前段时间,知识星球里一位同学给我分享了他对消息队列的理解,并且用一个故事形象的表述了消息队列的作用。看完他的表述,我觉得用故事来描述技术组件作用的方式很有意思,也更容易让人理解。
秒杀读多写少。无需每次实时校验库存。库存预热,放到Redis,信号量控制进来秒杀的请求。
在今天双 11 这个万众狂欢的节日,对于阿里员工来说,每个环节都将面临前所未有的考验,特别是技术环节,今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
在秒杀实际的业务中,一定有很多需要做缓存的场景,比如售卖的商品,包括名称,详情等。访问量很大的数据,可以算是“热点”数据了,尤其是一些读取量远大于写入量的数据,更应该被缓存,而不应该让请求打到数据库上。
最近生产环境的消息通知队列发生了大量的数据积压问题,从而影响到整个平台商户的交易无法正常进行,最后只能通过临时关闭交易量较大的商户来缓解消息队列积压的问题,经线上数据分析,我们的消息队列在面对交易突发洪峰的情况下无法快速的消费并处理队列中的数据,考虑到后续还会出现各种交易量突发状况,以下为针对消息队列(ActiveMQ)的优化过程。
说到Java中的队列应该都不会陌生。其具有通过先进先出,或者双端进出的方式进行数据管理;通过阻塞以达到自动平衡负载的功能。
10月动态 消息队列 RocketMQ 版 【商业化】消息队列 RocketMQ 版专享集群正式商业化。基于开源RocketMQ打造,兼容社区SDK,具有低延迟、高性能、高可靠、万亿级消息吞吐等特点。专享版于 5 月开始在外部客户侧进行白名单开放和打磨,已经在多个外部客户落地,涉及教育、出行、游戏等多个行业。 购买指南: https://cloud.tencent.com/document/product/1493/61589 【新功能】专享集群支持死信消息查询,在消息查询页面,用户可以根据专享集群的 gr
消息队列是一种中间件,它的作用类似于一个电子邮箱。在这个模型中,生产者(应用程序)生成消息,就像发送邮件一样,而消费者(另一个应用程序)则接收这些消息。消息队列确保消息能够可靠地从生产者传递到消费者,而无需两者之间直接交互。
———— 已经拥有黑眼圈,但还没学会小猪老师时间管理学的蛮三刀同学
场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信,传统的做法有两种1.串行的方式;2.并行的方式
自2009年第一个“双11”诞生,双11”11年的嬗变,见证中国迈向消费大国的坚定步伐。随后伴随着中国互联网的爆发式增长,国内社会不断变革着的消费与沟通方式,成熟的消费互联网生态体系已经成型。
依托于阿里云高速通道专线、事件总线EventBridge和MSHA(Multi-Site High Availability)多活容灾平台,消息队列RocketMQ版提供异地双活功能,通过跨实例间数据的双向同步和业务切流能力,实现业务恢复和故障恢复解耦,保障故障场景下的业务连续性。本文介绍异地双活的概念、应用场景、功能优势、使用限制和计费说明。
物联网被认为是继计算机、互联网之后,信息技术行业的第三次浪潮。随着基础通讯设施的不断完善,尤其是 5G 的出现,进一步降低了万物互联的门槛和成本。说到物联网不得不讲下物联网通讯。
| 导语 在大家的工作当中,是否碰到大量的插入、更新请求同时到达数据库,这会导致行或表被锁住,最后会因为请求堆积过多而触发“连接数过多的异常”(Too Many Connections)错误,遇到这样的清况?你又是如何处理?
我回来啦,前段时间忙得不可开交。这段时间终于能喘口气了,继续把之前挖的坑填起来。写完上一篇秒杀系统(四):数据库与缓存双写一致性深入分析后,感觉文章深度一下子被我抬高了一些,现在构思新文章的时候,反而畏手畏脚,不敢随便写了。对于未来文章内容的想法,我写在了本文的末尾。
前面连续好几天的时间都在讲怎么去提升我们系统的性能,将数据库改造成分布式存储,同时还讲到了各种缓存的原理以及我们生产中使用的技巧,其实都是因为我们的业务绝大部分都是读多写少的场景。
作者|陈翔、王东松 在金融场景中,伴随着业务的扩展,应用系统也相应地增加更多的场景,这些新场景对消息系统提出更多样的需求,导致原有架构面临一系列挑战。在尝试使用 Apache Pulsar 后,平安证券决定在生产环境中进行实践。本文介绍了平安证券选择 Apache Pulsar 的原因,使用 Apache Pulsar 的场景,Apache Pulsar 实践应用中遇到的问题,以及使用 Apache Pulsar 的未来规划。 1 背景介绍 传统金融公司或券商一般会使用统一接入服务或组件来处理对外业务。
RMI、SOA和微服务等架构,为JavaEE系统的分布式提供了可能,软件理论上可以不被 物理硬件限制而无限扩展。但这些的远程调用是同步操作的,不可避免存在一些局限:
Redis Incr 命令将 key 中储存的数字值增一。 如果 key 不存在,那么 key 的值会先被初始化为 0 ,然后再执行 INCR 操作。且将key的有效时间设置为长期有效 。
这个问题很早之前我就遇到过,但是一直没有仔细去研究,上个月看了极客的课程,有一篇文章专门有过讲解,刚好有粉丝也问我这个问题,所以感觉有必要单独出一篇。
简而言之,采用分布式系统,分布式应用和服务,分布式数据和存储,分布式静态资源,分布式计算,分布式配置和分布式锁。
摘要:消息队列Kafka是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性消息队列服务,广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等,是大数据生态中不可或缺的产品之一。本文就将带你走进消息队列Kafka。本文摘自阿里云栖社区。 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。 视频分享
关于Redis的其他的一些面试问题已经写过了,比如常见的缓存穿透、雪崩、击穿、热点的问题,但是还有一个比较麻烦的问题就是如何保证缓存一致性。
秒杀是电商业务里的标志性事件,这样的典型高并发场景会遇见什么样的挑战呢,然后又是如何来解决的呢? 秒杀活动场景 淘宝双11秒杀场景,大量的用户短时间内涌入,瞬间流量巨大(高并发),比如:1000万人同
只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致,返回正确的数据。
比较目前主流的三种MQ, ActiveMQ虽然也很好但是, 现在除了传统的行业, 以及老系统, 基本很少被使用了, 所以就不考虑ActiveMQ了, 因为很多传统行业一般也都是RabbitMQ
场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信,传统的做法有两种 1.串行的方式 2.并行的方式
演示如何使用分布式锁(基于Redis的分布式锁)和消息队列(基于Spring Boot和RabbitMQ)来优化高并发抢购场景。请注意,这只是一个基本示例,实际场景可能需要更多的细节和安全性考虑。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说电商网站架构图_电商架构图,希望能够帮助大家进步!!!
大型网站架构是一个系列文档,欢迎大家关注。本次分享主题:电商网站架构案例。从电商网站的需求,到单机架构,逐步演变为常用的,可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外,还具备一定的高性能,高可用,可伸缩,可扩展等非功能质量需求(架构目标)。
不要惊讶,写这篇文章前,我特意去网上看了下分库分表的文章,很神奇的是,都在讲怎么进行分库分表,却不说分完以后,怎么部署上线的。这样在面试的时候就比较尴尬了。
答:队列就像存放了商品的仓库或者商店,是生产商品的工厂和购买商品的用户之间的中转站。
系统的耦合性越高,容错性就越低。以电商应用为例,用户创建订单后,如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统,任何一个子系统出了故障或者因为升级等原因暂时不可用,都会造成下单操作异常,影响用户使用体验。
自 2024年4月起,TDMQ Pulsar 版专业集群推出「固定并发规模 + 弹性存储」的产品形态,这种产品形态下,存储可按需使用、按量付费,保证在技术架构稳定领先的前提下,也可为用户降低存储成本。
“智变加速,产业焕新”,2023腾讯全球数字生态大会已于9月7-8日完美落幕,40+专场活动展示了腾讯最新的前沿技术、核心产品、解决方案。
大致思路就是,挂一个公告,半夜停机升级,然后半夜把服务停了,跑数据迁移程序,进行数据迁移。
系统的高可用架构就是要在上述各种故障情况下,保证系统依然可用提供服务,具体包括以下几种架构方案。
1. 腾讯微服务平台TSF:提供服务双注册发现能力;提供容器部署前的健康检查功能;多系统可使用同一个TraceID。
在P2P模型中,有几个关键术语:消息队列(Queue)、发送者(Sender)、接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列,接收者从队列中获取消息。队列保留着消息,直到它们被消费或超时。
2020年处于移动互联网的下半场,各种技术层出不穷,虽然数据也在爆发式增长,但是高并发、高吞吐已经不再是首要的痛点,稳定、可靠才是王道。 本文作为一篇消息队列入门级介绍,帮助大家对消息队列有一个大致的了解,并对对时下流行的消息队列组件进行了简单的比较,供大家做技术选型的参考。 1 什么是消息队列 消息队列(Message Queue),从广义上讲是一种消息队列服务中间件,提供一套完整的信息生产、传递、消费的软件系统。 消息队列所涵盖的功能远不止于队列(Queue),其本质是两个进程传递信息的一种方法。两
出处:https://my.oschina.net/u/1170843/blog/2878515
分析,在做秒杀系统的设计之初,一直在思考如何去设计这个秒杀系统,使之在现有的技术基础和认知范围内,能够做到最好;同时也能充分的利用公司现有的中间件来完成系统的实现。
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