本文原题“阿里数据库十年变迁,那些你不知道的二三事”,来自阿里巴巴官方技术公号的分享。
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。
双11的硝烟已经弥漫在每个角落——不只是互联网,还有线下实体;不只是内地市场,还有香港台湾等境外市场;不只是促销大战,而是在产品、体验、服务和物流等维度共同发力。更重要的是,今年双11不再将不断提升GMV当做唯一目标,而是把应用新技术、推动新模式当做重点。天猫刚刚举办的一个活动体现了这一点。 11月3日,双十一进入一周倒计时,天猫邀请了几十家全球顶尖科技公司搞了一场“T20”峰会,全称为天猫双11全球创智生态峰会,参会者包括Intel,CES、iRobot、戴森、BOSE、惠人、飞利浦、博朗、BEATS、H
秒杀这个话题到现在来说已经是一个老生常谈的话题了,不过因为又临近一年一度的双11,而且发现前段时间无论是阿里还是腾讯一些大厂其实还是在频繁的问到这个场景题,所以还是准备拿出来说说。
Shopee(https://shopee.com/)是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台,覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea(https://seagroup.com/)为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来,Shopee 业务规模迅速扩张,逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一:
从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
亚马逊2012年7.75亿美金收购的Kiva Systems,大大提升了亚马逊的物流系统。据悉时至2015年亚马逊已经将机器人数量增至10000台,用于北美的各大运转中心。
业界对于库存敏感的业务往往通过数据库进行库存方案的设计,那么基于数据库库存系统会有哪些坑呢?
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。
“秒杀”系统的建设需要整个系统从前到后全栈的协同配合,其中包含了基础技术部维护的多个服务,比如CDN、高防IP、容器平台、缓存、数据库、中间件、全链路压测、监控系统等,我们围绕这些基础服务讨论秒杀系统的技术挑战与架构优化。
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。
不用想象一种异常场景了,这就真实发生了:B 站晚上 11 点突然挂了,网站主页直接报 404。
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
在日常的应用开发中,我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。
这是悟空的第 112 篇原创文章 你好,我是悟空。 一、背景 不用想象一种异常场景了,这就真实发生了:B 站昨天晚上 11 点突然挂了,网站主页直接报 404。 手机 APP 端数据加载不出来。 23:30 分,B 站做了降级页面,将 404 页面跳转到了比较友好的异常页面。 但是刷新下页面,又会跳转到 404 页面。 22:35 主页可以加载出数据了,但是点击动态还是会报 502 点击某个视频,直接报 404。 2021-07-14 02:00 之后 B 站开始逐渐恢复。 二、什么原因 今日凌晨
你只要用缓存,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?
若系统不是严格要求缓存/数据库必须一致性,缓存可以稍微和数据库偶尔不一致,最好不要做双写。 读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,这样就可以保证一定不会出现不一致。 串行化后,就会导致系统吞吐量骤降,就需要比正常情况下多几倍的机器去支撑线上环境请求。
在如今数据库管理中,应对MySQL中的热点数据更新一直是业内的一大挑战,尤其在秒杀等高并发场景中显得尤为重要。如果处理不当,可能会造成数据库系统崩溃。
数据库发展至今,已经有许多人为的分类和产品,开发者使用最多的关系型数据库,包括MySQL、PG和SQL Server;为适应新的业务逻辑和场景而生的缓存数据库Redis、Memcached;顺应数据爆炸时代的分析型数据库ClickHouse;以及一些其他的图数据库和时序数据库等。 而在开发者眼中,这些分类并不是这么重要,大多数开发者使用数据库的日常是这样的:申请资源——设计表结构——写SQL语句——找DBA审核语句——复现诡异问题——申请扩缩容。而在一遍遍的日常中,总有些痛点让人糟心。接下来就给大家盘点开
在我们日常开发中,我们存储数据的方式一般都在数据库中,一般业务系统不会存在高并发的情况,也不怎么可能会发生概率性BUG问题,可一旦发涉及了高并发的需求,例如现在年底抢火车票的情景,单一使用数据库来保存数据肯定是不行的,首先我们的DB数据库是面向磁盘的,服务端与数据库交互都会有磁盘读/写操作而且该方式效率以及性能比较慢。
李海翔,网名“那海蓝蓝”,腾讯金融云数据库技术专家。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。著有《数据库事务处理的艺术:事务管理和并发访问控制》、《数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化》、《大数据管理》。 前言 2019年10月11日至13日,CCF数据库专委会在济南召开了国内规模最大的、每年一度的数据库学术盛会——第36届CCF中国数据库学术会议(NDBC 2019),腾讯TDSQL团队受邀在“数据库产学研合作论坛”,做了主题为“TDSQL对未来分布式数据库的技术研发思考与实践”的技术报告
日常的开发中,无不都是使用数据库来进行数据的存储,由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况,所以这样看起来并没有什么问题。
李海翔,网名“那海蓝蓝”,腾讯金融云数据库技术专家。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。著有《数据库事务处理的艺术:事务管理和并发访问控制》、《数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化》、《大数据管理》。
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。
在秒杀实际的业务中,一定有很多需要做缓存的场景,比如售卖的商品,包括名称,详情等。访问量很大的数据,可以算是“热点”数据了,尤其是一些读取量远大于写入量的数据,更应该被缓存,而不应该让请求打到数据库上。
作者:李海翔,网名“那海蓝蓝”,腾讯金融云数据库技术专家。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。著有《数据库事务处理的艺术:事务管理和并发访问控制》、《数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化》、《大数据管理》。 ---- 前言 2019年10月11日至13日,CCF数据库专委会在济南召开了国内规模最大的、每年一度的数据库学术盛会——第36届CCF中国数据库学术会议(NDBC 2019),腾讯TDSQL团队受邀在“数据库产学研合作论坛”,做了主题为“TDSQL对未来分布式数据库的技术研发思考与实践
阿里江湖中,很多资源和技术,如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等,在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应,既是内功也是武器。
说起容灾,很多同学脑子冒出来熟悉字眼,”同城双活”,“两地三中心”,“单元化”,“set化”等等。其实这些名词背后均隐射一层含义,面对一些灾难时候,业务如何做冗余来快速恢复业务。
正常情况下,用户访问某条数据,第一次从数据库获取,后面会set进缓存,从缓存获取。缓存穿透指的是数据库没有这个值,当大量请求时,会经过缓存在数据库不断查询,数据库负担不断增加。这种情况下可能是业务代码异常,也可能是黑客利用不存在的key不断攻击数据库(所以redis不光可以提高性能,还可以利用减轻数据库压力防止黑客攻击)。那这种情况如何解决呢?
———— 已经拥有黑眼圈,但还没学会小猪老师时间管理学的蛮三刀同学
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
想做一个B2B2C的电商平台,在后台数据统计搭建的时候需要注意哪些问题?如何设计具体的统计模块?
场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信,传统的做法有两种1.串行的方式;2.并行的方式
那些年熬夜刷的12306经过多年迭代,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。那么,系统如何在 100 万人同时抢 1 万张火车票时,提供稳定的服务?
面对即将到来的双11购物狂潮,小伙伴们最担心的恐怕不是优惠力度不够,或者是钱包有点瘪,而是买买买之后,要经过多长时间的漫长等待,才能拿到自己的宝贝呢?为了加速整个物流过程,阿里、京东等公司可谓花了血本,历经多年打造的黑科技项目,能否应对今年的双11呢? 菜鸟智能发货引擎:为每一个包裹匹配最合适的快递公司 为客户选择一个合适的快递公司,以最快的速度将货物送到客户手中是每个商家的心愿,然而在现实中,大部分商家选择快递是,基本都是凭经验、比价格的方式按区域对订单包裹进行分配,因为没有办法全面了解各家快递公司的优势
当我们在做数据库与缓存数据同步时,究竟更新缓存,还是删除缓存,究竟是先操作数据库,还是先操作缓存?本文带大家深度分析数据库与缓存的双写问题,以供大家参考。
互联网特别是电商平台,阿里双11秒杀、还有12306春运抢票、以及平时各种节假日抢购活动等,都是典型的高并发场景。
近日,天阳信用卡新一代核心产品CreditX完成了与腾讯云分布式数据库TDSQL的适配性测试,并基于双深度融合,推出“金融零售核心CreditX+分布式数据库TDSQL”的新一代分布式信用卡核心产品联合解决方案。 这标志着信用卡核心系统应用将迎来安全可控的分布式、数字化转型升级加速期。 技术上,CreditX采用“分布式+微服务+云部署”技术架构。在关系型数据库部分,使用标准SQL语法与标准数据建模方法,经过本次与腾讯云分布式数据库TDSQL全面适配性测试,证实在数据库功能性、连通性,应用适配性等各方面完
Broker 通过提供轻量级的 Topic 和 Queue 机制来进行消息存储。 Broker 支持 Push 和 Pull 模式,包含容错机制,并且提供了强大的峰值填充和以原始时间顺序累计数千亿条消息的能力。 Broker 还提供灾难恢复,丰富的指标统计数据和警报机制,而传统的消息传递系统都缺乏这些机制
面试前面也总结了一和二, 这第三篇可能更偏向于是内心的独白篇和面试技巧总结吧.....
BASE 理论是由 Dan Pritchett 在 ACM 上发表的一篇论文中提出的理论。是在 CAP 理论基础上提出的一种更实际的理论指导,和 PACELC 理论是有些相近的地方的。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
(1)读的时候,先读缓存,缓存没有的话,那么就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应 (2)更新的时候,先删除缓存,然后再更新数据库
在服务器后端技术人员的成长路线上,分片(Sharding)思想的理解和把握是绕不过去的门槛,而数据库分库分表可能是讲述拆分思想最好的教材,大部分后端技术人员都会在成长过程中遇到数据库分库分表的问题。
第一代的“存算一体”数据库是80年代的IBM大机,提供计算、数据库、存储、中间件,解决了核心交易场景对性能和可靠性的诉求,但他的缺点同样明显,贵!高昂的采购费用、封闭的硬件生态和高昂的售后维保价格,大机的垄断,即使是银行这类不差钱的企业也感到肉疼。大机有限的存储扩展能力,也限制了数据库的容量。
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品,分布式数据库的设计,以及实际应用案例等相关内容,部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
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