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秒杀丨仅需15.9，深度解析金融级IT架构发展方向！

金融行业的安全、稳定给客户带来的信任，支撑着所有金融业务，这个产品的构建需要强大的技术实力。...博文视点学院联合浙江网商银行，带来视频课《金融级IT架构：数字银行的云原生架构解密》视频精解，分享网商银行在金融级IT技术上做的独特探索，探讨数字化时代金融级IT架构的发展方向。...视频课程主要包含以下内容： 1）金融级安全架构面临的挑战 2）云计算基础设施架构 3）存储架构的实践 4）分布式数据库的选型与部署架构 5）异地多活单元化架构的设计 6）混合云弹性架构设计 7）为什么要做云原生架构...（扫描下方二维码进入专栏） ▋ SQL入门教程 面向初学者，基于主流数据库代码实现，解锁前沿SQL技能。 更多学院免费好课大集合 超值优惠，等你来逛！ 点击阅读原文，进入学院首页

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秒杀系统设计～亿级用户

不过，假如秒杀库存有几万个，放行的下单请求就有几万个，为了用户体验放行总时间也不能太长，这时后端服务该怎么设计呢？ 这时主要压力就在数据库了，扣减库存压力，创建订单压力。...用这种批量异步写入数据库的方式大幅减少了数据库写入频次，从而明显降低了订单数据库写入压力。 ? 隔离： 1，业务隔离。...为了避免秒杀活动影响到日常售卖业务，Redis缓存需要单独部署，甚至数据库也需要单独部署！数据隔离后，秒杀剩余的库存怎么办？秒杀活动结束后，剩余库存可以归还到日常库存继续做为普通商品售卖。...数据隔离后，秒杀订单和日常订单不在相同的数据库，之后的订单查询怎么展示？...可以在创建秒杀订单后发消息到消息队列，日常订单服务采取拉的方式消费消息，这时日常订单服务是主动方，可以采用线程池的方式，根据机器的性能来增加或缩小线程池的大小，控制拉取消息的速度，来控制订单数据库的写入压力

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亿级流量架构之秒杀设计

1 简介 前面已经写了很多亿级流量的文章, 中间讲了各种处理思路, 这儿将这些思路与业务综合起来, 情形一就是秒杀, 提到秒杀, 很多人都会觉得这是一件技术要求很高的事情, 因为这涉及到超大访问量...4.2 方案二 利用我们分布式中限流、网关等知识, 将请求层层筛选, 降低最后连接到数据库的请求。...负载均衡理论以及算法概要)也就是LVS+Keepalived 将请求分配到不同的Nginx上,一般会建立Nginx集群, 然后再通过网关集群, 即使这样还是要增加一些限流措施, 如果到这一步还是有很多请求压到数据库势必撑不住...到这儿理论上流量就不高了, 如果还是很高, 后面就将热点数据放进缓存集群中进行预热, 同时设置定时任务,一方面关注数据库与缓存的一致性, 另一方面关闭超时未支付的订单, 当订单提交之后 交给任务队列,...生成订单、修改数据库、做好持久化工作。

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国产金融级分布式数据库在金融核心场景的探索与实践

作者 | 贾瓅园 金融行业作为国民经济的命脉和枢纽，对数据库有着极为严苛的要求。近年来，国产金融级分布式数据库迈上了发展的快车道，在多个领域不断取得新突破。...今天为大家带来腾讯云金融行业架构专家贾瓅园老师在金融级架构方面的分享，主题为“国产金融级分布式数据库在金融核心场景的探索实践”。...3 金融级分布式数据库架构探索 根据上述分析与要求，结合分布式数据库在金融领域的挑战与痛点，我们在金融级分布式架构体系方面进行了探索。...完善金融级整体解决方案，我们必须要在满足金融级监管要求的同时，满足金融客户各类建设特点，以抽象思路和通用化的设计回归到统一的数据库产品。 深入金融业务场景探索。 打磨高可用和稳定性。...创新金融 DB 级 SaaS 服务。以前述提及的数据迁移体系、运维模式、建设模式为例，它能否对未来的金融级厂商、客户提供专业的数据库金融场景服务，这些都需要我们不断地去创新和探索。

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金融级分布式数据库架构设计要点

行业背景 银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力...同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。...随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 数据库分布式改造的途径 数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。...分布式数据库总体架构 其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。...分布式数据库如何实现PITR 数据库的PITR一般都是通过一个基础备份加上持续不间断的wal归档来做到的，这个基础备份可以是在线的，因为它并不需要数据库当时处于一致性状态，一致性可以通过replay redo

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亿级流量架构实战之秒杀设计

前面已经写了很多亿级流量的文章, 中间讲了各种处理思路, 这儿将这些思路与业务综合起来, 情形一就是秒杀, 提到秒杀, 很多人都会觉得这是一件技术要求很高的事情, 因为这涉及到超大访问量(可能瞬间千万倍的用户访问商品...方案二 利用我们分布式中限流、网关等知识, 将请求层层筛选, 降低最后连接到数据库的请求。...负载均衡理论以及算法概要)也就是LVS+Keepalived 将请求分配到不同的Nginx上,一般会建立Nginx集群, 然后再通过网关集群, 即使这样还是要增加一些限流措施, 如果到这一步还是有很多请求压到数据库势必撑不住...到这儿理论上流量就不高了, 如果还是很高, 后面就将热点数据放进缓存集群中进行预热, 同时设置定时任务,一方面关注数据库与缓存的一致性, 另一方面关闭超时未支付的订单, 当订单提交之后 交给任务队列,...生成订单、修改数据库、做好持久化工作。

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如何设计电商行业亿级用户秒杀系统

不过，假如秒杀库存有几万个，放行的下单请求就有几万个，为了用户体验放行总时间也不能太长，这时后端服务该怎么设计呢？ 这时主要压力就在数据库了，扣减库存压力，创建订单压力。...用这种批量异步写入数据库的方式大幅减少了数据库写入频次，从而明显降低了订单数据库写入压力。 3.jpg 隔离： 1，业务隔离。...为了避免秒杀活动影响到日常售卖业务，Redis缓存需要单独部署，甚至数据库也需要单独部署！数据隔离后，秒杀剩余的库存怎么办？秒杀活动结束后，剩余库存可以归还到日常库存继续做为普通商品售卖。...数据隔离后，秒杀订单和日常订单不在相同的数据库，之后的订单查询怎么展示？...可以在创建秒杀订单后发消息到消息队列，日常订单服务采取拉的方式消费消息，这时日常订单服务是主动方，可以采用线程池的方式，根据机器的性能来增加或缩小线程池的大小，控制拉取消息的速度，来控制订单数据库的写入压力

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千万级 高并发 “秒杀” 架构设计（含源码）

“12306服务”承受着这个世界上任何秒杀系统都无法超越的QPS,上百万的并发再正常不过了！...具体的实现大家可以参考nginx的upsteam模块实现源码，这里推荐一篇文章：Nginx 中 upstream 机制的负载均衡 2、秒杀抢购系统选型 回到我们最初提到的问题中来：火车票秒杀系统如何在高并发情况下提供正常...但是这样也会产生一些问题，第一就是在极限并发情况下，任何一个内存操作的细节都至关影响性能，尤其像创建订单这种逻辑，一般都需要存储到磁盘数据库的，对数据库的压力是可想而知的；第二是如果用户存在恶意下单的情况...也不能避免并发操作数据库磁盘IO ? 2.3 预扣库存 从上边两种方案的考虑，我们可以得出结论：只要创建订单，就要频繁操作数据库IO。那么有没有一种不需要直接操作数据库IO的方案呢，这就是预扣库存。...为了保证扣库存和生成订单的原子性，需要采用事务处理，然后取库存判断、减库存，最后提交事务，整个流程有很多IO，对数据库的操作又是阻塞的。这种方式根本不适合高并发的秒杀系统。

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亿级客户和PB级数据规模的金融级数据库实战历程

当时，腾讯有一款金融级的分布式数据库产品TDSQL，其业务场景和对数据库的可靠性要求，和银行场景非常类似。...微众银行和腾讯TDSQL团队合作，共同将TDSQL打造为适合银行核心场景使用的金融级分布式数据库产品，并将TDSQL用于微众银行的核心系统数据库。本文是对整个实践历程的总结。...从过往经验来看，当时除了oracle等少数传统的商业数据库，能满足金融级银行场景的数据库产品并不多。...1.TDSQL架构介绍 TDSQL是基于MySQL/Mariadb社区版本打造的一款金融级分布式数据库集群方案。...微众银行通过实践证明，TDSQL作为金融级的核心数据库，是完全胜任的。

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数据库安全之金融

金融行业正常业务范围概括起来主要有以下四大部分，分别是银行业，证券业，保险业及其他金融服务。其中银行业包括中央银行，商业银行，其他银行。证券业主要有股票、债券、期货及其他有价证券的投资交易活动。...其他金融业务是上述三种业务之外的业务，主要有金融信托、金融管理、金融租赁、财务公司、邮政储蓄、典当以及其他未列明的金融活动。...在这样的信息化背景下，金融行业紧跟潮流，在信息化设备采购上一直保持着国际先进水平，但仅保持硬件及软件系统的先进性还是不够的。...数据库作为金融行业信息系统的核心和基础，承载着越来越多的关键业务系统，整个业务流程过程中的操作、数据的变更、新增、删除都存储在数据库中，保存着客户的个人资料以及资金等各类信息。...针对网络中的威胁，金融行业也采取了很多防御措施，比如在金融信息系统最外层部署了网络防火墙，在应用层部署了IDS、IPS、WAF、堡垒机等一系列安全产品，在客户终端上也部署了相应的防病毒软件，但在数据库层面安全措施做得不够

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面向金融级应用的GreatSQL正式开源

GreatSQL由万里数据库发起、主导、维护，也欢迎广大MySQL使用者、爱好者下载使用，或者提交代码、issue等。 1....而GreatSQL已经有效解决了绝大多数较严重的问题，可以更放心地在金融级应用场景使用MGR架构。 2....GreatSQL的优势及展望 在金融级应用场景中，对数据的可靠性和架构的容错性要求都更高，对多数据中心甚至多活都有较高需求。为此，GreatSQL未来会在以下几方面着重发力。...2.1 增加更多金融级场景需求特性 增加地理标签功能。当在多机房部署MGR时，可以保证每个机房中至少有一个节点都参与事务认证，确保该节点总有最新事务，这可用于解决多机房数据同步的问题。...其他更多企业级特性展望 未来我们还计划将一部分企业级特性也开放出来，包括且不仅限于国产化硬件适配、等保合规、安全加密、Oracle兼容等众多特性。 3.

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千万级高并发秒杀系统设计套路！超详细解读~~

接下来，就来看看每一层级是怎么控制流量的，如下图所示。 03. 高可用 要想在整个“秒杀”活动持续期间内，依然能对用户提供良好的体验，则秒杀系统架构在设计时不能设计成单节点的架构。...4）数据库层流量控制 对于请求到数据中的流量，写入的流量就是真正下单成功的流量，即需要扣减库存的动作。有如下建议： 如果不是临时的活动，则建议使用独立的数据库作为“秒杀”活动的数据库。...将数据库配置成读写分离。 尝试去除行锁。 对于数据库行锁的优化，可以通过将商品进行拆分来实现——增加ID，如下图所示。对于单一的“秒杀”活动这会得到显著效果。...对于这么大的流量，除前面说的数据库隔离外，还需要进一步优化库存，否则数据库读/写依然是系统的瓶颈。 接下来看看如何优化大流量“秒杀”场景中的库存数量扣减操作。...4 搭建千万级流量“秒杀”系统需要哪些技术 前面介绍了千万级流量“秒杀”系统的基本架构、“秒杀”系统的设计原则、如何做动静分离方案和流量控制，以及扣减库存方面内容。

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金融级高可用！天翼云TeleDB数据库如何实现容灾双活？

例如：金融机构对安全性要求最高，在数据库灾备建设的各项要求上非常严格，一般核心业务系统会采用热备模式，通过三地五中心的异地多活方案来保证高可用，给予业务系统多重保障；而中小型企业主要保护业务、办公、管理文档数据...一方面，天翼云借鉴国际国内灾备标准，进一步细化灾备指标，添加库级读写分离、表级双写双读、行级双写双读等能力，让数据库灾备标准更加优化，有法可依。...这一要求也达到了金融领域分布式数据库灾难恢复的能力标准。...正是基于金融级高可用能力，天翼云TeleDB从层层选拔中脱颖而出，成功实现了健康码系统主中心和双活中心的切换：当新增资源池间互联电路中断或出现双活中心整体故障时，主中心业务完全不受影响，数据库集群将自动感知到双活中心发生故障...天翼云TeleDB作为云服务“国家队”，不断加快关键核心技术自主攻关，走出了一条引领国产化数据库高速发展之路，其历经十年打磨出的天翼云TeleDB系列产品，核心技术完全自主可控，其容灾方案展现出的金融级高可用标准

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千万级高并发秒杀系统设计套路！超详细解读~~

接下来，就来看看每一层级是怎么控制流量的，如下图所示。 03. 高可用 要想在整个“秒杀”活动持续期间内，依然能对用户提供良好的体验，则秒杀系统架构在设计时不能设计成单节点的架构。...4）数据库层流量控制 对于请求到数据中的流量，写入的流量就是真正下单成功的流量，即需要扣减库存的动作。有如下建议： 如果不是临时的活动，则建议使用独立的数据库作为“秒杀”活动的数据库。...将数据库配置成读写分离。 尝试去除行锁。 对于数据库行锁的优化，可以通过将商品进行拆分来实现——增加ID，如下图所示。对于单一的“秒杀”活动这会得到显著效果。...对于这么大的流量，除前面说的数据库隔离外，还需要进一步优化库存，否则数据库读/写依然是系统的瓶颈。 接下来看看如何优化大流量“秒杀”场景中的库存数量扣减操作。...4 搭建千万级流量“秒杀”系统需要哪些技术 前面介绍了千万级流量“秒杀”系统的基本架构、“秒杀”系统的设计原则、如何做动静分离方案和流量控制，以及扣减库存方面内容。

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腾讯分布式数据库TDSQL金融级能力的架构原理解读

hrd7lij4yf.jpg] 第一章，产品简介以及适用场景 第二章，TDSQL架构分析及模块介绍 第三章，数据一致性保障 第四章，分布式TDSQL实践 第五章，数据同步与备份 一、TDSQL是什么：腾讯如何打造一款金融级分布式数据库...我们开始把这个高可用的数据库产品化。到2012年，TDSQL的雏形就已经出来了，作为一款内部产品，开始在公司内部提供金融级的数据强一致性、可靠性服务。...在金融场景，你没有办法去估量——假如错一条数据，到底这条数据是1分钱还是1个亿，所以数据强一致是我们最根本的一个特性。不允许丢，不允许错，这是对数据库起码的要求。 第二是金融级高可用。...第五点是企业级安全。金融数据是敏感的，一些敏感的金融数据需要在当前数据基础上再做一层更高级别的企业安全防护，比如数据库防火墙，以及透明加密，等等。...三、TDSQL金融级特性之：数据强一致性保障 前面我们了解了TDSQL的整体架构和核心特性。接下来我们要重点聊一聊它最重要的特性——作为金融场景下不可或缺的数据强一致性的保障。

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腾讯TDSQL：带你认识真正的金融级自主可控分布式数据库

实际上，腾讯推出的 TDSQL(TencentDistributed SQL) 金融级分布式数据库，在对内支撑微信红包业务的同时，对外也正在为中国金融行业技术自主可控分布式数据库解决方案 作为国内首家互联网银行...目前 TDSQL 已正式通过腾讯金融云对外输出金融级分布式数据库产品服务，除了微众银行，腾讯分布式数据库 TDSQL 还支撑着华通银行、华夏银行、潍坊银行、内蒙金谷农商银行、北京人寿、爱心人寿等众多银行和保险公司的互联网核心生产系统...并已经为超过 500+ 的政企和金融机构提供数据库的公有云及私有云服务，客户覆盖银行、保险、证券、互联网金融、计费、第三方支付、物联网、互联网 +、政务等领域，得到了客户及行业的一致认可。...所以，从 08 年开始，团队决定重构 TDSQL 解决方案，针对金融类业务的特点，列出以下几个要点： 数据强一致的要求 数据库集群的可用性、稳定性和容灾要求要达到银行标准 业务无需拆分超大表，数据库自动拆分...金融业务的数据库发展及展望 金融业务涉及国计民生的重点业务，一个小小的 BUG，一个操作失误，就可能影响到数以万计的百姓资产准确性。正因为这样的责任，腾讯云 TDSQL 团队始终坚守则“本心”。

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千万级高并发秒杀系统设计套路！超详细解读~~

接下来，就来看看每一层级是怎么控制流量的，如下图所示。 03. 高可用 要想在整个“秒杀”活动持续期间内，依然能对用户提供良好的体验，则秒杀系统架构在设计时不能设计成单节点的架构。...4）数据库层流量控制 对于请求到数据中的流量，写入的流量就是真正下单成功的流量，即需要扣减库存的动作。有如下建议： 如果不是临时的活动，则建议使用独立的数据库作为“秒杀”活动的数据库。...将数据库配置成读写分离。 尝试去除行锁。 对于数据库行锁的优化，可以通过将商品进行拆分来实现——增加ID，如下图所示。对于单一的“秒杀”活动这会得到显著效果。...对于这么大的流量，除前面说的数据库隔离外，还需要进一步优化库存，否则数据库读/写依然是系统的瓶颈。 接下来看看如何优化大流量“秒杀”场景中的库存数量扣减操作。...4 搭建千万级流量“秒杀”系统需要哪些技术 前面介绍了千万级流量“秒杀”系统的基本架构、“秒杀”系统的设计原则、如何做动静分离方案和流量控制，以及扣减库存方面内容。

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TiDB 金融级备份及多中心容灾

在金融行业来说，数据库作为最核心的基础组件之一，要求它能够安全运行和保障数据安全，这是一个刚需。另外，数据库服务本身的高可用，是我们实现整个对外数据服务连续性的最重要的基石。...TiDB 的金融级备份及容灾之道 TiDB 经常这么多年的积累和逐渐完善，在整个分布式数据库的容灾和灾备的领域，我们达到了金融生产级的要求。...但光有上述方案是不不够的，PingCAP 对于自身产品的要求是非常严格的，既然是要达到金融生产级的要求，除了要有对应的技术方案、对应的技术实现之外，必须为产品本身提供专业的分布式测试的体系和手段。...任何中心级失效，都会由另外两个中心来立刻进行故障的转移，以及对外继续提供正常的数据库服务。...、证券等金融客户提供完善的、可靠的、放心的、金融级的分布式数据库服务。

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