百度词条里的解释是：负载均衡，英文叫Load Balance，意思就是将请求或者数据分摊到多个操作单元上进行执行，共同完成工作任务。 它的目的就通过调度集群，达到最佳化资源使用，最大化吞吐率，最小化响应时间，避免单点过载的问题。
关于“负载均衡”的解释，百度词条里：负载均衡，英文叫Load Balance，意思就是将请求或者数据分摊到多个操作单元上进行执行，共同完成工作任务。
日前，《中国金融科技发展报告（2023）》由社会科学文献出版社正式出版发行，在《报告》的“数据库在金融领域的发展与应用”章节中，整体介绍了中国农业银行基于TDSQL数据库构建新一代分布式信用卡核心系统的实践案例，为金融核心系统应用国产分布式数据库提供参考借鉴。
ElasticSearch是一款开源的高扩展的分布式全文检索引擎，可以近实时地查询分析数据。实现基于Lucene，封装了许多Lucene底层的功能，提供了简单易用的RestFul API接口和很多语言的客户端，如Java的高级客户端(Java High Level REST Client)和底层客户端(Java Low Level REST Client)
怎么解决高并发大流量问题？下面本篇文章就来给大家分享下高并发大流量 web 解决思路及方案，希望对大家有所帮助！
如果将应用的所有数据简单地放在一台 MySQL 服务器实例上，就不用谈什么扩展性了。但是业务能稳定持续的增长，那么应用肯定会碰到性能瓶颈。
每当我们将 InVision 的一个微服务合并回单体的时候，我都会发一条庆祝的推文。在这些推文中，我都喜欢包含一张关于灭霸的动图，这张动图就是灭霸将最后一颗无限宝石放到无限手套中。我觉得这张动图非常合适，因为集齐宝石给了灭霸巨大的能量，就像重新整合微服务给了我和团队力量一样。
昨晚，紫光集团发布公告称，自己“被”申请破产重组了，原因是债主认为集团没能力“还钱”。
InVision 公司的技术架构经历了从微服务合并回单体架构的过程，本文具体分析了这种架构迁移的技术原因和组织原因。
今天美国东部标准时间上午11点51分开始，Facebook出现故障，最终六个小时以后才恢复。很多平台(CloudFlare[1],ThousandEye[2])都做了故障归因. 本文的第一部分简要的概括一下故障原因，以翻译整理这两个参考网站资料为主， 第二个部分主要是从技术上和协议上分析分析一些缺陷， 最后一部分则是从管理的视角来看待基础架构团队的风险控制和激励机制。
3月13日晚间消息，据深交所披露，深圳中电港技术股份有限公司（以下简称“中电港”）的主板IPO申请，已经在当日召开的深圳证券交易所上市审核委员会2023年第8次审议会议上获得审核通过。
ShareThis从一个小插件起家，发展至今每月服务的网站超过450万家，为网站内容的发布者提供了高品质的服务。 快速发展是有代价的。ShareThis在扩张的过程中积累了技术负债，在基础设施方面的负债尤为突出。随着公司规模的进一步扩大，基础设施的开销因为人员和设备利用率低下的原因暴涨。一年前已经到了不得不变的地步。 Kubernetes是我们减轻基础设施负债的关键，它的作用主要体现在下面几个方面： 促进Docker的使用 简化容器管理 转化基础设施人才 实现持续集成与交付 除了Kubernetes的使用我
为展示金融企业数据管理和数据平台智能化转型成果，分享大数据和人工智能在风控、营销、产品、运营等场景的落地实践，探讨“金融科技+数据智能”的创新应用和未来发展，金科创新社主办了“鑫智奖·第六届金融数据智能优秀解决方案评选”活动，目前已经连续举办了五届，“鑫智奖”聚焦行业数智化发展趋势及金融场景数智应用创新实践，激发数据智能领域磅礴的创新力量，助力打造数字金融深化发展的核心引擎。
近日，权威机构 IDC 发布的《2023年上半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》显示：腾讯云数据库 TDSQL 整体收入同比增长位列中国云厂商第一。
我们先看看标准定义：账户是根据会计科目设置的，具有一定格式和结构，用于反映会计要素的增减变动情况及其结果的载体。
图数据库是一种专门用于存储、管理和查询图数据结构的数据库。图数据结构由节点（表示实体）和边（表示节点之间的关系）组成。
近日，腾讯云数据库TDSQL 、数据库迁移平台DTS-DBbridge与巨杉数据库SequoiaDB完成产品兼容性认证。
研究表明，各机房广泛存在存储资源利用率低的问题，《计算机世界》中指出：30%的服务器处于沉睡状态。斯坦福大学研究员乔纳森·库米使用能效软件分析了近4000台物理服务器，也得出30%的结论。为满足系统性能和升级扩容等要求，客户一般购买超过实际数据容量需求3-4倍的磁盘，从而造成了闲置，平均40%-50%的磁盘容量从未被利用过。麦肯锡公司发布研究表明有高达30%的数据中心服务器“功能失效”。Uptime 研究组织根据从其客户收集的数据进一步确认了“高达30%的数据中心服务器‘功能失效’”。
作者：shuangchen，腾讯 FiT 线后台开发工程师 财付通作为业界领先的第三方支付公司，一直致力于为互联网用户和各类企业提供安全便捷的在线支付服务，本文将介绍财付通如何通过会计核算系统来保障财付通亿万资金安全。 1. 背景 1.1. 财付通资金账务系统介绍 1.1.1. 账户体系 财付通作为业界领先的第三方支付公司，一直致力于为互联网用户和各类企业提供安全便捷的在线支付服务。财付通为用户或商户创建支付账户，用于承载用户或商户资金余额以及余额变动情况。财付通资金账务系统中，按账户属性分为现金账户、交易
随着人工智能、区块链、云计算、大数据和物联网等新技术的发展，财务管理工作更加趋向自动化、智能化和数字化。企业资金管理也已经从最开始的基础资金管理发展到资金集中管控。同时，为有效应对国内外金融市场变化，特别是人民币利率汇率定价机制的深度改革，企业需要通过全球司库管理来实现资金集中管理。
资金账户是互联网和金融业务中非常常见的系统，尤其是在电商、支付等业务中必不可少。资金账户系统本身其核心模块的整体架构往往并不复杂，但其对于资金安全和可用性的要求非常高，导致建设好一个资金账户系统并不容易。本文以笔者在实际工作中实现的资金账户系统为例，探讨了在资金账户系统设计和实现中会遇到的问题以及相应的解决方案。需要强调的是，笔者也是资金相关系统的入门者，本文目的是抛砖引玉，有误之处，还请大家多多指正、多多探讨、不吝指教，笔者不胜感激。
SaaS（software as a service），软件即服务，是一种软件交付和销售方式——订阅许可模式。
安姐最近一篇文章『关于技术债务』（请戳文末阅读原文访问）阐述了如何避免和处理技术债（tech debt），值得一读。也许是年关将至，出来混，欠的账都要还了，我正好也打算写写技术债，干脆趁热打铁，也来一篇。本文从另外一个视角看技术债。 首先，什么是技术债？通常意义上的技术债是指我们在开发产品或者功能过程中，快速（往往伴随着混乱和各种限制）地在时间和资源受限的情况下完成正常情况下无法完成的工作时引入的技术问题。这些问题可能会导致将来引入新的功能变得很困难，或者开发出来的功能很快到达容量上的瓶颈。这种由于时间和资
数据库热点问题可以说是比较常见的场景，但往往这是表象，为什么产生热点，它背后的根源，才是解决问题的关键所在。同一个现象，可能来自于不同的原因，都需要相应分析，才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略，可以给我们提供一些借鉴。
数据猿导读 随着数据量的不断增大、接入的系统越来越多，系统加工效率逐步降低，满足内部数据分析和监管机构的监管数据不断增加的需求，农业银行在2013年开始建设完全自主可控的大数据平台。 本篇案例为数据猿
在对中国工业企业数据库进行数据清洗之后，一个伴随而来的问题是：数据清洗本身会否影响估计结果？
金融科技&大数据产品推荐：91征信——用互联网改变征信
Redis 是内存数据库，数据存储在内存中，一旦服务器进程退出，数据就丢失了，所以 Redis 需要想办法将存储在内存中的数据持久化到磁盘。
全球领先的IT研究和咨询公司IDC近日发布的《IDC MarketScape：中国分布式关系型数据库 2023年厂商评估》报告（以下称“报告”）显示，腾讯云位居中国分布式关系型数据库“领导者”类别，并在市场份额上取得国内领先成绩。
MapReduce的高延迟已经成为Hadoop发展的瓶颈，为当前的MapReduce寻找性能更高的替代品已成为Hadoop社区的一个共识。 MapReduce 有关MapReduce框架，最早要追溯到Google，Google将这个框架与灵活、可扩展性存储结合到一起，用以解决各类数据处理和分析任务。后来Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年联合创立了Apache Hadoop时，采用的就是这个架构。 类似的项目，比如Apache Pig和Apache Hive，它们将专门的查询转
本文介绍了云计算的基本概念、分类、架构、部署模型和云计算的优势。首先介绍了IaaS、PaaS和SaaS三种云计算模型，然后讨论了私有云、联合云和公共云三种云计算类型。最后，本文阐述了云计算相较于传统计算的优势和发展趋势。
11月16日，QCon全球软件开发大会将在美国旧金山隆重开幕，在本次特别设置的中国技术开放日专场上，来自腾讯社交事业群的高级技术总监廖念波，将向国外技术同行分享腾讯的海量服务之道。 让腾讯来代表中国互联网的技术力量，我想没有人会表达什么疑问，刚好近日腾讯度过其十七周年，借着这个难得的机会，还是让我们来回顾一下腾讯这些年来技术的发展之路，看看技术是如何支撑当年一个小小的聊天软件成长为如今的巨头的。 从0到1亿的架构 关于腾讯早期的技术架构，有一个流传很广的说法：腾讯联合创始人、前CTO张志东，在早期为QQ设计
金融行业作为国民经济的命脉和枢纽，对底层数据库的能力要求在不断提高。具有高性能、可扩展、高可用等特性的分布式数据库是金融行业数字化转型的重要支撑。 金融企业如何在不同的应用场景下，做好分布式数据库的选型和落地呢？本文从业务、技术、行业角度出发，从市场发展到落地实践，全方位全流程为您剖析分布式数据库在金融场景中的应用与实践。本文将会为您解答以下几个问题： 如何在品目繁多的市场中选择一款合适的数据库？ 从哪些维度去考察数据库？ 数据库迁移过程中需要注意哪些要点呢？金融客户的诉求是什么？ 有无实际的案例可供参考
一个工程对应一个归档包(war)，这个war包 包含了该工程的所有功能。我们成为这种应用为单体应用，也就是我们常说的单体架构。具体描述: 就是在我们的一个war包种，聚集了各种功能以及资源，比如JSP,JS,CSS等。
接下来就由浅入深分别来介绍下这几个方法是怎么应用到服务器并且解决高并发的，首先我们先来看下最原始的也是最简单的服务器与应用程序关系。
在Redis官网中,是这样介绍Redis的: The open source, in-memory data store used by millions of developers as a database, cache, streaming engine, and message broker. 翻译为: 被数百万开发人员用作数据库、缓存、流媒体引擎和消息代理的开源内存数据存储
有时候在使用云服务器的时候，可能因为各种各样的原因而导致云服务器数据库丢失，在这种情况下，云服务器数据库是可以找回的，所以大家并不用太担心，下面就将为大家详细的介绍云服务器数据库丢失怎么办。
本基于SSM的手机购物网站系统，采用面向对象思想，选用javaweb开发技术，后台选用JavaSSM轻量级开发框架，使用tomcat8.0作为开发服务器，使用nginx实现反向代理，支持多台tomcat之间的负债均衡，使用redis2.4.5作为缓存服务器，提升系统运行效率，前台使用html，jquery，ajax异步请求技术，采用HTTP协议与后台实现通信，获取需要的数据渲染系统界面，提升用户使用体验，系统通过nginx做跳转，将用户的请求向后台多台tomcat服务器按照权重进行分发，减轻单一服务器的负载压力，实现支持多用户并发式登录进行订单查询，商品购买下单等，极大的简化了用户线上购物的流程。
金融行业作为国民经济的命脉和枢纽，对底层数据库的能力要求在不断提高。具有高性能、可扩展、高可用等特性的分布式数据库是金融行业数字化转型的重要支撑。作为金融企业或金融行业从业者，如何在不同的应用场景下，做好分布式数据库的选型和落地？本文从业务、技术、行业角度出发，从市场发展到落地实践，全方位全流程为您剖析分布式数据库在金融场景中的应用与实践。本文将会为您解答以下具体问题： 如何在品目繁多的市场中选择一款合适的数据库？ 从哪些维度去考察数据库？ 数据库迁移过程中需要注意哪些要点呢？ 有无实际的案例可供参考呢？
如果服务性能的增长与资源的增加是成比例的，服务就是可扩展的。通常，提高性能意味着服务于更多的工作单元，另一方面，当数据集增长时，同样也可以处理更大的工作单位。1
1.1 高并发，大流量 1.2 海量数据 存储及管理海量数据，需要大量服务器 1.3 高可用: 7 * 24 小时服务 1.4 用户分布广泛，网络环境复杂 1.5 安全环境恶劣 大型网站几乎每天都被黑客攻击 1.6 需求快速变更，发布频繁 1.7 渐进式发展
在vBRAS组网中，由于设备故障、用户潮汐时设备弹性伸缩以及设备升级等原因，需要将PPPoE和IPoE等用户 的数据在vBRAS设备之间进行迁移。RedisDBM（Redis Database Manager，Redis数据库管理）技术借助数据库实现数据的备份和恢复，可以很好地解决用户数据迁移问题。
公司Exchange邮件系统邮件流故障的故障发现、故障处理和故障修复的过程记录和总结反思。帮助自己总结经验和吸取教训，同时也作为一次反面教材让其他运维或管理员吸取教训。
伴随着网络带宽的提升和移动终端的普及，现代的web应用平台几乎时时刻刻都在处理着来自用户成千上万的访问请求。在某些特定的场景下（如电商抢购、春运抢火车票等），这些web平台要承受瞬间暴涨的用户访问量。如何在高并发请求的情况下做到服务不瘫痪并且给与用户良好的使用体验，是所有web平台都要面临的挑战。构筑具备高可靠的web平台，是企业避免用户流失的重要手段，是增强自身竞争力的必要环节，具有十分重要的意义。
在查询计数已成为问题的情况下，它们在另一个表中构建了计数，以便它们可以直接读取计数值而非计算计数。
•超高的QPS（每秒钟处理的查询量）和TPS导致SQL处理效率下降。•大量的并发导致的数据库连接数被占满和超高的CPU占用率导致资源耗尽服务器宕机。•磁盘IO性能瓶颈导致数据传输效率下降，计划任务导致磁盘IO下降。•网卡IO性能瓶颈，要减少从服务器数量，缓存要分级，避免使用 select * 这样的查询。
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