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志玲姐姐宣布结婚的一刹那，对一个单身程序员的冲击究竟有多大。

你很6吗？ 做为一个程序员，我不关心这位大哥你有多6，我担心的是9，什么是9，是新浪服务器请求成功率还剩几个9，是99.9999，还是已经挺不住了？ 为什么会担心这个呢？...如淘宝双11，京东618，电商促销秒杀活动，微博爆炸性新闻等，一个话题或一件商品，在短时间内被大量读写，这些数据都有可能成为热点数据，一般解决热点数据，而这些热点数据往往存储在分布式缓存里，如Redis...， 由于商品物美价廉，志玲姐姐太过漂亮，用户收到消息后会进入活动页面疯狂点击，请求量巨大，最终导致页面异常，服务器报警。...建议业务对热点key有降级方案 单集群Key个数 < 1亿： Key个数过多会消耗大量的额外内存 主动更新缓存： 被动更新可能会给DB带来压力。...推荐可以通过订阅数据库的变更或者其他方式来更新缓存中的key 关注集群内存： 内存在满载情况会对业务有明显的性能影响。建议在集群内存占用较高的时候一是尝试优化），二是联系DBA进行扩容操作。

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看完这个“秒杀”设计方案！我有点慌了

首先想到的是扩容，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，平时势必有众多的机器处于闲置状态。...一般会建立 Nginx 集群，然后再通过网关集群，即使这样还是要增加一些限流措施。 如果到这一步还是有很多请求压到数据库势必撑不住，那么可以采取服务限流、服务降级等措施，进行削峰处理。...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。...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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大厂面试系列(六)：Redis及nosql应用

如何保证数据库与缓存双写的一致性。 redis缓存过期策略，准备同步，哨兵机制和集群的区别 遇到的问题就是“缓存穿透”和“缓存击穿”，“缓存雪崩”，双写不一致等。如何解决上述遇到的问题？...redis的高可用，redis的集群方案，一致性哈希和哈希槽模式下缓存服务器宕机，数据如何迁移 你知道redis为什么读写速度那么快么？redis数据装在内存中，那么数据可以持久化吗？...redis数据持久化的方式有哪些呢？这两种持久化方式的区别在哪里呢？你知道redis的内存淘汰机制吗？redis的cluster集群原理能简单说一下吗？...redis 内存淘汰机制（MySQL里有2000w数据，Redis中只存20w的数据，如何保证Redis中的数据都是热点数据？） Redis主要消耗什么物理资源？...做个微信商城，其中有各种活动，限时优惠，和秒杀，问我并发的时候怎么做处理的。

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亿级流量架构之秒杀设计

3 秒杀解决思路 有了上面的情景以及引出来的问题, 来看看秒杀方案的设计思路, 我们服务器如何应对这一百万的TPS呢?...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...当鉴权确定是真实有效的用户之后, 通过负载均衡(详情可以参考LVS负载均衡理论以及算法概要)也就是LVS+Keepalived 将请求分配到不同的Nginx上,一般会建立Nginx集群, 然后再通过网关集群...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。...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。

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双十一之秒杀设计

- 秒杀解决思路 - 有了上面的情景以及引出来的问题, 来看看秒杀方案的设计思路, 我们服务器如何应对这一百万的TPS呢?...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...当鉴权确定是真实有效的用户之后, 通过负载均衡(详情可以参考LVS负载均衡理论以及算法概要)也就是LVS+Keepalived 将请求分配到不同的Nginx上,一般会建立Nginx集群, 然后再通过网关集群...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。...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。

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亿级流量架构实战之秒杀设计

第三是如何确保后端服务器可以支撑住这巨大的流量。 ...... 秒杀解决思路 有了上面的情景以及引出来的问题, 来看看秒杀方案的设计思路, 我们服务器如何应对这一百万的TPS呢?...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...当鉴权确定是真实有效的用户之后, 通过负载均衡(详情可以参考LVS负载均衡理论以及算法概要)也就是LVS+Keepalived 将请求分配到不同的Nginx上,一般会建立Nginx集群, 然后再通过网关集群...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。...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。

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架构师眼中的高并发架构

服务器架构图： 说明： 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中...，分布式数据库，nosql主从集群，如：用户服务、订单服务； 消息队列 秒杀、秒抢等活动业务，用户在瞬间涌入产生高并发请求 场景：定时领取红包，等 ?...数据层：关系数据库，nosql数据库 等，提供数据存储查询服务 分层架构是逻辑上的，在物理部署上可以部署在同一台物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，分别部署在不同的服务器上...核心业务基本上需要搭建集群，即多台服务器部署相同的应用构成一个集群，通过负载均衡设备共同对外提供服务， 服务器集群能够为相同的服务提供更多的并发支持，因此当有更多的用户访问时，只需要向集群中加入新的机器即可...如： 自动弹窗签到，双11跨0点的时候并发请求签到接口 双11抢红包活动 双11订单入库 等 设计考虑： 逆向思维，压力在数据库，那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟？

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架构师眼中的高并发架构

服务架构图 说明： 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618、双11等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中...，具体时间根据业务场景设定，目的是当有高并发请求的时候可以让数据的获取命中到一级缓存，而不用连接缓存NoSQL数据服务器，减少NoSQL数据服务器的压力。...数据层：关系数据库、NoSQL数据库等，提供数据存储查询服务 分层架构是逻辑上的，在物理部署上可以部署在同一台物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，分别部署在不同的服务器上...核心业务基本上需要搭建集群，即多台服务器部署相同的应用构成一个集群，通过负载均衡设备共同对外提供服务，服务器集群能够为相同的服务提供更多的并发支持，因此当有更多的用户访问时，只需要向集群中加入新的机器即可...如： 自动弹窗签到，双11跨0点的时候并发请求签到接口 双11抢红包活动 双11订单入库等 设计考虑： 逆向思维，压力在数据库，那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟？

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双11最惊险一幕刚刚曝光

这次双11前的突袭攻击，就出现在范禹闲庭信步走出“光明顶”时——双11核心作战室内没人察觉异常。 有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。...你听过混沌工程吗？ Chaos Engineering，混沌工程。...阿里集团CTO程立就回忆说，2009年第一次双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。...但2010年，双11流量一下子涨了好几倍，服务器根本不够用……当时在支付宝的程立，亲身经历了把支付宝系统一再瘦身，只留下核心的支付链路，才总算扛过了那次交易洪峰。...今年，在去年双11核心系统100%上云后，程立透露——阿里把全副身家性命放到云上，飞天云操作系统、神龙服务器集群、中台等数字新基建还在不断升级，技术的沟沟坎坎几近解决，应对峰值不再是最大技术挑战。

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架构师眼中的高并发架构

说明： 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中...，分布式数据库，nosql主从集群，如：用户服务、订单服务； 消息队列 秒杀、秒抢等活动业务，用户在瞬间涌入产生高并发请求 场景：定时领取红包，等 服务器架构图： ?...数据层：关系数据库，nosql数据库 等，提供数据存储查询服务 分层架构是逻辑上的，在物理部署上可以部署在同一台物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，分别部署在不同的服务器上...核心业务基本上需要搭建集群，即多台服务器部署相同的应用构成一个集群，通过负载均衡设备共同对外提供服务， 服务器集群能够为相同的服务提供更多的并发支持，因此当有更多的用户访问时，只需要向集群中加入新的机器即可...如： 自动弹窗签到，双11跨0点的时候并发请求签到接口 双11抢红包活动 双11订单入库 等 设计考虑： 逆向思维，压力在数据库，那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟？

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支付宝架构师眼中的高并发架构

说明： 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中...，分布式数据库，nosql主从集群，如：用户服务、订单服务； 消息队列 秒杀、秒抢等活动业务，用户在瞬间涌入产生高并发请求 场景：定时领取红包，等 服务器架构图： ?...数据层：关系数据库，nosql数据库 等，提供数据存储查询服务 分层架构是逻辑上的，在物理部署上可以部署在同一台物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，分别部署在不同的服务器上...核心业务基本上需要搭建集群，即多台服务器部署相同的应用构成一个集群，通过负载均衡设备共同对外提供服务， 服务器集群能够为相同的服务提供更多的并发支持，因此当有更多的用户访问时，只需要向集群中加入新的机器即可...如： 自动弹窗签到，双11跨0点的时候并发请求签到接口 双11抢红包活动 双11订单入库 等 设计考虑： 逆向思维，压力在数据库，那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟？

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双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吗？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）老用户有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：开团活动规则详见双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吗？...开团活动规则详见双11主会场图片参与方式：双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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支付宝架构师眼中的高并发架构

： 说明： 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中...，分布式数据库，nosql主从集群，如：用户服务、订单服务； 消息队列 秒杀、秒抢等活动业务，用户在瞬间涌入产生高并发请求 场景：定时领取红包，等 服务器架构图： 说明： 场景中的定时领取是一个高并发的业务...数据层：关系数据库，nosql数据库 等，提供数据存储查询服务 分层架构是逻辑上的，在物理部署上可以部署在同一台物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，分别部署在不同的服务器上...核心业务基本上需要搭建集群，即多台服务器部署相同的应用构成一个集群，通过负载均衡设备共同对外提供服务， 服务器集群能够为相同的服务提供更多的并发支持，因此当有更多的用户访问时，只需要向集群中加入新的机器即可...如： 自动弹窗签到，双11跨0点的时候并发请求签到接口 双11抢红包活动 双11订单入库 等 设计考虑： 逆向思维，压力在数据库，那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟？

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架构师眼中的高并发架构

说明： 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中...，分布式数据库，nosql主从集群，如：用户服务、订单服务； 消息队列 秒杀、秒抢等活动业务，用户在瞬间涌入产生高并发请求 场景：定时领取红包，等 服务器架构图： ?...数据层：关系数据库，nosql数据库 等，提供数据存储查询服务 分层架构是逻辑上的，在物理部署上可以部署在同一台物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，分别部署在不同的服务器上...核心业务基本上需要搭建集群，即多台服务器部署相同的应用构成一个集群，通过负载均衡设备共同对外提供服务， 服务器集群能够为相同的服务提供更多的并发支持，因此当有更多的用户访问时，只需要向集群中加入新的机器即可...如： 自动弹窗签到，双11跨0点的时候并发请求签到接口 双11抢红包活动 双11订单入库 等 设计考虑： 逆向思维，压力在数据库，那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟？

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双11最惊险一幕刚刚曝光

这次双11前的突袭攻击，就出现在范禹闲庭信步走出“光明顶”时——双11核心作战室内没人察觉异常。 有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。...你听过混沌工程吗？ Chaos Engineering，混沌工程。...阿里集团CTO程立就回忆说，2009年第一次双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。...但2010年，双11流量一下子涨了好几倍，服务器根本不够用……当时在支付宝的程立，亲身经历了把支付宝系统一再瘦身，只留下核心的支付链路，才总算扛过了那次交易洪峰。...今年，在去年双11核心系统100%上云后，程立透露——阿里把全副身家性命放到云上，飞天云操作系统、神龙服务器集群、中台等数字新基建还在不断升级，技术的沟沟坎坎几近解决，应对峰值不再是最大技术挑战。

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小白科普：分布式和集群

没办法，只好把负载均衡也搞成一个集群， 不过和系统A的集群有两点不同： 1....4弹性 如果这3个系统A的实例还是满足不了大量的请求，那就再加服务器！ 双11来了，用户量是平时的10倍， 小明向领导申请费用又买了几十台服务器，一下子把系统A部署了几十份。...可是双11过后， 流量一下子降下来了，那几十个服务器用不上了，也变成了摆设！...双11来了就创建虚拟服务器，等到双11过去了就把不用的关掉， 省得浪费钱。 于是小明的系统具备了一定的弹性。...可是问题来了，在服务器1.2，1.3上有用户的购物车吗？ 如果没有， 用户就会抱怨，我刚创建的购物车哪里去了？

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腾讯云服务器 标准型S4配置性能及如何选择

image.png 腾讯云独享型服务器再出新活动。每年双11腾讯云都会提前半个月推出预热活动，这也是比友商提前了好处。可以吸引更多新用户关注。...让老魏带你去看看腾讯云在双11期间推出的高性价比服务器。 一、标准型 S4详情 1、是次新一代的标准型实例，提供了平衡的计算、内存和网络资源，是很多应用程序的最佳选择。...2、标准型 S4 实例可应用于以下场景： 各种类型和规模的企业级应用，中小型数据库系统、缓存、搜索集群，计算集群、依赖内存的数据处理， 高网络包收发场景，如视频弹幕、直播、游戏等。...更多参阅标准型实例文档 二、活动特点 腾讯云服务器都是独享型服务器，可以独自享用百分百系统资源，无CPU限制。这点是比友商好的地方。而且这次活动的机型，1核2G才88元，真的是性价比很高的。...三、爆款提前享 1核2G带宽1M云服务器 标准型S4 北京 适用于个人建站及小程序需求 50G高性能云硬盘 点我直达 2核4G带宽5M 云服务器 标准型S2/S4 上海/北京 适用于企业建站、小程序及轻量级

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3306π武汉站嘉宾专访-斗鱼网络资深DBA赵飞祥

集群的节点有几种类型： 集群一： 2虚拟机+4物理机，虚拟机为master管理节点，每个服务器上一个pg实例，物理机为segment数据节点，每个服务器上8个pg实例，一共有34个节点实例，存储量有90...TB左右； 集群二：2 物理机+6物理机，2个master物理机各有一个mater管理pg实例，每个segment物理机有20个segment实例（10个primary实例和10个mirror实例），...共有122个节点实例，存储容量有300TB左右； 集群三：2 物理机+10物理机，2个master物理机各有一个master管理pg实例，每个segment物理机有20个segmnet实例，共有202个节点实例...6、3306π社区：嘉宾原来是北京工作，今年回到武汉工作，让我们也比较羡慕，嘉宾，对于想从一线城市回家家乡或是其它城市工作的朋友有什么建议吗？...所以这次3306π社区准备举办武汉站的活动，对于武汉社区的推动，是很有意义，非常好的。我也非常乐于参与这样的活动。

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059. Memcached 分布式算法

常用缓存中间件 Memcached Redis 高并发问题 互联网公司的分布式高并发系统有什么特点？ 高并发 海量数据 高并发问题如何处理？（应用集群） ?...单机缓存能扛起高并发吗？ 不能 Redis、Memcached 的并发能力有多强？ 很强：10w 并发 如果并发量达 30w 怎么办？（主从集群） ? 海量数据对缓存有什么影响？...示例：3 个节点的集群，数据 zp:888 假设：hash(zp) = 200 则数据放到服务器 2 上 200 % 3 = 2 搞促销活动，临时增加一台服务器来提高集群性能，方便扩展集群吗？...hash(zp) = 200；200 % 4 = 0 增加一个节点后，有多大比例的数据缓存命不中？ 3 -> 4，3/4 99 -> 100，99% 对系统会有什么影响？...集群的节点一定会均衡分布在环上吗？ ? 不一定，hash 是散列值。 节点 0、2、3 处于“打酱油”状态。

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