通过对需求的分析，在数据管理上初步决定采用关系数据库(MySQL)和数据库缓存(Redis)的混合架构实现。 经过规范化设计之后，该系统的部分数据库表结构如下所示。...常见redis和数据库同步方案，被动同步和主动同步。 1）被动同步：当每次新增和修改的时候，去更新redis，当没值的时候，查询数据库把值赋值到redis，当修改的时候，也修改redis的数据。...（有不同步问题采用延迟双删解决） （延迟双删是在存入数据库之后，睡眠一段时间，再把redis数据删掉，保证后面redis数据和数据库的一致） 2）主动同步：主动在程序读取mysql的binlog日志，把日志里的数据写入到...二、web系统架构设计 某公司拟开发一个智能家居管理系统，该系统的主要功能需求如下：1)用户可使用该系统客户端实现对家居设备的控制，且家居设备可向客户端反馈实时状态；2)支持家居设备数据的实时存储和查询...【问题2】(12分) 请从下面给出的(a)~(j)中进行选择，补充完善图5-1中空( )~( )处的内容，协助李工完成该系统的架构设计方案。
比如互联网微贷、渠道整合场景 单数据库事务可以满足事务ACID 四个特性，提供强一致性保证，但在分布式事务要完全遵循 ACID 特性会比较困难。...因为分布式事务难免会对系统造成一定的性能损耗，所以在互联网高可用和高吞吐的要求下。我们通常处理分布式事务的原则是：业务规避 > BASE柔性事务 > CP刚性事务。...从结论上我们可以看出业务规避其实已经没有了分布式事务的必要性，因此如果实在无法业务规避或者规避成本更加昂贵下，我们必须有分布式事务来处理数据一致性问题。这时我们需要选择一个合适的分布式框架来处理事务。...孙玄 毕业于浙江大学，奈学教育创始人兼CEO，前转转公司技术委员会主席，前58集团技术委员会主席，前百度资深研发工程师，腾讯云TVP，阿里云MVP，在线直播大课《百万架构师》品牌创始人。...林淮川 毕业于西安交通大学；奈学教育《百万架构师训练营》讲师、企业级源码内源负责人，前大树金融高级架构师、技术委员会开创者、技术总监；前天阳宏业交易事业部技术主管；多年互联网金融行业（ToB）经验。
“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...早在双十一期间，阿里在论坛上就发布公告其双十二的活动预告，这次活动还是给阿里云的粉丝不少期待的。...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。
12月21日荣耀周年活动上，则将发布荣耀9青春版，定价1299元起，搭载前后双摄主打拍照，可以看到年底华为/荣耀发布了多款中低端手机，冲量目标明显。...还有，电商平台开展的双十二购物节则与手机公司的冲刺目标不谋而合，电商平台要GMV，手机公司要销量，于是纷纷选在双十二前夕发新机，并刻意等到双十二发售。...这款手机此前得到市场验证，主打双摄旗舰，上市以来新用户超60%，在千元机中具有很强的竞争力，双11当天与魅蓝6销量合计突破了80万台。 ?...在市场已经验证了对应机型的需求后，如果有用户感知强烈的真实降价，自然可以掀起抢购的热潮，特别是在双十二这样的促销节点，真金白银的降价比新机发售更有效果。...只有科学的定价才能在合适的时间节点更有余地地做促销。 产品规划，魅族与魅蓝，小米与红米，华为与荣耀，都形成了双品牌结构，由专门的品牌负责销量冲击的任务。
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...DDOS趁虚而入：可能存在竞对在活动期间使用DDOS攻击网站 存在明显的访问热点 热点集中：少量优惠力度大的商品成为抢购热点，比如小米华为手机，10万台手机在1分钟内售罄 热点未知：部门商家和商品可能并不在预计的促销范围内...，其中包含了基础技术部维护的多个服务，比如CDN、高防IP、容器平台、缓存、数据库、中间件、全链路压测、监控系统等，我们围绕这些基础服务讨论秒杀系统的技术挑战与架构优化。...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。...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
(二) MdbCluster分布式内存数据库——分布式架构1 分布式架构是MdbCluster的核心关键，业界有很多相关的实现，却很少有文章详细的解释每个架构实现背后的细节和这么做的原因。...本文试图总结这一年来我们交的经验税，来详细阐述那些看似简单架构设计背后的复杂细节。 ...接我们上一章单节点的架构图，两个节点的架构图如下： MdbClient与每个节点的MdbAgent建立连接，但只与Master节点进行业务通讯。...这个架构本身很简单，几乎可以从1-N无限复制，是一个完全的分布式架构，无单点故障。下面我们通过假设读者的问题，来一步步的介绍整个架构。 1. 数据是根据什么策略来进行分片的? 2.
『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。...『解决方案』 step 1 ：确定最基本的促销模型； step 2 ：在促销模型基础上抽象出活动模型； step 3 ：基础模型定型，实施解耦相关设计—— 系统交互解耦：将直读DB和存储冗余促销数据的系统修改为调用服务及监听...［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。...应用架构实现上，从前端页面到后端逻辑，尽量避免有逻辑与促销类型直接绑定，全部以插件化方式与促销模型对接，完全根据促销类型的配置进行组装。...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。
此时常见的做法是把项目进行分布式部署，分散单台服务器的流量，从而可以暂时缓解用户增长带来的应用服务器压力。此时的项目架构图如下所示： ?...分布式部署-单数据库架构 但随着我们部署的应用服务器越来越多，后端的单台数据库服务器已经无法承受如此巨大的流量了。...分布式部署-缓存-单数据库架构 但是增加数据库缓存层只能缓解数据库访问压力，拦截部分数据库访问请求。随着用户访问量的进一步增长，数据库访问的瓶颈还是会进一步凸显。...水平切分数据库架构 当数据库架构经历了主从架构、垂直拆分架构之后，应对一般的业务读写是没有什么问题了。但对于一些核心的业务数据，可能还是会有瓶颈问题，例如用户模块。...推荐一个交流学习裙：69---7-57-9-7-5-1 里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系
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。...而对于“秒杀”类活动，每天收到的活动报备请求至少几十个，遇到重要节日以及重大营销活动时，可能会有上百个商家发起活动报备申请，无论是用户在线数，还是业务请求量，都是TOP级别。...在活动高峰期，某些营销插件的场景类数据库，单实例就有超过7万真实QPS记录值。...集中式分布式架构设计 大体来看，微盟云数据库转型是企业支持数字化业务的最重要里程碑，他们开创了新的思维模式，用一个更灵活的策略，把大业务拆小，小业务拆得更细。...在具体的数据库设计上，微盟采用的是集中式+分布式技术架构 ● 分布式应用场景：微盟把Redis、Kafaka作为大型分布式系统的关键组件，这些组件在实时数据或流式数据架构中扮演着重要角色。
本文主要分析一下on premise 数据库，特别是分布式数据库。...现在的分布式数据库基本上都借鉴Google的spanner/F1论文,采用paxos/raft协议来保证数据的强一致性，所以从架构上来都类似，可以明显区分出计算节点和存储节点。...但Oracle Exadata脱胎于集中式的共享存储，令人惊讶的是，它的架构与这些分布式数据库不谋而合。...TIDB TiDB是近几年很火的分布式数据库，它的架构最近似Oracle，下图和主要组件的解释来自官网。 ?...详细的技术解释可以参考《腾讯自主可控数据库TDSQL的架构演进》。 达梦DM 达梦数据库架构图： ?
一、前言 随着商城业务渠道不断扩展，促销玩法不断增多，原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法，需要进行促销系统的独立建设，与商城解耦，提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。...我们将分系列来介绍vivo商城促销系统建设的过程中遇到的问题和解决方案，分享架构设计经验。...二、系统框架 2.1 业务梳理 在介绍业务架构前我们先简单了解下vivo商城促销系统业务能力建设历程，对现促销能力进行梳理回顾。在商城v2.0中促销功能存在以下问题： 1....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。
电商大促活动通常会在一些特定的节点或者节日举行，比如“双11”、“618”、“黑色星期五”等，这些时期的电商大促极具吸引力，既有大量的商品打折优惠，又有丰富多样的活动供消费者参与，是电商平台提升销售业绩的重要手段...1.2 典型的电商大促活动简介 618大促：每年6月是京东的店庆月，也是京东的电商促销主战场，在店庆月京东都会推出一系列的大型促销活动，从6月1日延续至6月18日（近几年开始从5.20日左右开启预售模式...双十一&双十二: 双十一是指各网络购物平台在每年11月11日的大型促销活动，最早起源于中国阿里巴巴旗下购物网站在2009年11月11日举办的“淘宝商城促销日”，现已演变成全行业一年一度的购物活动，及影响全球零售业的消费现象...双十一购物节战场延伸进12月，即“双十二”。（备注：淘宝商城项目刚独立，后更名为天猫，该营销活动主打品牌商的商品，是想要模仿美国感恩节大促销这种活动，通过一个活动或一个事件，让消费者记住淘宝商城）。...（参考维基百科） 除上述比较大型的电商促销活动外，其他零售电商平台比如苏宁818、国美418，以及其他电商平台也在自己造节日，而近几年的拼多多、抖音、快手等电商平台更多的是借势双11或者618来提升整个电商平台的
另外对于一个商家来说，为了这一次促销活动购置服务器是不划算的，平时势必有众多的机器处于闲置状态。...没法扩容，那么也就意味着要使用其他方法，如果所有请求访问一台物理机器肯定不行，一百万的数据访问无论如何分库分表都无济于事，因为面对的每一条都是热点数据，所以要用到分布式架构的思路。...方案二 利用我们分布式中限流、网关等知识，将请求层层筛选，降低最后连接到数据库的请求。...一方面关注数据库与缓存的一致性，另一方面关闭超时未支付的订单，当订单提交之后交给任务队列，生成订单、修改数据库、做好持久化工作。 架构图如下（可点击查看大图）： ?...为了保证一致性，还要能够扛得住像双 11 这样的大规模并发访问，那么，应该怎么做呢？ 使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。这个时候就需要认认真真地做高并发的架构和测试了。
腾讯云分布式数据库是一个适用于OLTP场景且与MySQL 5.5 、5.6兼容的分布式关系型数据库。...下面主要介绍TDSQL的核心架构和应用场景。...在后续两年时间，陆续支撑米大师（Midas）、微众银行（WeBank）等多个兄弟业务的上线，并针对银行场景的数据关系模型设计了关系紧密的数据聚合，同时将跨节点的分布式架构转换扩展到单机架构，有效的覆盖了大中小多层次的用户...2017年，腾讯云CDB for TDSQL更名为CDB for MariaDB，同时正式推出分布式数据库DCDB 架构： 系统由三个模块组成：Scheduler、Agent、网关，三个模块的信息交换都是通过...分布式数据库的未来规划 DCDB支持小表广播、分布式事务等 DCDB支持复杂查询
(一) MdbCluster分布式内存数据库——基础架构介绍 这个项目是怎么开始的我已经有些记不清楚了，大概是原来的内存数据库很不好用，一次次地让我们踩坑，我又自以为是地觉得可以做一个更好的出来。...分布式内存数据库恰是这样一个具有挑战性，又在我们能力可控范围内的项目。于是我和团队的两个小伙伴利用工作的空隙完成了这个产品。 ...“数据库”是一个庞大的产品，更何况是分布式内存数据库。设计的时候是如何考虑做减法的？首先，我们用fastdb做基层内存数据库，这不是我们要解决的重点。...其次，在业务层面，我们不需要实现所有数据库的复杂操作，对于内存数据库的使用，为了追求性能，一直推荐进行单表操作的，从而暂时避开了复杂的多表关联问题。...最后，我们集中力量解决的是节点分片、节点主备、节点在线扩容缩容、节点故障检测、故障节点恢复、节点状态管理等等分布式的问题。
单数据库架构 一个项目在初期的时候，为了尽可能快地验证市场，其对业务系统的最大要求是快速实现。...此时常见的做法是把项目进行分布式部署，分散单台服务器的流量，从而可以暂时缓解用户增长带来的应用服务器压力。此时的项目架构图如下所示： ?...主从数据库架构 这个时候常用的解决方案就是将原本单台数据库服务器变成主从模式的数据库服务器，即一台数据库作为主库支持写入数据，一台数据库作为读库支持查询数据。此时项目的架构图如下所示： ?...水平切分数据库架构 当数据库架构经历了主从架构、垂直拆分架构之后，应对一般的业务读写是没有什么问题了。但对于一些核心的业务数据，可能还是会有瓶颈问题，例如用户模块。...总结 从单一的数据库架构，到主从读写分离的数据库架构，再到垂直拆分、水平拆分的数据库架构。我们可以看到 MyCat 帮我们解决了读写数据源判断、繁杂数据源地址、分表判断这三个机械的重复性的问题。
那么什么是分布式数据库，其分布式、强一致性、高可用以及无损升级等特性又是如何实现的呢。今天我们在这篇文中使用 TDSQL 技术架构来进行学习和理解。...传统的 Oracle 和 DB2 都属于传统的单体数据库架构。由于数据的进一步的大规模的增长，这种传统架构出现了不少的弊端。一个弊端就是扩展性问题。...TDSQL 是一个对应用层透明的分布式数据库。应用可以像使用单机数据库一样简单地使用，不必像分库分表那样关心底层的划分策略。数据库自己内部封装事务、分片、灾备、扩展性等功能。...从这个架构图中可见，用户请求只需要和负载均衡通信即可，完全不用关心数据库底层的实现。 而在架构内部主要是三部分组成，一是管理节点、二是计算节点、三是存储节点。...这是分布式数据库的首要目标，对用户屏蔽分布式，只在逻辑上提供整张的表访问，简化用户使用数据库的方式。 由于 SQL 引擎只负责计算，不负责存储，本身是无状态的。
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。...那么基于微服务的架构如何保证数据一致性呢？ 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！
微服务架构在大型电商中的运用 ? 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。 ?...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。...高可用的架构设计 高可用的架构设计，对于电商来说，其实高可用是最基本的要求。如果在促销时，引来千万级别的用户，宕机会损失很大。...欢迎工作一到五年的Java工程师朋友们加入Java架构开发：697579751 群内提供免费的Java架构学习资料（里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring源码，MyBatis
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