围绕小程序 / 公众号 H5 / 视频号/企业微信等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动,已成为众多电商、新零售企业获客转化的新标配。同时,高并发的活动场景也对业务的开发效率、服务性能、成本投入等方面提出了挑战。
微信云托管是微信团队联合腾讯云推出的后端项目全托管服务。对于微信生态应用开发采用前后端分离架构的场景,云托管可做到免运维免服务器管理,从代码管理到CI/CD流水线部署发布,提供全链路、低成本、企业级的云原生解决方案。
健康出行,“一码” 当先。国内外疫情反弹形势严峻,而即将到来的 2021 年末,元旦、春运等出行压力更是加重了各地健康码产品的承载和运行压力。作为疫情防控的首要关卡,四川天府健康通的高并发架构,为美丽天府保驾护航。 1亿 作为四川省政府新冠肺炎疫情防控的官方平台,“四川天府健康通小程序” 服务全省约 1亿 + 用户,是全国使用最广泛的健康码产品。 6万 四川天府健康通在春运返乡高峰期间,峰值 QPS 达到了 4万,而整套系统验证的峰值 QPS 可支撑 6万 + 高并发。 14天 基于云函数 SCF 底层
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。
基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一,基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动,再通过企业微信搭建私域用户流量池,早已成为众多电商、新零售企业获客转化的新标配。如此高并发的活动场景对开发效率、服务性能、成本投入等提出了更大的挑战。 01. 「微信云开发:微信+腾讯云」 新形态下云端一站式解决方案 结合腾讯云低代码、云函数、云开发、云托管等多种产品能力,搭载微信安全网关、风控、私有链路等安全服务,从低代码开发到测试上线,杜绝
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。
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。
KEGG Reaction 是收录酶促反应相关信息的数据库,包含了所有代谢通路中的酶促反应和一些只在enzyme 数据库中有记录的酶促反应,每条记录用R Number 唯一标识。
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
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。
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
这次为大家报道的是Nature Communiations 上一篇题为”Merging enzymatic and synthetic chemistry with computational synthesis planning” 的文章,来自美国马萨诸塞州麻省理工学院的Connor W. Coley团队。
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。
Redis在缓存应用场景中拥有不可取代的地位,被广泛应用于数据缓存、游戏存储、分布式会话存储、实时分析和机器学习等场景。腾讯云在Redis数据库领域的不断突破,将为用户提供极致易用、易维护、高可靠、低成本的云上数据库服务。
编者: 本系列分析行业动态,关注“数据和云( OraNews )”回复:下载。可以找到文档链接。 近日,墨天轮社区发布了《2022年6月中国数据库行业分析报告-智能风起,列存更生》,该报告对中国数据库市场的发展进行了分析。以下从报告中摘录部分描述作为分享。 关键信息: 2022年6月的"中国数据库流行度排行榜"共有231个数据库参与排名。本月排行榜,TiDB 重登第一, 达梦挺进前三,人大金仓跻身六强,AnalyticDB继续稳居第十。 本月排行榜引入了微信指数,其所反映的热度变化来源于对微信搜索、公众号
腾讯计费平台是产品端到端在线交易平台,其核心是帮助用户与产品安全、便捷的完成支付和收款,在交易过程中帮助产品盈收最大化。平台承载了公司每天数亿收入大盘,为180+个国家(地区)、万级业务代码、100+W结算商户提供支付渠道、营销、账户托管、风控、结算以及推荐等服务。
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
9月14-15日,GOPS全球运维大会上海站圆满举行,为期两天的运维盛宴,为各位运维人带来了相互交流和学习的绝佳平台,来自腾讯技术工程事业群(TEG)计费平台部的黄宇给大家带来了「亿万级大促活动自动化保障体系」的主题分享。 我们同步了嘉宾现场沙龙分享视频(内含高清PPT),请点击下方「腾讯技术课小程序」卡片即可查看: 同时附上整理好的演讲稿: 黄宇,来自腾讯技术事业群的计费平台部,在鹅厂长期从事虚拟支付、多终端支付、账户存储、风控、结算等领域的工作,带领团队负责腾讯千亿级计费大盘的整体运营和质量,目前
每年一次的双十一大促临近,因此上周末公司组织了一次技术交流闭门会,邀请了电商、物流、文娱内容、生活服务等知名一线互联网公司的技术大牛,一起探讨了一些大促稳定性保障相关的技术话题。
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!
一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是大促技术指南!而经过这些年的发展,大促早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的大促场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战,同时也积累了诸多最佳实践。
12月14日,腾讯云与知数堂联合举办的3306π年会·深圳站在腾讯滨海大厦举行,腾讯云TDSQL首席架构师张文和腾讯云高级产品经理刘迪受邀分享,和与会者共同探讨数据库的行业应用和AI时代下未来数据库运维的发展趋势。 关注“腾讯云数据库”官方微信,回复“1214”即可下载本文分享的PPT。 张文在主会场分享了TDSQL在银行传统核心系统的应用实践。银行的核心系统相当于银行的大脑,所有和钱有关的交易都需要经过核心系统,完成资金的清算核算。换句话说核心系统需要和其他所有关于钱的系统打交道,因而它的业务逻辑也最
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。
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。
半胱氨酸(Cys)上的硫醇基团可以经历多种翻译后修饰(PTM), 作为分子开关维持氧化还原稳态并调节一系列生物 活性,包括改变酶促反应、蛋白质-蛋白质相互作用和蛋白质 稳定性。
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。
我们的项目要引入消息队列了,之前只是听说使用消息队列有什么什么好处,感觉挺高大上的,自己也只是看过各种消息队列的技术文章,流行的几种消息队列中间件也都自己搭建过,写过demo,所以现在要引入消息队列了,好激动啊,要用新技术了。出于大家都不了解消息队列,所以要在项目组内部对各位开发进行一个简单的科普。以下就是我自己整理的消息队列的科普知识,希望对大家有所帮助。
https://mp.weixin.qq.com/s/syM4ReAWpZ5d4KI87ogpiQ 作者|马超编辑|薛梁过去两年严选提出并设计了统一售后模型、最大可退金额、和多级退款引擎等概念,抽象出了销退支持、上门取件、极速退款、售后风控等通用能力,经过几次架构演变,有效的降低了业务逻辑耦合和复杂度,可以做到上层业务的快速搭建和服务接入。 作为电商产品,交易在严选的业务中承担着重要的角色。随着业务的不断发展,交易场景的定制化和差异化开始凸显,同时第三方支付合作方的接入也越来越多,如何在保证交易服务安全稳定
在电商大促时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。
今年是我的第6个618,因为入职的时间比较"合适",使得我经历了每年两次完整的大促备战。那年还在北辰,618的当晚,我记忆的很清晰,接近凌晨1点左右的时候,我们聚集在楼道里面,大家举杯相庆,来祝贺刚刚平稳度过的大促。从此这样的场景在每年的这个时候都会经历一次,激动一次。每一次大促备战都是一场全兵演练,我们在这个战斗过程中,团队合作、技术实战、用户意识上都有一个立体的提升。站在每年的这一刻往前看,一路走过来的却是好些个不平凡的白天和夜晚。正如我们国家的乒乓球队在每次国际比赛中都有一个完美的结局,但过程从来不缺乏紧张、风险和刺激。
Tech 导读 本文是线上问题处理案例分析,旨在通过真实案例向读者介绍发现问题、定位问题、解决问题的方法。本文讲述了从垃圾回收耗时过长的表象,逐步定位到数据库连接池保活问题的全过程,并对其中用到的一些知识点进行了总结。
3 预案开关推送(https://blog.csdn.net/weixin_35881820/article/details/113015410)
本文根据刘迪在【第十三届中国数据库技术大会(DTCC2022)】线上演讲内容整理而成。
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每年“双11”都是一场电商盛会,消费者狂欢日。今年双11的意义尤为重大,它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说,双十一无疑已经成为一场大考,考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
今年的618气氛有点冷,各大互联网公司也没有像以往一样大肆宣传,到目前为止还不清楚今年618的各种数据,我们作为程序员比较关心的肯定是618各大电商后端的技术,比如每年峰值成交订单,印象中电商大促并发峰值还停留在前年天猫双十一峰值处理订单58.3万笔每秒。 不知道今年最终公布的数据如何,可以想到的是,在大促之前各大公司对自己内部系统一定是做了大规模优化的,这里说的优化不是说单纯的增加云服务器,而是对系统的各个维度,比如: Java应用层,底层JVM,缓存层(Redis)、数据库层(Mysql),中间件层,网
这几年随着转转二手业务的快速发展,订单系统的基础性能问题也愈发严重,作为系统运转的基石,订单库压力不容小觑。 面临的问题:
原ZLJ卖场的压测流程,是依托于阿里云PTS工具,团队自身缺乏性能测试能力自建,缺少性能分析和数据沉淀,测试场景单一,只有单接口和多接口压测,缺少场景和链路压测,不能相对合理的评估系统性能承载能力,机器扩容只凭借经验进行增加调整,缺乏评估依据。
本文以淘宝作为例子,介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则。
本文以淘宝作为例子,介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则。
笔者在学习过程中遇到的大数据框架,系统和数据库遇到的一些问题总结,也分享给大家一起学习。
原文出处: 美团点评技术博客 所谓高可用性指的是系统如何保证比较高的服务可用率,在出现故障时如何应对,包括及时发现、故障转移、尽快从故障中恢复等等。本文主要以点评的交易 系统的演进为主来描述如何做到高可用,并结合了一些自己的经验。需要强调的是,高可用性只是一个结果,应该更多地关注迭代过程,关注业务发展。 可用性的理解 理解目标 业界高可用的目标是几个9,对于每一个系统,要求是不一样的。研发人员对所设计或者开发的系统,要知道用户规模及使用场景,知道可用性的目标。 比如,5个9的目标对应的是全年故障5分钟。
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