众所周知，腾讯云一直被大家称为良心云，而隔壁的套路云也已在举行双11的活动，但套路太多，反观腾讯云要良心很多，也更直接，跟着我一起来看看吧。...[微信截图_20181030143257.png] 马上进入官方活动主会场 新用户一键领取2775元代金券 福利1：爆品秒杀 每日5场秒杀，分别于 9:00 / 11:00 / 14:00 / 16:00...福利3：升级续费大礼包 本次活动可一键领取升级券总计18张，共计6945元，升级券可用于服务升级。 本次活动可一键领取续费券总计18张，共计6090元，续费券可用于服务续费。...福利4：云安全，云视频专场 80%直播领军企业信赖之选，详情可进入活动页查看。...总结 腾讯云的活动总的来说比阿li云的活动要良心很多，不是一定要新用户才能购买，老用户同时可以参与，真是良心，不多说了，我也要去续费了，升级服务器了。
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双“11”最热门的话题是TB ，最近正好和阿里的一个朋友聊淘宝的技术架构，发现很多有意思的地方，分享一下他们的解析资料： 淘宝海量数据产品技术架构 数据产品的一个最大特点是数据的非实时写入，正因为如此...位于架构顶端的是我们的数据来源层，这里有淘宝主站的用户、店铺、商品和交易等数据库，还有用户的浏览、搜索等行为日志等。这一系列的数据是数据产品最原始的生命力所在。 ...在这一层，我们有基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom，在后面的文字中，我将重点介绍这两个集群的实现原理。...其他文章摘要 【1】海量数据领域涵盖分布式数据库、分布式存储、数据实时计算、分布式计算等多个技术方向。 ...对于海量数据处理，从数据库层面来讲无非就是两点：1、压力如何分摊，分摊的目的就是为了把集中式变为分布式。
是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...体现在业务层面，消费者如今参加秒杀活动，无论是否是双节的大促高峰期，瞬时就可以得到抢购结果的反馈，不需要等待。在数据库层面实现抢购公平，意味着秒杀活动已经是真正意义上的“拼手速”的事情。...此外，Tair 内存数据库整体架构采用 share-nothing 架构，并为用户提供了分区单线程 ACID 能力。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后，数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。
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
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。
“宋兵乙”的故事自此流传开来，传作佳话，并留下一句世界名言：“问世间何处有脱单法宝，11月11日到腾讯WeTest来领取Q币吧！”特别押韵特别有情怀，对不对？...在此，化身雷锋的小编正式做下活动预告： 任性双11，狂送百万Q币 ☑ 活动时间：2016年11月11日至11月24日 ☑ 活动规则：认证用户购买平台任意服务，满100元送50Q币，满200元送100Q币...NO.5 不要忘记双11，到腾讯WeTest官网领Q币！...快点击左下角“阅读原文”参加活动吧 关于腾讯WeTest 腾讯WeTest是腾讯游戏官方推出的一站式游戏测试平台，用十年腾讯游戏测试经验帮助广大开发者对游戏开发全生命周期进行质量保障。...点击“阅读原文”参与腾讯WeTest双十一活动！
这场阿里专为开发者打造的数据库交流学习的机会，怎么能少了我呢？于是西红柿也趁周末时间去”补课“了，一到现场可谓满满都是”压迫感“！没想到大家周末都这么有激情呀（见图一，千人会场座无虚席）。...OceanBase CTO 杨传辉在大会现场说，“OceanBase 将持续降低开发者使用门槛，全面提升 OceanBase 的易用性，打造真正对开发者友好的数据库，建设开放的技术生态，让国产数据库走向田间地头...简单来说，就是牛，非常牛，双 11 知道吧？...OceanBase 已连续 10 年稳定支撑双 11，创新推出“三地五中心”城市级容灾新标准，在被誉为“数据库世界杯”的 TPC-C 和 TPC-H 测试上都刷新了世界纪录。...这是一个很有意义的活动，建立社区化的交流平台，分享和探索技术及其应用场景，并加强社区开发者与 OceanBase 开发团队之间的联系，我们不仅交流技术，还能一起胡吃海喝，再去朝阳公园散步消食，这，是属于程序员的浪漫
『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。...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。...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。
每年电商双11大促对背后技术人都是一次大考，阿里数据库团队表示。经过9年的发展，双11单日交易额从2009年的0.5亿一路攀升到2017年的1682亿，秒级交易创建峰值达到了32.5万笔/秒。...二、分布式架构 随着业务越来越复杂，数据量越来越大，并发量越来越大，单体的架构模式显然再也无法对应，作为Java后端架构师，高并发+高可用+海量数据的分布式架构体系，是必不可少的： 分布式架构原理 分布式架构策略...分布式中间件 分布式架构实战 ?...画外音： 这些分布式理论，是不是感觉零零星星的听过 三、微服务技术体系 服务分层，微服务架构是架构升级的必由之路，Java技术体系，和微服务相关的技术有哪需要深入学习呢？...五、典型业务实战 阅读完Java源码，学习完分布式与微服务架构体系，掌握了性能调优的方法，仅仅做一个ppt架构师怎么行？
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。...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）： ?...如果像双 11 那样，想尽可能多地卖出商品，那么就不像秒杀了。 这是要尽可能多地收订单，但又不能超过库存，其中还有大量的银行支付，各大仓库的库存查询和分配，这些都是非常慢的操作。...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。
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。
(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.
，路由请求，接口熔断； 并发控制机制，资源加锁； 分布式架构，隔离服务和数据库； 高并发业务核心还是流量控制，控制流量下沉速度，或者控制承接流量的容器大小，多余的直接溢出，这是相对复杂的流程。...首先系统要承接住流量的涌入； 页面的不断刷新要实时加载； 高并发请求的流量控制加锁等； 服务隔离和数据库设计的系统保护； 场景：618准点抢购，双11准点秒杀，电商促销秒杀。 三、流量削峰 ?...四、分布式加锁 1、悲观锁 机制描述 所有请求的线程必须在获取锁之后，才能执行数据库操作，并且基于序列化的模式，没有获取锁的线程处于等待状态，并且设定重试机制，在单位时间后再次尝试获取锁，或者直接返回。...` INT (11) DEFAULT '0' COMMENT '库存量', `lock_value` INT (11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '锁版本',...2、数据库保护 数据库保护和服务保护是相辅相成的，分布式服务架构下，服务和数据库是对应的，理论上秒杀服务对应的就是秒杀数据库，不会因为秒杀库挂掉，导致整个数据库宕机。
首先想到的是扩容, 详情可以参考服务器扩容思路及问题分析 , 但这是不现实的, 因为扩容需要很多很多机器, TPS增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍, 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...- 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。...如果像双 11 那样，想尽可能多地卖出商品，那么就不像秒杀了。 这是要尽可能多地收订单，但又不能超过库存，其中还有大量的银行支付，各大仓库的库存查询和分配，这些都是非常慢的操作。...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，需要各个系统把自己的性能调整上去，还要小心地做性能规划，更要把分布式的弹力设计做好，最后是要不停地做性能测试，找到整个架构的系统瓶颈，然后不断地做水平扩展
首先想到的是扩容, 详情可以参考服务器扩容思路及问题分析 , 但这是不现实的, 因为扩容需要很多很多机器, TPS增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍, 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...4.2 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。...如果像双 11 那样，想尽可能多地卖出商品， 那么就不像秒杀了。...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，需要各个系统把自己的性能调整上去，还要小心地做性能规划，更要把分布式的弹力设计做好，最后是要不停地做性能测试，找到整个架构的系统瓶颈，然后不断地做水平扩展
首先想到的是扩容, 详情可以参考服务器扩容思路及问题分析 , 但这是不现实的, 因为扩容需要很多很多机器, TPS增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍, 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...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。...如果像双 11 那样，想尽可能多地卖出商品， 那么就不像秒杀了。这是要尽可能多地收订单，但又不能超过库存，其中还有大量的银行支付，各大仓库的库存查询和分配，这些都是非常慢的操作。...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，需要各个系统把自己的性能调整上去，还要小心地做性能规划，更要把分布式的弹力设计做好，最后是要不停地做性能测试，找到整个架构的系统瓶颈，然后不断地做水平扩展
本期的 Milvus 线上问答由我们 15 年经验的数据库专家-顾老师，带你总结主流数据库的发展与未来方向。...视频中我们分析了传统数据库的架构，挑战&解法、分布式数据库的优势与劣势，最后带出了我们对 Milvus 分布式的看法与规划。...视频中我们介绍了像是 AWS Aurora、PingCAP 与分布式数据库中间件 ShardingSphere 这些热门的技术，想了解数据库前世今生的你务必点开?的视频！ ?...后期如果整个架构改的话，可能也是可以基于你们再去做的。 顾老师 @ Milvus： 所以他是把音频内容先转成个文本，再去抽取向量？ Attendee A： 对，先做这种指纹之后再做向量的计算。...github.com/milvus-io/milvus | 源码 milvus.io | 官网 milvusio.slack.com | Slack 社区 zhihu.com/org/zilliz-11
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