数据库作为系统的重要节点，其稳定性和性能格外重要，数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...主要是确定数据库采用的高可用架构、节点数、从节点配置、可用性监控、状态监控、同步监控等。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。
内容来源：2017 年 10 月 20 日，苏宁云商IT总部资深技术经理陈华军在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《苏宁citus分布式数据库应用实践》演讲分享。...阅读字数：5089 | 13分钟阅读 摘要 本次分享主要介绍了如何通过Citus打造分布式数据库，对具体的部署情况进行了讲解。...在数据库中同样也是5分钟做一次处理，首先会对明细表进行计算，之后的计算结果会被放到报表中。架构外层还有一些其他系统，比如cognos、智能分析等，它们主要是用来从数据中查报表或明细表。...这套系统中我们采用的数据库是DB 2，平时的CPU负载都达到了50%左右，大促期间更是超过了80%，可以算是不堪重负。 DB负载在哪？ 如此高的负载，到底问题是出在那些地方？...推荐文章 Sharding-JDBC：分布式微服务数据库访问框架的设计与实现 你是否知道怎样借助ES在不同场景下构建数据仓库 分布式强一致性数据库的灵魂 - Raft 算法
围绕小程序 / 公众号 H5 / 视频号/企业微信等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，已成为众多电商、新零售企业获客转化的新标配。...微信云开发营销大促一站式解决方案 腾讯云推出微信云开发营销大促一站式解决方案，结合腾讯云微搭低代码、云函数、云开发、云托管等多种产品能力，并搭载微信安全网关、风控、私有链路等安全服务，从低码开发到测试上线...解决方案页： https://cloud.tencent.com/act/pro/tcb_scf_weda 本方案将以云函数和云数据库套餐包的形式售卖，推荐入群咨询后购买；如客户业务有微信云托管、云开发原生网关等方面的需求
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一、什么是高并发 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，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。...二、如何提升系统的并发能力 互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。 垂直扩展：提升单机处理能力。...不管是提升单机硬件性能，还是提升单机架构性能，都有一个致命的不足：单机性能总是有极限的。所以互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是水平扩展。 水平扩展：只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。...五、总结 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，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。...前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能，或者提升单机架构性能，来提高并发性，但单机性能总是有极限的，互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者：水平扩展。
基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一，基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，再通过企业微信搭建私域用户流量池，早已成为众多电商...更低成本 活动大促专属资源包服务配置，实用实收，降低核心服务资源投入。 02....（全景架构图） 做活动，我们是专业的 03....方案咨询 官方团队提供技术支持 本方案将以云函数和云数据库套餐包的形式售卖，建议您入群咨询后再购买，如有其他业务需求，也可在群内咨询，官方团队将根据实际业务场景匹配最佳方案。...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」，了解更多营销大促一站式解决方案详情
来源：魔镜市场情报 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看） 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷...
Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求，从大的方向上看，XView 需要做到 快：快速搭建 准：精准投放 稳：高效触达 因此，接下来我们将刨析一个弹窗从生产到应用的过程中所涉及到的一些环节，再来看看如何细化弹窗需要具备的能力
(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。...随着业务量的不断增长，我们会发现即使实现了主从的读写分离，数据库的压力也是非常大，似乎快要承受不了了。...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
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。...这里很明确的，我们就是要预测某个大促时间段的GMV，做本次预测的核心目标是，让业务方做好对促销资源投入的评估，最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。...确定了目标、特征和模型后，接下来就需要收集用到的数据，比如日志、数据库等；同事需要对收集到的数据做好清洗，例如异常值、缺失值处理，数值类型转化、不同量纲数据的标准化等。
电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客，来聊聊电商大促期间，性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS：由于某些原因，这篇博客延期了将近一个月才发布，不过即将为双十一做准备，到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ?...②、除了核心业务流程，还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动，这类型的业务一般具有短时间内流量剧增，商品优惠券数量有限下的超卖现象，因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说，第一次大力度的大促，只能通过高峰流量来进行倍增预估，然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面，有时候会有其他合作渠道的引流。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 “618大促”落幕，主要电商平台业绩和用云量再创新高，显示出消费已经复苏...今年“618大促”期间，腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时，直播带货正在成为新趋势。2020年上半年，直播卖货的流量节节高走，6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。...腾讯云解决方案架构总监崔博给出的数据显示：今年1-3月，受外部环境影响，电商行业云端用量增长较慢，4月外部环境逐渐稳定，行业用量增长逐步恢复，5月用量增长提速。...而云厂商则能够通过优化架构帮助电商平台降低IT成本、加强安全风控减少企业不必要的损失等实现“节流”，同时通过微信小程序电商、直播电商等方案进一步获得新流量、提升转化率，从而实现“开源”。
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈，...01 全链路压测场景构建，分布式压力源 压测大师专家团队通过对系统核心链路进行性能压测，将潜在性能问题提前暴露，在高并发的服务器压力下，通过实时监控服务器性能指标，帮助测试者精准定位问题，同时，压测大师不仅支持百万级别的并发压力...目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
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。 ?...图 7 - 达梦数据库架构图 （来源于《DM8大规模并行处理MPP》） DM8 MPP不能明显区分DBServer和数据节点，MAL类似于Oracle Cache Fusion，将多个普通DM数据库融合在一起的
（全景架构图） 2....作为本次央视晚会电商大促的方案架构师，腾讯云 Serverless 专家架构师杨政权表示： “ 弹性伸缩、按量计费的云函数突破传统 PaaS 产品的瓶颈，通过快速扩缩容轻松应对瞬间高并发的秒杀、大促场景...云函数 + 云开发 ，应对电商行业大促场景 央视晚会的小程序场景，是电商行业的用户营销和节日大促的常见需求。...每年大促期间，零售行业线上渠道都面临历史级别的流量挑战，中大型电商平台的峰值调用量可达上千万/分钟，面临高于日常 10-20 倍的流量压力。...更低成本 活动大促专属资源包服务配置，用完即停，降低核心服务资源投入。
需求特点和痛点 应用生命周期短 应用生命周期基于商业模式——节日大促、电商秒杀的应用目标在于短时间内快速爆发抢占市场，生命周期通常在1周至1个月。...作为本次央视晚会电商大促的方案架构师，腾讯云 Serverless 专家架构师杨政权表示： “ 弹性伸缩、按量计费的云函数突破传统 PaaS 产品的瓶颈，通过快速扩缩容轻松应对瞬间高并发的秒杀、大促场景...云函数 + 云开发 ，应对电商行业大促场景 央视晚会的小程序场景，是电商行业的用户营销和节日大促的常见需求。...每年大促期间，零售行业线上渠道都面临历史级别的流量挑战，中大型电商平台的峰值调用量可达上千万/分钟，面临高于日常 10-20 倍的流量压力。...更低成本 活动大促专属资源包服务配置，用完即停，降低核心服务资源投入。
而运营数据的获得，需要在应用程序中大量埋点采集数据，从数据库、日志和其他第三方采集数据，对数据清洗、转换、存储，利用SQL进行数据统计、汇总、分析，才能最后得到需要的运营数据报告。...监控大屏： 做展示用，在公司显眼的位置放一个大屏幕，显示主要的运营指标和实时的业务发生情况，给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。...之后才到具体产品方案、系统架构、技术选型以及开发排期和跟踪。 PS,数据监控系统免不了对数，上线后还是要每日走查数据，被老板先发现问题就完蛋了
比如使用分布式数据库的场景，可以只对其中某一个出现故障的 DB Node 进行隔离，而不是对整个分布式数据库进行隔离。...大促交易中的挑战与应对之道 电商中的大促是对架构设计和平时技术积累的最好考验。...回顾严选在历次大促中的表现，交易系统面临的主要挑战有这几类： 数据库资源的合理使用 支付服务的稳定性和及时性 外部攻击的防御 数据库是交易系统依赖比较重的组件，对数据一致性要求非常高。...为了保障大促，严选对事务进行了拆解，梳理出核心业务和非核心业务，非核心业务尽量采用异步化和补偿的机制来完成，核心业务的事务粒度降低到最低，采用分布式锁和分布式事务进行落地。...最后说说严选的大促保障流程与策略，主要分为三个阶段。 首先是评估阶段，以资源评估准备和压测为主。
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