信息科技有限公司 CTO ，中
近日，Gartner《2020年第一季度的外部存储市场份额报告》和IDC《中国区企业存储市场2020年第一季度市场跟踪报告》相继发布，在疫情之下，全球企业级存储市场走向疲软，但华为存储表现却是一枝独秀，靓丽的市场表现获得了业界极大关注。
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。
课程网址 并发： 同时拥有两个或者多个线程，如果程序在单核处理器上运行，多个线程交替得换入或者换出内存，这些线程是同时“存在”的，每个线程都处于执行过程中的某个状态，如果运行在多核处理器上，此时，程序中的每个线程都将分配到一个处理器核上，因此可以同时运行 高并发： 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，他通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求 对比： - 谈并发时：多个线程操作相同的资源，保证线程安全，合理利用资源 - 谈
记得很久之前，去面试过字节跳动。被三面的面试官问了一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。当时我回答得比较粗糙，最近回想起来，所以整理了设计高并发系统的15个锦囊，相信大家看完会有帮助的。
原ZLJ卖场的压测流程，是依托于阿里云PTS工具，团队自身缺乏性能测试能力自建，缺少性能分析和数据沉淀，测试场景单一，只有单接口和多接口压测，缺少场景和链路压测，不能相对合理的评估系统性能承载能力，机器扩容只凭借经验进行增加调整，缺乏评估依据。
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
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