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。...9 月 12 日，腾讯在 ApacheCon 宣布 TubeMQ 开源。...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
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。...TubeMQ 捐赠 Apache 基金会 9月12日，Apache软件基金会成立20周年之际，腾讯在ApacheCon宣布TubeMQ 开源。...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
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。
探索 RocketMQ：企业级消息中间件的选择与应用一、关于RocketMQRocketMQ 是一个高性能、高可靠、可扩展的分布式消息中间件，它是由阿里巴巴开发并贡献给 Apache 软件基金会的一个开源项目...由于传统的消息队列无法承受亿级用户的访问流量和海量数据传输，诞生了互联网消息中间件，核心能力是全面采用分布式架构、具备很强的横向扩展能力，开源典型代表有 Kafka、RocketMQ，闭源的还有淘宝 Notify...2012年：阿里巴巴开源其自研的第三代分布式消息中间件——RocketMQ。经过几年的技术打磨，阿里称基于RocketMQ技术，目前双十一当天消息容量可达到万亿级。...RocketMQ 能够保证系统的高效性，特别是在“双十一”等促销活动期间，能够平稳处理海量订单消息。异步消息处理：电商系统中，很多操作是异步的，例如支付回调、库存扣减、物流派送等。...使用 RocketMQ 可以通过消息队列解耦这些操作，提高系统响应速度。促销活动推送：对于电商平台的秒杀、优惠券发放等高频业务，RocketMQ 能够提供高并发支持，保证消息的顺序和稳定性。
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
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。...高可用架构演进 这些年来，随着业务特点和规模的发展变化，尤其在历届双十一的极端需求倒逼之下，例如从应对 0 点的单一流量洪峰到满足多平台支付需求和效率，支付宝完成了数次大的架构演进，逐渐形成了一套包括金融级分布式交易...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。
Google 内部新一代分布式处理框架，于 12/13 年发表相关 论文，奠定下一代分布式 NewSQL 的理论和工程实践基石。 PingCAP 以此为基础打造了 TiDB & TiKV。...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
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。
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。...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2014年12月，蚂蚁花呗团队完成业务系统优化，按照标准将系统架设到了金融云上，依次对接了渠道层、业务层、核心平台层、数据层，使得用户对蚂蚁花呗在营销、下单和支付整个过程中体验统一。...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。
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
2024年12月20日，由中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）在京举办了“央国企上云高质量发展沙龙”主题大会。...中原消金 中原消金同城双活项目 中原消金基于腾讯专有云TCE全栈云解决方案，构建同城双活（含仲裁）高可用生产云平台，为全量业务提供数据中心级云平台IaaS、PaaS服务的高可用容灾切换能力。...重庆农商行 重庆农商行金融云平台 重庆农商行基于腾讯专有云PaaS平台TCS，建设重庆农商行两地三中心金融级容灾云原生PaaS云平台，打造一体化、分布式云原生PaaS平台，统一技术标准和接入规范，提升研发效率...通过腾讯专有云PaaS平台TCS提供微服务框架TSF和容器服务，结合腾讯云消息中间件TDMQ及Ckafka和缓存中间件Credis等产品，构成重庆农商金融级云原生技术底座，规范行内技术标准和接入规范，构建一体化的监控运维体系...目前腾讯专有云已经在金融、政务、零售、交通、出行、地产、制造等众多行业取得大量成功案例落地，在业界获得了广泛的认可。
像前段时间，某小程序推出“爆品抢购”活动，活动一开始其小程序商城就立马出现“白屏现象”，导致商家整个线上业务直接中断4个小时，客户体验遭遇滑铁卢。...01 腾讯企业级防护能力 稳若磐石，守护私域业务安全 腾讯「云Mall」基于腾讯云部署，拥有海量的服务架构，通过CDN负载均衡、容器云平台、金融级中间件、微服务架构和金融级分布式数据库等技术，能够全方位保障流量层的安全...确保品牌商家在开展抢购、秒杀、裂变等日常活动时，以及在双11大促期间都能安全无忧，生意稳定经营。 ?...防止系统崩溃 在大规模促销前，为了避免可能存在的黑客发动DDOS&CC攻击和中台存在的性能瓶颈问题，腾讯「云Mall」为企业私域运营提供基础及深度安全诊断，及时发现系统漏洞；通过对代码进行加密加固、提供...DDOS高防包和高防IP，有效拦截黑客攻击；通过设备安全检测，实时异常监控等及时发现系统安全问题，并高效修复和优化业务系统；能够提高企业优化小程序系统性能的效率，避免活动页面白屏、下单失败等情况影响活动进行
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。...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 2014 年 12 月，蚂蚁花呗团队完成业务系统优化，按照标准将系统架设到了金融云上，依次对接了渠道层、业务层、核心平台层、数据层，使得用户对蚂蚁花呗在营销、下单和支付整个过程中体验统一。...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。...为了保证蚂蚁花呗双 11 期间的授信资金充足，在金融云体系下搭建了机构资产中心，对接支付清算平台，将表内的信贷资产打包形成一个一定期限的资产池，并以这个资产池为基础，发行可交易证券进行融资，即通过资产转让的方式获得充足资金
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。...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。 在网络这一层，还有网关的接入。
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
中间层就是采用小型机，其中 KCXP 和 KCBP 是金证公司的消息中间件和业务中间件。往上前端是前置解析是用的 WebLogic，负载均衡用的硬件负载均衡。 ?...另外当年要参加支付宝这边的双 11 活动，以当时的系统处理能力来讲，肯定是做不到的。 二期云端架构 基于这些原因，需要对一期的系统做优化，怎么优化？...目前来讲应对春节、双11、国庆长假等场景，系统都能稳定应对这些。 ?...比如对于在线交易，可以采用经过阿里支付宝验证过的 OB，专门用于解决金融级的分布式关系数据库的解决方案； 对于批量结算，可以继续沿用多年来在余额宝已经用的很娴熟的 RDS 集群。...异步调用 异步调用主要靠消息中间件。金融系统对消息中间件的可靠性要求非常高，这块我们还是沿用传统思路，并不想采用开源解决方案去填那些坑，更多考虑采用成熟金融级消息中间件来做这件事情。 ?
为了更好地服务使用微服务架构进行软件设计的企业，腾讯云中间件产品基于腾讯在微服务、消息队列领域多年的技术积累，提供了功能强大、兼容并包、生态开放的云原生分布式微服务解决方案和消息队列服务。...全方位打造出7款优秀产品：微服务平台 TSF、消息队列CKafka、金融级消息队列TDMQ、微服务观测平台 TSW、弹性微服务 TEM、微服务引擎TSE、分布式事务DTF，全面布局云原生领域产品矩阵。...另外，腾讯云还始终积极对外贡献技术力量，参与了《中间件技术和产业白皮书》的编写，以及《工业互联网平台微服务》国家标准和《消息中间件技术标准》的讨论与制定。...经过多年匠心打磨，腾讯中间件产品已在金融、政府、能源、制造业等行业得到了大规模的应用，但是用户在使用的过程中，到底是什么感受呢？...为了打造用户更为喜爱的技术产品，TVP首创了技术圈吐槽形式的活动——TVP吐槽大会。
秒杀业务业务特点 服务承载的访问压力大 瞬时流量突增：业务促销活动在特定时间开启，大量用户请求等待活动开启后瞬间涌入 抢购脚本带来压力：灰产通过抢购脚本薅羊毛，一方面带来额外的系统压力，另一方面影响抢购活动公平性...DDOS趁虚而入：可能存在竞对在活动期间使用DDOS攻击网站 存在明显的访问热点 热点集中：少量优惠力度大的商品成为抢购热点，比如小米华为手机，10万台手机在1分钟内售罄 热点未知：部门商家和商品可能并不在预计的促销范围内...缓存层：数据读取加速 在抢购业务中，对商品库存数量的更改主要通过数据库进行，但是由于读取流量过大，一般需要通过两级缓存的机制进行优化，即：Java服务进程内本地缓存-->分布式缓存服务-->数据库服务。...容灾与高可用 业务容器宕机、数据库主库宕机、机房级宕机都可能出现，技术团队需要通过有效的容灾规划、set化、分库分表等，降低“爆炸半径”，并且要做到快速切换。...我们可以做些什么 阿里双11的目的在于：去库存、提升影响力和拉新，而对研发和基础架构来说则是保持技术领先的年度演习。
『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。
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