这方法和我们用日志拆分时间的逻辑一样。可直接用Arthas定位方法的时间消耗，很多其他工具也是可以的，如JvisualVM/JMC/BTrace。...反复确认后，有必要看业务逻辑。因为对于一个复杂的业务来说，若业务代码逻辑太长，不管咋优化，都不会有啥效果，最后只能按扩容。 不过即便加机器，也要给出加机器逻辑。若业务可优化，更要尽力一试。...既然我们想优化业务，得知业务的调用逻辑。...不是要去设计一个下订单的业务逻辑，因为每个企业下订单逻辑有不同业务限制，修改业务逻辑需要所有的相关人员一起商讨确定。不过，可通过分析结果给出优化建议。...不是我要这样改业务逻辑，而是想看这样改后，TPS是否增加。若增加，说明方向对，即这个业务逻辑需要再和各方商量，重新设计。 修改后的TPS： 确实有效果。
如何快速搭建该实时处理链路，往往有一定的开发成本，同时由于业务要求，不同的下游也依赖不同处理逻辑，难以有一套通用的可复制方案。...用户通过配置 DTS 连接器，基于 DTS 数据订阅实时拉取源实例的 Binlog 增量日志，完成业务数据变化的消费与处理，同时可以实现下游不同目标的分发，快速完成数据处理链路的搭建，如缓存更新，ETL...实时同步，业务异步解耦等。...业务场景 1. 数据转投 完成数据库变更数据到下游目标的实时同步，如 Mysql --> Kafka, Mysql --> ES，Pgsql --> ES/COS 等场景 2....from=15940 如您对产品有任何疑问 ️ 或建议 ，欢迎下方留言交流。
在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的一致性？ 具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。...但在电商等场景中，对于数据一致性的解决方法和常见的互联网系统（如 MySQL 主从同步）又有一定区别，群友的讨论分成以下 6 种解决方案。...另外一种方式如果业务逻辑无法保证幂等，则要增加一个去重表或者类似的实现。对于 producer 端在业务数据库的同实例上放一个消息库，发消息和业务操作在同一个本地事务里。...但是事务消息框架本身会给业务代码带来侵入性和复杂性，所以我们选择基于 DB 事件变化通知到 MQ 的方式做系统间解耦，通过订阅方消费 MQ 消息时的 ACK 机制，保证消息一定消费成功，达到最终一致性。...由于消息可能会被重发，消息订阅方业务逻辑处理要做好幂等保证。 所以目前只剩下需要实时同步做、有强一致性要求的业务场景了。在交易创建过程中，锁券和扣减库存是这样的两个典型场景。
数据库有状态，传统数据库只有主库可以提供读写，备库最多只能提供只读服务（如ORACLE的Active Dataguard）： 1. 应用双活，数据库A地读写，B地不可读写。...垂直拆分要求数据是分开存储（分到不同的Database或者Instance等）；应用做服务化，彼此解耦。...对数据一致性要求非常高的应用需要有业务层面的一致性校验逻辑。如金融行业的对账逻辑、电商库存的比对逻辑等。 数据延时也是一个风险，应用需要有相应应对逻辑。...l 在接入层前面会有个全局的用户分流逻辑 l 数据库AliSQL，每个单元主备架构，每个单元都有全量数据。 l 单元之间的数据同步用DTS，单元布局是星形结构，每个单元跟中心节点做双向同步。...l 缓存产品在单元间的数据同步有些是走产品自身复制技术，有些是通过DTS的订阅功能去更新缓存。 l 存在一些业务时Copy类型，只能在中心写，被其他Unit型应用强依赖。
为了控制成本并更好地支持业务发展，我们决定自建 DTS 平台。本文主要从技术选型、能力支持与演化的角度出发，分享了在 DTS 平台升级过程中获得的经验，并提供一些参考。...3.2 RDS 日志获取 DTS 通过提供增量和全量同步能力为业务提供数据同步功能，但在增量订阅 / 同步任务执行过程中，可能会遇到一些异常情况。...MySQL 业务高峰期或者 DDL 变产生大量的 binlog, DTS 任务尝试获取过期数据失败，任务因此中断。...5 未来演进 DTS 作为一个数据同步平台主要功能是尽可能提供高效的数据源同步功能，助力于多变的业务场景。...而通过 Flink SQL 可以做到的 ETL 流式数据加工也能解决一些复杂业务场景的处理逻辑，将业务逻辑转化为 DAG 的流式处理图，通过拖拽的方式也能方便使用，FLINK SQL 的演进方向能够和现有的
这个错误消息可能会让人感到困惑，因此我在这篇文章中将解释这个错误的意义以及如何解决它。错误原因在分离、处理和封装视频文件时，有一个常见的概念叫做时间戳（Timestamp）。...错误解决办法要解决这个错误，需要检查应用程序中的时间戳处理逻辑以及视频编码过程中是否有错误。...下面是一些可能导致这个错误的原因和解决办法：检查时间戳生成逻辑：应用程序在生成时间戳时，可能有错误的逻辑导致时间戳不是单调递增的。请仔细检查时间戳生成代码，并确保时间戳按照正确的顺序生成。...解复用器（Muxer）是一种多媒体处理工具，用于将多个不同编码格式（如音频、视频、字幕等）的媒体流混合在一起，并封装为一个容器格式文件（如MP4、MKV等）。...在解复用过程中，每个媒体流都包含了一系列的媒体帧（如音频帧、视频帧等）。这些媒体帧按照一定的顺序和时间戳进行组织。
其中DTS为平台前端，可以采用专业前端团队支持。 数据传输系统DTS为独立的业务系统，目前为重新构建，为实现初步初版，基线版本为数据库运维系统的当前版本，后续只维护DTS侧相关逻辑。...，同一个实例只能复用一个Maxwell进程服务 ④ Client_id生成逻辑 ⑤ Maxwell code生成逻辑 ⑥ 基于运维系统封装DTS侧的接口，实现防火墙开通管理和新建复制用户功能，新建用户在...Maxwell的基础配置依赖于client_id ü client_id元数据命名 dts_[idc]_[maxwell_ip]_[maxwell_code] 如Maxwell部署在服务器 121.240...， Maxwell001为业务编码，可以映射到相应的数据库服务（如Slave），为了方便标识和 解析，不允许包含特殊符号，如下划线等 命名示例则为：dts_xxxx_121_240_maxwell001...如Maxwell部署在服务器 130.200， Maxwell001为业务编码，可以映射到相应的数据库服务（如Slave），为了方便标识和 解析，不允许包含特殊符号，如下划线等 命名示例则为：dts_xxxx
2.1 DTS简介 DTS是腾讯云自主研发的专注于数据库传输服务的工具，具有高传输性能、高可用、安全连接、操作便捷等特点，可以实现数据源在业务不停服状态下的实时数据同步，整个数据同步过程对源库业务无影响...这些技术都对源库非常友好，保证使用DTS同步数据的同时，不影响源库业务的正常运行。...使用DTS数据同步模块来做数据集成，可以满足全量+增量一起同步的诉求，但在大数据场景下，又不得不面临两个问题：对于大表（如10亿行以上），如何提升同步作业效率？...步骤4：校验任务 上述配置完成后，DTS会对源和目标库的各项参数进行预校验，如Binlog必须开启，并且binlog_format需要设置为row模式等等，以保证数据同步结果的正确性。...步骤3：修改Demo，增加适配到后端数仓的代码逻辑 DTS提供的消费Demo仅对数据做了打印处理，用户需要在Demo基础上自行编写数据处理到后端数据湖仓的适配逻辑。
使用 DTS 数据同步模块来做数据集成，可以满足全量+增量一起同步的诉求，但在大数据场景下，又不得不面临两个问题：对于大表（如10亿行以上），如何提升同步作业效率？...在实现中，DTS 向 CKafka 投递消息时，按照源库日志解析后的顺序来写入，因此可以实现写入 CKafka 顺序与业务生成顺序的一致。...上述配置完成后，DTS 会对源和目标库的各项参数进行预校验，如 Binlog 必须开启，并且 binlog_format 需要设置为 row 模式等等，以保证数据同步结果的正确性。...步骤3：修改 Demo，增加适配到后端数仓的代码逻辑。 DTS 提供的消费 Demo 仅对数据做了打印处理，用户需要在 Demo 基础上自行编写数据处理到后端数据湖仓的适配逻辑。...往期 推荐 《微服务引擎 TSE 5月产品动态，TSE 云原生网关支持节点规格升降配》 《消息队列产品5月产品动态，消息队列 CKafka 支持按量转包年包月》 《业务高速增长，如祺出行如何用腾讯云消息队列
04 数据传输服务 DTS腾讯云数据传输服务（Data Transfer Service，DTS）可帮助用户在业务不停服的前提下轻松完成数据库迁移上云，利用实时同步通道轻松构建高可用的数据库多活架构，通过数据订阅来满足商业数据挖掘...、业务异步解耦等场景需求。...同时，DTS 还提供私有化独立输出版本 DTS-DBbridge，支持异构数据库和同构数据库之间迁移和同步，可以帮助企业实现完整数据库迁移（如 Oracle）。...CI数据万象（Cloud Infinite，CI）是依托腾讯云对象存储的数据处理平台，涵盖图片处理、内容审核、媒体处理、AI 识别、文档预览等功能，为客户提供一站式的专业数据处理解决方案，满足您多种业务场景的需求...负载均衡支持亿级连接和千万级并发，可轻松应对大流量访问，满足业务需求。
解读一下这个流程： 绿色部分 表示流程正常运行的交互过程： 1、先往JobController中提交一个job（用于故障恢复） 2、提交成功后，开始处理订单逻辑 3、处理完订单逻辑之后，开始发送kafka...为了保证操作的可查询，需要对于每一个服务的每一次调用都有一个全局唯一的标识，可以是业务单据号（如订单号）、也可以是系统分配的操作流水号（如支付记录流水号）。除此之外，操作的时间信息也要有完整的记录。...消息表和业务数据要在一个事务里提交，也就是说他们要在一个数据库里面。然后消息会经过MQ发送到消息的消费方。如果消息发送失败，会进行重试发送。 消息消费方，需要处理这个消息，并完成自己的业务逻辑。...如果有靠谱的自动对账补账逻辑，这种方案还是非常实用的。...如支付宝、微信的支付回调接口方式，不断回调直至成功，或直至调用次数衰减至失败状态。
本文分享一个客户案例，利用负载均衡 CLB 对业务和数据库进行解耦，在数据迁移完成后通过交换 CLB 和 TDSQL-C MySQL 的 IP 来实现平滑的迁移，确保数据库割接期间业务的稳定运行。...IT 人员的工作量，我们提供的迁移方案是：针对业务与数据库耦合度高的问题，通过增加代理的方式，业务提前发版，减少割接当天遗漏导致业务受损问题；对于自建MySQL数据库，由于用户权限复杂，采用内网CLB...CLB作为自建MySQL代理，实现应用与数据库解耦；应用连接自建MySQL的ip、port、user、password等信息需要和目标TDSQL-C MySQL一致，保证连接串不需要变更；使用DTS迁移数据到...TDSQL-C MySQL，完成全量迁移，并保持源目数据库的数据增量同步；在数据库割接窗口，手动停止源库的写入（如源库打开read_only等）；删除原CLB实例，释放之前的vip，通过脚本更换TDSQL-C...MyQL的vip为内网CLB的vip；断开DTS，重新启动业务，TDSQL-C接管业务的访问；附录：腾讯云原生数据库TDSQL-C MySQL产品架构TDSQL-C MySQL 版基于 Cloud Native
DTS-DBbridge解决方案架构 Part4 数据库迁移评估与决策 数据库迁移前，DTS-DBbridge平台首先将基于对原数据库的数据分析，并结合企业实际业务规划，进行包括兼容性、复杂度、工作量、...除了数据库转型升级的场景需求，事实上，为实现数据解耦及汇总的需求，企业日常同时存在基于数据迁移、分发、容灾备份等诉求而进行多源异构迁移。...这个双活是有前提条件的——就是两套业务在SZ和SH同时写的时候，它的访问主键一定是分离，在这一套逻辑下面没有办法做到同时对同一条主键进行修改。...因为准实时的数据同步分发与双向数据迁移等性能特性，使得多源同步服务轻松实现了解耦与风险控制，保障系统持续可用。 数据库迁移涉及大量核心数据信息，“快”和“稳”缺一不可。...以张家港行核心系统数据库迁移为例，张家港行联合腾讯云及系统建设方长亮科技，充分结合银行传统业务与互联网业务的场景差异，对业务逻辑进行重新设计，以完成新一代核心系统应用兼容性改造和数据库升级优化。
04.数据传输服务 DTS 腾讯云数据传输服务（Data Transfer Service，DTS）可帮助用户在业务不停服的前提下轻松完成数据库迁移上云，利用实时同步通道轻松构建高可用的数据库多活架构，...通过数据订阅来满足商业数据挖掘、业务异步解耦等场景需求。...同时，DTS 还提供私有化独立输出版本 DTS-DBbridge，支持异构数据库和同构数据库之间迁移和同步，可以帮助企业实现完整数据库迁移（如 Oracle）。...CI 数据万象（Cloud Infinite，CI）是依托腾讯云对象存储的数据处理平台，涵盖图片处理、内容审核、媒体处理、AI 识别、文档预览等功能，为客户提供一站式的专业数据处理解决方案，满足您多种业务场景的需求...负载均衡支持亿级连接和千万级并发，可轻松应对大流量访问，满足业务需求。
1.3 分层架构演进 1.3.1 传统四层架构 将领域模型和业务逻辑分离出来，并减少对基础设施、用户界面甚至应用层逻辑的依赖，因为它们不属业务逻辑。...1.3.2 改良版四层架构 传统架构的缺陷 DDD初创开发团队发现，将基础设施层放在最底层存在缺点，比如此时领域层中的一些技术实现就很困难： 违背分层架构的基本原则 难以编写测试用例 何解？...使用依赖反转设计原则：低层服务（如基础设施层）应依赖高层组件（比如用户界面层、应用层和领域层）所提供的接口。...只处理用户显示和用户请求，不应包含领域或业务逻辑。有人认为，既然用户接口需验证用户输入，就无可避免应该包含业务逻辑。...但采用依赖反转，应用层即可通过解耦保持独立核心业务逻辑。当DB变更，只需更换DB基础服务。
，则switch case应该放在上游业务方，而不应该放到底层通用服务。...有一些个性化的业务关心“用户发布帖子”这个事件，例如： 用户发布帖子后，大数据部门要更新用户的画像 用户发布帖子后，信息质量部门要异步检查帖子是否合规 招聘业务最近在做用户促活，如果用户发布的是招聘帖子...如何解耦呢？ 如果事件发出方不关心订阅方的执行结果，不能用RPC，应该用MQ。...MQ能够做到上下游物理上和逻辑上都解耦： 物理上解耦，增加MQ之后，上游互不知道彼此的存在，不会建立物理连接了，大家都只与MQ建立物理连接 逻辑上解耦，事件发布方甚至不用知道哪些下游订阅了这个消息，新增消息的订阅方只需要连接...MQ就行了，不需要上游关注 MQ是一个非常常见的物理上解耦、逻辑上也解耦的利器。
业务访问基础模型 从上图可知，交易链路涉及系统繁多，业务逻辑也非常复杂，最简化的说，从表存储往上看， 不管业务逻辑如何，只是涉及到读写纬度的访问逻辑: 写入: 订单表承担 交易相关信息，订单号，买家id...随着数据量增加，业务对数据的存取使用更加复杂，首先要解决的是面对海量业务数据，如何解决 订单表的设计和数据存储。...本文介绍订单表的设计相关事项，其实还有其他问题，比如 热点大卖家，海量数据存储成本问题，如何解决数据查询和归档，等等。 单表 电商业务刚刚开始发展时，订单表是以单表存储的。...注意 这里 buy_id%2048%128 是直接取模2048,再分配到 128个分库里面 ，其实关于取模可以加上业务逻辑，比如如果提前规划业务多活的话，就要取更大范围比如 10000, 将分表键范围锁定...所有的业务数据只在买家端写入，买家订单信息和商家修改订单以订单维度写入买家库。然后通过 DTS 等CDC 工具同步 买家库的binlog 到卖家库。
一、定义 数据模型是数据特征的抽象，用来抽象定义一个业务对象。...场景一 我们在前端开发中，通过ajax请求拿到服务端数据，然后将数据显示在视图上，经常会写如下代码： 如示例，假如我们要显示用户头像，通过取到headUrl的值绑定在src属性上即可。...而服务端需要的单位必须是分位的，这个时候在提交数据之前，你又得对这部分数据进行处理，还有就是有些接口的参数是json字符串形式的，可能是多级嵌套的，你还要需要特意构造这样的参数数据格式，导致开发中编写了太多与业务无关的逻辑...三、数据模型 在碰到这么多痛点之后，我就在想如何解决，回顾以上场景，总结下来存在以下几个问题： 前后端数据结构没有解耦，前端在应对不定的服务端数据结构前提下，需要编写过多的保护性代码，不利于维护的同时，...基础数据逻辑处理没有和UI视图解耦，容易阻塞视图渲染，同时，在视图组件上存在太多的基础数据逻辑处理，没有有效复用。 所以，这里我引入了数据模型的概念，那通过数据模型如何解决这类问题呢？
消息消费阶段：消费端从Broker上拉取消息，只要消费端在收到消息后，不立即发送消费确认给 Broker，而是等到执行完业务逻辑后，再发送消费确认，也能保证消息的不丢失。...我们还是来看扣减京豆的例子，将账户 X 的金豆个数扣减 100 个，在这个例子中，我们可以通过改造业务逻辑，让它具备幂等性。...因为消息发送之后才会出现积压的问题，所以和消息生产端没有关系，又因为绝大部分的消息队列单节点都能达到每秒钟几万的处理能力，相对于业务逻辑来说，性能不会出现在中间件的消息存储上面。...其次，才是排查解决异常问题，如通过监控，日志等手段分析是否消费端的业务逻辑代码出现了问题，优化消费端的业务处理逻辑。...这道题的考点就是如何通过 MQ 实现真正的高性能，回答的思路是，本着解决线上异常为最高优先级，然后通过监控和日志进行排查并优化业务逻辑，最后是扩容消费端和分片的数量。
如何在复杂的状态服务中，更好的解耦业务逻辑，提供通用的平台能力是PaaS 平台设计的难点之一。...在云巢的构建中，首先要明确平台的边界和业务边界，平台不仅要关心业务的具体逻辑，也必须要提供业务灵活的接入功能。...数据传输服务DTS DTS提供数据迁移与数据流打通服务，特点是支持在线迁移同步，满足低时延和高可靠的要求，在功能上主要包含迁移、同步和订阅三大模块。...DTS数据订阅是指实时按需获取数据库中关键业务的数据变化信息，将这些信息包装为消息对象推送到内置Kafka中，方便下游实时消费应用；适用于异构数据更新等。...此外，张倩还分享了腾讯云数据库在向量化引擎、并行执行逻辑、计算层缓存等技术上的优化思路，有想了解的小伙伴可入群与讲师讨论哦！入群方式：腾讯云数据库后台回复【AS讨论群】即可。
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