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微信 PaxosStore:海量数据冷热分级架构

第一个主题呢，是我搞海量存储，详细来说就是不少业务的存储基本上是在我手上从无到有到今天的。...给大家列了一个海量存储架构的演进，大家可以看到这儿分别是支持单机十亿键值、支持冷热数据分离、支持分布式缓存、支持Paxos协议。...支持两字背后都是对它的架构进行的脱胎换骨的改造，还有数据的挪腾，并不简单。再来说第二个主题，我将它称为：海量存储搞我。微信这个产品是2011年发布的。...即冷、热数据集群的架构关系。在设计这套系统的时候，我们对业界的各类方案进行了充分的调研。发现针对我们这种“冷数据不太冷，IO瓶颈，海量key量”的场景表现的都较为乏力。...附件：海量数据冷热分级架构.pptx

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支撑海量数据的数据库架构如何设计？

如果你运气不太好，数据库服务器的配置不是特别的高的话，弄不好你还会经历数据库宕机的情况，因为负载太高对数据库压力太大了。那么百万并发的数据库架构如何设计呢？多数都是分库分表加主从吧？...分库分表说白了就是大量分表来保证海量数据下的查询性能。...但是此时可能就会涉及到表的迁移，因为需要迁移一部分表到新的数据库服务器上去，是不是很麻烦？其实完全没必要，数据库一般都支持读写分离，也就是做主从架构。...架构大致如下： ? 写入主库的时候，会自动同步数据到从库上去，保证主库和从库数据一致。然后查询的时候都是走从库去查询的，这就通过数据库的主从架构实现了读写分离的效果了。...所以此时就需要分布式架构下的全局唯一 id 生成的方案了，在分库分表之后，对于插入数据库中的核心 id，不能直接简单使用表自增 id，要全局生成唯一 id，然后插入各个表中，保证每个表内的某个 id，全局唯一

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vivo 云服务海量数据存储架构演进与实践

随着 vivo 云服务业务发展，云服务用户量增长迅速，存储在云端的数据量越来越大，海量数据给后端存储带来了巨大的挑战。云服务业务这几年最大的痛点，就是如何解决用户海量数据的存储问题。...为了解决海量数据的存储问题，云服务将分库分表的 4 板斧：水平分表、垂直分表、水平分库、垂直分库，全部进行了实践。 1、水平分表荆棘之路 1：浏览器书签、便签单库单表，单表数据量已过亿级怎么办？...（下图为云服务当时的数据存储空间分布图）第三、四板斧，垂直分库、垂直分表：我们将联系人数据、短信数据和其他模块数据进行存储解耦。将联系人数据、短信数据都单独拆分成库。...如果采用常规的扩容方案，那我们将面临着海量存量数据的迁移重新路由问题，成本太大。...最终线上联系人数据库进行数据压缩的效果如下：六、写在最后本文介绍了云服务随着业务发展，海量数据存储所带来的挑战，以及云服务在分库分表、数据库数据压缩上的一些经验，希望能提供借鉴意义。

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海量数据，极速体验——TDSQL-A核心架构详解来了

5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多个方面对TDSQL-A进行了深入解读。...作为在线数据分析引擎，TDSQL-A很好地支撑了国家人口普查的执行，起到了加好的效果。 1 TDSQL-A技术架构在对TDSQL-A产品进行研发和架构设计的时候，我们主要面临四个方面的挑战： ?...TDSQL-A产品的架构设计就是围绕这四个问题的解决展开的。 1. TDSQL-A实时数据仓库如何解决支持超大规模集群对实时数据仓库来说，第一个要解决的问题就是如何去支持超大规模的集群。...MPP架构让我们具备了多节点并行的架构优势，同时我们还通过优化做到了节点内部的多进程进程间的进行，并在内部使用了CPU的特殊指令做到指令级并行，因此TDSQL-A可以做到三级并行，依次是：节点级并行，进程级并行以及指令级并行...相比之前新建数据库集群的方式，这种做法在降低了业务成本和系统复杂度的同时，也帮助客户解决了很多现实的问题。 7. TDSQL-A整体技术架构小结 TDSQL-A整体的技术架构可以总结成六点： ?

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Json海量数据解析Json海量数据解析

Json海量数据解析前言在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。而这时候，当商品的数量很大的时候，客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...因为是读的文件流，边读边解析数据。基本解决了问题。但通过Android Studio的Monitors发现，解析时候内存不断的在被消耗（汗。。还好没有爆掉）。...20W条数据，内存不断的被消耗。

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海量数据, 为何总是海量垃圾 ?!

2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪？为何谷歌能做到的, 我们却做不到？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。为什么谷歌能做得到？

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一种海量数据安全分类分级架构的实现

数据容量大：互联网时代到来，企业信息化建设一直高速发展中，业务系统也越来越复杂。随之产生的海量数据，给企业带来巨大的价值。相应一旦海量数据泄漏，也会给企业造成严重的后果。...如何实时，高效，全面覆盖海量数据分类分级，这对技术架构是一种考验。存储组件多：互联网尤其是云计算时代，企业为了应对大流量高并发业务场景，诞生关系型，非关系型，对象存储等多种存储组件。...因此本文重点不在于讨论数据分类分级的标准制定，而是从技术层面来讲述一种通用能力抽象封装，海量数据识别，跨部门和平台数据接入的分类分级架构实现。将数据分类分级技术进行赋能，避免重复造轮子。...企业规模不断庞大，海量用户，必然产生海量数据。...本文重点在于述说架构层面的问题。这些问题有些可以提前规划设计，比如存储选型、通用扫描能力等。也有些需要在落地过程中持续优化，比如海量数据识别，除了对服务本身性能优化，也要对资源成本综合考虑。

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一种海量数据安全分类分级架构的实现！

数据容量大：互联网时代到来，企业信息化建设一直高速发展中，业务系统也越来越复杂。随之产生的海量数据，给企业带来巨大的价值。相应一旦海量数据泄漏，也会给企业造成严重的后果。...如何实时，高效，全面覆盖海量数据分类分级，这对技术架构是一种考验。存储组件多：互联网尤其是云计算时代，企业为了应对大流量高并发业务场景，诞生关系型，非关系型，对象存储等多种存储组件。...因此本文重点不在于讨论数据分类分级的标准制定，而是从技术层面来讲述一种通用能力抽象封装，海量数据识别，跨部门和平台数据接入的分类分级架构实现。将数据分类分级技术进行赋能，避免重复造轮子。...海量数据实时识别企业规模不断庞大，海量用户，必然产生海量数据。如何满足高性能，时效性同时，又能达到高正确率和覆盖率要求，对于系统架构是一个巨大考验。...本文重点在于述说架构层面的问题。这些问题有些可以提前规划设计，比如存储选型、通用扫描能力等。也有些需要在落地过程中持续优化，比如海量数据识别，除了对服务本身性能优化，也要对资源成本综合考虑。

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什么是海量数据海量数据与大数据的关系

在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...2、海量数据与大数据的关系海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。

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PB级海量数据服务平台架构设计实践

基于PB级海量数据实现数据服务平台，需要从各个不同的角度去权衡，主要包括实践背景、技术选型、架构设计，我们基于这三个方面进行了架构实践，下面分别从这三个方面进行详细分析讨论：实践背景该数据服务平台架构设计之初...架构需求在未来业务模式变化的情况下，能够非常容易地扩展，并尽量复用大部分核心组件。同时，还要面向开发人员复用数据平台的数据业务服务，以增加平台利用率，间接产出数据价值。...对平台架构进行分解，分离有状态和无状态模块，分离带业务属性和不带业务属性的模块，保持模块轻量易于随架构演进进行改造、升级、维护。...UI展示 UI层主要根据我们开发人员的技术背景，使用Vue来构建面向业务用户的数据服务Web系统。架构设计整个数据服务平台的架构设计，如下图所示： ?...架构总结通过上面的架构设计实践，我们总结一下实践的经验，如下所示：底层数据处理引擎，可能会随着业务的发展，以及新技术的更迭，我们会有更多选择，所以在数据处理引擎之上，设计一层REST服务，实现上层应用与底层数据处理引擎解耦和

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海量数据处理

海量数据处理是基于海量数据上的存储、处理、操作。所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。...像电子邮件、超文本、标签（Tag）以及图片、音视频等各种非结构化的海量数据。 2）关系模型束缚对海量数据的快速访问能力：关系模型是一种按内容访问的模型。...在 Dynamo 中，数据按照键/值对（key-value）进行组织，主要面向原始数据的存储。这种架构下，系统中每个节点都能相互感知，自我管理性能较强，没有单点失效。...这种架构下，将存储（依靠 GFS）和服务的管理分离开来，简化了管理难度，易于维护且人为可控。但是由于底层存储依赖分布式文件系统，使得Bigtable 只能在集群中部署。...主要特性：　　● 分布式　　● 基于column的结构化　　● 高伸展性 2 海量数据处理海量数据处理就是如何快速地从这些海量数据中抽取出关键的信息，然后提供给用户

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BitSet处理海量数据

关于BitSet BitSet是java.util下包下，JDK1.0中就已经引入这个数据结构。如果你对数据结构的"位图"比较熟悉，那么BitSet就很好理解了。...位图定义了数据的存在性可以用bit位上的1和0来表示，一个bit有两个值，0或1。而BitSet正是因为采用这种数据结构，在判断“数据是否存在”的场景会经常出现。...因为BitSet内部定义来long数组，而long在内存中占用8个字节，即64bit，BitSet中每一个bit都可以保存一个int数据(准确的说是用0和1来说明int数据是否存在)，那么也就是我们用了...使用BitSet 写这篇文章，也是因为遇到了相关的问题: 我需要获取某一天没有登陆的用户列表最初我的解决方案:用户活跃数据是存在hive中,通过调用接口返回到List中。...然后遍历全部用户，通过list.contains()来进行判断(这可能就是一直没有接触过海量数据造成的)，那么效果就不用说了，挺低的。

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海量数据TopK问题

# 海量数据TopK问题在大规模数据处理中，经常会遇到这类问题：在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数本文主要提供这类问题的基本解决方法假设这样一个场景，一个问题阅读量越高，说明这个问题越有价值...，越应该推送给用户假设数据量有1亿，取Top100 最容易想到的方法是将全部数据进行排序，但如果数据量太大，这显然是不能接受的。...第三种方法是分治法，将1亿个数据分成100份，每份100万个数据，找到每份数据中最大的100个(即每份数据的TopK)，最后在剩下的100*100个数据里面找出最大的100个。...如果100万数据选择足够理想，那么可以过滤掉1亿数据里面99%的数据。...100万个数据里面查找最大的100个数据的方法如下：用快速排序的方法，将数据分为2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成

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海量数据处理

针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法...hash数据结构中的数据对外是杂乱无章的，因此其具体的存储位置以及各个存储元素位置之间的相互关系是无法得知的，但是却可以在常数时间里判断元素位置及存在与否。...上面的数据排序后的结果为1101001011。　　...位图法排序的时间复杂度是O(n)，比一般的排序快，但它是以时间换空间（需要一个N位的串）的，而且有一些限制，即数据状态不是很多，例如排序前集合大小最好已知，而且集合中元素的最大重复次数必须已知，最好数据比较集中...4.数据库优化法这种方法不细致说，因为不是直接的算法，而是通过优化数据库（优化数据库其实也是用的算法）的方式。

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海量数据处理

海量数据，不能一次加载到内存中海量数据topK(最大和最小k个数)，第k大，第k小的数海量数据判断一个整数是否存在其中海量数据找出不重复的数字找出A,B两个海量url文件中共同的url 10亿搜索关键词中热度最高的...k个海量数据topK 最大K使用最小堆，最小K使用最大堆，这里以最大K为例海量数据hash分块维护最小堆的K个数据的数据容器堆中数据是topK大的数据，堆顶的数据是第K大数据先将海量数据hash...* K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆变形第K大不只是topK，此时堆顶数据即是只求最大或最小海量数据不仅仅是整数，也可以是字符串海量数据按照出现的次数或者频率排序，...topK 海量数据按照出现的次数或者频率排序，topK 先将海量数据hash再取模m，分成m个小文件，hash(num)%m 扫描每个小文件的数据，通过hash_map建立值和频率的键值对以出现的频率维护最小堆的...K个数据的数据容器遍历每个小文件中剩余的数据，与堆顶的数据进行比较，更新最小堆中的数据生成m * K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆找出A,B两个海量url文件中共同的url

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朱建平：如何架构海量存储系统

本期沙龙特邀请腾讯的技术专家分享关于技术架构、落地实践案例、无服务器云函数架构、海量存储系统架构等话题，从技术角度看架构发展，为开发者们带来丰富的实践经验内容，深度揭秘技术架构。...下面是朱建平老师关于如何架构海量存储系统的分享。朱建平_视频.jpg 讲师介绍：朱建平，毕业于武汉大学计算数学系。...整个分享分为四块：一是讲讲什么是存储，虽然大家都接触过，今天我稍微系统点地给大家梳理下；二是怎么去从零构建一个海量存储的系统，在座各位亲自构建海量分布式存储系统的机会可能并不是很多，但是可以从中学习下怎么去架构后台系统...接下来跟讲一下海量分布式存储怎么一步步构建出来。做存储面临的第一个问题是怎么在存储介质上组织数据。...幻灯片13.PNG 总结一下海量存储的关键技术：一是数据分布算法，二是存储引擎，三是数据一致性协议，四是数据建议，五是磁盘管理，六是数据容灾、恢复。

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韩伟：解谜腾讯游戏海量服务架构

网络游戏和其他互联网服务一样，需要面对承载海量用户的压力，同时还需要满足游戏所要求的低延迟、业务逻辑高复杂度的特性。腾讯游戏研发部资深架构师韩伟为大家带来了“解谜腾讯游戏海量服务架构”的主题分享。...第一是把两个服务器合在一起导入并且合并数据，第二是负载均衡，运维操作比较简单。...第三点就是有稳定性，全区架构中的所有服务器都是玩家的备份服务器，只要架构有足够弹性，就可以在一部跟服务器出故障的情况下使玩家不受影响。...腾讯攻破的另一难点就是数据储存。腾讯的分布式储存系统可以达到负载均衡。当主机断了时，可以很快切换到热备机上，数据也不需要准备，因为每个数据储存其实都是同步的。...韩伟：解谜腾讯游戏海量服务架构.pptx 韩伟：解谜腾讯游戏海量服务架构.pdf

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爱奇艺|海量数据实时分析服务技术架构演进

不同的业务场景需要不同的大数据技术架构，对于爱奇艺号而言，因单日数据量达到亿级且分固定时间选择和自由时间选择（至少查询近2年数据）查询数据的业务特点，因此采用的是Druid和ElasticSearch的组合技术架构...2.技术架构演进在最初的爱奇艺号数据服务中，主要采用的是Kylin，架构如下图所示： ? 服务分集群部署，每个集群部署多台机器，固定时间选择和自由时间选择查询的都是Kylin，并对数据进行缓存。...最后，因Druid具有超大数据规模、毫秒级查询时延、高并发查询、高稳定性等的特点，故爱奇艺号选择Druid平台作为底层架构。...3.选择Druid的原因 Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，旨在快速处理和查询，Druid的架构如下图所示： ?...下图展示了在系统架构中查询请求数据如何流动，以及哪些节点涉入其中。 ?

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长连接(socket)可靠消息架构与海量消息架构浅析

如何设计一个能够处理巨量消息的长连接架构？如何在保证消息实时性的同时，优化系统资源利用，提高系统稳定性？...巨量消息处理架构：研究如何构建高效的长连接消息处理架构，应对大规模并发和数据流。实践案例分析：分析业界典型应用案例，提取成功经验和教训。结论与展望：总结研究成果，提出未来研究方向。...可靠消息方案架构消息可靠性的重要性为什么需要消息可靠？...设计良好的微服务架构、使用高效的消息队列和负载均衡策略是解决可扩展性问题的关键。性能优化：实时通信要求低延迟和高吞吐量，这需要优化网络传输、减少数据包大小、使用高效的编解码算法等。...总结本文探讨了在长连接环境下确保消息可靠性和处理海量消息的策略和架构，包括消息确认机制、超时和重试策略、消息持久化以及顺序控制等。

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Mysql海量数据处理

一说海量数据有人就说了直接用大数据，那只能说不太了解这块，为此我们才要好好的去讲解一下海量的处理海量数据的处理分为两种情况 1）表中有海量数据，但是每天不是很快的增长 2）表中有还流量数据，而且每天很快速的增长...海量数据的解决方案 1）使用缓存 2）页面静态化技术 3）数据库优化 4）分离数据库中活跃的数据 5）批量读取和延迟修改 6）读写分离 7）使用NoSql和Hadoop等技术 8）分布式部署数据库...9）应用服务和数据库分离 10）使用搜索引擎搜索数据库中的数据 11）进行业务的拆分千万级数数据，mysql实际上确实不是什么压力，InnoDB的存贮引擎，使用B+数存储结构，千万级的数据量...，将我们存放在同一个数据库中的数据分散的存放到多个数据库中，以达到分散单台数据库负载的效果，即为分库分表分表把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。...，写操作效率提高了 * 查询一次的时间短了 * 读写缩影的数据变小 * 插入数据需要重新建立索引的数据减少分库将一个应用中对应的一个数据库分解成多个数据库，且可以这多个数据库可以存在同一个服务器上

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