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微服务架构下数据如何存储考虑过

又比如有一个“验证码微服务”,存储手机验证码、或者一些类似各种促销活动发的活动码、口令等,这种简单的数据结构,而且读多写少,不需长期持久化的场景,可以只使用一个 K-V(键值对)数据库服务。...目前比较流行的键值存储服务 Redis 和 Memcached 以及上篇文中提到的 Dynamo。其中 Redis Redis Cluster 提供了支持 Master 选举的高可用性集群。...如果既需要有数据持久化的需求,也希望好的缓存性能,并且会有一些全局排序、数据集合并等需求,可以考虑使用 Redis。...文档型数据库 面向文档的数据库可以理解成 Value 是一个文档类型数据的 KV 存储,如果领域模型是个文件类型的数据、并且结构简单,可以使用文档型数据库,比较有代表性的 MongoDB、CouchDB...key 值是索引的值并且也是有序的,Offset 指向 Segment File 的实际存储位置(地址偏移)。 如下图简单画了一个内存 KV 存储的 SSTable 数据结构: ?

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11腾讯云大使推广赚钱攻略💰

2、在控制台复制的推广链接也能参与开团活动?不能,推广大使需在双十一开团活动点击【立即参与】获取专属链接(同时含cps_key和_hash_key),才可按照返佣和开团规则分别计算佣金和开团奖励。...1)老用户四款白名单返佣产品:老用户产品首购/复购/续费仅限GPU云服务器、CBS云硬盘、网站建设、对象存储COS,按10%返佣,其他产品均不参与。...点击查看返佣产品明细2)推广个人新老用户均可参与开团活动奖励:开团活动规则详见11主会场4、如何查看自己的活动邀请进度?...非新会员和1星会员的推广者不能抽奖?...开团活动规则详见11主会场图片参与方式:11主会场->开发者·开团有礼->点击立即参与->复制专属链接图片注意:这里复制的专属链接同时含cps_key和_hash_key,即可同时参与返佣和开团活动

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    金融业务的数据存储选型

    时序数据库 实现和时序数据库完全不同,适用场景也不同。由于多了一个时间维度,就不能按列存储。 其实我在第6节课的思考题里,已经给你提示了时序数据库的存储空间复杂度和时间复杂度,这些复杂度并不低。...这都导致时序数据库不适合吞吐量特别高的业务,如股票和外汇业务这些高频交易类业务。适合交易量稍小一些的场外交易类业务,像债券、期货、资产证券化等。 核心组件代表了公司的核心竞争力,需要自己研发。...时序数据库对于大型金融公司来说就是核心竞争力,所以外界很少知道。实现时序数据库的挑战主要在时间索引的生成和查询。...查询不准问题? 如你继续沿用现在关系型数据库的同步处理思路,肯定有问题。但如你按异步架构思路解决业务问题,在一些特定领域也存在应对办法。...时序数据库适合交易量稍小的场外市场业务,一般是金融公司自研。 关系型数据库和面向对象编程之间天然的矛盾。

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    如何评估某活动带来的大盘增量 | 得物技术

    1引言 11期间上线某功能/活动,用户开通后参与能给大盘带来交易增量? 业务第一反应大概率是说“会!”。那么,某活动/功能上线与大盘交易提升之间确实存在因果关系?如果真实存在,具体增量是多少?...2.1 明确原因是什么 从前文可知,11期间业务上线了某活动/功能。 2.2 明确结果是什么 给大盘带来了更多交易用户/订单/gmv。 2.3 确认3个要点 是否纯属巧合?...还是高概率下单的用户更有意愿参与这项活动? 2.4 制造反事实 如果11期间没有上线这个活动,大盘交易量会不会减少?...必须把两组数据调整到可以比较的状态,分组用户上要真正体现出“随机”性。常见的2种判断方法,包括随机对照试验、双重查分法。可根据实际背景条件选择使用。 随机对照试验,即通常所说的AB测试。...始终未开通、始终开通、11当天新开通三个分组的用户,在10.10-11.10期间变化趋势一致、差异基本保持稳定。可作为后续分析可用分组。

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    如何评估某活动带来的大盘增量 | 得物技术

    1引言 11期间上线某功能/活动,用户开通后参与能给大盘带来交易增量? 业务第一反应大概率是说“会!”。那么,某活动/功能上线与大盘交易提升之间确实存在因果关系?如果真实存在,具体增量是多少?...2.1 明确原因是什么 从前文可知,11期间业务上线了某活动/功能。 2.2 明确结果是什么 给大盘带来了更多交易用户/订单/gmv。 2.3 确认3个要点 是否纯属巧合?...还是高概率下单的用户更有意愿参与这项活动? 2.4 制造反事实 如果11期间没有上线这个活动,大盘交易量会不会减少?...必须把两组数据调整到可以比较的状态,分组用户上要真正体现出“随机”性。常见的2种判断方法,包括随机对照试验、双重查分法。可根据实际背景条件选择使用。 随机对照试验,即通常所说的AB测试。...始终未开通、始终开通、11当天新开通三个分组的用户,在10.10-11.10期间变化趋势一致、差异基本保持稳定。可作为后续分析可用分组。

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    58同城数据库架构设计思路

    两次淘汰法 异常的读写时序,或导致旧数据入缓存,一次淘汰不够,要进行二次淘汰 a)发生写请求时,先淘汰缓存,再写数据库,额外增加一个timer,一定时间(主从同步完成的经验时间)后再次淘汰 b)发生读请求时...数据的物理独立性 不管数据库的数据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。...数据的逻辑独立性 当对表做了理论上不会损害信息的改变时,应用程序和终端活动都会保持逻辑上的不变性。...分布独立性 不管数据在物理是否分布式存储,或者任何时候改变分布策略,RDBMS的数据操纵子语言必须能使应用程序和终端活动保持逻辑上的不变性。...所以,为了杜绝此类情况的发生,功能应该有程序实现,数据库仅仅负责数据存储,以达到最低的耦合。

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    腾讯唯一时序数据库:CTSDB 解密

    image.png 1.2 时序数据的数学模型 上面介绍了时序数据的基本概念,也说明了分析时序数据的意义。那么时序数据该怎样存储呢?数据存储要考虑其数学模型和特点,时序数据当然也不例外。...这里以图中的数据为例,介绍下时序数据的数学模型(不同的时序数据库中,基本概念的称谓可能不同,这里以腾讯CTSDB为准): metric: 度量的数据集,类似于关系型数据库中的 table; point...查询: 按不同维度对指标进行统计分析,且存在明显的冷热数据,一般只会频繁查询近期数据。 2. 时序数据时序数据后,该存储在哪里呢?首先我们看下传统的解决方案在存储时序数据时会遇到什么问题。...2.2 时序数据时序数据库是管理时序数据的专业化数据库,并针对时序数据的特点对写入、存储、查询等流程进行了优化,这些优化与时序数据的特点息息相关: 1) 存储成本: 利用时间递增、维度重复、指标平滑变化的特性...(2) CTSDB单节点集群与节点集群查询性能对比 image.png 结论:在并发数较高的情况下,节点集群查询性能较单节点集群了大幅度提升,呈现了查询性能线性扩展的趋势。

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    日吞吐万亿,腾讯云时序数据库 CTSDB 解密

    三、写入、存储、查询多环节优化,时序数据库优势明显 1. 时序数据模型及特点 在引入时序数据库之前,先要了解【时序数据】的模型及特点。...1.1 时序数据的数学模型 前面介绍了时序数据的场景,也说明了分析时序数据的意义及传统方案。那么时序数据该怎样存储呢?数据存储要考虑其数学模型和特点,时序数据当然也不例外。...时序数据库 2.1 时序数据时序数据库是管理时序数据的专业化数据库,并针对时序数据的特点对写入、存储、查询等流程进行了优化,从而解决时序数据处理难题: 存储成本: o 利用维度重复、时间递增、指标平滑变化等特性...2.2 开源时序数据库对比 目前行业内比较流行的开源时序数据库产品 InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus、Graphite等,其产品特性对比如下图所示: 4.jpg 从上表可以看出...(2) CTSDB单节点集群与节点集群查询性能对比 9.jpg 横坐标:并发数(查询线程数) ,纵坐标:QPS(单位:次/s) 结论:在并发数较高的情况下,节点集群查询性能较单节点集群了大幅度提升

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    活动回顾 | AutoMQ 联合 GreptimeDB 共同探讨新能源汽车数据基础设施

    边云一体化数据库介绍、小红书深度解读 AutoMQ 云原生及多云容灾架构、车载嵌入式时序数据库的技术挑战和方案等议题。...本次主题活动现场氛围热烈,吸引了众多技术爱好者积极参与,下面让我们一起回顾本次活动的精彩看点。...特别是在云计算和服务化架构方面,他们通过多云策略和活架构,成功地应对了企业在数字化转型过程中的复杂性和挑战。...五、车载嵌入式时序数据库的技术挑战和方案GreptimeDB 研发工程师黄磊聚焦于车载嵌入式时序数据库,首先介绍了车载嵌入式实时数据库的价值和挑战,讲解了 GreptimeDB 存储系统,重点介绍了 GreptimeDB...最后,感谢本次活动各位嘉宾的精彩演讲,也感谢线下和线上的小伙伴积极参与!更多 meetup 活动也在筹备中,期待小伙伴们参与!

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    AI驱动的京东端到端补货技术建设实践

    如果找到非常好的特征,匹配很好的数据,可以用相对简单的模型,达到非常好的效果。比如营销活动,如何把营销活动特征搭建出来。...从目前来看,可以把营销活动信息作为一个feature,放到模型里去,但往往模型的输出效果并不理想。把整个营销活动拆成价格时序、可售时序合并后,放到已有的模型中,就会达到比较好的效果。...策略库存是应对一些特殊场景的,比如大促备货场景,像618和11期间,整个节奏受到供应商产能的影响非常大,也会受物流入库的产能限制。...很难在618和11前几天把货采进来,这个情况下,就要有节奏地把货引入进来,这部分库存就是策略库存。它的量级往往是非常大的,为优化周转带来了很大挑战。...尤其在618、11、年货节大的节点上,效果会有非常显著的提升。 Q:请问端到端的补货决策模型对数据量等是否适用条件的要求?端的决策模型在未来会取代预测加补货优化两步的流程

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    两位新晋Committer的“升级攻略”

    之前关于数据业务系统的开发经历让我对数据库领域充满了探索欲,于是从2020年11月开始接触和熟悉 IoTDB 的工作,并基于 IoTDB 完成了本科毕业设计。2021年7月正式进组。...参与 记忆犹新的故事? 最难忘记的是在设计元数据持久化的过程中,因为对应用场景缺乏充分的考虑,导致设计了两三周的文件结构被推翻重来。...一方面是自己对数据库方向比较感兴趣,所以也很想对 IoTDB 进行深入的研究,同时也被 IoTDB 热情的社区氛围所感染,由此便一直在参与社区的建设。 参与 记忆犹新的故事?...关于我们 Apache IoTDB——海量时序数据管理的最佳解决方案,一款高吞吐、高压缩、高可用、物联网原生的开源时序数据库。...从0到1自研时序存储方案、物联网数据模型、低流量数据传输方案,使得纳秒级采样数据写入无压力、TB级数据查询毫秒级、数据存储无损压缩数十倍。核心技术源自清华、自主可控。

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    猿设计11——真电商之促销的玩法你真的知道

    经过前面几章的讨论相信你对类目和商品体系了一定的认识。众所周知,建立类目体系的目的是为了更好地管理和维护商品。建立商品的唯一目的就是销售。从最基础的目的出发,要销售一个商品已经达到了。...11、618,机会都是购物节名词,别人都搞你不搞,坐等关门回家了。 (6) 提高交易额、订单量、客单价。出发点往往和资本市场有关,比较邪恶,不讲了。 ?...(7)定金预售 主要的方式两类,先给xxx元优惠yyy元,但是下单之后不会发货,等约定的日期到了再发货。还有就是在购买时先给xxx元定金,到货品齐了,正式支付时,多抵扣xxx块的方式。...还记得之前在商品上设计的“供货价”?我们一起来看下,商品被“促销的过程”。 ? 上图就是一个简易版的时序图,简单的描述了用户访问商品详情页面的关系,就目前而言是这么一个调用关系,暂时先这样吧。...4、控制焦点(Activation) 控制焦点代表时序图中的对象执行一项操作的时期,在时序图中每条生命线上的窄的矩形代表活动期。

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    首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

    数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 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。...体现在业务层面,消费者如今参加秒杀活动,无论是否是节的大促高峰期,瞬时就可以得到抢购结果的反馈,不需要等待。在数据库层面实现抢购公平,意味着秒杀活动已经是真正意义上的“拼手速”的事情。...在 2021 年 11 12 中,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。... 11 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。

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    11最惊险一幕刚刚曝光

    这次11前的突袭攻击,就出现在范禹闲庭信步走出“光明顶”时——11核心作战室内没人察觉异常。 内部工程师把这种偷袭演练与马斯克SpaceX那次知名的“事故逃逸”演习类比。...你听过混沌工程? Chaos Engineering,混沌工程。...阿里集团CTO程立就回忆说,2009年第一次11,因为是淘宝商城临时决定搞的活动,技术侧还不太有感觉。...另一方面,阿里云的灾备能力全面涵盖了网络、数据库、存储等领域,这是能应对各种故障的软实力。...举个栗子,在存储领域,阿里云凭借存储高可用等能力,持续三年入选Gartner全球云存储魔力象限,并且被列为全球领导者地位。 所以只有兼具软硬实力,才能最大程度地保障业务和数据稳定安全。

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    58怎么玩数据库架构(upyun架构与运维大会速记)

    因为两个主相互同步,这个同步是有时延的,很多公司用到auto-increment-id这样的一些数据库的特性,如果用主同步的架构,一个主id由10变成11,在数据没有同步过去之前,另一个主又来了一个写请求...,也由10变成11,双向同步会主键冲突,同步失败,造成数据丢失。...极限时序下,即使数据入cache,这个脏数据也最多存在十分钟。带来的副作用是,可能每十分钟,这个key上有一个读请求会穿透到数据库上,但我们认为这对数据库的从库压力增加是非常小的。...比如底层存储介质的变化,我们原来是mongo数据库,现在建立好新的mysql数据库,然后对服务的所有写接口进行库写升级。 (2)第二步写一个小程序去进行数据的迁移。...比如写一个离线的程序,把两个库的数据重新分片,分到三个库里。也可能是把一个只有三个属性的用户表导到五个属性的数据表里面。这个数据迁移要限速,导完之后两个库的数据一致

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    【系统设计】指标监控和告警系统

    小明:指标数据要保存多长时间呢? 面试官:我们想保留一年。 小明:好吧,为了较长时间的存储,可以降低指标数据的分辨率?...Twitter 使用了 MetricsDB 时序数据存储指标数据,而亚马逊提供了 Timestream 时序数据库服务。...时序数据库查询语言 大多数流行的指标监控系统,比如 Prometheus 和 InfluxDB 都不使用 SQL,而是自己的查询语言。...一个主要原因是很难通过 SQL 来查询时序数据, 并且难以阅读,比如下面的SQL 你能看出来在查询什么数据?...因为一般数据收集的时间间隔是固定的,所以我们可以把一个基础值和增量一起存储,比如 1610087371, 10, 10, 9, 11 这样,可以占用更少的空间。

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    11最惊险一幕刚刚曝光

    这次11前的突袭攻击,就出现在范禹闲庭信步走出“光明顶”时——11核心作战室内没人察觉异常。 内部工程师把这种偷袭演练与马斯克SpaceX那次知名的“事故逃逸”演习类比。...你听过混沌工程? Chaos Engineering,混沌工程。...阿里集团CTO程立就回忆说,2009年第一次11,因为是淘宝商城临时决定搞的活动,技术侧还不太有感觉。...另一方面,阿里云的灾备能力全面涵盖了网络、数据库、存储等领域,这是能应对各种故障的软实力。...举个栗子,在存储领域,阿里云凭借存储高可用等能力,持续三年入选Gartner全球云存储魔力象限,并且被列为全球领导者地位。 所以只有兼具软硬实力,才能最大程度地保障业务和数据稳定安全。

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    强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答::深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN

    2.11 在经验回放中我们观察 \pi 的价值,发现里面混杂了一些不是 \pi 的经验,这会有影响? 没影响。...但是对于深度Q网络的两个Q网络,第一个Q网络决定哪一个动作的Q值最大,以此来决定选取的动作。我们的Q值是用 Q' 算出来的,这样什么好处呢?为什么这样就可以避免过度估计的问题呢?...2.16 使用蒙特卡洛和时序差分平衡方法的优劣分别有哪些? 优势:时序差分方法只采样了一步,所以某一步得到的数据是真实值,接下来的都是Q值估测出来的。...(2)深度Q网络采用了经验回放的技巧,从历史数据中随机采样,而Q学习直接采用下一个状态的数据进行学习。 3.4 友善的面试官:请问,随机性策略和确定性策略有什么区别?...深度Q网络3个经典的变种:深度Q网络、竞争深度Q网络、优先级深度Q网络。 (1)深度Q网络:将动作选择和价值估计分开,避免Q值被过高估计。

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    开源物联网大数据平台TDengine如何实现超强性能?| TVP十日谈预告

    硬核大咖:陶建辉 北京涛思数据科技有限公司 CEO 硬核简介:基于物联网大数据特点,针对通用大数据平台的遇到的挑战,TDengine采取了一创新的存储模型,从两个维度切分数据,进行分区、分片,通过标签数据时序数据分离存储的方式...硬核大纲: 1.物联网数据特点 2.通用大数据平台遇到的挑战 3.创新的数据模型:一个采集点一张表 4.数据的切分:分区、分片 5.超级表:标签数据时序数据分离存储 6.多个数据流的多维聚合分析 报名方式...福利大放送 对于陶建辉老师的分享,你哪些想说的话?...在留言区评论,预约直播,并配上文案“我已预约大咖直播,你还不上车~”分享本推送到朋友圈集满188个赞,可获得腾讯定制2016年纪念生肖公仔企天大圣(限量前三名),集满158个赞,可获得腾讯定制QQ公仔...(限量前五名),名额有限,先到先得噢~ 领取规则:11月1日下午6点前私聊云小助(微信号:yunjiadahui)发送留言截图、预约直播截图及朋友圈集赞截图,审核通过后即可兑换,名额有限,先到先得噢~

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