1.1 用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播)。
在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题。
在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题。同理,被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等,这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。
感谢傅老师(公众号:fustory)推荐,本文作者钱多多是前手机QQ产品运营经理,这篇文章写于半年前。手机QQ有着成熟的运营体系,即使是聊天窗口彩蛋看似这么“小”的项目,也有专业化的运营总结和方法论指导。 虽然彩蛋只是很小的一个功能点,虽然创意策划和设计方案也常常经历“磨难”,虽然开发配置流程目前还很复杂,但当看到用户发微博赞QQ彩蛋“好玩!萌!腾讯好贴心!”的那刻,我们心中更多的是感动和满满的欣慰!做产品,最大的期待不就是用户buy么? 虽然彩蛋只是很小的一个功能点,虽然创意策划和设计方案也常常经历
1、用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播)。 在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题。
什么是热点问题?在我们生活中,定义是:比较受广大群众关注或者欢迎的新闻或者信息或指某时期引人注目的地方或问题。
一直以来,TiDB 的数据访问热点问题,是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢?这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点,是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力),而分布式数据库集群存在多个节点,在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上,我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点上,TiDB 也一直在朝着这个目标靠近。
在 TUG 网易线上企业行活动中,来自网易游戏的资深数据库工程师田维繁老师分享了 TiDB 海量 region 集群调优主题,以下内容整理自当天活动分享实录。 此次分享的主题包括三个方面:
在一次正常的活动促销之后,客服开始陆续反馈有用户反应在抢标的时候打不开网页或者APP,在打开的时候标的就已经被抢光了,刚开始没有特别的上心,觉得抢标不就是这样吗,抢小米手机的时候也不就这样吗?随着活动继续推进,有更多的用户强烈抗议,用户领了加息卷或者抵现卷之后抢不上标的,认为是平台作假故意不让使用以达到节省资源。 分析过程 其实以前也会有陆续的用户反馈不减少,给客户以小米抢手机为例子忽悠了过去,这次用户反馈太过强烈,才让我们重视了起来。我们前端一共三款产品,app、官网、H5,其中app使用量最大,官网其次
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 推荐系统领域还存在着很多问题有待研究,这些问题将对推荐系统的应用起到重要影响。 下面介绍三个关键热点问题:基于对话的推荐、因果推荐和常识推荐。 01 基于对话的推荐 传统的推荐算法与用户的交互较为缺乏,难以及时有效地把握用户兴趣。基于对话的推荐系统(Conversational Recommender System,CRS)能够通过与用户深入互动来了解用户兴趣,成了推荐系统领域一个新的研究热点。基于对话的推荐系统的核心是用户与推荐系统的在线交互,即将
人资绩效系统数据预处理平台,负责接收所有上游业务量数据。具有数据量大、非结构化数据、更新单个业务量数据,查询性能要求高等特性。通常技术上可以选择OSS、MySql数据库、ES等存储方案。其中OSS云存储方案,查询性能与更新单个业务量数据上无法满足。MySql数据库如果每对接一种业务量创建一个表的方式,对于更新查询等方面复杂度较高,不利于系统扩展。而ES存储量与查询量都可以满足,但更新单个字段不够友好,且ES成本较高。
第一次听到reactive这个词还是在几年前,偶然了解到了Rxjava这个项目,仿佛为我打开了一扇新的大门,Rxjava是ReactiveX的java实现,ReactiveX家族除了Rxjava还有RxJS, Rx.NET,RxScala等等。
链接:mp.weixin.qq.com/s/627wrUxkAPoRlO0YFxRcoA
古代,医者看病讲究「望、闻、问、切」,通过病人的外部综合表现对病症做出判断。现代,CT 的发明使得人们可以使用 X 光穿透身体各组织内部,将整体的情况以图像的方式展现出来,医生可以根据这个信息快速地排查问题。CT 的出现不仅将诊断的效率提升到了新的高度,也给客观描述身体状态提供了一个标准,是医学史上重要的里程碑。
本文讲述了一位互联网金融公司技术团队的架构师在负责抢标活动过程中,通过优化Web服务器、数据库服务器以及应用服务器等基础设施,解决了高并发问题,并实现了抢标活动的顺利进行。通过采用分布式架构以及缓存技术,解决了数据库压力过大、请求响应慢等问题,提高了系统的稳定性。同时,采用负载均衡技术,提升了系统的处理能力,最终实现了平台的高可用性。
嘉宾 | 蒋宏飞 编辑 | 林晓婷 为了提升用户体验,作业帮将 NLP 技术应用到业务的提质增效上,沉淀出了智能质检平台 IQC、文本智能标注平台 FTP 等自研平台,也产出了很多在 NLP 中应用深度学习的可供参考的实践。 伴随着深度学习场景的增多,NLP 技术也得到了快速发展,作业帮作为 K12 教育平台,对用户体验提升有很高的诉求,所以他们将 NLP 应用在业务的提质增效上,沉淀出了智能质检平台 IQC、文本智能标注平台 FTP 等自研平台,也产出了很多在 NLP 中应用深度学习的可供参考的实践。 I
人工智能是数据的消耗大户,对存储有针对性的需求。这次我们讲讲面向AI场景的存储性能优化思路。
物流人资数据预处理平台,负责接收一线几十万员工不同条线的工作量,每日数据量约2000w,系统负责加工转换并提供数据查询的同时,还需保证查询性能,以及修改单个业务量功能。本文通过HBase在物流人资数据预处理平台中实践,讲解HBase集群如何协同工作,并概述读取数据以及存储数据的原理,以及使用HBase注意事项。
本文是vivo商城系列文章,主要介绍vivo商城库存系统发展历程、架构设计思路以及应对业务场景的实践。
热点通常意义来说,是指在一段时间内,被广泛关注的物品或事件,例如微博热搜,热卖商品,热点新闻,明星直播等等,所以热点产生主要包含2个条件:1.有限时间, 2流量高聚。
搭建帮助中心是大多数企业都在尝试做的事情,它的重要性对于企业来说不言而喻。现在对于企业来说,搭建帮助中心或许不是什么难事,但是关于帮助中心,有几个问题需要思考清楚,才能让其发挥最大的价值。
1. 一些数据2. 热点隔离3. 动静分离4. 基于时间分片削峰5. 数据分层校验6. 实时热点发现7. 关键技术优化点7.1 Java处理大并发动态请求优化7.2 同一商品大并发读问题7.3 同一数据大并发更新问题8. 大促热点问题思考
大家还记得2013年的小米秒杀吗?三款小米手机各11万台开卖,走的都是大秒系统,3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。经过日志统计,前端系统双11峰值有效请求约60w以上的QPS ,而后端cache的集群峰值近2000w/s、单机也近30w/s,但到真正的写时流量要小很多了,当时最高下单减库存tps是红米创造,达到1500/s。
最初的秒杀系统的原型是淘宝详情上的定时上架功能,由于有些卖家为了吸引眼球,把价格压得很低。但这给的详情系统带来了很大压力,为了将这种突发流量隔离,才设计了秒杀系统,文章主要介绍大秒系统以及这种典型读数据的热点问题的解决思路和实践经验。
Rowkey 是行的主键,它是以字典顺序排序的。所以 Rowkey 的设计是至关重要的, 关系到你应用层的查询效率。
一致性Hash算法是来解决热点问题,如果虚拟节点设置过小热点问题仍旧存在。 关于一致性Hash算法的原理我就不说了,网上有很多人提供自己编写的一致性Hash算法的代码示例,我在跑网上的代码示例发现还是有热点问题。为此我翻阅了Jedis的ShardedJedis类的源码把它的一致性Hash算法提取出来,作为自己的一个工具类,以后自己工程开发中用起来也放心些,毕竟jedis的代码经受了大家的验证。
摘要: 什么是多级缓存 所谓多级缓存,即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存,以提升访问效率,这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示: 图1 多级缓存方案 整体流程如上图所示: 1)首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx,此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希,轮询可以使服务器的请求更加均衡,而一致性哈希可以提升应用Nginx的缓存命中率,相对于轮询,一致性哈希会存在单机热点问题,一种解决办法是热点直接推送到接入层Nginx,一种办法是设置一个阀值,当超过阀值,改为轮询算法。
眼动技术可以用于研究广告注意机制[3],其研究结果表明我们以特定的模式来浏览网页、手机屏幕[4],进而产生点击等进一步转化行为。其中的"F"模式常被人提及和关注,但在这种模式下如果某些关键内容刚好被用户跳过,则对于用户和内容提供者而言都是负向收益[5]。
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有想进滴滴LogI开源用户群的加我个人微信: jjdlmn_ 进群(备注:进群) 群里面主要交流 kakfa、es、agent、LogI-kafka-manager、等等相关技术; 群内有专人解答你的问题 对~ 相关技术领域的解答人员都有; 你问的问题都会得到回应
最近关于Jetson Nano的电源问题,一直是各技术群讨论的热点,我们之前也写过文章糟糕了,我的Jetson Nano为啥点不亮?(大家可以用手机点开链接查看评论,评论里的干货也是蛮多的!)
•Region划分规则:范围划分,一张表可以在Rowkey行的方向上划分多个Region,每个Region构成一段连续的区间 •数据划分规则:根据Rowkey属于哪个Region的范围,就将这条数据写入哪个Region分区中
当您制作自己的小程序时,您肯定想过要留一个入口让用户去反馈使用意见或者进行投诉,然而要做一个完善的、体验又好的反馈平台,需要消耗额外的开发人力,那么这时候怎么办呢? 今天给大家推荐一个制作反馈入口的快
Android 开发者要测试应用发个APK安装包即可,但是对于iOS来说想要参与App的测试一直都很复杂。不过自从发现一个测试平台,帮助开发者一键上传应用生成短链接或是二维码分发给用户协助对App进行测试,而且嵌入SDK统计分析数据,能方便开发者更好地改进完善App,
在阐述HBase高级特性和热点问题处理前,首先回顾一下HBase的特点:分布式、列存储、支持实时读写、存储的数据类型都是字节数组byte[],主要用来处理结构化和半结构化数据,底层数据存储基于hdfs。
来源:机器之心 本文为约5102字,建议阅读10分钟本文介绍了清华大学惠妍讲席教授、IEEE/CAAI Fellow、衔远科技创始人周伯文发表主题演讲《多模态人工智能进展与可信赖 AI:从原则到实践》。 以人为中心的 AI 才是真正有活力的 AI。 在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上,清华大学惠妍讲席教授、IEEE/CAAI Fellow、衔远科技创始人周伯文发表主题演讲《多模态人工智能进展与可信赖 AI:从原则到实践》。 在演讲中,他主要介绍了多模态 AI 近期的突破以及可信 AI 的挑战。目
在服务端读数据进行访问时,往往会对数据进行分片,此过程中会在某一主机 Server 上对相应的 Key 进行访问,当访问超过 Server 极限时,就会导致热点 Key 问题。
上一篇文章,我介绍了Reddit的排名算法。 它的特点是,用户可以投赞成票,也可以投反对票。也就是说,除了时间因素以外,只要考虑两个变量就够了。 但是,还有一些特定用途的网站,必须考虑更多的因素。世界
机器之心报道 演讲:周伯文 编辑:shanshan 以人为中心的 AI 才是真正有活力的 AI。 在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上,清华大学惠妍讲席教授、IEEE/CAAI Fellow、衔远科技创始人周伯文发表主题演讲《多模态人工智能进展与可信赖 AI:从原则到实践》。 在演讲中,他主要介绍了多模态 AI 近期的突破以及可信 AI 的挑战。目前人工智能正在从 “AI” 走向“可信赖 AI”。在全球范围内,可信赖 AI 也正逐渐成为学术界和工业界研究和关注的热点问题。但是,可信赖 AI 依然面临
任何产品的更新迭代都离不开用户的使用反馈。产品经理日常需要奔走到一线部门了解用户的使用反馈;一线运营或业务团队日常需要向产品经理转述用户的问题场景及催促需求的进度。中间需要消耗大量的精力来进行信息转达。
默认情况下,AutoFlush是开启的,当每次put操作的时候,都会提交到HBase server,大数据量put的时候会造成大量的网络IO,耗费性能
听说过“1000/100/10法则”吗?这是当年QQ邮箱团队流传出来的做产品的法则,即每个产品经理每个月要去论坛看 1000 个用户体验反馈并回复、关注 100 个用户博客、做 10 个用户调查。通过对用户反馈的快速响应,QQ邮箱日臻完善,成为深受用户喜爱的产品。 这样的故事在腾讯内部并不少见。你会发现,不论是在微博上、论坛里还是QQ群里,几乎都有腾讯人的身影。也许你刚在微博上吐槽某个腾讯的产品,下一秒会突然发现“哎呦,小马哥竟然回复我啦!” 无疑,腾讯是国内互联网公司中最重视用户体验,最愿意花时间倾听用户
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