11月12日凌晨,2020天猫双11落下帷幕,淘宝天猫官方消息,天猫双十一成交额4982亿。媒体报道各不相同,但聚焦的都是4982亿这张照片,它就是天猫双十一向全球提供的唯一窗口--媒体中心的数据大屏。
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题,直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。
摘自谢朝阳《5G边缘云计算 规划 实施 运维》 运维是持久战 “三分建设,七分运维”,运维是持久战。 运维的终极目标 好的运维是多要素的融合,包括规范的流程和技术。因此,达到智能化的可靠性(Reliability)、可用性(Availability)、安全性(Security)、可扩展性(Scalability)、易管性(Manageability-Intelligence)—简称RASSM-I—是运维的终极目标(Nirvana)。 运维需要具备的能力
在今天的互联网里,高并发、大数据量、大流量已经成为了代言词,那么我们的系统也承受着巨大的压力,首当其冲的解决方案就是redis。 那么redis使用不当就会产生雪崩、穿透、击穿等问题,这也是考验一个程序员技术能力的时刻。
随着互联网及移动互联网的发展,应用系统的数据量也是成指数式增长,若采用单数据库进行数据存储,存在以下性能瓶颈:
在今天的互联网里,高并发、大数据量、大流量已经成为了代言词,那么我们的系统也承受着巨大的压力,首当其冲的解决方案就是redis。
单库瓶颈:如果在项目中使用的都是单MySQL服务器,则会随着互联网及移动互联网的发展,应用系统的数据量也是成指数式增长,若采用单数据库进行存储,存在一下性能瓶颈:
随着双十一购物盛会落下帷幕,各大电商平台纷纷公布出自己今年的成绩。与其它同行不同的是,京东除了公布1598亿的线上下单金额,还公布了线上线下融合的战果。
排行榜 游戏服务器中涉及到很多排行信息,比如玩家等级排名、金钱排名、战斗力排名等。 一般情况下仅需要取排名的前N名就可以了,这时可以利用数据库的排序功能,或者自己维护一个元素数量有限的top集合。 但是有时候我们需要每一个玩家的排名,玩家的数量太多,不能利用数据库(全表排序压力太大),自己维护也会比较麻烦。 使用Redis可以很好的解决这个问题。它提供的有序Set,支持每个键值(比如玩家id)拥有一个分数(score),每次往这个set里添加元素, Redis会对其进行排序,修改某一元素的score后,也会
Redis是高性能的分布式内存数据库,对于内存数据库经常会出现下面几种情况,也经常会出现在Redis面试题中:缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新、缓存降级。本篇分别介绍这些概念以及对应的解决方案。
今年的双十一已然过去,之前文章里有提到过我预测了天猫的成交额为2675.55亿元,和真实值的数据非常地相近,有朋友就问我是如何预测的,方法其实很简单,多项式回归。
前几天,和一个同学瞎聊,他说,“我们公司的系统从来都没有经过性能调优,集成测试没问题后就上线了,上线后也几乎没出现过性能问题。”
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
原ZLJ卖场的压测流程,是依托于阿里云PTS工具,团队自身缺乏性能测试能力自建,缺少性能分析和数据沉淀,测试场景单一,只有单接口和多接口压测,缺少场景和链路压测,不能相对合理的评估系统性能承载能力,机器扩容只凭借经验进行增加调整,缺乏评估依据。
前几天12306崩了,很多人在痛骂12306,还有很多人在我公众号的后台问我为什么12306总是动不动就崩溃,和大姨妈一样不给力。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中,如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
在如今数据库管理中,应对MySQL中的热点数据更新一直是业内的一大挑战,尤其在秒杀等高并发场景中显得尤为重要。如果处理不当,可能会造成数据库系统崩溃。
每年一次的双十一大促临近,因此上周末公司组织了一次技术交流闭门会,邀请了电商、物流、文娱内容、生活服务等知名一线互联网公司的技术大牛,一起探讨了一些大促稳定性保障相关的技术话题。
说起缓存相关技术,老多了, memcache、redis、squid、varnish、web cache、 CDN等等。缓存技术五花八门,但这些技术间有什么共性的地方,又有什么不同的地方呢?答案肯定是有的,这次为大家分享及整理一下缓存方面的技术,主要分为三个系列展开:
购物车是任何一个电商项目都会用到的功能,面试的时候也经常问到,今天我们就来谈谈Redis下购物车的实现。
双十一将至,购物车装的怎么样了?每年一到这时候,各大商家都已开始密集部署活动,等你剁手。
双十都来了,双十一还会远吗?北方,特别是京津冀的剁手党们,赶紧多赚钱吧!剁手夏已发现谁盯上你的钱包了,看完这篇剁不剁手就看你自己了!
大家好!我是黄啊码,MySQL的入门篇已经讲到第10个课程了,前面的课程归属小白篇,今天我们就来讲讲大白篇系列——性能优化
数据库与缓存 摘要: 这里讲的缓存是数据库本身的缓存,并不是外部缓存例如Redis/Memcache等等。 数据库的数据分为冷数据和热数据库,通俗的讲冷数据是存储在磁盘上不经常查询的数据;而热数据是频繁查询的数据,这部分数据会被缓存到内存中。 本文节选自《Netkiller Architect 手札》 第 10 章 数据库与缓存 目录 10.1. 什么是数据库缓存? 10.2. 为什么缓存数据呢? 10.3. 什么时候使用数据库缓存 10.4. 涉及缓存的地方有哪些 10.5. 谁来控制数据库缓存 10.6
每年“双11”都是一场电商盛会,消费者狂欢日。今年双11的意义尤为重大,它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说,双十一无疑已经成为一场大考,考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。
随着互联网的发展,越来越多的企业开始使用VPS服务器来托管其网站。然而,一些企业经常会遇到网站速度慢、响应时间长等问题,这不仅会影响用户的体验,还会导致客户流失。因此,优化VPS服务器的性能,提升网站访问速度变得尤为重要。本文将介绍如何通过一系列优化措施来提高VPS服务器的性能,从而实现网站的快速访问。
redis是一个非关系型数据库,相对于其他数据库而言,它的查询速度极快,且能承受的瞬时并发量非常的高。所以常常被用来存放网站的缓存,以减少主要数据库(如mysql)的服务器压力。
机器之心原创 作者:徐丹 11 月 11 日零点刚过 26 秒,天猫双十一订单峰值产生,58.3 万笔 / 秒。 11 月 1 日零点至 11 月 11 日零点 30 分,今年整个双十一成交额破 3723 亿,实时成交额超过 1 亿元的品牌超过 300 个。 这是今年阿里交出的双十一成绩单。不断增长的订单数据背后,今年的消费体验也出现了很多变化,付款不再卡顿、快递速度极快… 盛大的消费狂欢过去后,来盘点一下,阿里用什么技术撑住了双十一? 一、阿里双十一技术发展史,从去 IOE 说起 从最底层来说,支撑双十一
mandb 用于初始化或手动更新索引数据库缓存。缓存包含与手册页系统的当前状态相关的信息,其中存储的信息由 man-db 实用程序用于提高其速度和功能。
每年“双 11”都是一场电商盛会,消费者狂欢日。今年双 11 的意义尤为重大,它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说,双十一无疑已经成为一场大考,考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
依据一些云厂商的 Benchmark 的结果,在 4 核 8G 的机器上运行 MySQL 5.7 时,大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。这时,运营负责人说正在准备双十一活动,并且公司层面会继续投入资金在全渠道进行推广,这无疑会引发查询量骤然增加的问题。那么当查询请求增加时,应该如何做主从分离来解决问题。
消息队列的应用场景十分广泛,主流的消息中间件有ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,ZeroMQ,Kafka等,ActiveMQ是最老牌的MQ,它是Apache的开源项目,ZeroMQ是最快的消息队列,RabbitMQ也很不错,RocketMQ是阿里巴巴的开源项目,现在已经捐赠给Apache并成为了Apache的顶级项目,Kafka是吞吐量最高的消息中间件,常用于日志的处理,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
近几年,为了促进消费,政府会发放一些消费券。有的会通过类似支付宝这样的合作商发放,也有直接使用政府APP发放。 发消费券是开心的事情,只不过没抢到的话就略有遗憾了。特别是碰到某些服务器不给力的情况,有的人就会觉得系统不太靠谱了。
最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题,在各个技术峰会上都可以看到它的身影。一些大型的互联网公司,比如阿里巴巴、京东、滴滴等,都已将全链路压测应用到了生产环境。
双十一在进入到14个年头后,终于激情不再。从双十一开始前品牌宣传的减少、到双十一当天“晚会”的缺席、再到双十一过后“战报”不再发布。与多年前“全民狂欢”的景象相比,今年的“冷清”多少还是有点让人始料未及。
每年双十一,对买家来说是一场买买买的剁手之旅,但对于电商公司的技术人员来说,却是一次严峻的技术期末考。如何保证系统在预估的流量洪峰来临时,既能保证用户的买买买不受影响,
明天就是双十一了,看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机,感觉可能等不到5G普及了。
随着唯品会业务的快速发展,订单量的不断增长,原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了,特别是在大促高峰期,原订单库已经成为抢购瓶颈,已经严重制约公司的发展。
缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。 。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大,就会对后端系统造成很大的压力。
进入十一月,最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了,作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外,最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击,又是如何在分布式架构中实现单点登陆,形成支持高并发,高可用的分布式架构技术呢?下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术,如何实现从小白到架构师的蜕变!!
数据库缓存是将数据存储在数据库中的一种缓存实现方式。这种方法比文件缓存更灵活,因为它可以更方便地进行查询和过滤。以下是一个示例:
做数据库的用数据库的,都知道Oracle。作为去IOE的典范,Oracle在中国的形象一方面是被消灭的对象,另外一方面则是根深蒂固的代表。
对大多数人而言,今年的双十一可谓是无感而过。然而,这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
测试: 使用两个终端窗口,同一个账号登录到数据库中,观察事务是否提交对用户查看数据的影响
本篇博客我们来介绍Redis使用过程中需要注意的三种问题:缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。
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