当前,随着电商节日的增多(6.18、双十一、双十二)、平台拉新趋于频繁,大促活动也越来越普遍。作为一个电商平台,每年都会有一次,甚至几次的流量“大考”。数据库作为系统的重要节点,其稳定性和性能格外重要,数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促,这场没有硝烟的战争很多人已有体会,在此不再赘述。现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解: 第一部分,准备工作;第二部分,大促进行时;第三部分,大促后复盘。
每年都要买衣服,有的衣服旧了,有的衣服破了,所以总是要将旧衣服放在一边,进行归档,新的衣服放在一边,是正在使用的。
随着唯品会业务的快速发展,订单量的不断增长,原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了,特别是在大促高峰期,原订单库已经成为抢购瓶颈,已经严重制约公司的发展。
全链路压测是以全链路业务模型为基础,将前端系统、后端应用、中间适配层、DB等整个系统环境,完整得纳入到压测范围中,以http请求为载体,模拟真实的用户行为,在线上构造出真实的超大规模的访问流量,以全链路压测模型施压,直至达到目标峰值,在压测过程中发现系统瓶颈和验证系统能力。全链路压测自2013年诞生至今,一直稳居大促质量保障核武器地位。
小红书使用 TiDB 历史可以追溯到 2017 年甚至更早,那时在物流、仓库等对新技术比较感兴趣的场景下应用,在 2018 年 5 月之后,我们就开始逐步铺开,延展到其他适合 TiDB 的场景中去。截止目前,小红书使用的 TiDB 节点数在 200+ 个,未来也有更大扩展空间。
“增删改查”都是查找问题,因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题,其实就是查找快慢问题。
按照以往经验,面对的流量会是平日的十几倍。所有人在高峰时段下单,一瞬间产生巨大的读写请求。
改造总是要付出很多代价的,肯定会跌很多坑,这是必然的... 性能问题也总会呈现先下降后再上升的一个历程(调试、磨合、找到针对性、适应性解决方案)。
字节跳动早期为了快速支持业务,对于电商流量数据采用Lambda的设计架构,由于当前电商流量数据随着建设的深入和精细化的运营,设计架构的弊端也愈发凸显。
当前,云原生数据库Serverless化已成为云数据库的重要演进方向。9月7日,在2023腾讯全球数字生态大会云原生数据库技术演进与实践专场上,腾讯云分享了在该领域的多项前沿探索和核心技术解析,并重磅发布云原生数据库TDSQL- C Serverless 2.0版本,为广大企业运用云原生数据库提升业务能力提供了有效参考。
全链路压测出现的初衷是阿里为了解决双十一线上系统在峰值流量冲击下的稳定性和可用性问题,在后续落地及不断的演进过程中,出现了很多技术领域的最佳实践。
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电商诞生已经有20多个年头了,从早期很多人的质疑、骗子、不接受、甚至肄业排斥、打压,到现在彻底融入我们生活的方方面面,并号称中国的 “新四大发明”,“认知教育”使命已经完成。人们足不出户,网上下个单,就可以在家坐等收包裹,确实是一种享受。
我这里按公司实际场景,规定了,每次操作/获取数据量应该少于5000条,结果集应该小于2M
近日,腾讯云原生数据库TDSQL-C 发布新版本,在云原生架构、基础硬件能力、自研内核等方面进行了全面升级。本次升级涵盖了基于英特尔® 傲腾™持久内存的二级缓存、全链路RDMA网络、7*24持续无锁备份等核心功能。性能测试结果显示,在全缓存场景、大数据集场景中,新版TDSQL-C 性能全面超越业内其他云原生数据库产品,对比传统云数据库达到200%性能提升。此外,TDSQL-C价格仅为商业数据库的1/10,是企业上云的最佳选择。 TDSQL-C 是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库,为企业提供极致弹性、高性
每年 Shopee 会在五至十二月的每个大促节点举行电视直播活动。每次大促活动时,各市场的运营人员会与当地电视台合作,在节目直播过程中插入一段玩 Shopee 小游戏的互动环节。
Tech 导读 本文面向受众可以是运营,可以是产品,也可以是研发、测试人员,希望通过如下思路(知历史->清家底->明目标->定战略->做战术->促成长)帮助大家了解电商大促系统的高可用保障,减少那些高深莫测的黑话和高大尚的论调,而希望以体系化的知识让读者有所得。
2024年1月22日,沙利文分析师对《2023年中国云原生数据库十大厂商推荐-市场综合力表现》报告进行了线上解读,在分享云原生数据库发展现状以及最新技术趋势的同时,对腾讯云在云原生数据库领域的产品能力给与了最高评价。
云计算似乎是归档存储数据的理想场所。它提供了按需付费的增长模式,并使组织能够缩减其内部存储空间。但问题是,三大供应商(亚马逊AWS,微软Azure和谷歌计算)并没有提供交钥匙归档的服务体验。用户很难获得数据。在某种程度上,这是应该的。这些服务的重点是提供基础架构即服务,而不是解决方案即服务。问题是用户IT部门需要一个解决方案。 内部部署的归档问题 归档存储市场中的每个供应商都可以创建一个投资回报方案,显示其实施后数月的归档支付情况。问题是所有这些供应商都有些犯了模糊数学的错误。典型的投资回报率情况是
在数字化转型浪潮中,如何存储和利用好数据,是企业面临的首要问题。相比于传统互联网全面拥抱云,产业互联网在数字化转型过程中,通常第一步是利用云存储来归档数据。
Tech 导读 VOP作为京东企业业务对外的API对接采购供应链解决方案平台,一直致力于从企业采购数字化领域出发,发挥京东数智化供应链能力,通过产业链上下游耦合与链接,有效助力企业客户的成本优化与资产效能提升。本文将介绍VOP如何通过亿级消息仓库系统来保障上千家企业KA客户与京东的数据交互。
iOS有几种存储数据在本地的方式,比如属性表plist、coredata的数据库存储等等,这里讲解归档这种存储方式。
京东快速发展的同时,应用规模、数据中心以及机器的规模都同步倍增,在面对如此大规模的机器,应运而生了京东数据中心操作系统(JDOS,JingdongDatacenter OS)。历经多年时间的技术沉淀与发展,JDOS不仅仅作为京东数据中心操作管理资源,更作为京东统一的PaaS平台致力于支撑业务系统快速交付、稳定运行,基础中间件托管提升基础平台敏捷交付。尤其是线上运行的阿基米德系列系统,将应用于实现京东商城数据中心资源智能调度,支撑在线业务系统与大数据计算混合部署融合计算,并节约采购成本。而每一次的11.11都是对JDOS系统的一次检验和挑战,经过无数次的紧张演练,问题排查,系统升级优化,服务应用快速交付;从容支撑大促高峰流量,保障了业务的高速发展。
随着计算力的不断提升和智能算法的快速演进,以及云计算、物联网和人工智能与传统产业更加密集的渗透,如今的世界正在加速进入一个全新的数据时代。
“为什么之前发送的数据在知行EDI平台的页面上都没有了呢?” “我想查询下之前的数据是否有成功发送给我们的客户应该如何确认呢?” “业务数据量太大,文件占用磁盘空间太多,我该如何快速地确认一些不需要的数据来清理释放磁盘空间呢?”
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
背景:5月23-24日,以“焕启”为主题的腾讯“云+未来”峰会在广州召开,广东省各级政府机构领导、海内外业内学术专家、行业大咖及技术大牛等在现场共议云计算与数字化产业创新发展。 来自腾讯TEG技术工
WAL目录下(pg_wal)存了大量WAL段文件,由于来不及删除,占用磁盘空间突然暴增。这种现象很常见。那么为什么PG不删除呢?最常见的原因:1)归档失败;2)slot持有老的WAL。
TEG为腾讯提供互联网行业全方位的运营解决方案和服务支持,运营着亚洲最大的网络、服务器集群和数据中心,拥有业内领先的基础架构云运营平台、云数据处理平台、互联网海量应用支撑服务平台,为亿级用户提供云计费服务和安全保障。这背后离不开一群7*24小时默默耕耘,负责标准化模块化数据中心网络架构、大集群平台自动化建设与运营,以及运营系统相关规划和建设,提供高可用保障体系的伙伴们。
Spring Boot 内部使用commons logging 作为日志输出工具,同时也可以配置其他的工具例如,Java Logging,Log4j2,logback。 默认情况下,如果加入了starter,默认使用Logback输出日志。
在cos的实际使用过程中,有一种场景:某些对象基本上不会使用,但是又要长期保存这些数据,这种数据被称为“冷数据”,这个时候就会用到cos的“归档存储”或“深度归档存储”,“归档存储”在存储费用上相对“标准存储”有较大的优势,详情参考 产品定价;
“京东11·11全球好物节,90%仓配订单当日或次日达”,京东物流的快是众所周知的,作为京东供应链管理最重要的一环,背后都有哪些技术系统在支撑呢?它们在本次京东11·11全球好物节都做了哪些准备支撑呢?
在HDFS存储体系中,可存储的文件数量受限于NN的内存大小。因为在NN内存中,存储了所有文件的block信息。
按照日志的访问频次,我们将日志分为冷热两大类,这两类日志分别有不同存储的需求。 如下表所示:
1、Hadoop 及其承诺 众所周知,商用硬件可以组装起来创建拥有大数据存储和计算能力的Hadoop集群。将数据拆分成多个部分,分别存储在每个单独的机器上,数据处理逻辑也在同样的机器上执行。 例如
我们介绍过很多关于EasyDSS的定制项目,其中大部分都是通过Go语言完成的,例如通过Go语言 gorm 框架钩子函数精简代码,或者通过Go语言生成归档文件功能,现下基于部分用户的使用需求,我们还需要做出小幅调整,目前的调整是需要将录像存储在云的OSS中。
一、何为复盘 柳传志在《我的复盘方法论》中说到: 在这些年管理工作和自我成长中,「复盘」是最令我受益的工具之一。在奔忙行走的日日夜夜,从不回头观望自己和同行人的职场人,有可能连前方道路是否正确这最基本
SAP系统已经存在了几十年,与大多数本地(Hadoop)或基于云的(Google, Azure, AWS)数据湖不同。这就是为什么经常要存档大量SAP历史数据的原因。这带来了一个挑战——历史SAP归档解决方案以压缩格式将数据存储在基于文件的存储中,很难将这些数据集成到企业数据湖中,更不用说运行实时分析、机器学习算法或从中创造商业价值。
Tech 导读 在企业的业务经营中,实时数据是营销、运维、决策的重要支撑,实时数据链路基本是所有大公司所拥有的,无论是否采用了中台模式,本文从如何建设实时数据双流、数据双流的建设标准,以及数据双流的压测备战三方面进行了详细的论述。
有赞致力于成为商家服务领域里最被信任的引领者,因为被信任,所有我们更需要为商家保驾护航,保障系统的稳定性。有赞从去年开始通过全链路压测,模拟大促真实流量,串联线上全部系统,让核心系统同时达到流量峰值:
tar 是 GNU 项目中的一个归档工具,其创建可以追溯到磁带机的年代,可谓历史悠久。虽然 tar 工具最初是用于磁带机的数据归档,但其现在也支持磁盘的数据归档,而且仍然保留着对磁带机的兼容。tar 工具一路发展过来,经过很多大佬的打磨,功能强大,现在已经是 Linux 系统上默认的数据归档工具。
目前在eBay的Hadoop集群有数千个节点,支持成千上万的用户使用。他们的Hadoop集群存储数百PB的数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。 eBay对于大家来说都非常熟悉,是美国的一家电商网站,对于他们来讲每天的数据都是海量的。目前在eBay的Hadoop集群有数千个节点(具体不方便透漏),支持成千上万的用户使用。他们的Hadoop集群存储数百PB的数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。
如今数据都在增长,SAP 数据也不例外。根据SNP对300多个SAP系统的分析,每年的数据增长在20%-40%之间。当某些企业未能将旧的 SAP 数据归档、数据保留和数据管理实施到标准 IT 流程中时,数据增长甚至更快。通常,归档不遵循云优先和数据分析策略,这会增加维护成本。
在上一篇博客中,我们介绍了用plist文件进行数据持久化的方法。虽然简单易用,但随着开发的深入,你会发现,这种方式还是有很大的局限性。试想,如果我们可以将用户的登录返回信息模型,游戏中角色的属性信息模型进行直接的持久化存取,那是不是非常爽的事,幸运的是,我们可以通过归档,来设计一个这样的数据模型。
虽然ORA-01555错误可以通过种种手段来避免和减少,但是随着时间的流逝,这些UNDO信息总会失去,那么能否将这些信息保存起来,使得数据库在一定的历史周期之内可以不断向后追溯,使得我们可以看到一个数据表在任意历史时间点上的切片呢?
在任何的数据库系统中,大部分都会有一个需求,数据归档,业务数据库不应该是永无止境的进行数据存取的目的地。业务数据库主要的功能是满足业务的保留数据的需求,以及相关保证性能等目的。如果留存的数据业务已经不再需要,并且已经影响了性能,则归档是必须要做的一件事情。
检查腾讯云对象存储 COS 存储桶生命周期配置,如果出现以下两种情况,可能存在存储桶存储成本相关的优化配置。
关于什么是架构,一种比较通俗的说法是 “最高层次的规划,难以改变的决定”,这些规划和决定奠定了事物未来发展的方向和最终的蓝图。 从这个意义上说,人生规划也是一种架构。选什么学校、学什么专业、进什么公司、找什么对象,过什么样的生活,都是自己人生的架构。 具体到软件架构,维基百科是这样定义的:“有关软件整体结构与组件的抽象描述,用于指导大型软件系统各个方面的设计”。系统的各个重要组成部分及其关系构成了系统的架构,这些组成部分可以是具体的功能模块,也可以是非功能的设计与决策,他们相互关系组成一个整体,共同构成了软
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