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618数据洪峰来了 一键下单背后都有哪些技术支撑?

618大促来临,在零点的时候,你打开购物车、点点点、清空,整个过程一气呵成。但背后,成千上万的数据在马不停蹄、加速流转,以保障消费体验流畅有序。 腾讯云和数据库服务是背后默默守护的“无名英雄”。电商订单、支付、物流等核心链路,都是以数据库为基础。一旦数据库成为瓶颈、或任何细微的疏忽,整个618大促将会变成一个大型“灾难现场”。 一场电商大促,涉及到的数据量有多大? 以一个消费者的购买过程为例,一次下单行为,对于后端数据库就有多次读写调用;如果是秒杀场景就会产生“热点更新”的问题,更是对数据库内核优化能力

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京东物流仓储系统618大促保障背后的运维秘诀

前言 京东物流极速的购物体验背后隐藏着怎样的秘诀?仓储和配送时效是其中最为关键的一环。京东物流超强仓配体系,特别是在电商行业中独有的仓储系统,在其中起到了决定性的作用。 当前京东的库房已经遍布全国,京东仓储管理系统(简称WMS系统)是最核心的生产系统,涵盖了从入库,复核,打包,出库、库存和报表等等环节。 而作为系统最后端的数据库,不仅仅承担着存储数据的任务,还是系统可用性的最后一道防线,如何保证仓储系统数据库的高性能和高可用,直接决定了库房生产是否能顺畅进行。 在本篇我们将会详细介绍京东物流仓储系统的数据

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DeepFlow 零侵扰实现分布式数据库 TDSQL 的全链路可观测性

摘要:分布式数据库市场发展迅速,TDSQL、GuassDB、OceanBase、GoldenDB、TiDB 等各类分布式数据库产品纷纷涌现,尤其在金融行业的落地越来越多。提高分布式数据库的可观测性,提升用户对产品稳定性、可靠性的信心,是金融核心业务云原生化的重要保障。DeepFlow 通过 eBPF 技术零侵扰实现的全景图、分布式追踪和持续剖析等能力为分布式数据库的可观测性建设提供了开创性的新思路。本篇文章以某国有银行分布式核心交易系统为例,介绍 DeepFlow 如何实现 TDSQL 的全链路可观测性,分享如何在客户实践中通过应用、网络、数据库的全栈、全链路统一观测,真实做到 2 至 3 步操作、5 分钟以内的业务异常定界定位。

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