在今天双 11 这个万众狂欢的节日,对于阿里员工来说,每个环节都将面临前所未有的考验,特别是技术环节,今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
秒杀是电商业务里的标志性事件,这样的典型高并发场景会遇见什么样的挑战呢,然后又是如何来解决的呢? 秒杀活动场景 淘宝双11秒杀场景,大量的用户短时间内涌入,瞬间流量巨大(高并发),比如:1000万人同
基于公司内部开源共建原则, RocketMQ 项目只维护核心功能,且去除了所有其他运行时依赖,核心功能最 简化。每个 BU 的个性化需求都在 RocketMQ 项目之上进行深度定制。RocketMQ 向其他 BU 提供的仅仅是Jar 包,例如要定制一个 Broker,那么只需要依赖 rocketmq-broker 这个 jar 包即可,可通过 API 进行交互,如果定制 client,则依赖 rocketmq-client 这个 jar 包,对其提供的 api 进行再封装。
1.Provider提供方:服务提供者。2.Producer生产者:创建和发送JMS消息的客户端。3.Consumer消费者:接收JMS消息的客户端。4.Client客户端:生产或消费消息的应用&进程。5.Message消息:服务端与客户端之间的传输数据对象。6.Queue队列 :包含待读取消息的准备区域(点对点)。7.Topic主题:发布消息的分布机制(发布&订阅)。
从今年7月到现在转眼间转岗到淘宝部门已经有小半年了,最近刚刚经历人生中第一次双11实战,体验了一把系统经受高并发高流量的冲击的感觉,一个字爽,作为小白,在这小半年里面收获颇多,一个感悟是实战是提高一个人能力的唯一真理,只有真的动手去做了,才会知道会遇到什么问题。日常做项目时候不怕遇到问题如何解决,最怕有些情景考虑不到,而后者是需要经验累积起来的,一方面是试错的累积,一方面是通过书本或者思考源码得来的。来淘宝这半年来为了能够学到更多,从来不敢浪费时间,一边欣赏这人家如何用代码解决高并发高流量问题,一边学着人家如何用工具快速高效的查询系统瓶颈与查找线上问题。
这是一个从诞生第一天起就在 GitHub 上开发的开源项目,也是中国第一个非 Hadoop 生态的 Apache 顶级项目。它统一了阿里集团内部所有业务线的消息中间件,伴随着中国互联网发展数次迭代。InfoQ 与阿里云开发者社区联合出品的【开源人说】系列视频第一期正式上线,一起来探访开源消息中间件 Apache RocketMQ 背后的人和事!
作者简介:刘韬,在中间件领域有多年的实战经验,精通 WebLogic server,Websphere,Jboss,Tomcat,tuxedo,mq,osb等多种中间件技术,对中间件的故障处理、性能优化、升级迁移等需求积累了丰富经验。
参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案,但我个人却认为,这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处,业界也几乎不会用这种方案来进行扩容(分库分表)。为了便于说明这一点,本文先简单回顾下该方案,然后分析该方案为什么没有用,最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
作者简介 荣华,携程高级研发经理,专注于后端技术项目研发管理。 军威,携程软件技术专家,负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永,携程资深软件工程师,专注于实时计算,数据分析工程。 俊强,携程高级后端开发工程师,拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来,已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段,在见证了大量业务奇迹的同时,也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
当系统访问量和数据量超过之前对评估预期时,涉及到对数据库重新分片。大部分场景中往往不能直接映射到新对数据分片策略中,分片策略修改需要伴随数据迁移。
现在很多公司的招聘信息,都会有这这么一条要求:有分布式、高并发、高负载、高可用系统设计、开发和调优经验者优先。
内存是计算机中最重要的部件,它是计算机中的一个中间件。解决了CPU和硬盘之间速度严重不对等的问题,是CPU和硬盘数据交互的桥梁。默认情况下,CPU从内存读写数据,内存从硬盘读写数据。为了提升效率,一般在开机或者软件在运行的时候,会将常用数据直接从硬盘直接读入内存,以待后续CPU使用,提高计算机运行效率。
本文整理了阿里13个开源中件间产品的架构及功能介绍,结合阿里中间件团队的访谈及分享,涵盖了消息中间件、服务框架、数据层、应用服务器和大规模分布式稳定性平台等等。整体中间件在阿里生态中的分布,如下图所示:
Mysql优化那篇文章有朋友留言说就这么点?,深深刺痛了晓添的心,感觉知识深度被小看了,痛定思痛决定发布读写分离,分表分库优化文章,其实这系列文章也在Mysql优化的计划之内,最近较忙断断续续写的有点难受,到今天才跟大家见面,篇幅有限这篇我们来说说基于Mycat实现读写分离,话不多说我们赶紧看看好好的数据库又闹腾什么呢?
经常遇到一些朋友问我,现在要学什么技术,用怎样的路线来学习。我的建议是无论你现在学什么都是会过时的,所以不如学一些工作中用的着的技术。比如linux命令、intelij快捷键,工作中用spring就学spring。就这样。不用什么高大上学什么。而是实践出真知。通过学习和实践增加自己知识的深度,建立自己的知识网。
也就是从 Greenwich.SR6, Hoxton.SR9 这样子的风格改为 2020.0.0。广大人民终于不用为spring cloud的版本号烦恼了。Spring Cloud推广不力,固然有自身复杂的原因,版本号太复杂也是一个坑。
如果说,过去的购物是关于售货员、橱窗、柜台的,今天的柜台已经挪到了手机app上,橱窗变成了一张张图片和一段段视频,售货员变成了一个个带货主播。
导读:余额宝开启了划时代的意义,开启了全民理财时代。上个月微博商业产品部联合天弘基金等金融技术团队策划了首届互联网金融系统沙龙,围绕在互联网金融过程中碰到技术架构问题与业界展开分享及交流。本文是陈雨在沙龙上的演讲,授权高可用架构首发。
大家好,我是58沈剑,今天我分享的主题是《58怎么玩数据库架构》,我的PPT页数非常少,讨论的问题非常的聚焦。 一、数据库的基本概念 基本概念就一页PPT,让大家就一些数据库方面的概念达成一致。 首
电商时代,出现了双11、1212等购物节,电商可以不断扩大自身业务系统的能力,但后台交易系统的处理逻辑复杂,往往会成为整个系统的瓶颈。如何保障超过平常10倍业务流量的正常处理,我们经常听到一个中间件kafka。现在的业务系统离开了他,基本难以成长。来用实际案例看一下。
在云计算模型中,很多应用部署在一起,将产生数据交互的强烈需求。如在双11的时侯,几千万人向时向商城的订单系统下订单,而支付系统的能力只有几十万人的同时支付处理能力,怎么办?传统的处理方案主要是:限制商城同时下单的人数,但现实谁会拒绝用户下订单,这是现金流。因此,按照现实生活中公交车排队的处理经验,很多人流同时上一路公交车,采用排队机制,这种方案至少保证最终都上车,等待时间会增加。
在我们编写web服务端程序的时候,我们可能会对一些甚至全部的Http Request统一处理,比如我们记录每个访问的Request,对提交的Form表单进行映射等,要达到这些目的,比较优雅的做法是Http 中间件。
2022年,基于对稳定性的焦虑...和思考,交易平台联动中间件平台启动过异地多活项目的探索,虽然完成了核心应用及基础组件的改造,但在疫情&降本增效的影响下并未真正投产,同时也缺乏充分的测试以及线上流量的大规模验证;后续在不断的业务迭代中,相关设计及代码被冲击的面目全非,相关的多活自动化测试case也并没有沉淀下来。
相对于过去单体或 SOA 架构,建设微服务架构所依赖的组件发生了改变,因此分析与设计高可用容灾架构方案的思路也随之改变,本文对微服务架构落地过程中的几种常见容灾高可用方案展开分析。
1、大型网站技术架构:核心原理与案例分析 本书通过梳理大型网站技术发展历程,剖析大型网站技术架构模式,深入讲述大型互联网架构设计的核心原理,并通过一组典型网站技术架构设计案例,为读者呈现一幅包括技术选型、架构设计、性能优化、Web安全、系统发布、运维监控等在内的大型网站开发全景视图。 本书作者李智慧,曾在阿里巴巴担任技术专家,参与阿里巴巴基础技术平台开发和架构设计。 2、分布式服务框架原理与实践 微服务是当前非常热的技术关键词之一,那么微服务如何落地呢?首先要实现服务化,微服务架构是一种服务化架构风
随着国际火车票业务的高速发展,订单量快速增长,单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露,常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时,原先的底层数据库设计,也存在一些历史遗留问题,比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。
LOGO动图.gif N元任选 是一种促销方案,买家只需花费固定金额就可以从商家指定的活动商品中任意选购X件商品,如99元3件。通过N元任选优惠活动,在帮助商家有效清理积压库存的同时还能提高客单价。 未命名_meitu_1.jpg 1-自定义活动商品 商家从商品库中指定商品作为N元任选的活动商品,活动商品详情页显示“活动名称”、凑单入口,引导用户凑单。 企业微信截图_15979928192630.png 结算规则: 按照选购商品件数的倍数结算, 如优惠规则是99元2件,那么当用户选购了4 件商品时,
这前段时间有一件“格力举报奥克斯空调质量"的事情,当时看一下京东这两家店铺,感觉很有意思,看着就觉得奥克斯空调选购指
现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储,而当redis挂了的时候有可能数据丢失,这个时候系统可能不可用,而把流量路由到db肯定是不可行的,因为流量太大,这个时候恢复redis中的数据又比较耗时,而这个时候经常会出现使用多个reids集群,即有一个或者多个备份redis集群。这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢?
在软件开发领域,「异地多活」是分布式系统架构设计的一座高峰,很多人经常听过它,但很少人理解其中的原理。
消息队列是一种中间件,它的作用类似于一个电子邮箱。在这个模型中,生产者(应用程序)生成消息,就像发送邮件一样,而消费者(另一个应用程序)则接收这些消息。消息队列确保消息能够可靠地从生产者传递到消费者,而无需两者之间直接交互。
通过简单回顾阿里中间件(Aliware)消息引擎的发展史,本文开篇于双11消息引擎面临的低延迟挑战,通过经典的应用场景阐述可能会面临的问题 - 响应慢,雪崩,用户体验差,继而交易下跌。为了应对这些不可控的洪峰数据,中间件团队通过大量研究和实践,推出了低延迟高可用解决方案,在分布式存储领域具有一定的普适性。
前段时间,知识星球里一位同学给我分享了他对消息队列的理解,并且用一个故事形象的表述了消息队列的作用。看完他的表述,我觉得用故事来描述技术组件作用的方式很有意思,也更容易让人理解。
在软件开发领域,异地多活是分布式系统架构设计的一座高峰,很多人经常听到过他,但很少人理解其中的原理;
面对一个庞然大物,如果没有一个合理的分工分层。任何一个小小失误都会被无限放大,酿成巨大灾难。
只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?
一年一度的女王节降临,转眼又到了女王们纷纷拔草,各位男士表达爱意、宠爱自己女王的时候了。 可是,怎么才能挑选到物美价廉、心仪的商品呢? 今天,知晓程序(zxcx0101)就给各位女王和女王的男票,推荐 5 款实用的购物小程序。 1. 购物决策助手:选择困难症的剁手参考 女王们通常都有病,比如选择困难症……在购物时,常会陷入一种无法做决定的纠结彷徨中。 买哪一件,买哪一双?好像两件都很好看耶!两双都想买! 怎么办?要是不想对钱包造成冲动式伤害,请打开张大妈出品的「购物决策助手」小程序,做出正确的购物决策。
本文由公众号“水滴与银弹”号主Kaito原创分享,原题“搞懂异地多活,看这篇就够了”,为使文章更好理解,有修订。
5.java电商网站,数据库分读写,解决高并发读写的问题,master和slave流量的问题。
ROS具有很强的代码可复用性和硬件抽象性能,采用分布式架构,通过各功能独立的节点实现消息传递任务的分层次运行,从而减轻实时计算的压力。同时ROS为常用的机器人和传感器提供了硬件驱动接口。
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,高可用的分布式架构技术呢?下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术,如何实现从小白到架构师的蜕变!!
导语 近几年,大型公有云故障引发的生产业务事故案例时有发生。由于很多开发者默认大型公有云的服务是一直可用的,在开发时没有针对公有云服务进行容错设计,在公有云故障时,就出现了业务的异常。可见,由于大型公有云实际上已经成为了全社会共同拥有的IT基础设施,其业务的高可用也已经成为了企业社会责任的一部分。腾讯云是如何通过完备的高可用设计,来保证云服务的业务连续性和数据持久性,从而承担大厂应有的社会责任的呢? 这篇来自腾讯专有云的架构师方天戟的万字长文为您揭开腾讯专有云高可用设计的内幕。 一. IT 业务高可用的
在这些可选项中,最常见的就是基于主从复制的方案,其次是基于Galera的方案,我们重点说说这两种方案。其余几种方案在生产上用的并不多,我们只简单说下。
家装家居行业的商家们,需要摆脱传统零售的思维定势,学会在“送水人”打造的数字化土壤中寻找商业的新增量。
2021年7月26日,中央国家机关2021年中间件软件协议供货采购项目征集公告发布。 本次征集第一包为Web应用服务器中间件,第二包为消息中间件。 技术指标: 技术指标: 中标结果 2021年8月10日成交公告发布,本项目第一包(Web应用服务器)共8家响应人参与响应,其中北京华胜信泰数据技术有限公司第五部分采购需求中★号条款不满足,其响应被拒绝;其余7家均通过符合性审查。 本项目第二包(消息中间件)共7家响应人参与响应,均通过符合性审查。 详细评审 评标委员会按照征集文件的规定对所有响
通过对中间件功能、架构以及关键能力的定期聚焦,暴露中间件存在的问题和风险,把控未来演进方向,呈现中间件现状和未来演进的清晰画像。
11月11日24:00,双11收官,一场超11天、268小时的全球快递“云监工”直播也落下了帷幕,这场“马拉松”直播一共被人民日报等全国70多家媒体转播,仅视频号和抖音号就吸引了超3000万人次围观,很多网友直呼做“云监工”时“快递小哥治好了我的精神内耗。”观摩跨越山海的包裹、看着勤劳奔波的快递小哥,盯着不知疲倦的智能仓机器人,欢乐且解压。
芝麻科技授权转载 微信:Smart_Business 每年的双11都呈愈演愈烈之势,今年双11,天猫成交额更是达到了前所未有的912亿。 线上的购物狂欢对实体商业究竟有什么影响?实体商业在双11的大背景下,还有没有可以挖掘的商机? 双11为实体商业带来了大量的销售机会。 芝麻科技联合阿里巴巴大数据平台、意略明市场营销咨询带来了实体商业(以服装与化妆品为代表)的线下客流分析和消费者大数据画像报告。研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“双11”前一个周末(11月7日、11月8日)的客流
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
缘起:受@萧田国 萧总邀请,上周五晚上在“高效运维1号群”内分享了《58同城数据库软件架构设计与实践》(这个topic今年在数据库大会上分享过),应组织方要求,发出纪要。 ---- 一、基本概念 二
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