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如何向流量暴击说不:揭秘微博|腾讯|京东高可用之道

一个无数工程师的女朋友钦定的男朋友,公开恋情的直接受害者居然还是工程师,宿命的轮回啊……这是上市公司私有化引发的股民恐慌,更是娱乐圈向技术圈的悍然入侵。网络洪峰如此可怕,抗洪抢险责任重大,让我们近距离观摩一下,技术圈复联如何筑起高可用大堤。 微博如何应对流量“暴击” 现在有越来越多的人选择用微博这一社交网络平台来公布消息,那么微博要如何应对众多的流量“暴击”呢?下面让我们一起来看一下。 1.对大规模、高负载系统问题的排查方法 微博主要面对的是高并发、大数据量、高负载的业务压力,并且伴随着热点事件会有突发

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【腾讯云 Finops Crane 集训营】安装使用及EHPA弹性演示

随着时间的推移,降本增效成为了企业界和组织中的一个新口号。在2023年,这个口号进一步获得了广泛的认可和重要性,成为了许多组织在业务运营中的关键目标。在2023年,许多组织开始将降本增效作为战略性目标,并将其融入到整个组织的文化和运营流程中。这需要组织内部的各个部门和团队共同努力,从高层管理层到基层员工,都需要意识到降本增效的重要性,并为之努力。 降本增效的方法多种多样,其中一个关键领域是技术和数字化转型。组织通过采用新技术、数字化工具和自动化流程来改进业务流程和运营效率。例如,采用先进的数据分析和人工智能技术,组织可以更好地理解和优化成本结构,找到潜在的成本节约机会。同时,云计算和容器化技术如Kubernetes等的应用,也为降本增效提供了新的机会,通过资源优化和自动化管理来降低成本并提高效率。 那么今天就为大家介绍Crane

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花小钱办大事:云函数+云开发撬动央视晚会的电商大促弹性架构实践

在 2021 腾讯数字生态大会上,一个「花小钱办大事」的客户成功案例让客户和开发者们印象深刻的。这正是基于云函数和云开发的小程序应用实践。 今年,某快消品领导品牌冠名了央视大型节日晚会,在晚会当晚,该客户收获的小程序新增注册用户数达到了预期业务目标,当天的访问次数达到千万级 ,瞬间并发最高每分钟数百万请求,而整个云函数计算资源的使用费用仅几万元。整体耗时平稳,平均 API 耗时在 20 毫秒以下,保障了此次活动的顺利进行。 ( 客户小程序访问量 ) 在评估了不同的小程序技术选型之后,客户从开发效率、弹

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618数据洪峰来了 一键下单背后都有哪些技术支撑?

618大促来临,在零点的时候,你打开购物车、点点点、清空,整个过程一气呵成。但背后,成千上万的数据在马不停蹄、加速流转,以保障消费体验流畅有序。 腾讯云和数据库服务是背后默默守护的“无名英雄”。电商订单、支付、物流等核心链路,都是以数据库为基础。一旦数据库成为瓶颈、或任何细微的疏忽,整个618大促将会变成一个大型“灾难现场”。 一场电商大促,涉及到的数据量有多大? 以一个消费者的购买过程为例,一次下单行为,对于后端数据库就有多次读写调用;如果是秒杀场景就会产生“热点更新”的问题,更是对数据库内核优化能力

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瞬时流量高峰场景下的高可用架构设计:Kubernetes集群如何调优?| Q推荐

作者 | 鲁冬雪 谈起瞬时流量高峰场景下的高可用架构设计,那首先要解决的肯定是高并发问题。 类似电商大促就是典型的高并发场景,当业务突发波动(如秒杀、限量抢购)时,无法准确预估流量,企业会苦恼需提前准备多少台机器,突发流量过后,这些机器往往又处于空载状态。这就意味着系统需要承担 100% 的业务和流量,需要具备超强的稳定性和容灾能力,并可以紧急处理各种故障: 应对快速增长的用户访问:流量短时间内达到峰值,系统面临宕机危险; 应对大量业务数据和用户数据:计算资源需求突增,技术上需做到弹性自如; 紧急故障处理

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揭秘| 大数据计算引擎性能及稳定性提升神器!

本文讨论了京东Spark计算引擎研发团队关于自主研发并落地Remote Shuffle Service,助力京东大促场景的探索和实践。近年来,大数据技术在各行业的应用越来越广泛,Spark自UCBerkeley的AMP实验室诞生到如今3.0版本的发布,已有十年之久,俨然已经成为大数据计算领域名副其实的老将。虽然经过不断的迭代和优化,Spark功能日趋成熟与完善,但在性能及稳定性方面,仍然还有很多可以提升的地方。Shuffle过程作为MapReduce编程模型的性能瓶颈,就是其中的重点。我们希望在京东超大规模数据体量及复杂业务场景的背景下,通过自研并落地Remote Shuffle Service服务,解决External Shuffle Service中存在的现有问题,打造稳定高效的JDSpark计算引擎,助力京东大促过程中的一些应用实践,能够给大家提供一些思路和启发,同时也欢迎大家多多交流,给我们提出宝贵建议。

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