beMQ 是腾讯在 2013 年自研的分布式消息中间件系统，专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输，经过近 7 年上万亿的海量数据沉淀，目前日均接入量超过 25 万亿条。...变更及查询实现了完整的自动化闭环管理，减轻了系统维护的复杂度； 服务器侧消费负载均衡 Tube MQ 采用的是服务侧负载均衡的方案，而不是客户端侧操作，提升系统的管控能力同时简化客户端实现，更便于均衡算法升级； 系统行级锁操作...对于 Broker 消息读写中存在中间状态的并发操作采用行级锁，避免重复问题； Offset 管理调整 Offset 由各个 Broker 独自管理，ZK 只作数据持久化存储用（最初考虑完全去掉 ZK...依赖，考虑到后续的功能扩展就暂时保留）； 消息读取机制的改进 Tube MQ 采用的是消息随机读取模式, 同时为了降低消息时延又增加了内存缓存读写, 对于带 SSD 设备的机器, 增加消息滞后转 SSD...消费时延分级保证、消费限流控制，以及数据拉取频率控制等； 系统安全管控 根据业务不同的数据服务需要，以及系统运维安全的考虑，Tube MQ 系统增加了 TLS 传输层加密管道，生产和消费服务的认证、授权，以及针对分布式访问控制的访问令牌管理
TubeMQ是腾讯在2013年自研的分布式消息中间件系统，专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输，经过近7年上万亿的海量数据沉淀，目前日均接入量超过25万亿条。...系统行级锁操作 对于Broker消息读写中存在中间状态的并发操作采用行级锁，避免重复问题； 5. ...消息读取机制的改进 Tube MQ采用的是消息随机读取模式,同时为了降低消息时延又增加了内存缓存读写,对于带SSD设备的机器,增加消息滞后转SSD消费的处理，解决消费严重滞后时吞吐量下降以及SSD磁盘容量小...系统安全管控 根据业务不同的数据服务需要，以及系统运维安全的考虑，Tube MQ系统增加了TLS传输层加密管道，生产和消费服务的认证、授权，以及针对分布式访问控制的访问令牌管理，满足业务和系统运维在系统安全方面的需求...客户端改进 基于业务使用上的便利性以，我们简化了客户端逻辑，使其做到最小的功能集合，我们采用基于响应消息的接收质量统计算法来自动剔出坏的Broker节点，基于首次使用时作连接尝试来避免大数据量发送时发送受阻
随着「双十一」进入第 14 个年头，这一现象级的标志性活动在很大程度上已经融入国人的日常生活，因而显得不再那么特殊——打折促销天天有，满减秒杀是基操，消费者已经习惯了随时随地都能下单，同城快递隔天就到。...但随着直播秒杀成为一种常规化的营销手段，为了满足众多商家在较长的促销周期内随机性发起的千千万万的秒级峰值，需要有大量的机器成本的投入。...，逐渐形成了一套包括金融级分布式交易、分布式大数据分析与决策、智能化风险防控等在内的完整架构与技术体系。...第三阶段：异地多活架构，流量弹性伸缩 金融级产品对稳定性有极高的要求，需要加速实现金融级异地多活的高可用架构。...正是因为一次次双十一的倒逼创新，支付宝的实践证明在金融级中间件、数据库和云计算平台的支持下，分布式架构完全能够胜任复杂、高要求的金融级交易。
而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。...分布式数据架构 支付宝在2015年双十一当天的高峰期间处理支付峰值8.59万笔/秒，已经是国际第一大系统支付。...以下是分布式事务框架的流程图： ? 实现： 一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。 主业务服务负责发起并完成整个业务活动。 从业务服务提供TCC型业务操作。...从上线初期的10笔/秒的支付量发展到双十一当天峰值2.1w笔/秒。支撑蚂蚁花呗业务发展的技术体系经过不断演进、已经完全依托于蚂蚁金服的金融云架构。...在之前的架构中，系统的秒级处理能力无法有效衡量，通过简单的引流压测无法得到更加准确、可信的数据。立足于金融云，系统很快通过全链路压测得到了每秒处理4w笔支付的稳定能力。
每年“双 11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双 11 的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。...而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。...分布式数据架构 支付宝在 2015 年双十一当天的高峰期间处理支付峰值 8.59 万笔 / 秒，已经是国际第一大系统支付。...以下是分布式事务框架的流程图： ? 实现： 一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。 主业务服务负责发起并完成整个业务活动。 从业务服务提供 TCC 型业务操作。...在之前的架构中，系统的秒级处理能力无法有效衡量，通过简单的引流压测无法得到更加准确、可信的数据。立足于金融云，系统很快通过全链路压测得到了每秒处理 4w 笔支付的稳定能力。
『目标』保证促销规则支持分时段设置，多活动可叠加，促销系统中数据量超过商品信息系统的前提下，促销内容会根据执行效果快速调整，以强大的促销系统，保证有序的促销活动，使促销系统承担营销功能。...『解决方案』 step 1 ：确定最基本的促销模型； step 2 ：在促销模型基础上抽象出活动模型； step 3 ：基础模型定型，实施解耦相关设计—— 系统交互解耦：将直读DB和存储冗余促销数据的系统修改为调用服务及监听...［未来关注于业务层面的梳理与整合，逐步回收适用于活动模型的其他“类促销”业务。］ step 4 : 完善促销系统查询服务，使其具备更强大的数据处理能力和更好的性能表现。...Session共享、分布式调用链、Redis分片存储、数据库的分库分表中间件、统一配置管理和流控； 平台方面：运维监控平台，持续集成平台，大数据分析平台；以及针对安全的风控系统等。...分布式异步消息队列服务器可在宕机后确保消息不丢失，异步系统有重试机制，从而提高系统可用性、健壮性和扩展性。
电子商务网站在促销活动时，会在短时间内高并发，需要削平高峰期的并发事务。 为了提高系统的可扩展性，希望各个模块之间不存在直接调用，开发低耦合的系统，对各个模块之间进行解耦。...而现在我们所说的MQ通常指的是独立的消息队列中间件，利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。...RabbitMQ Erlang语言实现AMQP协议的消息中间件，并发能力很强，性能及其好，延时很低（达到微妙级），特点：可靠性，可用性，扩展性，功能丰富。...Kafka LinkedIn使用Scala开发的分布式，多分区，多副本且基于zookeeper协调的分布式消息系统，提供了超高的吞吐量，毫秒级延迟，极高的可用性和可靠性。...RocketMQ 阿里出品，Java开发，高吞吐，高可用，适合大规模分布式应用，经过多次双十一的洗礼，实力不容小觑。
电商是典型的促销拉动式场景，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。 促销式的拉动对系统的挑战是什么呢？...大型电商系统的架构 基础架构层 这层实际上是中间件和服务，包括MQ的消息、Job的调试中心、sso联合登陆，还有发消息的，分布式的文件存储，用户上传的一些图片等等，除此之外还有应用监控的整个体系、自动发布...消息队列的应用 应用消息队列是做服务解耦的好方法。但也要考虑消息失败和重试的场景，需要来做一些补偿处理。...一般很多的场景能做到的是最终一致性，大型的电商系统和金融系统场景非常不一样，在设计分布式系统时，这是常用的方式。 高可用的架构设计 高可用的架构设计，对于电商来说，已经是最基本的要求了。...从app里用户的每一个操作，这个操作经过网络、服务层、中间件，整个链路要可以监控。对于快速的定位问题是非常有帮助的，尤其是移动电商性能的优化，第一步就是埋点。
二、阿里双11背后的技术 ? 1. 云计算 利用云计算弹性能力，支撑交易峰值每秒32.5万笔、支付峰值每秒25.6万笔的混合云弹性架构。 2. 分布式消息引擎 在双11当天实现万亿级消息流转。 3....物流技术 菜鸟通过包裹预测、供应链入库、订单下沉、订单路由调度、电子面单及智能分单，以及末端小件员，涉及十亿级包裹的双11之战。...总之，双11将涉及：基础设施、存储、中间件、云计算、业务架构、大数据、认知计算与人工智能、交互技术等技术领域。...充分利用消息中间件削峰 这里有相关的阿里消息中间件(Notify和MetaQ)，以及开源的(ActiveMQ、Kafka等)。...现在对数据库的拆分，都是利用数据库层中间件(淘宝 tddl)，来进行无缝对数据库的侵入设计。 除此以外还会涉及到分布式小文件存储以及搜索引擎，以及服务器集群监控等技术。
汇总目录链接：【Spring Boot实战与进阶】学习目录 文章目录 一、简介 二、集成RockerMQ消息队列 1、引入依赖 2、配置文件 3、测试生产消息 4、测试消费消息 一、简介 RocketMQ...是阿里巴巴在2012年开源的分布式消息中间件，目前已经捐赠给 Apache 软件基金会，并于2017年9月25日成为 Apache 的顶级项目。...作为经历过多次阿里巴巴双十一的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件，以其高性能、低延时和高可靠等特性近年来已经也被越来越多的企业使用。 为什么选择RocketMQ？ ...在阿里孕育 RocketMQ 的雏形时期，我们将其用于异步通信、搜索、社交网络活动流、数据管道，贸易流程中。随着我们的贸易业务吞吐量的上升，源自我们的消息传递集群的压力也变得紧迫。 ...历经十余年的大规模场景打磨，RocketMQ 已经成为业内共识的金融级可靠业务消息首选方案，被广泛应用于互联网、大数据、移动互联网、物联网等领域的业务场景。
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...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。 ? 促销式的拉动对系统的挑战是什么呢？...基础架构层 这层实际上是中间件和服务，包括MQ的消息、job的调试中心、sso联合登陆，还有发消息的，分布式的文件存储，用户上传的一些图片等等，除此之外还有应用监控的整个体系、自动发布的框架，支持到AB...消息队列的应用 消息队列的应用，是做服务解耦的好方法。也要考虑消息失败和重试的场景，需要来做一些额外补偿来防止数据丢失。还有一个机制是数据的校验和补偿。...很多的场景能做到的是最终一致性，大型的电商系统和金融系统场景非常不一样，在设计分布式系统时，这是常用的方式。在电商中大多数情况只要实现最终一致性就可以了。
核心技术及产品突破 1、分布式微服务中间件Light-JRES Light-JRES是面向金融领域的企业级应用快速开发平台和多系统融合平台，既减轻对基础设施的依赖，又从业务上具备可复用、可扩展、高安全的特性...JRES中间件是实现对通用技术组件的服务化，譬如：分布式缓存、消息队列、分布式事务等等，通过应用共享以及多租户隔离实现技术组件最大程度复用，降低系统的资源消耗让技术组件和业务公共模块下沉，从而做到支持业务的快速创新和迭代...2、分布式低延时中间件Light-LDP Light-LDP是具有集低延时、分布式解耦、灵活开放等特点的开发平台，支持金融机构微秒级业务应用，主要面向券商自营、券商资管以及券商机构业务的策略交易、算法交易...3、金融级分布式数据库LightDB LightDB是一款支持在线事务处理与在线分析处理的融合型分布式数据库，具备SQL兼容性高、容量弹性伸缩、金融级高可用、现代硬件融合、纯内存计算等核心特性，适用于对可用性...LightDB具有“更快、更稳、更懂金融”的企业级特性：采用单机分布式一体化架构，同时支持集中式和分布式部署，在长时间高负载压测下抖动很低；性能方面，在同机房高可用信创软硬件下、单节点进行证券典型订单TPS
背景 分布式消息队列中间件是是大型分布式系统不可缺少的中间件，通过消息队列，应用程序可以在不知道彼此位置的情况下独立处理消息，或者在处理消息前不需要等待接收此消息。...举例：在电子商务一些秒杀、促销活动中，合理使用消息队列可以有效抵御促销活动刚开始大量订单涌入对系统的冲击。如下图所示： ?...消息队列技术对比 ActiveMQ 是 Apache 出品的、采用 Java 语言编写的完全基于 JMS1.1 规范的面向消息的中间件，为应用程序提供高效的、可扩展的、稳定的和安全的企业级消息通信。...RabbitMQ 是采用 Erlang 语言实现的 AMQP 协议的消息中间件，最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息。...RocketMQ 思路起源于 Kafka，但并不是简单的复制，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog 分发等场景，支撑了阿里多次双十一活动
前言：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。...那么如此大批的促销活动涌现，对于「秒杀」这个词也越来越频繁地出现在我们的生活里。...在如此的大环境下，不仅是头部电商公司，××多、×东，乃至于各种街、×会、×品等，以及一些老牌的传统企业，比如×宁、×美等，也紧跟着安排了各类秒杀活动。...赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。其实只要涉及到大流量、高并发，都免不了在这几层核心上下功夫。...一位在编程界摸打滚爬10余年的程序员，希望能给你带来帮助由于文章篇幅的限制小编就用截图的方式给大家总览目录基础篇高并发系统架构分层数据库篇池化技术数据库优化方案缓存篇缓存：消息队列篇消息队列消息队列分布式服务篇系统架构微服务架构维护篇服务端监控要怎么做
:招商银行数据库管理室数据架构组Leader， 从事数据库行业14年，所负责的信用卡代授权数据架构， 解决了主机下移的性能问题，并适应FinTech时代高并发、 高可用、可扩展的业务场景，成功经受住双十一促销节海量支付请求的考验...在金融科技的进程中，招商银行逐步从投资巨大、集中式的主机系统，迁移和转换到分布式架构，以X86和云计算为基础的新平台模式。 ?...，提供云服务能力； 加强DevOps建设，完善自动化发布； 进行分布式计算联合创新，构建弹性伸缩能力 在这四大原则的指导之下，具体的数据架构规划建设逐层展开。...招商银行的『数据放通』是指，在关键路径上有不强依赖数据库的备选路径，在数据库正常情况下，业务操作通过首选路径，同步写入数据库；如果数据库不正常，则通过消息队列、本地缓存或者日志文件落地数据，通过异步写入数据库...在准入判断时，对于新增系统设备，必须满足『第二级准入条件』，也就是前面所说的5大要求，确保整体制度、高可用架构的规范落地： ?
进入十一月，最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了，作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外，最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击，又是如何在分布式架构中实现单点登陆，形成支持高并发...（9）Dubbo容错容错机制及高扩展性分析 三、分布式架构中间件 1、分布式消息通信 （1）消息中间件在分布式架构中的应用 （2）ActiveMQ高可用集群企业级部署方案 （3）ActiveMQ P2P...及PUB/SUB模型详解 （4）ActiveMQ基于Spring完成分布式消息列队实战 （5）Kafka基于Zookeeper搭建高可用集群实战 （6）Kafka消息处理过程剖析 （7）Java客户端实现...（6）MongDB聚合、索引及基本执行命令 （7）MongDB数据分片、转存及恢复策略 （8）MySQL主从复制及读写分离实战 （9）MySQL+keepalived实现双主高可用方案实践 （10）MySQL...1、分布式全局ID生成方案 2、session跨域共享及企业级单点登陆解决方案 3、分布式事物解决方案实战 4、高并发下的服务降级、限流实战 5、基于分布式架构下分布式锁的解决方案实战 6、分布式架构下实现分布式定时调度
万QPS 读写12万QPS 同步算法 ISR（Replica） ISR（Replica） GM 同步双写 Raft 可用性 可用性很高，主从自动切换，腾讯云消息服务承诺可用性99.95% 可用性高，主从自动切换...，故障情况极少发生 可靠性低；Broker 只有异步刷盘机制并主备只有异步复制，可能会导致丢失部分消息 可靠性高；发送消息时，指定消息为持久化就会写入到磁盘 可靠性高；Broker 同步双写，主备都写成功才返回成功...Ckafka和CMQ都作为消息中间件都支持集群部署、高吞吐量、强一致等特性，那这两款产品最主要的区别是什么，分别更适合哪些场景使用？...在这些地方，Ckafka非常好用 实时处理网站活动（PV，搜索，用户其他活动等） 完美的“日志收集中心” 大数据入口和连接器 image.png 2、TDMQ-CMQ 消息队列 CMQ 版（TDMQ...for CMQ，简称 TDMQ CMQ 版）是一种分布式消息队列服务，它具有可靠的、基于消息的异步通信机制，能够将分布式部署的不同应用（或同一应用的不同组件）中的信息传递，存储在可靠有效的消息队列中，防止消息丢失
正是因为此，钉钉选择从元宵节后第一个工作日到月底的这个时间做开工利是活动，来吸引中小企业。不过，钉钉这个活动不能看成是一次简单的促销，它很可能会在企业级市场形成双11效应，引发连锁反应。...开工利是会成企业级市场的双11 2009年，天猫前身的淘宝在单身节这一天决定来一场促销，规则很简单就是打五折，此后这个活动成长为一个庞然大物，双11不再只是天猫的促销节，而是整个零售业的促销节。...比交易额本身更重要的是，双11直接推动了电商在中国的普及和配套的技术、物流、金融等等服务的成熟。...运营驱动的阿里是比较擅长造节的，钉钉的开工利是活动虽然名字不叫双11，但本质是一样的：通过促销和造节，来促进用户使用产品服务，我想它未来一定会像企业的开工利是一样成为约定俗成的玩法，一年一年地玩下去。...长期来看，钉钉开工利是这个活动，对于行业的价值有望像双11一样：一是促进更多中小企业应用移动智能办公应用，人财物事上钉钉，提高效率；二是促进企业级服务市场的生态繁荣，就像双11对物流、金融、技术的推进一样
Google Spanner F1 - 第一个真正意义上 NewSQL 数据库 全球级分布式关系型数据库，数十万机器组成一个超大的数据库集群。...基于 2014 年 Stanford 工业级分布式一致性协议实现 Raft 博士论文，已成为事实工业标准。...OLTP - 直销金融：营销活动平台 TiDB 的解决之道： 面向业务应用侧，完全采用了兼容 MySQL 的协议，应用迁移低成本，低风险，且迁移周期极短，满足 了用户的周活动间隔的变更窗口要求。...OLAP - 交易监控：实时交易监察与监控平台 TiDB 的解决之道： 利用消息中间件，将交易系统的交易记录和撮合日志，流式写入 TiDB，利用 TiDB 的分布式存储，高性能 数据写入和弹性存储。...OLAP - 风控：实时风控 TiDB 的解决之道： 风控数据通过信息中间件双写Hive/Hadoop（历史库/历史分析） TiDB的分布式存储引擎架构，非常轻松地应对海量风控数据的导入，存储和查询处理
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