“秒杀”系统的建设需要整个系统从前到后全栈的协同配合,其中包含了基础技术部维护的多个服务,比如CDN、高防IP、容器平台、缓存、数据库、中间件、全链路压测、监控系统等,我们围绕这些基础服务讨论秒杀系统的技术挑战与架构优化。
自2009年第一个“双11”诞生,双11”11年的嬗变,见证中国迈向消费大国的坚定步伐。随后伴随着中国互联网的爆发式增长,国内社会不断变革着的消费与沟通方式,成熟的消费互联网生态体系已经成型。
使用缓存可以缓解大流量压力,显著提高程序的性能。我们在使用缓存系统时,尤其是大并发情况下,经常会遇到一些“疑难杂症”。本文总结了一些使用缓存时常见的问题及解决方案,以后在遇到这类问题时可以作为参考,在设计缓存系统的时候也应该考虑这些常见的情况。
作者简介:曾任职于阿里巴巴,每日优鲜等互联网公司,任技术总监,15年电商互联网经历。
『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程,电商对于精细化、精准化促销运营的需求,使多渠道(终端)、多区域化营销成为简单易行的配置操作,提升运营能力。
某电子商务公司拟升级其会员与促销管理系统,向用户提供个性化服务,提高用户的粘性。在项目立项之初,公司领导层一致认为本次升级的主要目标是提升会员管理方式的灵活性,由于当前用户规模不大,业务也相对简单,系统性能方面不做过多考虑,新系统除了保持现有的四级固定会员制度外,还需要根据用户的消费金额、偏好、重复性等相关特征动态调整商品的折扣力度,并支持在特定的活动周期内主动筛选与活动主题高度相关的用户集合,提供个性化的打折促销活动。
正常情况下,用户访问某条数据,第一次从数据库获取,后面会set进缓存,从缓存获取。缓存穿透指的是数据库没有这个值,当大量请求时,会经过缓存在数据库不断查询,数据库负担不断增加。这种情况下可能是业务代码异常,也可能是黑客利用不存在的key不断攻击数据库(所以redis不光可以提高性能,还可以利用减轻数据库压力防止黑客攻击)。那这种情况如何解决呢?
不管是IO瓶颈,还是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。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。
“天下武功,无坚不摧,唯快不破” 2019年6月6日 下午6:06分 全民女神林志玲宣布结婚,这是一条爆炸新闻,究竟有多炸??,一会儿我再给你分析,看到这条消息的这一刻,我的心里也一阵悲叹,为什么在全
不管是IO瓶颈,还是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。
不管是 IO 瓶颈,还是 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。
作者:尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)
第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中,如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
说起缓存相关技术,老多了, memcache、redis、squid、varnish、web cache、 CDN等等。缓存技术五花八门,但这些技术间有什么共性的地方,又有什么不同的地方呢?答案肯定是有的,这次为大家分享及整理一下缓存方面的技术,主要分为三个系列展开:
一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库 4、垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 2、非partition key跨库跨表分页查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 3、扩容问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 六、分库分表总结 七、分库分表示例
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。
缓存并发:高并发场景下,大量查询过期key值,最后查询数据库将结果回写到缓存,造成数据库压力过大。
nginx+tomcat集群可以实现10万-百万的并发访问量;目前的架构不能承受如此海量的访问,瓶颈还是在数据库,尤其是查询。要想突破数据库的瓶颈,就需要使用缓存技术。
微服务越来越火。很多互联网公司,甚至一些传统行业的系统都采用了微服务架构。体会到微服务带来好处的同时,很多公司也明显感受到微服务化带来的一系列让人头疼的问题。本文是笔者对自己多年微服务化经历的总结。如果你正准备做微服务转型,或者在微服务化过程中遇到了困难。此文很可能会帮到你!
提到秒杀,很多人都会觉得这是一件技术要求很高的事情,因为这涉及到超大访问量(可能瞬间千万倍的用户访问商品)、维护数据一致性(不能超卖)。
随着商城业务渠道不断扩展,促销玩法不断增多,原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法,需要进行促销系统的独立建设,与商城解耦,提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。
编辑 | 薛梁 嘉宾 | 彭万亮 作为一家拥有 17 年历史的婚恋交友网站,珍爱网经历过业务规模爆发性增长,系统出现瓶颈,业务经历了微服务拆分、链路优化、上云、容器化、双云双活等发展历史,在每个技术环节都有相应的思考,在反复地暴露问题、解决问题之后,最终沉淀出一套珍爱特色的微服务治理架构。以下是珍爱网 CTO 彭万亮老师对架构的解读。 下图是珍爱网底层框架整体架构图,黄色部分是基础的工具类,项目公用的一些配置;紫色部分是扩展的插件,使用插件是因为涉及到流程控制,例如容器化、单元化、发布流程、日志(监控
数据库与缓存 摘要: 这里讲的缓存是数据库本身的缓存,并不是外部缓存例如Redis/Memcache等等。 数据库的数据分为冷数据和热数据库,通俗的讲冷数据是存储在磁盘上不经常查询的数据;而热数据是频繁查询的数据,这部分数据会被缓存到内存中。 本文节选自《Netkiller Architect 手札》 第 10 章 数据库与缓存 目录 10.1. 什么是数据库缓存? 10.2. 为什么缓存数据呢? 10.3. 什么时候使用数据库缓存 10.4. 涉及缓存的地方有哪些 10.5. 谁来控制数据库缓存 10.6
尽管外部缓存是减少延迟的好帮手,但它们通常会带来比好处更多的问题。以下是如何解决这个问题。
上周,前1号店技术总监、海尔农业电商CTO,《技术管理之巅》作者黄哲铿为大家带来了一场关于微服务架构的分享,包含了微服务架构在千万级别日调用量、亿级别海量数据场景下的应用实践;从领域驱动设计、服务依赖治理、服务高可用、故障熔断降级快速恢复等方面,结合大型移动电商系统等应用案例,全面剖析微服务的应用等丰富的内容。
电商是促销拉动式的场景,也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下,对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
【导语】:新零售时代已经到来,传统大型零售商家们也在追逐技术潮流,希望通过中台建设来支撑业务发展。然而中台建设非一夕之功,大多数的探索都折戟沉沙,踩过的坑更是不计其数。前事不忘,后事之师,本文就将以技术更迭为主线,通过传统零售行业的码农们一次次血与泪的教训,告诉你到底什么才是符合中国国情的「全渠道中台」?
前面已经写了很多亿级流量的文章, 中间讲了各种处理思路, 这儿将这些思路与业务综合起来, 情形一就是秒杀, 提到秒杀, 很多人都会觉得这是一件技术要求很高的事情, 因为这涉及到超大访问量(可能瞬间千万倍的用户访问商品)、维护数据一致性(不能超卖), 前者对性能有极高的要求, 而后者又正好拉低了性能,本文谈谈秒杀的设计思路, 并在最后给出秒杀设计的简单模型图。
设计精良的网上商城系统,包括前端、后端、数据库、负载均衡、数据库缓存等,使用SpringCloud框架,基于Java开发!
为什么需要缓存淘汰?你需要缓存30G的数据,但是Redis本身只能使用10G的内存,那你就得做个取舍了,毕竟鱼与熊掌不可兼得。为了利益最大化肯定要保留最重要的10个G。
Redis 提供两种持久化机制 RDB(默认) 和 AOF 机制,Redis4.0以后采用混合持久化,用 AOF 来保证数据不丢失,作为数据恢复的第一选择; 用 RDB 来做不同程度的冷备
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云