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。
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。
随着Web App的发展,越来越多的移动端App使用HTML5的方式来开发,除了一些HybridApp以外,其他一部分Web App还是通过浏览器来访问的,通过浏览器访问就需要联网发送请求,这样就使得用户在离线的状态下无法使用App,同时Web App中一部分资源并不是经常改变,并不需要每次都向服务器发出请求,出于这些原因,HTML5提出的一个新的特性:离线存储。
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性,离线数据、实时数据分别指的是什么,业务应用时,究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求,想着肯定越实时越好,数据团队怎样
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。
再多的话就不说了,这个是接着上一讲: 【一起学设计模式】状态模式+装饰器模式+简单工厂模式实战:(一)提交个订单我到底经历了什么鬼? 一起的,一些多余的赘述请先看这个篇文章。
去年8月,国内某大型快递公司S为了应对双十一的快递系统高峰,想学习阿里用全链路压测的方法对系统进行提前检查、优化系统性能。
3、仅仅加载被修改过的资源,避免同一资源对服务器多次的请求,大大降低了对服务器的访问压力
html5有哪些新特性、移除了那些元素?如何处理HTML5新标签的浏览器兼容问题?如何区分 HTML 和 HTML5?
---- 相关知识点 web标准、 web语义化、 浏览器内核、 兼容性、 html5... 题目&答案 Doctype作用?严格模式与混杂模式如何区分?它们有何意义(1)<!DOCTYPE>声明位于HTML文档中的第一行,处于<html>标签之前,用于告知浏览器的解析器用什么文档标准解析这个文档。DOCTYPE不存在或格式不正确会导致文档以兼容模式呈现。 (2)标准模式的排版和JS运作模式都是以该浏览器支持的最高标准运行。在兼容模式中,页面以宽松的向后兼容的方式显示,模拟老式浏览器的行为以防止站点
最近开始上手一个大数据离线数仓项目。本篇博客先为大家进行一个总体的介绍,包括各个阶段的任务以及项目的简介,环境,需求等等…
剩喜漫天飞玉蝶,不嫌幽谷阻黄莺。2020 年是不寻常的一年,Flink 也在这一年迎来了新纪元。
尽管没有参与到双十一的剁手大战当中,但是,我依然感受到了双十一的浓浓氛围。满屏的红包雨、不断弹出的推广链接、朋友圈里不断刷屏的盖楼活动,还有各大卫视的双十一的晚会都在告诉我双十一已经真真切切地来到了我们面前。虽然各大电商平台的数据依然表现良好,并且参与了千亿元的大项目,但是,隐隐约约当中,这个双十一似乎有了一些不一样的味道。
一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是大促技术指南! 而经过这些年的发展,大促早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的大促场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战,同时也积累了诸多最佳实践。
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一,其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用,实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动,每年双十一购物节,除疯狂购物外,最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集,数据计算,数据校验,最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内,顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒,通过多条链路流计算备份确保万无一失。
全员推送服务是基于即时通信 IM 通信架构实现的一组 REST API,用以支持 App 应用的全员推送、标签推送、属性推送等消息推送需求,客户端可通过 SDK 在线推送、离线推送(Android 后台通知和 APNs)接收推送的消息。同时全员推送支持消息的离线存储,帮助运营人员更高效地实现运营目标。
使用HTML5,通过创建cache manifest文件,可轻松创建web应用的离线版本;HTML5引入了应用程序缓存,这意味着web应用可进行缓存,并可在没有网络时进行访问。
HTML 1、Doctype作用?标准模式与兼容模式各有什么区别? (1)、<!DOCTYPE>声明位于位于HTML文档中的第一行,处于<html> 标签之前。告知浏览器的解析器用什么文档标准解析这
1、假如现在有一款游戏 App 打算在圣诞节推出优惠活动,需要推送给全部用户,这时候运营人员一般会使用短信进行用户触达。但是可能会有部分用户因为没留意短信而错过优惠活动。
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。
在HTML5越来越流行的今天,如果你还不知道离线存储,那就说明你落后了很多。 HTML5的离线存储方式有多种:Web SQL Database、LocalStorage、Cookie、WebStorage、IndexedDB、FileSystem。 Web SQL Database目前虽然还有浏览器支持,是唯一的关系数据库结构的存储,但W3C以及停止对其的维护和发展。我就不多说了。 今天我们主要看LocalStorage这种最简单的本地存储方式。
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
原理和环境 如上面提到的HTML5的离线存储是基于一个新建的.appcache文件的,通过这个文件上的解析清单离线存储资源,这些资源就会像cookie一样被存储了下来。之后当网络在处于离线状态下时,浏览器会通过被离线存储的数据进行页面展示。 就像cookie一样,html5的离线存储也需要服务器环境。 这里提供一个小工具——简易iis服务器,把它放在项目更目录下,双击运行即可模拟服务器环境。 链接: http://pan.baidu.com/s/1jG86UV0 密码: ja9h 解析清单 在开始之
最近有不少质疑大数据的声音,这些质疑有一定的道理,但结论有些以偏概全,应该具体问题具体分析。对大数据的疑问和抗拒往往是因为对其不了解,需要真正了解之后才能得出比较客观的结论。 大数据是一个比较宽泛的概念,它包含大数据存储和大数据计算,其中大数据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计,以及计算逻辑相对复杂的大数据预测。下面分别就以上三个领域简要分析一下:第一,大数据存储解决了大数据技术中的首要问题,即海量数据首先要能保存下来,才能有后续的处理。因此大数据存储的重要性是毫无疑问的。第二,大数据统计是对海量
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
在互联网时代,图数据越来越多地呈现出海量和动态等特性,静态图计算的模型和方法难以应对数据处理的需求。而流式图计算能基于实时变化的数据,流式地构建动态图数据关系,并基于动态变化的图数据之上实时地进行分析、计算和挖掘,是图计算主流技术分支。 InfoQ 作为技术媒体对技术趋势保持着格外的关注,本次我们采访了蚂蚁流式图计算团队负责人潘臻轩。流式图计算是蚂蚁大规模图计算系统 TuGraph 的重要组成部分,可以有效地挖掘数据关系变化的趋势和异动,承担着重要的近线异步图计算等功能。潘臻轩为我们分享了蚂蚁流式图计算的应用经验,以及图计算在未来的发展趋势。
离线存储可以将站点的一些文件存储在本地,它是浏览器自己的一种机制,将需要的文件缓存下来在没有网络的时候可以访问到缓存的对应的站点页面,包括html,js,css,img等等文件在有网络的时候,浏览器也会优先使用已离线存储的文件,返回一个200(from cache)头。这跟HTTP的缓存使用策略是不同的。
在过去的这几年时间里,以 Storm、Spark、Flink 为代表的实时计算技术接踵而至。2019 年阿里巴巴内部 Flink 正式开源。整个实时计算领域风起云涌,一些普通的开发者因为业务需要或者个人兴趣开始接触Flink。
发布约一周,DeveMobile 、EaseMobile 主题迎来更新1.1 版本更新。1.1 版本为主题增加了HTML5 的离线存储(脱机API)功能及国内常见社交媒体关注功能,并修复若干bug。已购用户请待推送或通知。 主题更新内容: 0、【EaseMobile 】修复EaseMobile 主题与微信机器人插件的冲突问题; 评:上一版本在与 我爱水煮鱼 的微信机器人高级插件共同启用时候会有冲突导致主题不能正常运行,本次更新修复这个问题了。请EaseMobile 主题与微信机器人插件的重叠用户尽快更新。
阿里江湖中,很多资源和技术,如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等,在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应,既是内功也是武器。
导语 | CBS云硬盘为腾讯云客户提供了⾼可靠、⾼可⽤和低成本的统⼀块存储服务。CBS针对数据安全、云服务器⽣产、资源均衡、云盘介质升级等场景下的数据调度能⼒需求,抽象出统⼀数据调度平台。本文是对腾讯云存储专家工程师——杨光超在云+社区online的分享整理,希望与大家一同交流。
确保用户在不同地区能用最快的速度打开网站,其中某个域名崩溃用户也能通过其他域名访问网站。
墨墨导读:2020数据技术嘉年华于11月21日落下帷幕,大会历时两天,来自全国各地的数据领域学术精英、领袖人物、技术专家、从业者和技术爱好者相聚北京,见证了个人的快速成长、技术的迭代进步、行业的蓬勃发展、生态的融合共赢,以及市场的风云变迁。
「我们已经用起来了」,是我们最喜欢听到的话,简简单单几个字的背后代表着沉甸甸的信任和托付。从今天开始,我们将通过「相信开放的力量」系列深度案例分享,从业务的角度,看看一个数据库为各行业用户带来的业务价值。 本篇文章将介绍 TiDB 联手中通科技打造全场景全链路数字化平台服务的故事。
导语 | 粗排是介于召回和精排之间的一个模块,是典型的精度与性能之间trade-off的产物。理解粗排各技术细节,一定要时刻把精度和性能放在心中。 在上篇《详细解读!推荐算法架构——召回》中我们结合算法架构召回进行解读分析,本篇将深入重排这个模块进行阐述。 一、总体架构 粗排是介于召回和精排之间的一个模块。它从召回获取上万的候选item,输出几百上千的item给精排,是典型的精度与性能之间trade-off的产物。对于推荐池不大的场景,粗排是非必选的。粗排整体架构如下: 二、粗排基本框架:样本、特征、模
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。
一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作,实际发出了五个写操作,当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后,系统突然故障,导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后,数据库程序重新从磁盘中读出数据时,就会发现数据再逻辑上存在问题,数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer(包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等)。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的,所以就需要添加Cache来缓存IO操作,适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时,也可能会“滞留”IO操作,带来一些负面影响。如果在系统发生故障时,仍有部分IO“滞留”在IO操作中,真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据,造成数据的不一致。当系统恢复时,直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误,导致应用无法启动。尽管一些数据库系统(如Oracle、DB2)可以根据redo日志重新生成数据,修复逻辑错误,但这个过程是非常耗时的,而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库(如SQL Server),这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个,关闭Cache或创建快照(Snapshot)。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降,但在有些应用中,这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中(RPO为0),都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的,所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图,通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据,在此时间点之后源数据卷的更新(有新的数据写入),不会反映在快照视图中。利用这个快照视图,就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢?这涉及到多个实体(存储控制器和安装在主机上的快照代理)和一系列的动作。典型的操作流程是:存储控制器要为某个数据卷创建快照时,通知快照代理;快照代理收到通知后,通知应用程序暂停IO操作(进入 backup模式),并flush数据库和文件系统中的Cache,之后给存储控制器返回消息,指示已可以创建快照;存储控制器收到快照代理返回的指示消息后,立即创建快照视图,并通知快照代理快照创建完毕;快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作,并且flush了主机中的 Cache,所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的(以Oracle数据库为例,进入Backup模式大约需要2分钟,退出Backup模式需要1分钟,再加上通信所需时间,一次快照需要约4分钟的时间),所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作(如备份、复制)时,在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上,如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联,分别对一个个卷进行操作,那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组(Volume Group)”,把多个关联数据卷组成一个组,在创建快照时同时为组内多个卷建立快照,保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作,由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享,主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。
高速性(velocity):大数据要求处理速度快,比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
又是一年“双十一”,如何尽最大努力阻击阿里巴巴是各大电商平台的首要任务。近日,苏宁易购、京东接连召开发布会,价格不再是重点,一场由云计算拉开的线上线下购物体验升级正在上演。
NaN 指“不是一个数字”(not a number),NaN 是一个“警戒值”(sentinel value,有特殊用途的常规值),用于指出数字类型中的错误情况,即“执行数学运算没有成功,这是失败后返回的结果”。
一年一度双十一又到了,看了一下今年双十一,或许是今年以来,最优惠的时候。(618相比……各有千秋)
本文根据网易杭州研究院技术专家范欣欣在中国HBase技术社区第3届 MeetUp 杭州站分享的《网易HBase实践》编辑整理而成。
数据库存储引擎采用的技术会对数据库的某些应用场景的性能产生十分重要的影响。可能很多朋友并不关注这一点,也没有遇到过那些网上所说的问题,这可能你的应用场景并没有遇到哪种情况,或者说你的系统的规模还不大,硬件性能能够弥补这方面的不足。不过作为数据库从业人员,不管是应用架构师、研发人员还是DBA最好还是了解一些这方面的知识,从而避免此类问题发生或者当遇到类似性能问题的时候能够快速定位问题。
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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。
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