活动时间：2018年12月12日至2019年1月25日，每天两场秒杀，时间分别为：9：00-12：00，14：00-18：00。
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。
Shopee（https://shopee.com/）是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台，覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea（https://seagroup.com/）为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来，Shopee 业务规模迅速扩张，逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一：
如果你想了，那么请继续往下看，经过我对比的三大云服务厂商的双11优惠政策，带你拿下最爽的服务器！！！！！
在这个海量数据大爆发的时代，一个单一的开源数据库产品往往很难直接满足企业的业务需求，在某些场景下，无论是性能、安全还是稳定性，都面临着各种各样的问题。
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。
这个你必须面对的事，就是当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。
突然! 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？ 当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容，咋办？
MySQL有阿里巴巴开源的Canal作为数据变化订阅工具，而Oracle作为最复杂的商业数据库，目前还没有比较好的数据变化订阅工具。
上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析（上）》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法，在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容。具体将以如下两个常见的场景进行演示：1)、尚未进行分库分表的单库单表系统如何平稳的实施分库分表方案；2)、已经实施过分库分表方案的系统，由于数据量的持续增长导致原有分库分表不够用了，需要二次扩容的情况。
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？》
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
数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈，单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限，当单表的数据量达到1000W或100G以后，库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。存储容量现在一般容易解决，主要是IO瓶颈和CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。从业务方来看，就是数据库可用连接少，甚至无连接可用。
互联网系统，经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台，从一个云平台迁移到另一个云平台，系统重构后表结构发生了变化，分库分表，更换数据库选型等等，很多场景都需要迁移数据。
有赞是一家商家服务公司，向商家提供强大的基于社交网络的，全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆，有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年，原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要，同时考虑到提升机器扩容的效率（减少等待机器到位的时间）以及支持弹性伸缩容的能力，我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
初八，携程资深研发经理，专注于订单后台系统架构优化工作；JefferyXin，携程高级后端开发专家，专注系统性能、业务架构等领域。
作者简介 初八，携程资深研发经理，专注于订单后台系统架构优化工作；JefferyXin，携程高级后端开发专家，专注系统性能、业务架构等领域。 一、背景 随着机票订单业务的不断增长，当前订单处理系统的架构已经不能满足日益增长的业务需求，系统性能捉襟见肘，主要体现在以下方面： 数据库CPU资源在业务高峰期经常达到50%以上，运行状况亮起了黄灯 磁盘存储空间严重不足，需要经常清理磁盘数据腾挪可用空间 系统扩容能力不足，如果需要提升处理能力只能更换配置更好的硬件资源 因此我们迫切需要调整和优化机票订单数据库
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性：
随着业务对持续性要求越来越高，云上不少企业对跨AZ或多地域的容灾建设有强烈的诉求。当企业内部经过评估选定容灾建设整体方向，即同城双活；需要对方案进行验证，包括组件容灾能力建设，数据同步以及切换验证等。通常对组件容灾能力建设和验证会花费大量时间，如果测试不符合预期，对之前调研、部署以及测试人力和时间成本带来较大耗费。因此借助云平台能力“一站式”提升系统容灾能力，助力企业降本增效。
采用双处理器许可的新模式时，Windows Server 2012/2012 R2 在这篇文章中，我们将考虑新一代服务器操作系统家族的许可特点。此外，我们将讲述的规则和许可才能使用的虚拟机作为客户操作系统与虚拟机管理程序（通过vMotion，实时迁移等）的支持虚拟机迁移。
面试官：如何来设计动态扩容的分库分表方案？ 面试官心理剖析： 这个问题主要是看看你们公司设计的分库分表设计方案怎么样的？你知不知道动态扩容的方案？
鉴于有赞业务迅速发展，对于秒杀场景有比较强烈的需求,当前我们的自建数据库使用Percona Server 5.7.22 版本，在应对快手直播以及秒杀场景下，单行更新性能有点吃紧。因此我对比有赞自建数据库和腾讯 cdb在热点秒杀单行更新场景下的性能差异。
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来，每年都保持着高速增长，业务的增长带来了数据量的剧增。
不同场景下 MySQL 的迁移方案 一 目录 一 目录 二 为什么要迁移 三 MySQL 迁移方案概览 四 MySQL 迁移实战 4.1 场景一 一主一从结构迁移从库 4.2 场景二 一主一从结构迁移指定库 4.3 场景三 一主一从结构双边迁移指定库 4.4 场景四 一主一从结构完整迁移主从 4.5 场景五 双主结构跨机房迁移 4.6 场景六 多实例跨机房迁移 五 注意事项 六 技巧 七 总结 二 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移，究其本义，无非是把实际存在的物体挪走，保
本文介绍了如何在 TiDB 中使用 TiSpark 进行 ETL 流程的简化和优化，并分享了在易果集团的具体实践。通过使用 TiSpark，可以大大简化 TiDB 的数据流程，提高数据处理的效率，并确保数据的一致性和可靠性。同时，TiDB 的官方支持也在持续增强，未来将能够更好地满足企业的需求。
检查腾讯云数据库 MySQL 实例的磁盘空间是否接近 6T 上限。6T 的空间受到硬件方面的限制，无法再继续扩容。
在具有外部串行连接存储 (SAS) 阵列的典型直连环境中，使用 vMotion® 完成从一台 ESXi 主机到另一台主机的数据传输可能需要数小时，即使遵循了隔离 vMotion 网络的正确建议也是如此。除了常见的负载均衡迁移，vMotion 迁移虚拟机 (VM) 最关键的时间通常是主机资源关闭或处于胁迫状态时。在这些情况下，据观察，运行大约 250-400 GB大小的VM 需要30多个小时才能完成迁移。在这些环境中，避免这种情况的最佳方法是使用存储区域网络 (SAN) 技术。 在SAN环境中，这些实时vMotion迁移可能需要不到三分钟的时间，因为所有ESXi主机都连接到所有存储阵列。
整个迁移过程，既不能长时间停服，也不能丢数据。如何不停机安全地迁移数据更换数据库。
原文出处： 温国兵（@dbarobin） 一 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移，究其本义，无非是把实际存在的物体挪走，保证该物体的完整性以及延续性。就像柔软的沙滩上，两个天真无邪的小孩，把一堆沙子挪向其他地方，铸就内心神往的城堡。 生产环境中，有以下情况需要做迁移工作，如下： 磁盘空间不够。比如一些老项目，选用的机型并不一定适用于数据库。随着时间的推移，硬盘很有可能出现短缺； 业务出现瓶颈。比如项目中采用单机承担所有的读写业务，业务压力增大，不堪重负。如果 IO 压
在上一篇中我们讲了通用优惠券系统的设计，这篇主要是以优惠券重构后，我们现有系统接入到该通用优惠券系统过程中遇到的数据迁移与一致性问题相关的思考与实践。我们早期的优惠券系统使用的是ckv的存储，后来为了统一，全部改为使用redis储存了，这里首先一个数据迁移点是 ckv----->redis的迁移，另一个数据迁移点是上海redis----->深圳redis。之所以会有redis --->redis的迁移，主要是刚开始我们redis是和别人混部，选择了一个上海的机房，由于整个服务几乎都部署在广深地区，所以需要迁回来，并且单独一个redis集群存储，不在混部。
12月动态 TSE 云原生 API 网关 【新功能】Kong 网关支持流量镜像，您可将线上流量镜像到测试环境进行请求分析。 【新功能】Kong 网关新增插件管理，方便您管理系统插件、Kong原生插件和自定义插件。 【商业化】Kong 网关新增南京地域。 ★ TSE 注册配置中心 【迁移能力】Zookeeper新增业务平滑迁移功能，助力自建注册中心迁移。 【新功能】Nacos Java Agent增加就近路由能力，支持多活容灾场景下同一云内或者同一IDC机房内优先路由。 【新功能】Apollo Porta
本文主要介绍中小型互联网企业，从本地机房迁移数据库到腾讯云的实践方法。其中包含了详细数据库迁移的方法和步骤，并且增加了实践演练和验证。实践与验证部分内容以常见的 Discuz! 论坛迁移上云做为案例。
如果您恰好在近半个月内访问过本博客，您可能会发现，博客访问速度缓慢，很遗憾，我用了两年多的bandwagonhost的VPS被墙了。 而被封原因或可能为在VPS上搭建的翻墙服务，虽然仅为查询外网资料用，但仍触发了防火墙，通常被封IP会在几天至几个月内恢复，若您无法打开本博客，可百度搜索“9s博客”或“王忘杰”，找到本人在各大媒体的自媒体平台，因平台规则不同，某些文章可能不会被发布。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
推荐使用便捷高效的 FTP 工具登录，也可以使用 Windows 的本地文件浏览器登录。推荐使用 FileZilla 或者 FlashFXP 。
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词：“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜，等我失去的时候才追悔莫及，人间最痛苦的事莫过于此，如果上天能给我一次再来一次的机会，我会对哪个女孩说三个字：我爱你，如果非要在这份爱上加一个期限，我希望是一万年！”在我们开发人员的眼中，这个感情就和我们数据库中的数据一样，我们多希望他一万年都不改变，但是往往事与愿违，随着公司的不断发展，业务的不断变更，我们对数据的要求也在不断的变化，大概有下面的几种情况：
当我们的应用升级时往往会伴随着数据库表结构的升级，此时就需要迁移数据库的表结构。一般我们会使用工具或者脚本来实现，手动操作毕竟有一定风险，要是能在应用启动时自动升级数据库表结构就好了！Flyway正是这么一款工具，通过Flyway和SpringBoot结合使用，在应用启动时就可以自动升级数据库表结构，非常方便，推荐给大家！
作者按：日前，工信部印发《推动企业上云实施指南（2018—2020年）》，其中指出：到2020年，力争实现企业上云环境进一步优化，行业企业上云意识和积极性明显提高，上云比例和应用深度显著提升，云计算在企业生产、经营、管理中的应用广泛普及，全国新增上云企业100万家，形成典型标杆应用案例100个以上，形成一批有影响力、带动力的云平台和企业上云体验中心。统计数字表明，当前传统企业用户“上云”的比例仅为20%，仍有高达70%以上的传统企业没有“上云”。本文是作者在HH集团作为企业上云项目技术负责人在项目完成后，对这次企业上云历程的一些总结以及思考。
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
今天群里有人问起，刚好做过相关的工作，特此分享一下当时的工作内容和感受。 背景 大概说一下这个事情的背景。在2013年大概4月份，人人网打算做一次大规模的数据迁移——评论服务。所谓评论就是指各种资源下的“评论文字”，比如照片的评论、Blog的评论、分享的评论、音乐的评论…… 早期人人网的各个开发小组各自为政，每个团队几乎都实现了一个评论服务，有各自不同的功能和数据结构，但是大体上还算相似。当时，业务部门希望能够集中这些数据做一些统一的管理，比如权限管理（控制谁能看什么评论）、比如数据内容推荐（基于用户评论人
在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
2021年10月22日，中共河北省委网络安全和信息化委员会办公室省政务云服务公开招标公告发布，预算243500000.000元。 2015 年 10 月，根据《河北省人民政府关于促进云计算创新发展培育信息产业新业 态的实施意见》(冀政发【2015】20 号)文件要求，在整合利用省内现有资源的基础上，依托云计算技术，采用供应商投资建设，政府购买服务的方式，统筹建设了省级政务云平台(以下简称省政务云)，为省级财政预算部门(简称“用户单位”)提供基础信息资源服务。河北省政务云一期由河北联通提供服务(2016-20
几年前我曾经服务过的一家电商公司，随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单，订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控，我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔（不包括秒杀，秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案，详见《秒杀系统设计～亿级用户》）。不过，直到此时，订单系统还是单库单表，幸好当时数据库服务器配置不错，我们的系统才能撑住这么大的压力。
flowable camunda activiti 三个框架都是从jbpm框架诞生出来的，先是有jbpm4,然后出来了一个activiti5,activiti5发展一段时间，又出来了一个Camunda。activiti5发展了4年，紧接着出来了一个flowable。本文重点对flowable camunda两个框架的功能对比。对比的camunda版本是7.10.0，flowable框架的版本是6.4.1.
小红书是一个社区属性为主的产品，它涵盖了各个领域的生活社区，并存储海量的社交网络关系。
在上一篇通知文章有说过，六月份会开始更新公众号，虽然现在已到月底了，但好歹也算没有失言，赶上了末班车了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
