前言 今年双十一的各大云厂商的云产品活动力度空前的大，比如腾讯云、阿某云、华某云等等，各家卖瓜各家夸，为了博得购买者的青睐，都使出了各种浑身解数，可以说今年的双十一活动力度空前绝后，非常的大，尤其是腾讯云的云产品双十一活动可以说是腾讯云有史以来最大力度的活动...，可以是各种“骨折”价，各种“跳楼”价，可以说今年没有参加腾讯云双十一活动就会留下遗憾，有一种错过今年的双十一还要再等一年的感觉，其实真是这样，双十一的活动力度是全年力度最大的时候，机不可失时不再来的。...2.png 接着来说一下腾讯云的TNPS消息推送服务的价格，那真是白菜价，可以说是全网最低，再加上双十一活动，叠加打折，非常的便宜划算，购买的周期越长折扣越大，简直要把腾讯的鹅毛撸光了！...，这一点是最大的亮点，但是价格也是比较贵的，可以说是目前推送服务商里面最贵的，虽然双十一活动也在做打折活动，但是打完折之后的价格依然不美丽，而且只能线下购买，所以这里也就不再过多介绍。...最后再讲一句，腾讯云的双十一活动还有不到一周时间就要截止了，没有下手的观望者赶紧下手了，再犹豫就真的要错过了，赶紧行动吧！
Apache Kafka与传统消息系统相比，有以下不同： 它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展； 它同时为发布和订阅提供高吞吐量； 它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者； 它将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费...ZooKeeper与Kafka 考虑一下有多个服务器的分布式系统，每台服务器都负责保存数据，在数据上执行操作。...这样的潜在例子包括分布式搜索引擎、分布式构建系统或者已知的系统如Apache Hadoop。所有这些分布式系统的一个常见问题是，你如何在任一时间点确定哪些服务器活着并且在工作中。...ZooKeeper是一个分布式的、分层级的文件系统，能促进客户端间的松耦合，并提供最终一致的，类似于传统文件系统中文件和目录的Znode视图。...图5：Kafka分布式系统的总体架构 Apache Kafka对比其它消息服务 让我们了解一下使用Apache Kafka的两个项目，以对比其它消息服务。
在自己学习各种各样软件系统，特别是分布式系统的过程中，我做了一些笔记，有许多常见的、经典的系统，是非常值得学习和总结的。它们数量不算多，但具有典型意义，可能这样的系统也就十几个。...今天是第一篇，即时消息系统，但是基本上好多即时通讯软件都属于这一类，比如微信，比如 QQ，比如 Facebook Messenger，比如 WhatsApp。...用户发送消息，直接发给 Chat Service，它会做少量的处理并持久化，然后发给一个 channel，每一个对话（thread）都会有一个 channel，这个过程中，它并不关心这个对话有多少人参与...这里面存放的数据库表包括：用户表；对话表；用户对话关联表：二者是 M:N 的关系，并且每个用户都可以有对于特定对话的设置，例如设置对话中的昵称，是否屏蔽消息通知等等。...对于图中的 Channel， 它并不是 Kafka 这样的复杂的消息系统，而更像 Chat Service 的一个缓存，它是为了提高多个 Notification Service 获取消息效率而设的，不用担心消息丢失
这两年，圈子里关于海量数据、复杂业务场景的探讨越来越多，一方面是居安思危，另一方面是，大家对成熟系统的追求一直在升级。也难怪，毕竟现在高级工程师的门槛都上升到系统层面了，谁都不想落下。...我的经验是，成熟系统的构建，最不能缺少的一环就是消息队列。消息队列的概念看似好懂，但落实到复杂问题的解决，则非常考验内功。比如： 如何评估一个消息队列是否适合当前业务？ 消息队列的模式优选推还是拉？...如何确保消息不丢失？ Kafka、RocketMQ、Pulsar 的原理有何区别？ 其实，市场上流行的消息队列产品无非那几种。所以，精通消息队列的本质，就是掌握不同消息队列产品的特点。...只有从根本上掌握了各个消息队列的优势、特性和适用场景，才能让你对系统完备程度的理解更上一层楼。 ? 上面这张图出自国内领先的第三方支付企业拉卡拉。...简单来说，云原生的分布式消息流平台 Pulsar 在性能、兼容方面都有明显优势，大获全胜。Kafka 的计算与存储不分家，当 topic 数量较多时，它的存储机制必然会导致性能下降。
一、理论知识 从ACID到CAP到BASE 2PC到3PC到Paxos到Raft到ISR 复制、分片和路由 副本更新策略 负载均衡算法及手段 二、数据库 笔者带你剖析淘宝TDDL——Matrix层的分库分表配置与实现...纠正文章关于分库分表规则的一点错误：这个规则，表示分...笔者带你剖析轻量级Sharding中间件——Kratos1.x 三、分布式服务调用 基于Dubbo框架构建分布式服务 四、消息系统 Apache Kafka：下一代分布式消息系统 Apache Kafaka
一次成功的大促准备不光是针对活动本身对系统和架构做的优化措施，比如：流量控制，缓存策略，依赖管控，性能优化……更是与长时间的技术积累和打磨分不开。...系统的复杂度越来越高，以前按照点的伸缩性架构无法满足要求，需要我们有一套整体性的可伸缩方案，可以按照一个单元的维度进行扩展。...分布式数据架构 支付宝在2015年双十一当天的高峰期间处理支付峰值8.59万笔/秒，已经是国际第一大系统支付。...以下是分布式事务框架的流程图： ? 实现： 一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。 主业务服务负责发起并完成整个业务活动。 从业务服务提供TCC型业务操作。...第6步的确认消息由消息中心组件封装，应用系统无需感知。 此套机制保障了消息数据的完整性，进而保障了与通过异步可靠消息通讯的系统数据最终一致性。 某些业务的前置检查，需要消息中心提供指定条件回查机制。
一次成功的大促准备不光是针对活动本身对系统和架构做的优化措施，比如：流量控制，缓存策略，依赖管控，性能优化……更是与长时间的技术积累和打磨分不开。...系统的复杂度越来越高，以前按照点的伸缩性架构无法满足要求，需要我们有一套整体性的可伸缩方案，可以按照一个单元的维度进行扩展。...分布式数据架构 支付宝在 2015 年双十一当天的高峰期间处理支付峰值 8.59 万笔 / 秒，已经是国际第一大系统支付。...以下是分布式事务框架的流程图： ? 实现： 一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。 主业务服务负责发起并完成整个业务活动。 从业务服务提供 TCC 型业务操作。...第 6 步的确认消息由消息中心组件封装，应用系统无需感知。 此套机制保障了消息数据的完整性，进而保障了与通过异步可靠消息通讯的系统数据最终一致性。
有那么难吗？ 确实，理论上就是用户下单后，减去商品的库存就完事了。...但是，如果你的系统流量很大，并发度非常高，比如淘宝的双十一，有一款爆款商品参加了活动，库存只有1000件，有几十万上百万用户抢购，商品售完1000件为止，一件不能多，一件也不能少。你还会觉得简单吗？...试想，你作为一个商家参与了淘宝的双十一秒杀活动，如果淘宝平台扣减库存的方式为下单减库存，你的竞争对手得知你参与了双十一秒杀活动，他们通过恶意下单的方式将你参与秒杀的商品全部下单，让你的库存减为0，但是他们并不会付款...秒杀系统如何扣减库存？ 也许有不少小伙伴会说高并发秒杀系统会采用预扣减库存的方式，其实，在真正的高并发、大流量场景下，大部分秒杀系统会采用 下单减库存 的方式。...好了，今天就到这儿吧，我是冰河，我们下期见~~ 冰河从一名普通程序员，短短几年时间，一路进阶成长为大厂高级技术专家，一直致力于分布式系统架构、微服务、分布式数据库、分布式事务与大数据技术的研究。
在这篇文章中我们将介绍RocketMQ的事务消息相关的内容，并通过一些实践和大家一起来探索下事务消息如何解决分布式系统中的分布式事务问题。...举个例子，以某互联网公司的用户余额充值为例，因为有充返活动（充值100元赠送20元），优惠比较大，用户Joe禁不住诱惑用支付宝向自己的余额账户充值了100元，支付成功后Joe的余额账户有了120元钱。...这里有个问题：“支付系统如何确保这笔余额充值消息一定会成功发送到MQ，并且用户余额系统一定能处理成功呢”？...接下来，我们就以对数据一致性要求非常高的分布式支付系统为例，来看看基于RocketMQ的事务消息适用于哪些特定场景，从而实现支付系统数据的高度一致性。...”此时就可以通过分布式事务消息来与支付账户系统、业务端等系统实现数据一致性，从而减少需要补偿手段处理的范围，提高系统的数据一致性等级和灵敏度。
，可能因为吞吐量的原因，ActiveMQ和RabiitMQ的活跃度越来越低，RocketMQ因为有相当好的性能，抗过了阿里的双十一，双十二等，所以越来越活跃，但是别去管那么多，消息中间件都差不多，懂一个了去学其他的也都一样...，直接上个例子，比如我有一个购物系统，它下面有很多子业务，积分啊，库存啊，优惠卷啊，部门等等，当我要要增加一个物流的接口，那么在没有用消息队列的情况下新增一个接口，我又要去改规则，改代码，这他妈谁受得了...，比如一个秒杀系统，在某个秒活动中，同时有5000个人进行秒杀（要根据系统的用户量，像淘宝双十一1秒差不多60万），如果没有引入消息队列，全部请求落到MySQL上，MySQL可能瞬间宕掉（要根据服务器的处理能力...利弊 凡事有好有坏，有得有失，在你得到的时候其实已经在失去，你有女朋友了虽然不再孤单寂寞了，但是你失去了自由。 使用中间件带来的问题 系统的复杂度在上升：比如消息的重复消费，消息的丢失等一堆问题。...高可用：比如MQ挂了，我怎么保证消息不丢失，这种问题肯定要搭建MQ集群来保证高可用性 事物：怎么保证数据的一致性，肯定要用事物，使用了MQ以后，其实就是分布式事物了，所以还要解决分布式事物这一问题 我们可以看出引入了消息对了其实会有很多问题
如我上面所说，做了个小网站，几十个人同时访问就卡顿甚至崩溃，但是双十一淘宝购物却很流畅，偶尔会有下单很卡的情况，但是基本上是不影响使用的。现在很多公司都会开发分布式集群系统，在阿里自然也是这样。...还有一个重大的技术挑战就是双十一的零点秒杀活动，这也是双十一最核心的业务。几乎所有的等待双十一购物的同胞们，在秒杀活动开始的一瞬间，点下购买按钮抢购商品。...秒杀活动需要面对的技术挑战有以下几点： 对现有网站业务造成的冲击，稍有不慎将导致整个网站瘫痪 高并发的应用，数据库负载压力大。...秒杀活动激增的网络请求和服务器带宽，远超平时的带宽。 秒杀活动有这么多技术难点，那么阿里的大神是怎么应对这些挑战的呢？毕竟一个不慎，双十一的活动就是一地鸡毛了。...比如近几年流行的大数据，云计算，分布式数据库，搜索引擎等这些技术早就在双十一中应用了。所以为了表示对技术人员崇高的敬意，小编决定今年双十一买一千块以上的东西。哈哈，准备剁手买买买了。
如我上面所说，做了个小网站，几十个人同时访问就卡顿甚至崩溃，但是双十一淘宝购物却很流畅，偶尔会有下单很卡的情况，但是基本上是不影响使用的。现在很多公司都会开发分布式集群系统，在阿里自然也是这样。...还有一个重大的技术挑战就是双十一的零点秒杀活动，这也是双十一最核心的业务。几乎所有的等待双十一购物的同胞们，在秒杀活动开始的一瞬间，点下购买按钮抢购商品。...秒杀活动需要面对的技术挑战有以下几点： 对现有网站业务造成的冲击，稍有不慎将导致整个网站瘫痪 高并发的应用，数据库负载压力大。...秒杀活动激增的网络请求和服务器带宽，远超平时的带宽。 秒杀活动有这么多技术难点，那么阿里的大神是怎么应对这些挑战的呢？毕竟一个不慎，双十一的活动就是一地鸡毛了。...比如近几年流行的大数据，云计算，分布式数据库，搜索引擎等这些技术早就在双十一中应用了。所以为了表示对技术人员崇高的敬意，小编决定今年双十一买一千块以上的东西。哈哈，准备剁手买买买了
本文原作者Chank，原题“如何设计一个亿级消息量的 IM 系统”，为了提升内容质量，本次有修订和改动。...此时，如果你的系统是读扩散的话为了防止消息丢失，那每一条消息就只能带上上一条消息的ID，前端根据上一条消息判断是否有丢失消息，有消息丢失的话需要重新拉一次。...此时，可能有人会想，我不能用定时拉的方式看有没有消息丢失吗？当然不能，因为消息ID只在会话级别连续递增的话那如果一个人有上千个会话，那得拉多少次啊，服务器肯定是抗不住的。...Twitter不是Feeds系统吗？这篇文章不是讨论IM的吗？...)：基于Go的马蜂窝旅游网分布式IM系统技术实践》 《瓜子IM智能客服系统的数据架构设计（整理自现场演讲，有配套PPT）》 《阿里技术分享：电商IM消息平台，在群聊、直播场景下的技术实践》 《一套亿级用户的
活动驱动通用化 双十一，其本质是一个活动。本模板的意义就在于不仅仅适用于双十一，还适用于任何活动。只需要定义： 活动名称 开始日期 结束日期 即可。 因此，本模板就有了非常大的通用性。...大屏展示 双十一活动展示 ? 能用多大，就用多大，来吧。就怕你没有 100 寸的电视。 圣诞节活动展示 ?...你可以观察到： 活动有自己的名称 整个外观实时切换了 左上角时间窗口的粒度是不同的 因此，你每次搞活动都可以用这套方案来展示活动的实时情况 主题实时切换 直接切换主题： ?...把一个文件放在前台妹妹那里即可。需要的时候双击即可。不怕被传给任何人，因为需要登录的。 怎么做到实时的 这里有非常多的技术细节和实践技巧，大家常见的问题，简单回答如下： 需要 实时查询 吗？...在现实中双十一几乎是任何公司非常重视的，而且当时数据量巨大，能做到实时的系统非常罕见，数据都是有延时的，我们特别做了对延时的支持，并以一种亚现实的模式展示，没有任何满意度降低。
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。...本文将从超大规模分布式系统稳定性和高可用建设角度出发，尝试理解支付宝技术架构演进中的一些关键技术和思路。...为解决引入分布式体系而带来的业务和系统复杂性等问题，团队重点聚焦实现集群的一致性，主要包括确保分布式数据一致性和在分布式环境下进行系统监控的问题。...对此，支付宝基于两阶段事务原理自研了相应的分布式事务框架和微服务框架，同时构建了第一代监控系统，摆脱了黑屏命令行监控，从稳定的分布式事务体系应用架构和系统化的监控报警平台，奠定了后续高可用架构的基础。...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。
分而治之，横向扩展 如果你只部署一个应用，只部署一台服务器，那抗住的流量请求是非常有限的。并且，单体的应用，有单点的风险，如果它挂了，那服务就不可用了。...因此你做了分布式部署，部署了多台机器，部署了主数据库、从数据库。 但是，如果双十一搞活动，流量肯定会猛增的。如果所有的查询请求，都走主库的话，主库肯定扛不住，因为查询请求量是非常非常大的。...消息队列，削锋 我们搞一些双十一、双十二等运营活动时，需要避免流量暴涨，打垮应用系统的风险。因此一般会引入消息队列，来应对高并发的场景。...有些伙伴担心这样可能会出现消息积压的问题： 首先，搞一些运营活动，不会每时每刻都那么多请求过来你的系统（除非有人恶意攻击），高峰期过去后，积压的请求可以慢慢处理； 其次，如果消息队列长度超过最大数量，可以直接抛弃用户请求或跳转到错误页面...降级熔断 熔断降级是保护系统的一种手段。当前互联网系统一般都是分布式部署的。而分布式系统中偶尔会出现某个基础服务不可用，最终导致整个系统不可用的情况, 这种现象被称为服务雪崩效应。
实现削峰的常用的方法有利用缓存和消息中间件等技术。 异步处理：秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，其实异步处理就是削峰的一种实现方式。...可拓展：当然如果我们想支持更多用户，更大的并发，最好就将系统设计成弹性可拓展的，如果流量来了，拓展机器就好了。像淘宝、京东等双十一活动时会增加大量机器应对交易高峰。...充分利用缓存：利用缓存可极大提高系统读写速度。 消息队列：消息队列可以削峰，将拦截大量并发请求，这也是一个异步处理过程，后台业务根据自己的处理能力，从消息队列中主动的拉取请求消息进行业务处理。...服务层 上面只拦截了一部分访问请求，当秒杀的用户量很大时，即使每个用户只有一个请求，到服务层的请求数量还是很大。比如我们有100W用户同时抢100台手机，服务层并发请求压力至少为100W。...4、手写个单例模式出来； 5、分布式锁的解决方案 6、分布式事务解决方案 7、分布式环境下的定时任务管理
分而治之，横向扩展 如果你只部署一个应用，只部署一台服务器，那抗住的流量请求是非常有限的。并且，单体的应用，有单点的风险，如果它挂了，那服务就不可用了。...但是，如果双十一搞活动，流量肯定会猛增的。如果所有的查询请求，都走主库的话，主库肯定扛不住，因为查询请求量是非常非常大的。...消息队列，削锋 我们搞一些双十一、双十二等运营活动时，需要避免流量暴涨，打垮应用系统的风险。因此一般会引入消息队列，来应对高并发的场景。...有些伙伴担心这样可能会出现消息积压的问题： 首先，搞一些运营活动，不会每时每刻都那么多请求过来你的系统（除非有人恶意攻击），高峰期过去后，积压的请求可以慢慢处理； 其次，如果消息队列长度超过最大数量，可以直接抛弃用户请求或跳转到错误页面...降级熔断 熔断降级是保护系统的一种手段。当前互联网系统一般都是分布式部署的。而分布式系统中偶尔会出现某个基础服务不可用，最终导致整个系统不可用的情况, 这种现象被称为服务雪崩效应。
前言：在之前的业务中，使用了Kafka和RabbitMQ两种消息队列，这篇文章来做一个总结。 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要实现异步消息，应用解耦，流量削峰及消息通讯等功能。...1.3、流量削峰 流量削峰也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。 秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，需要在应用前端加入消息队列。...RocketMQ RocketMQ是阿里开源的消息中间件，目前在Apache孵化，使用纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。...RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是简单的复制，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景，支撑了阿里多次双十一活动...Kafka Kafka设计的初衷就是处理日志的，不支持AMQP事务处理，可以看做是一个日志系统，针对性很强，所以它并没有具备一个成熟MQ应该具备的特性。
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