本文由腾讯云数据库技术总监 张青林在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《腾讯云TDSQL-C架构探索和实践》演讲分享整理而成，为大家详尽介绍腾讯云原生数据库的架构...第二部分主要介绍TDSQL-C有哪些突破性的创新，以及从用户视角来看我们主要做了哪些可以方便用户的事。第三部分是TDSQL-C未来的RoadMap，偏技术。 首先看第一点。...刚才介绍了我们本身的架构，而从整体上的架构来看，TDSQL-C有以下特性：第一是海量存储、智能扩容。...突破一 这是整体上TDSQL-C的一些架构和所支持的特性，也是我们的现状。在实现TDSQL-C这款计算和存储分离的分布式产品里，我们为解决用户实际问题而做的一些特性： 首先是Serverless场景。...所以从用户的角度出发，把用户的计费存储量基本降到最低，后续我们还会继续优化，真正做到页级别的使用计费。 2.
本篇文章会向读者展示几个架构设计的关键点，使一个社交应用能够成为真正的下一代社交产品。...以下几个属性将会影响到架构的设计： a）可用性 b）可扩展性 c）性能和灵活性可扩展 目标 a）确保用户的内容数据能够很方便的被其他用户发现和获取. b）确保内容推送是相关的，不仅在语义上，也是从用户设备的角度...f）确保应用整体上是安全的 总之，我们要处理一个相当大的挑战，我们必须处理不断扩大的海量用户生成的内容数据，不断增长的用户，和一个不断迭代的新项目，同时必须确保性能足够出色。...我们整体架构都要有安全上的考虑。我在这里只谈架构为满足安全要求做出的改变，我们不谈实施过程的改变。 这里是一些必须添加到架构里的： 1. 我们所有的用户数据必须加密。...只有应用程序用户可以读，但不能写，其他用户不可以读取。所有类似的配置都要用keydb打包并需要密码。 组件 以下是我们架构用到的组件: 1.
实时互动直播架构的演进 公众号推荐： 公众号：VOA英语每日一听 微信号: voahk01 可长按扫码关注，谢谢
随着社交网络的发展和积累，内容的产生、传播、消费等已经根深蒂固地融入在人们的生活里。随之内容分析的工作也就走进了人们的视野。...热点发现通过对海量数据（本文集中在文本数据方面）进行分析，挖掘相关人群重点关注的内容。 在我们的业务场景中，快速高效地从海量社交短文本中发现出实时的话题，可以帮助产品、运营、公关等同学更好地吸引用户。...例如让用户自定义话题，并用特定的符号标识，如“#白色情人节#”。在一些文本场景中，没有这些条件支持，而需要我们直接从海量的用户社交文本中提取热点话题，或者说热点事件。...本文的目的即是自动从海量社交短文本中，自动发现热点事件或热点话题。...贝叶斯平均的典型应用包括用户投票排名，产品评分排序，广告点击率的平滑等等。 以用户投票排名为例，用户投票评分的人很少，则算平均分很可能会出现不够客观的情况。
本文以「猫呼」这款视频社交产品为例，探讨一下在「陌生人视频连线」产品中如何满足用户的「社交获得感」。我们主要讨论两个问题：猫呼用户的社交获得感是什么？以及怎么样通过设计来满足？...一、什么是“社交获得感” 通常来讲，工具化的（社交）产品，用户的诉求是高效，易用，协作。产品的设计思路是要确保用户在最快的时间内、尽量低门槛的达到目的。比如QQ、陌陌、腾讯文档等等。...我们把这种用户的心理诉求称作「社交获得感」。 二、视频社交分析和猫呼产品定位 目前市场上视频社交产品可以大致分为5个流派，他们分别是直播、视频群聊、沟通工具、随机匹配、短视频社区。...三、猫呼用户的社交获得感分析 解决本文两个核心问题的思路方法是采用如图的双钻模型。运用这个方法可以最有效的推导核心诉求，转化设计目标，满足社交获得感。...五、总结 回到文章开始我们要解决的两个问题：猫呼用户的社交获得感是什么？以及怎么样通过设计来满足？
NodeManager ✔️ HRegionsServer ✔️ Hue ✔️ Oozie ✔️ HiveServer2 ✔️ Flume ✔️ 用户画像系统...在 Master 01 上安装 SCM 创建 Linux 用户, hadoop, hive, yarn, hdfs, oozie 等所有服务都要有一个系统用户 创建 MySQL 用户, 大概六七个
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...如果涨到100PB，可能会面临用户投诉下载文件慢的问题，一般可以通过缓存+数据预分发去应对：一是缓存，识别出访问热点对象，借助于多数据多副本或固态硬盘等手段把数据缓存起来，另外就是数据预分发CDN，我们访问数据的时候...幻灯片14.PNG 分享一个例子：这是我们当年在做社交游戏数据存储时的一个技术方案，当时我们最前端有一个接入层，最下面有存储层，是用机械硬盘去存的，但是我们发现做社交游戏的数据访问频次很高，比如每秒上万次读写请求
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。...韩伟讲解到，全区架构的核心就是要有分布式的设计和实践，而分布式系统的门槛就是通信和缓存。因为多个进程之间的相互协作就需要一个很好的通信机制。...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
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
海量用户高并发SAAS产品测试上线流程 SAAS产品测试上线流程-以Web插件产品为例子 1 概述 在互联网产品中，IT公司之间更加注重产品功能之间的协作，SAAS形态的产品扮演着越来越重要的作用。...一般不以独立的产品形式直接面向客户 一般需要集成“寄生”在宿主产品中来面向客户 SAAS形态的主要产品有： 天气预报插件 站长统计工具，如CNZZ 论坛插件 网络广告，如：百度广告，Google Ads 站内搜索引擎 分享社交插件...，B端用户再打包提供给C端用户，这个量的成长性是很可观的。...正如之前的文章里面提到过，一个适合做测试的系统，必然是一个架构上 可测性 比较好的系统。...备注 为了便于描述，以上架构可以分别简称 A/S 、 B/S、 C/S ,整体架构图可以认为是 “典型的ABC/S网络产品架构图” 3 单元测试 单元测试是涵盖在每个子项目里面的，由开发人员完成的
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？...用户体验下降：在即时通信和在线游戏等应用中，消息的顺序错误可能直接影响到用户的体验，比如消息乱序、游戏状态同步错误等。...巨量消息方案架构 大规模实时通信的挑战 可扩展性： 随着用户数量和交互强度的增加，系统必须能够水平扩展以支持更多的并发连接和消息吞吐量。...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。
本文原题“百度直播消息服务架构实践”，由百度APP消息中台团队原创分享于“百度Geek说”公众号，为了让文章内容更通俗易懂，本次已做排版优化和内容重新划分，原文链接在文末。...本文主要分享的是百度直播的消息系统的架构设计实践和演进过程。 实际上：直播间内用户的聊天互动，虽然形式上是常见的IM聊天消息流，但直播消息流不仅仅是用户聊天。...》 《直播系统聊天技术(四)：百度直播的海量用户实时消息系统架构演进实践》（* 本文） 3、与普通IM群聊的区别 直播间内的聊天消息，经常被类比于普通的IM群聊功能。...7、基于组播mcast方案的消息架构实践 经过上节中类比普通IM群聊消息的架构设计，本节将介绍我们支持实时高并发百万量级同时在线用户的直播消息架构——组播mcast方案的提出及演化。...8、基于组播mcast方案消息架构的进一步拓展 在组播mcast机制解决了百万量级的在线用户实时消息下发后，直播消息的场景不断扩大，不断有直播创新业务提出新的消息需求。
Gitee项目地址 前言 本项目是采用Spring全家桶的java后端框架，采用目前WEB端比较流行的前后端分离的开发方式，后端采用微服务架构思想，将业务各个拆分出来，通过SpringCloud微服务框架将各个微服务业务连接起来...2、后端系统架构图 ?...9003 union-article 文章服务器 9004 union-gathering 用户活动服务器 9005 union-spit 用户吐槽服务器 9006 union-search ES搜索服务器...9007 union-user 用户服务器 9008 union-friend 交友服务器 9009 union-manager 管理员管理服务器 9010 union-web 用户管理服务器 9011...4、熔断器Hystrix Code 在微服务架构中通常会有多个服务层调用，基础服务的故障可能会导致级联故障，进而 造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应。
2011年后就职于腾讯游戏研发部公共技术中心架构规划组，专注于通用游戏技术底层的研发。 我们常常会听说，某个互联网应用的服务器端系统多么牛逼，比如QQ拉、微信拉、淘宝拉。...为什么海量的用户访问，会让一个服务器端系统变得更复杂？本文就是想从最基本的地方开始，探寻服务器端系统技术的基础概念。...而在多台服务器的协作中，如何才能有效的利用这些服务器，不致于其中某一部分服务器成为瓶颈，从而影响整个系统的处理能力，这就是一个分布式系统，在架构上需要仔细权衡的问题。 高并发是高吞吐的一个延伸需求。...当我们在承载海量用户的时候，我们当然希望每个服务器都能尽其所能的工作，而不要出现无谓的消耗和等待的情况。然而，软件系统并不是简单的设计，就能对同时处理多个任务，做到“尽量多”的处理。...由于要考虑到这种故障的情况，所以我们在设计架构的时候，也要有意识的预设一些冗余、自我维护的功能。这些都不是产品上的业务需求，完全就是技术上的功能需求。
对这些应用需求，传统的点播技术，不仅对源节点资源和网络带宽的消耗很大，同时用户数量的扩展受到限制。比较而言，组播是一个很好的传输方案。...由于传统网络中路由器需要预先配置，然后才可以动态支持组播订阅者的加入、离开操作和组播树的生成操作，并且传统网络中的路由器没有针对用户对带宽的大需求来动态选择传输路径，很容易造成链路拥塞，不能够为用户提供较好的服务质量...SDN的网路架构图如下所示：应用层主要是完成用户意图的各种上层应用程序，对网络资源的统一管理。控制层的核心功能是实现网络内部交换路径计算和边界业务路由计算、流表控制和下发等功能。...[1533697242600020022.png] (SDN网络架构图) 三、ONOS控制器 SDN 控制器对整个 SDN 网络架构的性能有着决定性的作用。...架构实现图如下图所示。
接上篇《浅析海量用户的分布式系统设计（1）》 解决分布式系统可管理性的基本手段 1.目录服务（ZooKeeper） 分布式系统是一个由很多进程组成的整体，这个整体中每个成员部分，都会具备一些状态，比如自己的负责模块...比如日期时间就是基本的需求；日志的输出应该是分等级的，比如fatal/error/warning/info/debug/trace等等，程序可以在运行时调整输出的等级，以便可以节省日志打印的消耗；日志的头部一般还需要一些类似用户...而在这个文件系统上，则需要有一个类似Map Reduce架构的统计系统，这样才能对海量的日志信息，进行快速的统计以及报警。...用户必须自己从阻塞恢复的时候，去调用Resume()。
一个开源的项目热度非常高，只需要提供一个用户名，便可以在 298 个社交网站上搜索是否有该账户的信息。目前，GitHub 的 star 数量为 22.8 K。...个人感觉该项目有以下作用： 1、注册用户名前做参考。在注册自己的用户名之前，可以先使用该工具查询一下，自己想用的用户名有多少人已经使用，尽可能选择一个有区分度的用户名，让别人一看便知道是你的。...2、查询自己注册了哪些社交网站。一般情况下自己的用户名在各个社交平台都是同一个，但常用的社交网站就那么几个，用这个工具一查，自己在哪些社交网站注册便一目了然，有些不必要的账户可以进行注销。...，说明不存在该用户，否则就是存在该用户。目前，如果用户不存在， Chess 网站返回的内容是 “Oops! Something is clearly wrong here...”...，空格分隔，可以一次查多个 $ python3 sherlock 用户名1 $ python3 sherlock 用户名1 用户名2 用户名3 该项目查询的社交网站有 298 个，还在不断更新，具体如下
1.为什么要做这个问题 1.1 从社会应用角度 在HCI(人机交互)中,实施调查和去获得用户的反馈都是主要针对有代表性的用户....对于目前日益增长的社交网络用户,从大量的社交网络用户中抽取一个具有代表性的子集才是Human-readable的,有益于数据分析,相当于一个数据摘要. 1.2 从科研方法的角度 从大量模型或数据点中抽取一个保留了原数据集的特征是机器学习...机器学习领域,找原型子集来辅助分类算法. 2.怎样定义代表性 Note:和在社交网络中寻找影响力最大化的问题不同,找出具有代表性的用户的目的是抽取一些”平均”的用户,他们能够在统计上代表原来所有用户的特征.... 2.1 代表性用户具备的条件: 版本一. 1.从属性特征角度上,他们很好的代表了原数据集用户的属性特征(行为习惯/性格特征/领域情况等等),即,与原数据集用户具有较少的特征损耗 2.从分布特征角度...将用户以各个属性构建向量,以向量之间的距离来定义人物之间的代表性. 以Twitter社交拓扑为例,当A用户关注了B用户,将会有A指向B的一条有向边, 3.如何具体评价子集的代表性 4.方法
最明显的一个感觉，就是你的系统在高峰期各个功能都运行的很慢，用户体验很差，点一个按钮可能要几十秒才出来结果。...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。...此时假如说随着用户量越来越大，又变成每台服务器承载 4000 请求了。 那么其中 800 请求是写入，3200 请求是查询，如果说你按照目前的情况来扩容，就需要增加一台数据库服务器。...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。...你可以将别的业务字段值跟当前时间拼接起来，组成一个全局唯一的编号，比如说订单编号：时间戳 + 用户 id + 业务含义编码。
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