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首次揭秘双11双12背后的云数据库技术！| Q推荐

从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...淘宝开始考虑通过加入排队能力，解决系统秒挂的情况，但在用户侧会看到页面在转圈圈后显示抢购结果，体验感并不好。 在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。...数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。在 0 点那一刻下单爆发后，随着第一波下单的完成，消费者很快开始重新逛淘宝。...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。

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双11大促秒杀系统必知必会

作为后端工程师，我们不仅要让系统“跑得快”，更要让系统在极限压力下“跑得稳”、“算得准”。 秒杀业务，本质上是一个“读多写少”的极端场景。...传统的单体架构或简单的微服务架构，在如此压力下，数据库会迅速成为瓶颈，导致连接池耗尽、CPU飙高，最终整个系统雪崩。...作为后端工程师，我们不仅要让系统“跑得快”，更要让系统在极限压力下“跑得稳”、“算得准”。 秒杀业务，本质上是一个“读多写少”的极端场景。...：系统检测到异常行为 六、秒杀问题解决 从用请求秒杀到成功到流程，可以概括为几个大类问题： 系统设计问题 redis问题 队列问题（Kafka） 数据库问题（MySQL） 6.1 系统设计问题 你的秒杀是如何设计的...方式一：双redis集群 而且只有一起扣才能成功 数据不一致，很费钱 方式二： 绕过Redis，直写Kafka，去掉预扣库存的操作 我直接一个随机数N（0，100），拒绝大部分请求，而后转Kafka redis

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    吴恩达笔记11_推荐系统

    吴恩达机器学习-11-推荐系统Recommender Systems 本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。...推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一，还有NLP、CV等，主要内容包含： 推荐系统简介 基于内容的推荐系统 协同过滤 推荐系统 推荐系统概述 常见的推荐系统有三种主要的应用常景...---- 问题形式化 推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。...如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。 这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...因此对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。 通过一个栗子来了解推荐系统 假使我们是一个电影供应商，我们有 5 部电影和 4 个用户，我们要求用户为电影打分 ?

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    解密 Redis 助力双 11 背后电商秒杀系统

    来源：t.cn/EAlQqQD 背景 秒杀的特征 秒杀系统 背景 秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销，推广品牌的方式。既可以给平台带来用户量，还可以提高平台知名度。...一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。 本文讨论云数据库Redis版缓存设计高并发的秒杀系统。...秒杀系统 ? 利用系统的层次结构，在每个阶段提前重新验证，拦截无效流量，可以减少大量无效的流量涌入数据库。...使用Redis来优化库存查询，提前拦截秒杀失败的请求，将大大提高系统的整体稳定性。 通过数据控制模块提前将库存存入Redis，将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。

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    解密 Redis 助力双 11 背后电商秒杀系统

    一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。 本文讨论Redis缓存设计高并发的秒杀系统。...秒杀系统 ? 秒杀系统的流量虽然很高，但是实际有效流量是十分有限的。利用系统的层次结构，在每个阶段提前校验，拦截无效流量，可以减少大量无效的流量涌入数据库。...使用Redis来优化库存查询，提前拦截秒杀失败的请求，将大大提高系统的整体吞吐量。 通过数据控制模块提前将库存存入Redis，将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。...出处：http://t.cn/EAlQqQD 推荐：一本书，并送5本 最后，给大家推荐我最近一直在看的一本《Redis使用手册》，这本书的作者是：黄健宏 《Redis设计与实现》的作者，豆瓣评分高达 8.5

    2.2K20

    推荐21-备战双 11！蚂蚁金服万级规模 K8s 集群管理系统如何设计？

    系统概览 Kubernetes 集群管理系统需要具备便捷的集群生命周期管理能力，完成集群的创建、升级和工作节点的管理。...在大规模场景下，集群变更的可控性直接关系到集群的稳定性，因此管理系统可监控、可灰度、可回滚的能力是系统设计的重点之一。...这一设计参考控制理论中常见的负反馈闭环控制系统，系统实现闭环，可以有效抵御系统外部的干扰，在我们的场景下，干扰对应于节点软硬件故障。 ? 架构设计 ?...故障信息统一存储于事件中心，关注集群故障的组件或系统都可以订阅事件中心事件拿到这些故障信息。 ? 节点故障自愈系统会根据故障类型创建不同的维修流程，例如：硬件维系流程、系统重装流程等。...这套面向终态的集群管理系统在今年备战双 11 过程中，经受了性能和稳定性考验。 一个完备的集群管理系统除了保证集群稳定性和运维效率外，还应该提升集群整体资源利用率。

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    吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 11：推荐系统

    本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。...推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一，还有NLP、CV等，主要内容包含： 推荐系统简介 基于内容的推荐系统 协同过滤 推荐系统 推荐系统概述 常见的推荐系统有三种主要的应用常景...问题形式化 推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。...如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。 这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...因此对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。

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    面试官：为什么在系统中不推荐双写?

    其实这篇文章所探讨的数据同步策略并不限于某两种固定的存储系统之间，而想去探讨一种通用的数据同步策略。...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)双写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持...可是某a国际电商公司在产品韩的领导下，业务增长迅速，阿雄发现了数据库越来越慢，于是乎阿雄加入了一些缓存，如redis来缓存一些数据，提高系统的响应能力。...阿雄在网上发现，现在业内都用一些elasticsearch做一些全文检索的操作，于是乎阿雄将一些需要全文检索的数据放入elasticsearch,提高了系统的搜索能力！...那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！ 双写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client，同时往两个DataSouce写数据。

    4.3K10

    推荐11款设备管理系统，系统功能一目了然！

    推荐理由：这款系统为企业提供了一种高效、灵活且成本低廉的安全管理解决方案，满足企业个性化的需求。...作业许可管理流程表单：在 “安全生产监督管理” 应用中，涵盖七大作业许可管理流程表单，可实现一键生成现场作业票，做到危险作业情况有依据、可追溯。...二、IBM Maximo 推荐理由：全球知名的企业资产管理系统，具有强大的功能和广泛的行业应用经验。 系统适合什么团队：中大型制造业企业，尤其是对设备管理要求严格、流程复杂的企业。...三、SAP Plant Maintenance 推荐理由：SAP 旗下的专业设备维护管理模块，与其他 SAP 产品无缝集成。 系统适合什么团队：使用 SAP 企业资源规划系统的中大型制造业企业。...安全审计功能：平台最好具备安全审计功能，能够记录用户的操作行为，以便在出现安全问题时进行追溯。 问题二：设备管理平台的移动应用功能重要吗？

    2.3K10

    SpringBoot构建双11商品服务系统：亿级流量下的高可用架构实战

    《SpringBoot构建双11商品服务系统：亿级流量下的高可用架构实战》引言：当"秒杀"成为常态双11的零点峰值，商品服务系统（Item Service）承受着每秒数十万次的查询（QPS）和数万次的写入...在双11场景下，我们需要区分基本信息（标题、图文详情）、价格库存（实时变动）、扩展属性（规格参数）以及预售/活动标识。1.1 数据库分库分表策略单一MySQL库绝对无法承受双11流量。...columnDefinition = "json") private String extraAttributes; // 使用MySQL 8.0+ JSON类型存储动态属性}1.2 索引设计的"减法原则"双11...结语：稳定是双11的最高优先级通过SpringBoot及其生态构建的双11商品服务系统，本质上是一套"有损服务"哲学的实现。...我们无法保证每一笔请求都完美无瑕，但通过缓存抗量、异步解耦、限流熔断和可观测性，我们确保了系统在极限压力下不宕机、可追溯、快恢复。这不仅是技术的胜利，更是工程权衡的艺术。

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    OpenClaw 实战案例：2026 电商客服系统如何低成本抗住双 11 流量

    双 11 凌晨，客服工单量瞬间从日均 300 单飙升至 5000+ 单。传统自建服务器面对这种脉冲式流量，往往会出现页面卡顿、消息延迟。在客服对话框里，客户每多等 1 秒，满意度就下降 5%。...技术门槛：由开发人员兼职运维，配置防火墙、数据库、负载均衡时容易出现误操作，导致系统回档。 当流量增长成为常态，核心问题不再是“能不能扛住”，而是如何用更低的成本、更简单的方式，让客服系统既稳又快。...今年，他们将客服系统迁移至腾讯云轻量应用服务器，并采用 OpenClaw 开源客服解决方案。结果显示：从服务器创建到客服系统上线，全流程仅耗时 5 分钟。...20 人以上团队：直接上 4 核 8G + 8M 带宽，应对双 11 峰值流量。 ️...第二步：镜像配置 在购买页面的“镜像”选项中，直接搜索并选择 Docker CE 或 宝塔面板（OpenClaw 官方推荐运行环境）。系统会自动配置好防火墙规则，免去繁琐的端口映射设置。

    1.2K10

    【双11狂欢的背后】微服务注册中心如何承载大型系统的千万级访问？

    我们的系统那么多服务，到底会对Eureka Server产生多大的访问压力？ Eureka Server能不能抗住一个大型系统的访问压力？ 如果你也有这些疑问，别着急！...二、Eureka Server设计精妙的注册表存储结构 现在咱们假设手头有一套大型的分布式系统，一共100个服务，每个服务部署在20台机器上，机器是4核8G的标准配置。...首先，对于微服务注册中心这种组件，在一开始设计它的拉取频率以及心跳发送频率时，就已经考虑到了一个大型系统的各个服务请求时的压力，每秒会承载多大的请求量。...按照我们的测算，一个上百个服务，几千台机器的系统，按照这样的频率请求Eureka Server，日请求量在千万级，每秒的访问量在150次左右。...所以通过设置一个适当的拉取注册表以及发送心跳的频率，可以保证大规模系统里对Eureka Server的请求压力不会太大。

    4.5K20

    广告行业中那些趣事系列11：推荐系统领域必学的Graph Embedding

    摘要：推荐系统领域最近大火的Graph Embedding可以很好的解决传统的Sequence Embedding无法解决现实世界中诸如社交关系等图结构的问题。...目前Graph Embedding技术已经应用于推荐系统、计算广告领域等，并且在实践后取得了不错的线上效果，所以值得我们学习。...下图展示了Node2vec算法从节点t跳转到v之后，在v节点跳转到周围节点的跳转概率： 图10 Node2Vec模型如何控制BFS和DFS的倾向性 论文中表示从节点v跳转到x_i的概率公式为： 图11...图13 Node2Vec模型结果可视化图 Node2vec这种网络的结构性和同质性在推荐系统中也是可以直观的解释的。...实际业务场景中同质性和结构性这两种Embedding在推荐系统中都是非常重要的特征表达。

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    公告丨腾讯安全产品更名通知

    产品原来的名称 产品现在的名称 DDoS防护 T-Sec DDoS防护 云防火墙 T-Sec 云防火墙 安全治理 T-Sec 网络入侵防护系统 哈勃样本智能分析平台 T-Sec 样本智能分析平台 御界高级威胁检测系统...T-Sec 高级威胁检测系统 云镜主机安全 T-Sec 主机安全 反病毒引擎 T-Sec 反病毒引擎 御点终端安全管理系统 T-Sec 终端安全管理系统 终端无边界访问控制系统 T-Sec 零信任无边界访问控制系统...安图高级威胁追溯系统 T-Sec 高级威胁追溯系统 安知威胁情报云查服务 T-Sec 威胁情报云查服务 御知网络资产风险监测系统 T-Sec 网络资产风险监测系统 安脉网络安全风险量化与评估 T-Sec...➤推荐阅读 业务出海再添保障 腾讯云获新加坡MTCS最高等级安全评级 腾讯安全面向广大企业免费开放远程办公安全保障服务 国内首家！...腾讯IPv6技术创新获“科学技术奖”一等奖，创新构建双栈智能防御体系 关注腾讯云安全获取更多资讯 点右下角「在看」 开始我们的故事 ?

    20.6K41

    基于大数据框架的协同过滤算法餐饮推荐系统【Update2023-11-05】

    设计思路 首先这位作者的推荐系统给了我很大的构思启发。...推荐模块使用ALS算法加评分。 他的系统架构和技术组件选用给了我很大帮助，包括系统业务逻辑代码，让我顺利完成了我的毕业设计。...我的推荐系统设计背景是普通本科的计算机专业毕设，所以我在原作者的基础上进行了较大的调整。...我的餐饮推荐系统是基于PySpark技术，综合运用Django框架、MySQL数据库等技术设计实现。...# # Item Recommendations：这个表格显示了为每个物品生成的推荐用户。对于每个物品（food_id），推荐系统为其推荐一组用户，这些用户可能对该物品感兴趣。

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