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双11京东将用无人机多地配送，安全隐患有木有？

进入双11以来，京东无人机在宿迁、西安、北京等多地同时投入运营，这意味着继今年618首飞之后，京东无人机在成熟应用领域又进了一步。...京东无人机助力双11，不仅为广大农村客户带来便捷和惊喜，同时也体现了京东无人机技术给电商物流行业带来的巨大变革，用户的购物体验将进一步提升。 ?...技术方面，京东已开发出包括多旋翼、垂直起落以及电动、油动或油电混合动力等多形态、多动力的无人机机型，能够执行最大30公斤载货量、30公里飞行距离的配送任务。...随着今年双11全国购物季的帷幕拉起，农村用户也迫切的希望能够享受到与城市同质同价的好货和优质服务。...而无人机，正是为解决广大农村最后一公里配送难题而生，京东无人机多地配送订单，使这个双11与往年的大不相同。 ? 京东无人机在宿迁旱闸村送货 ?

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高可用解决方案：同城双活？异地双活？异地多活？怎么实现？

后台服务可以划分为两类，有状态和无状态。高可用对于无状态的应用来说是比较简单的，无状态的应用，只需要通过F5或者任何代理的方式就可以很好的解决。后文描述的主要是针对有状态的服务进行分析。...如果我们已经将异地多活的业务部署为上图的结构，很大程度解决了数据到处同步的问题，不过依然会存在大量的冲突，冲突的情况可以简单认为和双活差不多。那么还有没有更好的方式呢？...因为业务线非常复杂，数据依赖也非常复杂，每个数据中心相互进行数据同步的情况无可避免。淘宝的解决方式和我们切分微服务的方式有点类似： 注意看图中的数据同步箭头。...假设买家在多个城市交汇的地方，比如，十字路口的四个位置分别是4个城市，那么如何处理才能让他拉到比较正常的数据？ 你们现在的业务模块中，哪些业务是可以做多活的，哪些无法做多活？ 所有的业务都要做多活吗？...2020-11-29 VS Code有哪些奇技淫巧？ 2020-11-29 API网关是否真的起到了它该有的作用？

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异地双活实践笔记

而异地双（多）活，却是指有两个或者多个可以同时对外服务的节点，任意一个点挂了，也可以迅速切换到其他节点对外服务，节点之间的数据做到准实时同步。...既然不跨机房就要做用户分区，确保每个用户只能访问自己所在的区，这样至少能保证该用户自己的数据的完整。 3、所有的业务都适合做异地双活吗？...消息同步问题：如果不同步会导致消息丢失。所以mq消息其实也是需要同步的。 同步可以通过客户端双写，或者服务端复制。双写更加容易。 Redis的异地双活 Redis 的异地双活。...在支付宝微博答复中，有一个新名词——“异地多活”。在传统了灾备方案中，一般提的都是同城灾备、异地灾备、两地三中心。...这种多活数据中心的好处是：因为所有的数据中心都在支持交易，所以能节约IT成本;另外传统方式中备份系统都不在真实的交易活动状态，所以很难判断它的状态到底怎么样，在出现问题时，都不一定敢切过去。

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重构系统的套路-提高并发能力

提高系统并发能力，总结起来有三点：异步，缓存，并行。...如果业务关心返回值，比如订单逻辑，很多下游服务需要传入本次主订单ID与下游服务进行连接，这样写主订单就必须变成了一个同步逻辑，但是主要关心的还是这个OrderId，我们可以建立一个OrderId生成器，...这样单独的一个OrderId服务性能更好，可以将整个业务逻辑串起来。...缓存 为了提升整个逻辑链路的响应时间，我们应该将数据离访问更近，这样响应更快。 有了缓存，我们可能产生某种依赖，将尽可能多的数据放入缓存，而没有好好的进行梳理和分析。...比如我们的营销活动放到redis做缓存，每个营销活动其实是有很多聚合信息，并且每个活动有失效期的，这样比较适合缓存场景的，但是某天产品同学的运营策略变了，在双11我们需要提前做一些预热，这样用户领取的优惠券的周期就变长了

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看完这个“秒杀”设计方案！我有点慌了

这时候有以下问题需要被考虑： 第一是多个客户端的时间如何保持同步，也就是让大家看到时间是一致的，不能你显示 3，而我这还显示 30。 第二是如何保证有没有黄牛用机器人抢。...另外对于一个商家来说，为了这一次促销活动购置服务器是不划算的，平时势必有众多的机器处于闲置状态。...也可以像方案二那样逐层过滤请求，这种业务场景和双十一相同吗？如果像双 11 那样，想尽可能多地卖出商品，那么就不像秒杀了。...这是要尽可能多地收订单，但又不能超过库存，其中还有大量的银行支付，各大仓库的库存查询和分配，这些都是非常慢的操作。...为了保证一致性，还要能够扛得住像双 11 这样的大规模并发访问，那么，应该怎么做呢？ 使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。这个时候就需要认认真真地做高并发的架构和测试了。

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没有完美架构，AI 时代架构师如何找到成本与性能的平衡点？

在设计高可用架构时，我们遵循几个原则： 服务隔离：在前期架构设计时，我们会进行服务隔离，实现异地多活和多地多机房部署。...喻珍祥：在 ArchSummit 全球架构师深圳峰会上，康雄老师将带来《vivo 日活千万级活动平台架构的设计实践》的分享，可以先给大家大致透露一下演讲的亮点吗？您认为有哪些内容是大家不可错过的？...用户可能基于地理位置等因素被智能分发到不同的服务中心。 我想讨论的关键点是时延问题。在异地多活架构中，业务数据层的同步尤为关键。数据需要在两个异地中心之间进行同步，这不可避免地会引入一定的时延。...此时数据已经在同步，因此能保证数据的及时性和访问的连续性。 在异地多活架构实施过程中，我们特别关注流量管理和数据中心数据同步这两个方面。...喻珍祥： 在讨论异地多活时，流量分发和数据同步是保证数据一致性、进行网络延迟管理的关键方法。此外，异地多活还涉及到故障切换和自动化的问题，这二者也是实现异地多活架构的关键环节。

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企业必须关注的IPv6网络安全25问

Q8：在IPv6中有可能执行主机跟踪攻击吗？ 答：视情况而定。主机跟踪是指当主机跨网络移动时，网络活动的相关性。...Q12：在地址记录方面，SLAAC和DHCPv6有什么区别? 答：使用SLAAC进行地址配置时，由于地址是“自动配置”的，所以没有IPv6地址的集中日志。...当DHCPv6被应用于地址配置时，服务器通常维护一个IPv6地址租约日志。一旦主机被入侵并检测到IPv6地址租约日志的维护行为时，不法分子很容易通过受感染节点来发起恶意攻击。...答：可以，因为 IPv6主机通常能够在其/64本地子网内配置任意数量的IPv6地址，所以在发生恶意事件时，用户应该至少将检测到恶意活动的/64地址列入黑名单。...Q20：用户该删除包含IPv6扩展报头的数据包吗？ 答：建议用户根据过滤策略在网络中的执行位置，灵活设置针对包含IPv6扩展报头的数据包的过滤策略。

4.2K51

首次揭秘双11双12背后的云数据库技术！| Q推荐

当有千百万个消费者一起在逛的时候，会数量级地放大数据库读链路的查询压力。 在数据库层面，往往一个商品 ID 对应数据库内的一行记录。...事实上为了保证稳定，往年双 11 为了保证大促高峰能够平稳地过去，在一些计算量比较大或者稳定性风险比较高的地方就会实行降级策略，确保能够平稳度过流量高峰。...在 2021 年双 11 双 12 中，有一种无所不在的技术力保证了整体系统的稳定，如 PolarDB 具备的极致弹性、海量存储和高并发 HTAP 访问的产品特性。...在 2021 年的双 11 双 12 中，ADB 3.0 真正实现了无论是否在峰值场景，都能让历史订单实时检索。 具体而言，ADB 3.0 解决了三方面的问题： 全量数据迁移与实时同步。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后，数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。

31.7K50

今天双11，和心爱的她一起去「云露营」

有进步吗？有。体验好吗？真不一定。 同一件衣服，店家的模特穿上和我穿上怎么差这么多？尺码不合适要退换？没问题，快递一来一回，再多等十天半个月吧。...讲到大促活动，少了美女主播怎么行，这次双11，美女主播在3D直播间等着各位！ 不要跟我说「你这背景也太假了」，搭一个这样的背景也是很不容易的。...用VR看一看，这四肢有多灵活。 「撑起」天猫双11的硬核技术 说来，天猫怎么就忽然做起沉浸式购物了？ 其实在过去的13个双11里，天猫的底层技术基础设施得到了深厚的积累。...从2015年起，为了适应业务的快速增长，阿里在「双11」活动中开始将电商核心业务弹性上云，以解决大促期间的算力缺口问题。 2019年，实现核心系统上云。 2020年，实现云技术的全面原生化。...另外，今年阿里将自研CPU大规模应用于双11活动，首次实现了芯片、计算架构及操作系统的协同优化，单位算力功耗降低了60%。 最初，阿里下定决心搞自研CPU的起因，也是为了满足计算场景的实际需要。

18.5K40

服务设计在To B运营设计中的实践

近一年多的时间，我们通过大促活动回收了大量用户问卷，这些数据帮助我们在服务框架下进行运营设计的推演，实践研究服务设计驱动运营的商业效率和价值。 ? 图1：本文整体服务推进的逻辑 1....为了了解用户的真实情绪，我们基于2000多份样本，绘制了用户情绪流，记录了不同步骤的触点下，用户情绪所发生的变化。...图10：服务后台用户行为 我们基于5000多份样本，整理了用户后台的行为路径，用来描述用户在运营活动售前流程中的操作行为，以此来定位和了解用户在低情绪时具体做了什么。...图11：To B运营活动售前服务设计实践 注：“服务剧场理论”（Service Theatre，Stephen J. Grove & Raymond P....技术人员做数据质量治理实践总结 ? 如何优雅地检测内存泄漏？ ? 停下回头看，继续向前走 -如何开一场复盘会议 ? 让我知道你在看 ?

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58同城数据库架构设计思路

双主模式，即复制主库（很多公司用单master，此时无法保证写的可用性），冗余数据，如下图 带来的问题：双主同步key冲突，引不一致 解决方案： a）方案一：由数据库或者业务层保证key在两个主上不冲突...）58同城秒级别数据扩容 需求：原来水平切分为N个库，现在要扩充为2N个库，希望不影响服务，在秒级别完成 最开始，分为2库，0库和1库，均采用“双主当主从用”的模式保证可用性 接下来，将从库提升，并修改服务端配置...，秒级完成扩库 由于是2扩4，不会存在数据迁移，原来的0库变为0库+2库，原来的1库变为1库和3库 此时损失的是数据的可用性 最后，解除旧的双主同步（0库和2库不会数据冲突），为了保证可用性增加新的双主同步...（2.2）增加从库 （2.3）增加缓存：服务+缓存+数据一套（58的玩法） （3）一致性 （3.1）主从不一致：引入中间层 or 读写都走主库（58的玩法） （3.2）缓存不一致：双淘汰来解决缓存不一致问题...数据的物理独立性 不管数据库的数据在存储表示或访问方式上怎么变化，应用程序和终端活动都保持着逻辑上的不变性。

2.2K70

电商IM消息平台，在群聊、直播场景下的技术实践

2、技术背景 2020年双11，第一次改变节奏，从光棍节变成双节棍，从一个峰变成了两个峰，在新的挑战下，如何做好技术保障，做好技术支撑，所有技术人都进入了一个新的学习过程。...4、强互动群聊中的消息架构实践 4.1 传统IM中“写扩散”架构的瓶颈 随着2018年淘系电商首推“双11合伙人计划”，更简单直接的双11玩法，给大众带来更多期待和惊喜。...尤其是盖楼互赞活动更是把“群聊”推上风口浪尖, 在手淘APP内部分享比在微信和钉钉等社交/企业软件分享更加便捷和高效，用户不停地在群内互动分享拉赞、通过好友助力提升盖楼积分。...基于这个理论假设，需要考虑“读扩散”让每个用户的消息从对应的“群会话消息队列同步“数据，而不是从”用户队列同步“数据。...通过队列位点syncId进行比对，如果服务端消息队列syncId-客户端队列syncId=1，表示云端消息无空洞，否则携带客户端的队列和对应的syncId到云端重新同步区间数据，实现最终一致性。

3.5K00

亿级流量架构实战之秒杀设计

这时候有以下问题需要被考虑 : 第一是多个客户端的时间如何保持同步, 也就是让大家看到时间是一致的, 不能你显示3, 而我这还显示 30 。 第二是如何保证有没有黄牛用机器人抢 。...首先想到的是扩容, 详情可以参考服务器扩容思路及问题分析 , 但这是不现实的, 因为扩容需要很多很多机器, TPS增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍, 另外对于一个商家来说, 为了这一次促销活动购置服务器是不划算的...每个小服务会把当前在线等待秒杀的人数每隔一段时间就回传给我们的数据中心，于是我们就知道全网总共在线的人数有多少。...也可以像方案二那样逐层过滤请求, 这种业务场景和双十一相同吗? 如果像双 11 那样，想尽可能多地卖出商品， 那么就不像秒杀了。...这是要尽可能多地收订单，但又不能超过库存，其中还有大量的银行支付，各大仓库的库存查询和分配，这些都是非常慢的操作。为了保证一致性，还要能够扛得住像双 11 这样的大规模并发访问，那么，应该怎么做呢？

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IM开发基础知识补课(十)：大型IM系统有多难？万字长文，搞懂异地多活！

本文从一个简单的系统例子开始，从单机架构、主从副本、同城灾备、同城双活，再到异地双活、异地多活，由浅入深、循序渐进地讲解了大型分布式系统异地多活容灾架构的技术原理和基本的实现思路，非常适合入门者学习。...具体就是：两地是指 2 个城市，三中心是指有 3 个机房。其中 2 个机房在同一个城市，并且同时提供服务，第 3 个机房部署在异地，只做数据灾备。 这种架构方案，通常用在银行、金融、政企相关的项目中。...因为只有两个机房都拥有「全量数据」，才能支持任意切换机房，持续提供服务。 怎么实现这种「双主」架构呢？它们之间如何互相同步数据？...此外：除了数据库这种有状态的软件之外，你的项目通常还会使用到消息队列（例如 RabbitMQ、Kafka），这些也是有状态的服务，所以它们也需要开发双向同步的中间件，支持任意机房写入数据，同步至另一个机房...3）提升高可用的核心是「冗余」，备份、主从副本、同城灾备、同城双活、两地三中心、异地双活，异地多活都是在做冗余。

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双十一之秒杀设计

这时候有以下问题需要被考虑 : 第一是多个客户端的时间如何保持同步, 也就是让大家看到时间是一致的, 不能你显示3, 而我这还显示 30 。 第二是如何保证有没有黄牛用机器人抢 。...首先想到的是扩容, 详情可以参考服务器扩容思路及问题分析 , 但这是不现实的, 因为扩容需要很多很多机器, TPS增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍, 另外对于一个商家来说, 为了这一次促销活动购置服务器是不划算的...每个小服务会把当前在线等待秒杀的人数每隔一段时间就回传给我们的数据中心，于是我们就知道全网总共在线的人数有多少。...也可以像方案二那样逐层过滤请求, 这种业务场景和双十一相同吗? 如果像双 11 那样，想尽可能多地卖出商品，那么就不像秒杀了。...这是要尽可能多地收订单，但又不能超过库存，其中还有大量的银行支付，各大仓库的库存查询和分配，这些都是非常慢的操作。为了保证一致性，还要能够扛得住像双 11 这样的大规模并发访问，那么，应该怎么做呢？

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亿级流量架构之秒杀设计

这时候有以下问题需要被考虑: 第一是多个客户端的时间如何保持同步, 也就是让大家看到时间是一致的, 不能你显示3, 而我这还显示 30 。...首先想到的是扩容, 详情可以参考服务器扩容思路及问题分析 , 但这是不现实的, 因为扩容需要很多很多机器, TPS增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍, 另外对于一个商家来说, 为了这一次促销活动购置服务器是不划算的...也可以像方案二那样逐层过滤请求, 这种业务场景和双十一相同吗? 如果像双 11 那样，想尽可能多地卖出商品， 那么就不像秒杀了。...这是要尽可能多地收订单，但又不能超过库存，其中还有大量的银行支付，各大仓库的库存查询和分配，这些都是非常慢的操作。...为了保证一致性，还要能够扛得住像双 11 这样的大规模并发访问，那么，应该怎么做呢？ 使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。

2.6K52

异地多活演变流程

两地是指 2 个城市，三中心是指有 3 个机房，其中 2 个机房在同一个城市，并且同时提供服务，第 3 个机房部署在异地，只做数据灾备。这种架构方案，通常用在银行、金融、政企相关的项目中。...因为只有两个机房都拥有「全量数据」，才能支持任意切换机房，持续提供服务。怎么实现这种「双主」架构呢？它们之间如何互相同步数据？...此外，除了数据库这种有状态的软件之外，你的项目通常还会使用到消息队列，例如 RabbitMQ、Kafka，这些也是有状态的服务，所以它们也需要开发双向同步的中间件，支持任意机房写入数据，同步至另一个机房...所以，通常会采用第二种方案，从「源头」就避免数据冲突的发生。11 如何实施异地多活既然自动合并数据的方案实现成本高，那我们就要想，能否从源头就「避免」数据冲突呢？这个思路非常棒！...3、提升高可用的核心是「冗余」，备份、主从副本、同城灾备、同城双活、两地三中心、异地双活，异地多活都是在做冗余4、同城灾备分为「冷备」和「热备」，冷备只备份数据，不提供服务，热备实时同步数据，并做好随时切换的准备

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饿了么首战天猫双11， 融合阿里生态赋能商家与行业

汤老太这家开在南京南湖的鸭血馄饨店至今已经有28年历史，你可能无法想到，这家仅有30多平方米的小点一天能卖出近2000碗馄饨。...与天猫双11相比，餐饮外卖及本地生活服务的差别在于，需要商家、消费者、配送三个层面的无缝串联。为此，饿了么储备比平时多的运力来保证运力平衡。...王秋晓表示，相比于具体的销售数据，他们更在乎的是商家能得到哪些激励；通过双11能够沉淀下什么；以及运营能力、数据智能将会在整个运营体系中发挥怎样的作用。...翻阅饿了么上线双11活动的餐厅列表，你就会发现不仅是连锁品牌餐饮，一些规模、投入较小的类夫妻小店也加入此次双11活动。...作为本地生活服务体系内的重要力量，这些中小商户也意愿强烈地希望能够通过首次双11获得平台赋能，实现自身升级。

2.9K20

腾讯云Redis全面升级，性能提升400%，可用性高达5个9

但在突发、热点访问及异地多活场景下，原生Redis方案会出现主从复制延迟、数据同步不连续、多地写入等问题，无法解决海量数据在规模、成本、数据可靠性等方面带来的挑战。...虽然Redis单节点可提供10W+的吞吐，但不足以应对电商直播、秒杀等促销活动中出现的突发、热点访问场景，缓存服务无法提供足够的性能冗余。...在电商、新闻、视频等大型运营活动中，为业务提供充足的性能冗余，助力企业轻松应对业务高峰期。 图：腾讯云Redis高性能版本方案 可用性升级五个九 多地多活不再难！...原生Redis常见的多活方案包括数据同步和应用双写。数据同步方案依赖原生Redis的复制技术，缺点体现在增量日志无法实现持久化，会导致数据同步不连续问题，无法应对跨地域复制网络延迟大的场景。...同时原生Redis不支持双向复制，无法满足业务多地写入需求。应用双写方案存在很难处理写入异常场景下的数据一致性问题，需要业务层设计较多的容错逻辑，极大增加业务设计的复杂度。

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