历经14年,双11已经被各大电商平台打造成全民消费节日。双11各大平台的消费GMV(商品交易总额)数据,一度也被视为反映中国居民消费信心的晴雨表。不过,令外界始料未及的是,今年各大平台不约而同地隐藏了GMV。
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。
当下,已有多家电商平台开启“双十一”预售。10月25日天猫发布数据称,10月24日晚天猫“双十一”开启预售一小时内,3000多个品牌预估成交额比去年同期翻倍增长。
美国的假日促销季正式落下帷幕。在通胀压力居高不下、消费动力不足的大背景下,这个为期5天、横跨感恩节、黑色星期五和网络星期一的购物节,在销售数据上超出了外界的预期。
作者简介:刘韬,在中间件领域有多年的实战经验,精通 WebLogic server,Websphere,Jboss,Tomcat,tuxedo,mq,osb等多种中间件技术,对中间件的故障处理、性能优化、升级迁移等需求积累了丰富经验。
前文对优惠券模板规则进行了总结,优惠券规则主要可分为:优惠规则、有效期和余量控制。在此基础上可细分为如下结构:
作者简介 荣华,携程高级研发经理,专注于后端技术项目研发管理。 军威,携程软件技术专家,负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永,携程资深软件工程师,专注于实时计算,数据分析工程。 俊强,携程高级后端开发工程师,拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来,已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段,在见证了大量业务奇迹的同时,也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
当系统访问量和数据量超过之前对评估预期时,涉及到对数据库重新分片。大部分场景中往往不能直接映射到新对数据分片策略中,分片策略修改需要伴随数据迁移。
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。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案,但我个人却认为,这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处,业界也几乎不会用这种方案来进行扩容(分库分表)。为了便于说明这一点,本文先简单回顾下该方案,然后分析该方案为什么没有用,最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
本文整理了阿里13个开源中件间产品的架构及功能介绍,结合阿里中间件团队的访谈及分享,涵盖了消息中间件、服务框架、数据层、应用服务器和大规模分布式稳定性平台等等。整体中间件在阿里生态中的分布,如下图所示:
2022年,基于对稳定性的焦虑...和思考,交易平台联动中间件平台启动过异地多活项目的探索,虽然完成了核心应用及基础组件的改造,但在疫情&降本增效的影响下并未真正投产,同时也缺乏充分的测试以及线上流量的大规模验证;后续在不断的业务迭代中,相关设计及代码被冲击的面目全非,相关的多活自动化测试case也并没有沉淀下来。
也就是从 Greenwich.SR6, Hoxton.SR9 这样子的风格改为 2020.0.0。广大人民终于不用为spring cloud的版本号烦恼了。Spring Cloud推广不力,固然有自身复杂的原因,版本号太复杂也是一个坑。
基于公司内部开源共建原则, RocketMQ 项目只维护核心功能,且去除了所有其他运行时依赖,核心功能最 简化。每个 BU 的个性化需求都在 RocketMQ 项目之上进行深度定制。RocketMQ 向其他 BU 提供的仅仅是Jar 包,例如要定制一个 Broker,那么只需要依赖 rocketmq-broker 这个 jar 包即可,可通过 API 进行交互,如果定制 client,则依赖 rocketmq-client 这个 jar 包,对其提供的 api 进行再封装。
1.Provider提供方:服务提供者。2.Producer生产者:创建和发送JMS消息的客户端。3.Consumer消费者:接收JMS消息的客户端。4.Client客户端:生产或消费消息的应用&进程。5.Message消息:服务端与客户端之间的传输数据对象。6.Queue队列 :包含待读取消息的准备区域(点对点)。7.Topic主题:发布消息的分布机制(发布&订阅)。
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
程序猿看过来:影响Java EE性能的十大问题 📷 本文是一名有10多年经验的高级系统架构师,他的主要专业领域是Java EE、中间件和JVM技术。他在性能优化和提升方面也有很深刻的见解,下面他将和大家分享一下常见的10个影响Java EE性能问题。 1.缺乏正确的容量规划 容量规划是一个全面的和发展的过程标准,预测当前和未来的IT环境容量需求。制定合理的容量规划不仅会确保和跟踪当前IT生产能力和稳定性,同时也会确保新项目以最小的风险部署到现有的生产环境中。硬件、中间件、JVM、调整等在项目部署之前就应该准
本文作者是一名有10多年经验的高级系统架构师,他的主要专业领域是Java EE、中间件和JVM技术。他在性能优化和提升方面也有很深刻的见解,下面他将和大家分享一下常见的10个影响Java EE性能问题。
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。
对于分库分表来说,主要是面对以下问题: 选择一个数据库中间件,调研、学习、测试; 设计你的分库分表的一个方案,你要分成多少个库,每个库分成多少个表,比如 3 个库,每个库 4 个表; 基于选择好的数据库中间件,以及在测试环境建立好的分库分表的环境,然后测试一下能否正常进行分库分表的读写; 完成单库单表到分库分表的迁移,双写方案; 线上系统开始基于分库分表对外提供服务; 扩容了,扩容成 6 个库,每个库需要 12 个表,你怎么来增加更多库和表呢? 这个是你必须面对的一个事儿,就是你已经弄好分库分表方案了,然后一堆库和表都建好了,基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了,测试都 ok 了,数据能均匀分布到各个库和各个表里去,而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 那么现在问题来了,你现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容咋办?这个可能就是说你的每个库的容量又快满了,或者是你的表数据量又太大了,也可能是你每个库的写并发太高了,你得继续扩容。这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿。
相对于过去单体或 SOA 架构,建设微服务架构所依赖的组件发生了改变,因此分析与设计高可用容灾架构方案的思路也随之改变,本文对微服务架构落地过程中的几种常见容灾高可用方案展开分析。
现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储,而当redis挂了的时候有可能数据丢失,这个时候系统可能不可用,而把流量路由到db肯定是不可行的,因为流量太大,这个时候恢复redis中的数据又比较耗时,而这个时候经常会出现使用多个reids集群,即有一个或者多个备份redis集群。这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢?
还记得云通信首次直播的两位美女吗? 自从她们直播之后 无论在视频号 还是腾讯云十周年的公益直播会场上 都频繁的看到她们的身影 这让部门的小伙伴心生嫉妒...... 所以这次双十一! 他们崛(也)起(想)了(红)! 当然想红也不是那么简单的 上次短信直播背负的是一个亿的指标 这次双十一可是十个亿! 反正可以红,十个亿的指标算什么? 我们的颜值背负的起十个亿! 一哥一姐的位置非我莫属! (其实这是一场内部一哥一姐争霸赛) shuāng 双 shí 十 yī 一 zhí 直 bō 播 jiān 间 直
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Mysql优化那篇文章有朋友留言说就这么点?,深深刺痛了晓添的心,感觉知识深度被小看了,痛定思痛决定发布读写分离,分表分库优化文章,其实这系列文章也在Mysql优化的计划之内,最近较忙断断续续写的有点难受,到今天才跟大家见面,篇幅有限这篇我们来说说基于Mycat实现读写分离,话不多说我们赶紧看看好好的数据库又闹腾什么呢?
导语 近几年,大型公有云故障引发的生产业务事故案例时有发生。由于很多开发者默认大型公有云的服务是一直可用的,在开发时没有针对公有云服务进行容错设计,在公有云故障时,就出现了业务的异常。可见,由于大型公有云实际上已经成为了全社会共同拥有的IT基础设施,其业务的高可用也已经成为了企业社会责任的一部分。腾讯云是如何通过完备的高可用设计,来保证云服务的业务连续性和数据持久性,从而承担大厂应有的社会责任的呢? 这篇来自腾讯专有云的架构师方天戟的万字长文为您揭开腾讯专有云高可用设计的内幕。 一. IT 业务高可用的
在软件开发领域,异地多活是分布式系统架构设计的一座高峰,很多人经常听到过他,但很少人理解其中的原理;
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,那么你如何解决一致性问题?
从今年7月到现在转眼间转岗到淘宝部门已经有小半年了,最近刚刚经历人生中第一次双11实战,体验了一把系统经受高并发高流量的冲击的感觉,一个字爽,作为小白,在这小半年里面收获颇多,一个感悟是实战是提高一个人能力的唯一真理,只有真的动手去做了,才会知道会遇到什么问题。日常做项目时候不怕遇到问题如何解决,最怕有些情景考虑不到,而后者是需要经验累积起来的,一方面是试错的累积,一方面是通过书本或者思考源码得来的。来淘宝这半年来为了能够学到更多,从来不敢浪费时间,一边欣赏这人家如何用代码解决高并发高流量问题,一边学着人家如何用工具快速高效的查询系统瓶颈与查找线上问题。
1、大型网站技术架构:核心原理与案例分析 本书通过梳理大型网站技术发展历程,剖析大型网站技术架构模式,深入讲述大型互联网架构设计的核心原理,并通过一组典型网站技术架构设计案例,为读者呈现一幅包括技术选型、架构设计、性能优化、Web安全、系统发布、运维监控等在内的大型网站开发全景视图。 本书作者李智慧,曾在阿里巴巴担任技术专家,参与阿里巴巴基础技术平台开发和架构设计。 2、分布式服务框架原理与实践 微服务是当前非常热的技术关键词之一,那么微服务如何落地呢?首先要实现服务化,微服务架构是一种服务化架构风
本文由公众号“水滴与银弹”号主Kaito原创分享,原题“搞懂异地多活,看这篇就够了”,为使文章更好理解,有修订。
ROS具有很强的代码可复用性和硬件抽象性能,采用分布式架构,通过各功能独立的节点实现消息传递任务的分层次运行,从而减轻实时计算的压力。同时ROS为常用的机器人和传感器提供了硬件驱动接口。
进入十一月,最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了,作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外,最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击,又是如何在分布式架构中实现单点登陆,形成支持高并发,高可用的分布式架构技术呢?下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术,如何实现从小白到架构师的蜕变!!
永不停机总归是不现实的。那么,在可操作性的范围内,怎样把影响降到最小,而影响又该怎么衡量呢?
在这些可选项中,最常见的就是基于主从复制的方案,其次是基于Galera的方案,我们重点说说这两种方案。其余几种方案在生产上用的并不多,我们只简单说下。
通过对中间件功能、架构以及关键能力的定期聚焦,暴露中间件存在的问题和风险,把控未来演进方向,呈现中间件现状和未来演进的清晰画像。
这是一个从诞生第一天起就在 GitHub 上开发的开源项目,也是中国第一个非 Hadoop 生态的 Apache 顶级项目。它统一了阿里集团内部所有业务线的消息中间件,伴随着中国互联网发展数次迭代。InfoQ 与阿里云开发者社区联合出品的【开源人说】系列视频第一期正式上线,一起来探访开源消息中间件 Apache RocketMQ 背后的人和事!
声明:本文仅代表原作者个人观点,仅用于ERP项目管理与学习,不代表任何公司。注:文中所述项目结合实际项目进行了改编,仅供大家参考。
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。
缘起:受@萧田国 萧总邀请,上周五晚上在“高效运维1号群”内分享了《58同城数据库软件架构设计与实践》(这个topic今年在数据库大会上分享过),应组织方要求,发出纪要。 ---- 一、基本概念 二
12306在很久以前,对购票和乘车规则是有限制的,当同一乘车人的两张车票涉及的行程出现冲突时,会拒绝购票请求。
在软件开发领域,「异地多活」是分布式系统架构设计的一座高峰,很多人经常听过它,但很少人理解其中的原理。
在我们编写web服务端程序的时候,我们可能会对一些甚至全部的Http Request统一处理,比如我们记录每个访问的Request,对提交的Form表单进行映射等,要达到这些目的,比较优雅的做法是Http 中间件。
自2018年以来,受“华为、中兴事件”影响,我国科技受制于人的现状对国家稳定和经济发展都提出了严峻考验。目前我国IT架构体系严重依赖国外产品,金融行业尤其明显。大部分传统银行的关键账务系统都架设在IBM的大型机、小型机之上,数据库使用Oracle及DB2,存储采用EMC。在美国不断加大对我国技术封锁背景下,银行IT产业自主可控的必要性和紧迫性凸显。
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最近线上有一套集群的存储存在瓶颈,导致经常会有报警,如果按照存储现状和稍后的假期的数据增长,很可能会带来一些意料之外的问题,所以整体评估后,决定对已有的集群先做在线扩容,待假期结束后再做缩容。
你,一个美丽可爱的运维,在一个月黑风高的夜(傍)晚,接到了老板建立一个运维平台的需求...... 接到任务的那一刻,你的内心是崩溃的,老板“很简单”的运维平台搭建需求,不仅仅要求业务,应用层,中间件,系统层的监控全覆盖,还要拥有告警和看板功能。与此同时,你也知道埋藏在这个需求下的隐性要求:高可用,高稳定性。想到上次系统宕机时老板的脸色,你瑟瑟发抖。 焦头烂额的你,隐约知道监控业内最有名气的开源运维工具 Prometheus 可以实现这个需求,于是紧急开始了网上冲浪,并且踌躇满志地打下了第一行代码。 两
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