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!
随着国际火车票业务的高速发展,订单量快速增长,单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露,常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时,原先的底层数据库设计,也存在一些历史遗留问题,比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。
数据分片:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
1.配送范围特别大的门店 2.促销活动特别多的门店、商家等 3.高频用户下的订单列表
(1)可用性设计 解决思路:复制+冗余 副作用:复制+冗余一定会引发一致性问题 保证“读”高可用的方法:复制从库,冗余数据,如下图 带来的问题:主从不一致 解决方案:见下文 保证“写”高可用的一般方法
“双11”带来的购物狂潮余温尚存,“双12”又火热来袭,而面对愈演愈烈的促销大战,云市场显然已按耐不住云服务商的热情,各家动作频频,其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表,借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动。业内专家认为,作为如今最火爆的新兴市场,越来越多的 “云”企业短兵相接、各展所长,预计1-3年内中国必有几个非常大的云服务商强势崛起。 云市场短兵相接,促销活动夺眼球 记者了解到,12月18日前后,云服务商活动相对集中,中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动,其中,主要三家云
天猫双11今年交易额落在了1207亿,增速32%,而去年和前年的增长率分别为60%和58%。已进入第八年的双11,看上去有些增长乏力,然而更可能的原因或许在于,今天的双11已经不再是8年前的那个促销活动了,以促销为目的的交易额已不再是它的核心追求,重塑中国人消费观才是其核心要义。 电商平台不再将双11当促销节 天猫双11最初的玩法是“五折”促销,通过大力度优惠来促进消费者剁手,说到双11我们就会想到便宜、低价、划算。然而,优质商品真能做到五折是违背商业规律的,所以过去双11商家为了配合规则,要么调整价格虚
优惠券是电商常见的营销手段,具有灵活的特点,既可以作为促销活动的载体,也是重要的引流入口。优惠券系统是vivo商城营销模块中一个重要组成部分,早在15年vivo商城还是单体应用时,优惠券就是其中核心模块之一。随着商城的发展及用户量的提升,优惠券做了服务拆分,成立了独立的优惠券系统,提供通用的优惠券服务。目前,优惠券系统覆盖了优惠券的4个核心要点:创、发、用、计。
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。
最近几年,随着云计算相关技术的发展,各种不同类型的云层出不穷,服务越来越多不同类型的企业业务,传统企业也渐渐开始探索上云的道路。在云上,作为业务最核心的数据库,相比之前的传统方案会有哪些变化呢?
上一篇文章我们介绍了服务化带来的一系列问题。以及我们解决服务雪崩、链路过长问题难定位、服务调用关系错综复杂这几个问题的经历。
一、问题的提出 互联网有很多“数据量较大,并发量较大,业务复杂度较高”的业务场景,其典型系统分层架构如下: (1)上游是业务层biz,实现个性化的业务逻辑 (2)中游是服务层service,封装数据访
无论是垂直分表还是水平分表,都会涉及到数据迁移的问题,数据迁移要满足几个条件,首先数据要完整、准确,迁移过程不要影响现有业务,为了保证系统的持续性最好也不要停机迁移。
互联网系统,经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台,从一个云平台迁移到另一个云平台,系统重构后表结构发生了变化,分库分表,更换数据库选型等等,很多场景都需要迁移数据。
利是又称利事,即红包,是中国文化传统的一种社交行为。现在,新年开工第一天,很多中国公司也形成了派开工利是的风俗,比如马化腾携高管亲自给员工发红包已成为腾讯的传统,今年元宵节李彦宏也系上了围裙,在公司饭堂给百度员工乘起了汤圆…… 企业主如此重视开工日,不难理解:不只是可以起到激励士气的目的,更重要的是要自上而下地传达出一种新年新气象的氛围。 今年钉钉也抓住了开工日,从元宵节后的第一个工作日开始,一直到本月底期间,举办“酷公司开工季——20万元开工特权”系列开工利是活动,面向钉钉500万家中小企业客户中已获得钉
当我们在初创公司或者公司的一个新的业务线的初期,通常来说不会采用分库分表的,但是随着业务发展,就会有需要分库分表的情况产生。那么针对于之前单库表中的数据我们如何迁移到新的分库分表上呢?我们最先想到的方案应该就是发公告停机停服的数据迁移。 停机停服数据迁移 比如我们已经准备好某一天要进行数据迁移了,那么我会们在当天发布公告,比如通告一下用户,凌晨12点到早上6点系统升级,服务暂不可用。那么到了凌晨12点,所有服务停机,并观察数据库中是否还有数据写入变更删除等操作,如果发现现在数据库中的数据已经静止了,那么一部
上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析(上)》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法,在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容。具体将以如下两个常见的场景进行演示:1)、尚未进行分库分表的单库单表系统如何平稳的实施分库分表方案;2)、已经实施过分库分表方案的系统,由于数据量的持续增长导致原有分库分表不够用了,需要二次扩容的情况。
因为我们的数据不是静态的,所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准
在上一篇中我们讲了通用优惠券系统的设计,这篇主要是以优惠券重构后,我们现有系统接入到该通用优惠券系统过程中遇到的数据迁移与一致性问题相关的思考与实践。我们早期的优惠券系统使用的是ckv的存储,后来为了统一,全部改为使用redis储存了,这里首先一个数据迁移点是 ckv----->redis的迁移,另一个数据迁移点是上海redis----->深圳redis。之所以会有redis --->redis的迁移,主要是刚开始我们redis是和别人混部,选择了一个上海的机房,由于整个服务几乎都部署在广深地区,所以需要迁回来,并且单独一个redis集群存储,不在混部。
参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案,但我个人却认为,这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处,业界也几乎不会用这种方案来进行扩容(分库分表)。为了便于说明这一点,本文先简单回顾下该方案,然后分析该方案为什么没有用,最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
面对千万级日活 + 千万级日新增SKU + 千万级日均订单,拼购的单库每天增长数据超1亿,峰值10万QPS并发,每个月要搞一次数据迁移。
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词:“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜,等我失去的时候才追悔莫及,人间最痛苦的事莫过于此,如果上天能给我一次再来一次的机会,我会对哪个女孩说三个字:我爱你,如果非要在这份爱上加一个期限,我希望是一万年!”在我们开发人员的眼中,这个感情就和我们数据库中的数据一样,我们多希望他一万年都不改变,但是往往事与愿违,随着公司的不断发展,业务的不断变更,我们对数据的要求也在不断的变化,大概有下面的几种情况:
深夜接到客户紧急电话,反馈腾讯云kafka中有大量消息堆积未及时消费。每分钟堆积近100w条数据。但是查看es监控,各项指标都远还没到性能瓶颈。后天公司就要搞电商促销活动,到时候数据量是现在的至少2倍。这让客户很是着急。那这究竟是怎么回事呢?该从何排查才能发现问题所在呢?下面我们一起还原“案发”现场。
活动时间:2018年12月12日至2019年1月25日,每天两场秒杀,时间分别为:9:00-12:00,14:00-18:00。
场景一:狂欢的大伙 抢奖品、抢大降价促销、各种买买买,可是... 总有不少网友感觉离奖品太遥远、离打折促销很遥远,有种还没开始就结束的滋味,那到底谁是真正的双11“杀手”呢? PS:今年的双11还有一
注意点: 1、在完成数据迁移之前,上游业务依然是访问旧数据库的。 2、研发一个数据迁移工具,进行离线数据迁移。 3、不断刷新“追加日志” 4、写一个数据校验脚本。将新旧库数据进行比对,直到追平。 5、在架构的时候就应该考虑到有一天要迁移,所以这时候就可以平滑迁移了。比方说:使用虚ip的方式。
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。
由于业务的扩展或者其他原因,常常会有迁移系统数据库的场景,对于有大量用户7*24小时不间断使用的系统,如何不宕机实现数据库迁移,这是个很有挑战的话题。
数据库上层都有一个微服务,服务层记录“业务库”与“数据库实例配置”的映射关系,通过数据库连接池向数据库路由sql语句。
又到了双十一、双十二、年终大促季,每年这个时候都是购物狂欢节,不仅促销产品多、种类全、覆盖面广,促销花样也在不断翻新,直播、砍价、优惠券、加价购等,令人眼花缭乱。 当全国人民沉浸在买买买的自嗨中无法自拔时,考验的不仅是百万商家的战略战术,更是各种技术平台的实力比拼,尤其是底层的数据库,将迎来流量峰值期间的高并发和快速响应挑战。 高并发业务场景下 快速、弹性扩缩容调整 (微盟产品和服务布局) 以微盟为例,公司承载的是多渠道的广告营销业务,提供和各个细分领域相关的垂直SaaS解决方案及服务。比如:双11期
在传统企业中,他们会把自己的数据存储在线下的数据中心,由于有很多企业都是自建或者租用的IDC,所以面临着在人员、技术、运维、性能、故障、软件授权、租用等等多方面的难题,凭借企业自身的能力,在解决各种难题时难免会有力不从心。
Shopee(https://shopee.com/)是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台,覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea(https://seagroup.com/)为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来,Shopee 业务规模迅速扩张,逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一:
“双11”进入到第十三个年头,几乎所有的电商平台都在进行备战,可除了李佳琦和薇娅制造的恐怖销售额,并没有留下太多的新鲜感。
今天群里有人问起,刚好做过相关的工作,特此分享一下当时的工作内容和感受。 背景 大概说一下这个事情的背景。在2013年大概4月份,人人网打算做一次大规模的数据迁移——评论服务。所谓评论就是指各种资源下的“评论文字”,比如照片的评论、Blog的评论、分享的评论、音乐的评论…… 早期人人网的各个开发小组各自为政,每个团队几乎都实现了一个评论服务,有各自不同的功能和数据结构,但是大体上还算相似。当时,业务部门希望能够集中这些数据做一些统一的管理,比如权限管理(控制谁能看什么评论)、比如数据内容推荐(基于用户评论人
当下,已有多家电商平台开启“双十一”预售。10月25日天猫发布数据称,10月24日晚天猫“双十一”开启预售一小时内,3000多个品牌预估成交额比去年同期翻倍增长。
不要惊讶,写这篇文章前,我特意去网上看了下分库分表的文章,很神奇的是,都在讲怎么进行分库分表,却不说分完以后,怎么部署上线的。这样在面试的时候就比较尴尬了。
618年中大促已进入尾声,这个由京东发起的“店庆日”,现已成为中国电商业的促销大节。从近年的动静来看,618已不再是京东的独角戏,而是电商产业上下游玩家的联袂大戏。在京东宣布618开放给行业之后,天猫
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
当系统访问量和数据量超过之前对评估预期时,涉及到对数据库重新分片。大部分场景中往往不能直接映射到新对数据分片策略中,分片策略修改需要伴随数据迁移。
上一篇关于DynamoDB的介绍中,有一个特别亮点,就是它无需停机就可以动态扩容。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题,目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好,因此阿里云提供了BDS迁移服务,可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
这届双十一显得有些疲,我在朋友圈说“《静悄悄的双11》这类报道应该很快就要出炉”不久,对应内容就已出现多篇。一方面,在新的市场竞争环境中,头部平台变得更加低调,不再有“二选一”这样的口水战,对GMV等数据的公布变得低调了许多,甚至一些平台还要求品牌不得高调发送“战报”。另一方面,因为疫情的原因,各大主流电商平台11月11日当天的“双11直播”活动转战线上,进一步降低了声量。总而言之,今年的双十一,平台低调多了。
前言 作者在腾讯一直从事数据相关领域的系统运营和运营平台的建设工作。目前主要负责 TDW 的系统运营,TDW 是腾讯内部最大的离线处理平台,也是国内最大的 HADOOP 集群之一。 在运营这么大集群的时候,运营面临各种各样的难题,在解决这些难题的过程中,团队提炼出来的一个运营理念,用两句话去描述。 用建模的思路去解决运营的难题 运营的问题怎么解决?你必须用一些数据建模的办法,把这个难题解析清楚,然后我们再去考虑运营平台建设。 运营平台支撑模型运作 不是为了建设运营平台而建设,而是它必须有一定的运营理念。下文
数据迁移时, 为了保证数据的一致性, 往往伴随着停服, 此期间无法给用户提供服务或只能提供部分服务. 同时, 为了确保迁移后业务及数据的正确性, 迁移后测试工作也要占用不少时间. 如此造成的损失是比较大的.
伴随着不断扩张的业务量,在数据库层面一般会经历数据拆分。解决问题的第一步,就是重新评估 DB 表结构设计的合理性。
《58同城数据库架构设计思路》(下) WOT(World Of Tech)2015,互联网运维与开发者大会将在北京举行,会上58同城分享了《大数据量下,58同城mysql实战(上)》的主题 DTCC(Database Tech Conference China)2015,中国数据库技术大会举办在即,会上58同城将分享《数据库架构师做什么?58同城数据库架构设计思路(下)》,大会内容抢先看,一起来看看58同城怎么玩数据库架构设计的。 58同城数据库架构设计思路 (1)可用性设计 解决思路:复制+冗余 副作用
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