展开

关键词

别人家数据系统怎么设计

为什么:数据系统价值; 是什么:数据系统相关概念; 怎么做:分享一下Google论文《Goods: Organizing Google’s Datasets》中内容,只有部分内容; 怎么做: 一、数据 任何文件系统数据分为数据数据数据指实际数据,就是我们能看到一条条记录。 网上没找到定义,个人对它理解如下: 一个管理数据信息系统 能够提供方便数据操作和查询操作 三、EDM EDM方式数据发布和使用都要通过这个系统。 三、数据模型 我一直感觉这个设计最难,因为要从那么多数据系统中抽象出来一份通用数据模型。 ? 数据模型整体分为两部分:基本数据信息和依赖关系。英文解释很清楚,就不再翻译了。 在最开始列举一些数据系统挑战和数据仓库挑战重合,不过这些也很能反应数据系统重要性。

11.7K2015

Redis数据结构和对象系统怎么设计

Redis一个开源 key-value 存储系统,它使用六种底层数据结构构建了包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象对象系统。 今天我们就通过12张图来全面了解一下它数据结构和对象系统实现原理。 本文内容如下: 首先介绍六种基础数据结构:动态字符串,链表,字典,跳跃表,整数集合和压缩列表。 链表最为常见数据结构,这里就不在细说。 压缩队列 Redis 为了节约内存而开发由一系列特殊编码连续内存块组成顺序型数据结构。它属性值有: zlbytes : 长度为 4 字节,记录整个压缩数组内存字节数。 对象 上面介绍了 6 种底层数据结构,Redis 并没有直接使用这些数据结构来实现键值数据库,而是基于这些数据结构创建了一个对象系统,这个系统包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合这五种类型对象

29340
  • 广告
    关闭

    腾讯云图限时特惠0.99元起

    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    腾讯云海外直播系统架构怎么设计

    海外直播系统软件层面怎么设计 首先,根据直播特点,直播需要获取一个低延时、秒开、低卡顿,根据这个原则所有的流系统不能设置在一个地方,我们采取了一个去中心化方案。 比如说巴西主播推了流上来,中国观众看时候怎么样找到巴西主播流在哪?怎么设计这一套系统?挑战最大就是同步问题。 我们对状态系统设计要求第一个双活;第二通过间隔心跳去保持数据同步最终一致性,它有一个容忍尺度和阈值,我们设置11秒,在11秒容忍它待修正。 去中心化设计又引入了另外一个问题就是如何实现跨区拉流,我真的5%的人要看美国怎么办? 这些问题总体把它归结起来分三类,第一种腾讯在直播海外系统自动化运维能力、监控我们如何做到;第二我们如何去解决海外调度复杂度问题,第三怎么解决第一个回源外网弱网传输问题,就是IDC之间相对复杂度还没有高

    92240

    共享单车IOT物联网系统怎么设计

    今天文章主题就和大家一起聊一聊关于物联网(IOT)相关的话题,并从技术角度解析下大家每天会使用到共享单车在系统技术层面的运行原理,希望能够给大家生活带来点小乐趣。 什么IOT ? 它与我们现在使用互联网个什么关系呢? 从概念上来说物联网指通过信息传感设备、按照约定协议,将物品与互联网连接起来从而实现信息交换和通信,以实现传统物品设备智能化。 关于硬件部分主要涉及电路板设计及嵌入式软件开发相关工作,设备通过嵌入式软件逻辑与移动网络连接,例如蓝牙、WI-FI及移动互联网,一部分特殊场景还会通过物联网短信进行连接,如有些共享单车就会通过短信进行指令补偿传输之类 其中,消息发布者和订阅者都是客户端、只有消息代理服务器,消息发布者也可以同时消息订阅者。 共享单车IOT系统 ? 通过上面的基本描述,相信你对IOT及IOT中设备与服务端交互MQTT协议已经有了一些认识,那么日常使用共享单车IOT系统如何设计呢?通过一张图来解析,如下: ?

    1.3K40

    IM系统海量消息数据怎么存储

    一、与消息相关主要场景 1、存储和离线消息。 现在IM系统,消息都要落地存储。这样如果接收消息用户不在线,等他下次上线时,能获取到消息数据。 2、消息漫游 消息漫游典型使用场景,打开某个会话(单聊、群聊、公众号),下拉界面,客户端向服务端请求这个会话聊天数据。消息漫游需要以会话为检索维度。消息漫游拉取数据频率相对较低。 三、存储消息关键点 1、离线消息 离线消息读取频繁(写也有一定压力),但是检索逻辑简单(参看《一个海量在线用户即时通讯系统(IM)完整设计》拉取离线消息章节)。 离线消息读取策略参看《一个海量在线用户即时通讯系统(IM)完整设计》拉取离线消息章节。理论上读取离线消息时间复杂度为O(log(N)+M), N 为离线消息条数, M 为一次读取消息条数。 如果我在非洲某个国家登录系统,从北京机房读取消息数据显然不太合适!如何让数据靠近用户,一个更加有挑战问题。

    2.8K10

    12306怎么设计架构

    笔者专门研究了一下“12306”服务端架构,学习到了其系统设计上很多亮点,在这里和大家分享一下并模拟一个例子:如何在 100 万人同时抢 1 万张火车票时,系统提供正常、稳定服务。 我们系统要做事情要保证火车票订单不超卖、不少卖,每张售卖车票都必须支付才有效,还要保证系统承受极高并发。 这三个阶段先后顺序该怎么分配才更加合理呢?我们来分析一下: 下单减库存 ? 但是这样也会产生一些问题: 在极限并发情况下,任何一个内存操作细节都至关影响性能,尤其像创建订单这种逻辑,一般都需要存储到磁盘数据,对数据压力可想而知。 先扣除了库存,保证不超卖,然后异步生成用户订单,这样响应给用户速度就会快很多;那么怎么保证不少卖呢?用户拿到了订单,不支付怎么办? 我们实现了高并发抢票核心逻辑,可以说系统设计非常巧妙,巧妙避开了对 DB 数据库 IO 操作。

    1.1K40

    QQ 登录封面怎么设计

    用户量越多,产品登录封面的设计越难做,因为需要照顾到更多的人群。QQ个多终端产品,在手机端和电脑端都有日登录数亿用户。为QQ这样一艘巨舰做运营策划,压力,一定是有的。 image.png 父母亲节 萌兔表爱意 中国人在表达爱上总是含蓄。还记得这个可爱兔子吗?父亲节、母亲节都是它代言。父亲节和母亲节怎么表达爱? 因为我们设计师,她喜欢兔子^_^ 光棍节 最后一位亮了 光棍节QQ封面创意被枪毙了很多稿(说多了都是泪>_<)。光棍节在中国已经一个调侃取乐节日,太感情路线是否不容易产生共鸣? 最后关头,设计师突然灵光一闪,选取了几个典型拿棍棒职业群体造型,对准他们目标。 最调侃最后孙悟空拿着金箍棒,对准蜘蛛精,目标锁定对的人。 小小窗口,开放视界 image.png 回过头来可以看到,六一儿童安全,高考浮燥,七夕喧杂,父母亲节中国人含蓄,光棍节单身目标、网络时代足不出户怎么看世界等等,都是策划出发点。

    45460

    关于【你们数据仓库怎么设计】如何回答?

    你们数据仓库都是怎么设计数据怎么抽象? 关于这个问题,我说一说我想法,不一定是正确,但希望能给你提供一些思路 1、数据仓库怎么设计? 如果真的要完全回答这个问题,真的太大了。 ? 可以按照自己习惯,把数仓怎么设计分成几个模块,比如: 技术架构 数据流转 分层建模 然后,询问一下,面试官重点想要听哪一块? ,比如说数据开发,就可以讲讲,实际工作中遇到过哪些难点,做过哪些优化,突出自己技术亮点(数开更多sql优化,sql优化真的有太多可讲)。 ,怎么保障数据准确性和及时性等等。 分层建模: 这块主要讲公司目前仓库分层,每一层作用,有哪些基础数据,讲一下自己对目前公司仓库设计一些看法,好地方,不好地方。不好地方,需要怎么改进。

    43160

    NameNode如何存储数据

    1.NN作用 保存HDFS上所有文件数据! 接受客户端请求! 接受DN上报信息,给DN分配任务(维护副本数)! 2.数据存储 数据存储在fsiamge文件+edits文件中! fsimage(数据快照文件) edits(记录所有写操作日志文件) NN负责处理集群中所有客户端请求和所有DN请求! edits文件产生: NN在启动之后,每次接受写操作请求,都会将写命令记录到edits文件中,edits文件每间隔一定时间和大小滚动! 文件加载到内存合并得到最新数据,将数据持久化到磁盘生成新fsimage文件 ③如果启用了2nn,2nn也会辅助NN合并数据,会将合并后数据发送到NN 3.查看edits文件 如果直接使用cat edits文件,会发现里面有七对record(记录)标签,即对写操作分为成了七步 标签里又有txid :每次写操作命令,分解为若干步,每一步都会有一个id,这个id称为txid NN数据分两部分

    70610

    分布式系统如何设计,看看Elasticsearch怎么

    分布式系统类型多,涉及面非常广,不同类型系统有不同特点,批量计算和实时计算就差别非常大。这篇文章中,重点会讨论下分布式数据系统设计,比如分布式存储系统,分布式搜索系统,分布式分析系统等。 一搜索领域,相对于solr,真正后起之秀,成为很多搜索系统不二之选。二Json文档数据库,相对于MongoDB,读写性能更佳,而且支持更丰富地理位置查询以及数字、文本混合查询等。 三时序数据分析处理,目前日志处理、监控数据存储、分析和可视化方面做得非常好,可以说是该领域引领者了。 Elasticsearch详细介绍可以到官网查看。 在这种架构中,如果你数据在其他存储系统中生成,比如HDFS/HBase,那么你还需要一个数据传输系统,将准备好数据分发到相应机器上。 但是分布式系统架构设计所涉及内容广,细节多,权衡点众,如果大家对某些领域或者方面有兴趣,也可以留言,后面再探讨。

    43120

    MySQL InnoDB 存储引擎怎么设计

    我一直觉得 MySQL 设计教科书式,高内聚松耦合,边界明确,职责清晰。学习 MySQL,学不只是如何更好使用 MySQL,更是学习如何更好进行系统设计。 ,他们之间又是怎么配合怎么理解呢? 前面提到过,MySQL 以「页」为读取和写入单位,一个「页」里面有多行数据,写入数据时,MySQL 会先写内存中页,然后再刷新到磁盘中页。 这时问题来了,假设在某一次从内存刷新到磁盘过程中,一个「页」刷了一半,突然操作系统或者 MySQL 进程奔溃了,这时候,内存里数据被清除了,而磁盘里数据,刷了一半,处于一个中间状态,不尴不尬, 其实这个时候 Redo Log 也已经无力回天,Redo Log 要在磁盘中数据正常、没有损坏情况下,才能把磁盘里页数据 load 到内存,然后应用 Redo Log。

    25910

    拥有 10 亿月活跃用户 Instagram 怎么设计内容推荐系统

    近日,拥有 10 亿月活用户 Instagram 分享了其内容推荐系统关键内容,包括:Explore 基础构建模块开发、元语言 IGQL工具、Explore 系统框架等。 据官方数据,超过一半用户每月都会通过 Instagram Explore 来搜索视频、图片、直播和各种文章。那么,如何从亿级规模实时推荐数据中选出最适合某个用户媒体内容呢? 工具一:运用 IGQL 实现快速迭代 构建最优推荐算法和技术 ML 社区正在进行一类研究。根据任务不同,选择合适系统过程可能会有很大不同。 如果一个人在同一个会话中与一系列帐户交互,那么与来自不同 Instagram 帐户范围随机帐户序列相比,它更有可能局部一致。这有助于我们识别出与此相关账户。 排序问题排序蒸馏 该方法通过训练一个超轻量级模型,从中学习并使其尽量接近主要排序模型。

    34931

    微信抢红包怎么设计

    其实,悲观锁一种利用数据库内部机制提供方法,也就是对更新数据进行加锁。这样在并发期间一旦有一个事务持有了数据库记录锁,其他线程将不能再对数据进行更新了,这就是悲观锁实现方式。 乐观锁 乐观锁一种不会阻塞其他线程并发机制,它不会使用数据锁进行实现,它设计里面由于不阻塞其他线程,所以并不会引发线程频繁挂起和恢复,这样便能够提高井发能力,所以也有人把它称为非阻塞锁。 此时,将提 交数据版本数据数据库表对应记录的当前版本信息进行比对,如果提交数据 版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为过期数据。 1 <! ,可以消除数据不一致性,对于开发者而言会十分简单,但是,使用悲观锁后,数据性能有所下降,因为大量线程都会被阻塞,而且需要有大量恢复过程,需要进一步改变算法以提高系统井发能力。 以上讨论了3 种方式实现高并发业务技术利弊,妥善规避风险,同时保证系统高可用和高效值得每一位开发者思考问题。

    1.4K20

    数据那些事(23):我怎么分析Dremel系统

    所以我觉得我有必要对自己这个系列作个简单小结,并在这个小结之外,探讨一下我怎么样得出了这些结论,以及如果说是一个小白,有志于去学习大数据体系架构一些东西,应该从什么地方开始。 我想,我没有把有些结论背景讲得更加清楚,而是默认了我读者们其实能明白这些背景知识,也是导致这种一头雾水很重要原因。 一个大数据系统出来,我们通常去怎么学习呢? 在数据系统里,有个叫Volcano系统Goetz做。这个系统非常有名,其中之一确立了现代数据execution model。 这问题就来了,既然有这个ETL过程,那么ETL完了以后,自己系统却还保留了原始数据那个nested model,这种完全不利于做查询优化数据模型,不知道这个设计怎么设计出来。 那么拿这个column store东西来看,怎么样看都是生搬硬套硬是要给按上去感觉,岂止丑,丑不要太难看。如果选择了一个flat model,最大顾虑数据冗余造成存储问题。

    47060

    「干货」MySQL InnoDB 存储引擎怎么设计

    我一直觉得 MySQL 设计教科书式,高内聚松耦合,边界明确,职责清晰。学习 MySQL,学不只是如何更好使用 MySQL,更是学习如何更好进行系统设计。 ,他们之间又是怎么配合怎么理解呢? 前面提到过,MySQL 以「页」为读取和写入单位,一个「页」里面有多行数据,写入数据时,MySQL 会先写内存中页,然后再刷新到磁盘中页。 这时问题来了,假设在某一次从内存刷新到磁盘过程中,一个「页」刷了一半,突然操作系统或者 MySQL 进程奔溃了,这时候,内存里数据被清除了,而磁盘里数据,刷了一半,处于一个中间状态,不尴不尬, 其实这个时候 Redo Log 也已经无力回天,Redo Log 要在磁盘中数据正常、没有损坏情况下,才能把磁盘里页数据 load 到内存,然后应用 Redo Log。

    49720

    数据看板初步设计思路

    这是学习笔记第 1784篇文章 今天在飞机上整理了一个初版数据看板接口设计需求,然后又以设计图表形式补充了一版,整体来说,这个数据库看板接口逻辑就梳理差不多了。 做这个接口有什么意义,或者对标什么场景,其实主要考虑面向业务和面向运维自身需求,一般我们去查看某个实例,大多数情况下都是基于IP方式去查看,整个数据库层数据我们规划为几个维度,但是鲜有人能够把这几个维度信息都看个完整 如果我们能够简化到不需要再去寻找多个维度入口,干脆一点,给我一个全景图,我们需要其实就是这个信息,另外一点,如果我们设定了基本粒度IP+端口,那么我们输入时候,需要明确IP和端口才能搞定,那么这个操作体验和使用效率不大好 数据看板接口初步需求整理如下: 根据IP信息查询 实例维度: 服务器有多少个实例 实例明细信息 主机维度:对应虚拟机,宿主机基础信息 通过这些维度数据梳理关系和映射,对于后期数据生命周期管理和流程化对接都是大有帮助。 你们数据实现流程化操作了吗,你怎么看?

    50630

    文本识别系统怎么“看”

    这样任务对我们大多数人来说都是非常困难:看看图2,并尝试一下! ? 这些系统如何工作?这些系统通过查看图像中哪些部分来识别文本?他们是否利用了一些巧妙模式? 然而,这些特性仍然帮助系统识别它所训练数据集中文本:这些特性让系统走捷径,而不是学习真正文本特性。 第二个实验:平移不变性 翻译不变文本识别系统能够正确地识别独立于其在图像中位置文本。 神经网络能够识别正确文本,直到四个像素平移。之后,系统偶尔会输出错误结果,从右边“aare”五个像素开始。 神经网络在所有单词都是左对齐IAM数据集上训练。 结论 文本识别系统学习任何有助于提高其所训练数据集准确性内容。如果一些随机像素有助于识别正确类,那么系统将使用它们。如果系统只需要处理左对齐文本,那么它将不会学习任何其他类型对齐。 我们必须提供不同数据(例如混合多个数据集或使用数据增强),以确保系统真正学习文本功能,而不仅仅是一些欺骗。

    25410

    推荐系统里,你怎么Embedding

    平时大家如何做推荐系统Embedding呢? 为什么要用DHE 其实在背景中已经说了一部分理由了,主要总结为以下3点: 字典大小过大:推荐系统中像是videoid,itemid,advertiserid都很大,不像NLPbert,字典只有30K 数据分布不均:类别特征也总是分布不均,长尾特征对embedding极其不友好. 总结下来用DHE就对了. Deep Hash Embedding 先看下什么encoding? 高熵性(H-D):众所周知,熵越高信息量越高,我们肯定不希望有哪一位编码冗余. 了解了什么encoding,我们看看哪些encoding满足这些条件: ? 好吧,说来说去只有DHE满足了好encoding所有条件 ? ,所以DHE如何编码呢?

    38230

    你们系统怎么保证高可用

    高可用(HA)系统架构设计中必须要考虑系统所能提供无故障服务一种能力。 9如何计算出来 可用性=平均故障间隔/(平均故障间隔 + 故障恢复平均时间) 02 如何设计系统高可用 想要高可用就要避免使用单点,你想想看你单台服务器再强应用优化再极致,只要它宕机,就啥都凉凉了 4,从后端服务到写数据库这块,这里可以采用双主机制,一台给线上使用,另一台冗余,当线上那台挂了才会阶梯过来使用写功能,同样通过linuxkeepalived进行自动探活。 ? 5,从后端服务到读数据库这块,这里同样将读库部署多台,例如部署2台,通过代码段增加连接池组件进行路由读库和探活 ? 03 设计系统高可用延伸思路 上面介绍了我们在宏观方面怎么设计系统高可用,其实我们在编码时候除了故障转移方案,同样需要考虑很多东西来保证系统可用性,主要想体现在,超时机制、降级、限流等 超时机制 在我们系统中其实大部分会调用三方接口

    47910

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券