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。
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.
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
『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。
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 0x00 摘要...] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod...弹性就意味着分布式集群的状态会随时发生变化，而 Horovod 本身和分布式集群并没有关联，所以需要有一个外部途径来让 Horovod 随时掌握集群状态。...1.5 官方架构图 官方的一个架构图如下，我们会在后续文章中逐步讲解图中部分： ?...）准备好之后，才会开始运行训练进程，用户可以通过 --min-np 和 --max-np 指定最小和最大的slots数，如： horovodrun -np 8 --min-np 4 --max-np 12
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。
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，逐个业务线扩张。...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...链接密码需要注意防范泄漏 数据库瓶颈：数据库频繁读写，io很快成为瓶颈 2.4 数据缓存 2006-2007，淘宝V2.2架构，分布式缓存Tair引入。...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
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。
随着「双十一」进入第 14 个年头，这一现象级的标志性活动在很大程度上已经融入国人的日常生活，因而显得不再那么特殊——打折促销天天有，满减秒杀是基操，消费者已经习惯了随时随地都能下单，同城快递隔天就到。...，逐渐形成了一套包括金融级分布式交易、分布式大数据分析与决策、智能化风险防控等在内的完整架构与技术体系。...与 OceanBase 数据库相结合，支付宝团队实现了两地三中心和三地五中心的城市级异地多活高可用架构，主要解决机房扩展性、数据容灾，以及大促期间机房快速弹性问题。...针对外部环境的剧烈变化（如活动带来的流量突增、机房故障等）、内部节点异常（如数据库宕机，服务器宕机等）和人为变更的风险（如代码发布，配置推送等）这三类主要风险，支付宝建设了如变更防控体系、容量风险体系、...正是因为一次次双十一的倒逼创新，支付宝的实践证明在金融级中间件、数据库和云计算平台的支持下，分布式架构完全能够胜任复杂、高要求的金融级交易。
3、数据字典包括的内容 数据库对象的定义信息 用户定义信息 PL/SQL代码 用户创建的其他对象等 关于数据字典详细介绍可以参考：Oracle 数据字典和数据字典视图 二、CDB数据库中数据字典架构 1...、数据字典存放方式的变更 在Oracle 12c之前的数据库版本，系统数据字典和用户数据字典采取了混合存放的处理方式。...在Oracle 12c CDB数据库中采取分离存放的方式，及各个PDB数据字典独立存放。 从用户和应用程序的角度来看，CDB中每个容器中的数据字典是分开的，因为它将在非CDB中。...数据链接 注意： Oracle数据库12 c版本1（12.1.0.2）中的数据链接称为对象链接。 ...多租户架构及优缺点 Oracle 12c手工建库(非CDB及CDB创建)
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。
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。
ArchSummit全球架构师峰会是极客邦科技旗下InfoQ中国团队推出的重点面向高端技术管理者、架构师的技术会议，聚焦业界强大的技术成果，秉承“实践第一、案例为主”的原则，展示先进技术在行业中的典型实践...腾讯云数据库专家团将在本次会议中围绕云数据库的架构设计和技术演进，以腾讯云的数据库产品为例，针对性地解读数据库产品容器化难点、数据库统一管理、超大规模集群在线数仓架构设计等话题。
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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