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双11主会场性能体验提升 - 秒开优化

这些性能优化手段，经过了618、双11等大促场景的实践检验。用户打开会场的整体平均耗时缩短了200ms~700ms左右，秒开率提升10%~14%。...然后分析各阶段的时间与消耗，分析其合理性、找出可行性的优化、以及预估的优化收益。 以双11的预售会场为例，我们拆分了用户进入会场路径的各个阶段。大致可分为以下四个过程。...但前面的数据等待耗时能否先利用起来、是否可以有其他的优化手段来实现模块的提前加载，也是一个优化方向。...WebView预渲染 预渲染是在今年双11会场中使用的技术方案，也是核心的抓手。将原有WebView阶段的WebView创建和资源加载等耗时部分提前。...打通性能数据基础能力，并将各个子阶段和子任务的影响应能指标的状态和关键的性能节点都能串联起来，性能埋点实现统一上报。 NO.7 总结和思考 主会场性能优化达到最优效果有多个影响因素，对性能大盘有改进。

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图数据库处理大型图的查询性能优化，与传统关系型数据库相比有什么优势和劣势

图片图数据库处理大型图的查询性能问题有以下几个方面的解决方法：索引优化：图数据库可以利用索引来加速查询操作。对于大型图来说，使用适当的索引可以提高查询的效率。...查询优化：图数据库可以通过对查询进行优化来提高查询性能。例如，可以通过调整查询的执行顺序、使用合适的查询算法、优化查询的访问路径等方式来减少查询的计算量和IO操作，从而提高查询的效率。...综上所述，图数据库处理大型图的查询性能问题可以通过索引优化、分片和分区、缓存机制、查询优化和并行计算等方法来解决。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的方法来提高查询性能。...图数据库与传统关系型数据库相比有什么优势和劣势优势灵活的数据模型：图数据库采用了图结构的数据模型，可以更直观地表示和处理实体之间的关系。...高性能的关联查询：由于图数据库中实体之间的关联是直接通过边连接的，因此在进行关联查询时，图数据库可以实现高效的遍历和跳转，避免了传统关系型数据库中的连接操作，提供更快速的查询性能。

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    【黄啊码】MySQL入门—11、遇到数据库性能瓶颈，骨灰级程序员是这么建议优化的

    我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第10个课程了，前面的课程归属小白篇，今天我们就来讲讲大白篇系列——性能优化目录数据库性能优化的目标是什么？如何获取瓶颈问题？...第一步，选择适合的 DBMS第二步，优化表设计（三范式要牢记）第三步，优化逻辑查询 第四步，优化物理查询第五步，使用 Redis 或 Memcached 作为缓存 第六步，库级优化数据库性能优化的目标是什么...第一步，选择适合的 DBMS常用的有 Oracle，SQL Server 和 MySQL 等。如果对事务性处理以及安全性要求高的话，可以选择商业的数据库产品。...第五步，使用 Redis 或 Memcached 作为缓存 关于redis这类nosql可以回头看我之前的文章，通常我们对于查询响应要求高的场景（响应时间短，吞吐量大），可以考虑内存数据库，毕竟术业有专攻...第六步，库级优化如果读和写的业务量都很大，并且它们都在同一个数据库服务器中进行操作，那么数据库的性能就会出现瓶颈，这时为了提升系统的性能，优化用户体验，我们可以采用读写分离的方式降低主数据库的负载，比如用主数据库

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    高频面试题：秒杀场景设计

    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。...大秒指的是比如双11这种特定的节日，商品规模超大、价格超低、流量超大的这种类型活动，小秒一般指的是商家自己配置的一些时段类型的活动，由商家自己指定时间上架。从形式来说还可以分为单时段秒杀和多时段秒杀。...比如双11零点开始还做了答题限制，那么正常人怎么也需要1秒的时间来答题吧，就算单身30年手速我想也不能超过0.5秒了，那么针对刚好0点或者在0.5秒以内的请求就可以完全拦截掉。...性能优化 做完无效流量的过滤，那么可能你的无效请求已经过滤掉了90%，剩下的有效流量会大大的降低系统的压力。之后就是需要针对系统的性能做出优化了。...，进行流量错峰，然后再对现有的系统性能做出优化，比如页面静态化，库存商品预热，也可以通过独立部署的方式和其他的环境做隔离，最后还要解决高并发下缓存一致性、库存不能超卖的问题，防止大量的并发打爆你的数据库

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    首次揭秘双11双12背后的云数据库技术！| Q推荐

    是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...体现在业务层面，消费者如今参加秒杀活动，无论是否是双节的大促高峰期，瞬时就可以得到抢购结果的反馈，不需要等待。在数据库层面实现抢购公平，意味着秒杀活动已经是真正意义上的“拼手速”的事情。...在 2021 年双 11 双 12 中，有一种无所不在的技术力保证了整体系统的稳定，如 PolarDB 具备的极致弹性、海量存储和高并发 HTAP 访问的产品特性。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后，数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。

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    58同城数据库架构设计思路

    、找到步骤一返回的min和max，即3和11 步骤三、通过min和max二次查询：ORDER BY x WHERE x BETWEEN 3 AND 11 [3,4,7,9,10] <= 1库返回，4在1...库offset是3333，于是3在1库的offset是3332 [3,5,6,7,11] <= 2库返回，3在2库offset是3333 [3,5,6,8,9,11] <= 3库返回，6在3库offset...（1）可用性，解决思路是冗余（复制） （1.1）读可用性：多个从库 （1.2）写可用性：双主模式 or 双主当主从用（58的玩法） （2）读性能，三种方式扩充读性能 （2.1）增加索引：主从上的索引可以不一样...数据的物理独立性 不管数据库的数据在存储表示或访问方式上怎么变化，应用程序和终端活动都保持着逻辑上的不变性。...数据的逻辑独立性 当对表做了理论上不会损害信息的改变时，应用程序和终端活动都会保持逻辑上的不变性。

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    揭秘：2018阿里双11秒杀背后的技术

    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。 一、阿里双11秒杀场景 ?...二、阿里双11背后的技术 ? 1. 云计算 利用云计算弹性能力，支撑交易峰值每秒32.5万笔、支付峰值每秒25.6万笔的混合云弹性架构。 2. 分布式消息引擎 在双11当天实现万亿级消息流转。 3....前端设计优化 页面静态化：将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素，通过CDN来抗峰值。 禁止重复提交：用户提交之后按钮置灰，禁止重复提交，防止一秒钟内多次写入数据库。...比如我们有100W用户同时抢100台手机，服务层并发请求压力至少为100W。...利用缓存应对读请求：比如双11秒杀抢购，是典型的读多写少业务，大部分请求是查询请求，所以可以利用缓存分担数据库压力。

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    鹅厂资深DBA是怎么做数据梳理的？

    环境数据库梳理 2、QA环境数据库梳理 3、仿真环境数据库梳理 4、线上环境数据库梳理 通过这个数据库实例的梳理，你能够从宏观上了解线上数据库的部署情况，根据后面的梳理结果，可以评估数据使用是否合理以及哪些地方需要做改造和优化...6、数据库的核心参数： 核心参数一般包含性能、数据一致性等相关参数，一般关注如下几个（下面参数仅仅适用于MySQL数据库）： innodb_buffer_pool_size innodb_flush_log_at_trx_commit...1、资源使用合理吗？ 一般根据存储容量、QPS、TPS以及CPU的使用情况就可以很清楚的确认实例的运行状态，是过于空闲、负载适中还是高负载？然后根据具体的情况对数据库做实例缩容或者扩容。...2、数据库参数设置合理吗？ 3、实例负载是否在正常范围？ 4、实例的权限是否设置合理？ 权限这部分比较好评估，是否存在业务权限过大的情况？root的权限是否有限定访问IP？...10、数据库的变更流程是否合理？ 11、实例监控是否合理？ 12、实例的备份策略是否合理？ 上面列出了我自己常用的一些主要的维度，大家可以根据自身的情况酌情添加或者删除。

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    10+倍性能提升全过程--优酷账号绑定淘宝账号的TPS从500到5400的优化历程

    背景说明 2016年的双11在淘宝上买买买的时候，天猫和优酷土豆一起做了联合促销，在天猫双11当天购物满XXX元就赠送优酷会员，这个过程需要用户在优酷侧绑定淘宝账号（登录优酷、提供淘宝账号，优酷调用淘宝...在北京，负责赠送会员，保证权益生效） 在双11活动之前，Passport的绑定账号功能一直在运行，只是没有碰到过大促销带来的挑战 ---- 会员部分的架构改造 接入中间件DRDS，让优酷的数据库支持拆分...实际到这个时候也临近双11封网了，最终通过计算（机器数量*单机TPS）完全可以抗住双11的压力，所以最终双11运行的版本就是这样的。...但是有工匠精神的工程师是不会轻易放过这么好的优化场景和环境的（基线、机器、代码、工具都具备配套好了） 优化完环境问题后，3000TPS能把CPU US跑上去，于是再对业务代码进行优化也是可行的了。...进一步挖掘代码中的优化空间 双11前的这段封网其实是比较无聊的，于是和Passport的开发同学们一起挖掘代码中的可以优化的部分。

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    腾讯云服务器 标准型S4配置性能及如何选择

    image.png 腾讯云独享型服务器再出新活动。每年双11腾讯云都会提前半个月推出预热活动，这也是比友商提前了好处。可以吸引更多新用户关注。...让老魏带你去看看腾讯云在双11期间推出的高性价比服务器。 一、标准型 S4详情 1、是次新一代的标准型实例，提供了平衡的计算、内存和网络资源，是很多应用程序的最佳选择。...采用至强®处理器 Skylake 全新处理器，内存采用最新 DDR4，默认网络优化，最高内网收发能力达600万pps，最高内网带宽可支持25Gbps。...2、标准型 S4 实例可应用于以下场景： 各种类型和规模的企业级应用，中小型数据库系统、缓存、搜索集群，计算集群、依赖内存的数据处理， 高网络包收发场景，如视频弹幕、直播、游戏等。...App需求 50G高性能云硬盘 点我直达

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    志玲姐姐宣布结婚的一刹那，对一个单身程序员的冲击究竟有多大。

    你很6吗？ 做为一个程序员，我不关心这位大哥你有多6，我担心的是9，什么是9，是新浪服务器请求成功率还剩几个9，是99.9999，还是已经挺不住了？ 为什么会担心这个呢？...如淘宝双11，京东618，电商促销秒杀活动，微博爆炸性新闻等，一个话题或一件商品，在短时间内被大量读写，这些数据都有可能成为热点数据，一般解决热点数据，而这些热点数据往往存储在分布式缓存里，如Redis...， 由于商品物美价廉，志玲姐姐太过漂亮，用户收到消息后会进入活动页面疯狂点击，请求量巨大，最终导致页面异常，服务器报警。...报警信息显示很多关于Redis缓存的异常，一旦redis请求被打满请求无法相应后，系统自动降级转而向数据库去查询数据，这样数据库更加难以支撑，整个业务集群处于雪崩状态。...推荐可以通过订阅数据库的变更或者其他方式来更新缓存中的key 关注集群内存： 内存在满载情况会对业务有明显的性能影响。建议在集群内存占用较高的时候一是尝试优化），二是联系DBA进行扩容操作。

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    庆祝女足夺冠，特分享 11 条数据库维护金律

    当年老板把我拉到小黑屋，义正严词地问，“ 我能把数据库放心交给你吗 ”，说实话，我心里特别激动。这股激动，在今天女足夺冠时，又出现了。...做不到对数据库的底层活动了如指掌，那么对数据库的脾气和它的能力自然不会有太深的了解。就像“日久见人心”，“见”的前提，就是要“日久”，即多触碰 本文，我分享下平常巡检的检查点。...希望借此树立起一个数据库健康检查的大局观，也即数据库画像。 一般来说，数据库管控重点在于实例的管控。管控围绕 “高可用/高并发/高性能”开展。...有各种原因导致数据库宕机，比如硬件不能用了，磁盘爆满，被黑，被拔插头，等等。那么如何保障这些事故不会发生，就属于“高可用”策略了。...以下就是经常会用到的 11 个巡检方案。 a. 索引的重建/重构 b. 表分区的管理 c. 数据库的备份与恢复策略 d. 日志文件的清理 e. 表空间的监控与自动维护 f. 数据库一致性检查 g.

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    大型网站架构系列：电商网站架构案例

    大型门户一般是新闻类信息，可以使用CDN，静态化等方式优化，开心网等交互性比较多，可能会引入更多的NOSQL，分布式缓存，使用高性能的通信框架等。...也可以货到付款； 用户购买时可以在线与客服沟通； 用户收到商品后，可以给商品打分，评价； 目前有成熟的进销存系统；需要与网站对接； 希望能够支持3~5年，业务的发展； 预计3~5年用户数达到1000万； 定期举办双11...，双12,三八男人节等活动； 其他的功能参考京东或国美在线等网站。...商品打分评价 商品评论 目前有成熟的进销存系统 对接进销存 属于约束条件对接时要考虑数据一致性，鲁棒性 支持3~5年，业务的发展 属于约束条件伸缩性，可扩展性 3~5年用户数达到1000万 约束条件 举办双11...，双12,三八男人节等活动 活动管理，秒杀 突增访问流量（可伸缩）实时性要求（高性能） 参考京东或国美在线 参考条件 以上是对电商网站需求的简单举例，目的是说明（1）需求分析的时候，要全面，大型分布式系统重点考虑非功能需求

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    大厂面试系列(六)：Redis及nosql应用

    如何保证数据库与缓存双写的一致性。 redis缓存过期策略，准备同步，哨兵机制和集群的区别 遇到的问题就是“缓存穿透”和“缓存击穿”，“缓存雪崩”，双写不一致等。如何解决上述遇到的问题？...redis有哪几种数据类型，如何持久化，怎么更新，使用场景，主从复制怎么做？影响redis的瓶颈？ NoSQL数据库，以及MongDB和Redis使用场景？ 缓存一致性问题 数据先写 redis？...redis数据装在内存中，那么数据可以持久化吗？redis数据持久化的方式有哪些呢？这两种持久化方式的区别在哪里呢？你知道redis的内存淘汰机制吗？...解决缓存击穿的方式有哪几种?加锁的时候什么时候选择本地锁,什么时候选择分布式锁? 数据库有1万条数据，怎么很快的加载到redis？ 问nosql如何设计？...做个微信商城，其中有各种活动，限时优惠，和秒杀，问我并发的时候怎么做处理的。

    3.3K20

    当我们谈论秒杀时我们要做什么？

    技术保障 业务全链路压测 全链路压测是阿里2013年在双11压力之下被逼出来的技能，由于线上线下环境多少都会有些不同，很多问题只有在实际生产环境才能暴露，对于秒杀类业务，线上压测也能够实际评估出系统的真实承载力...比如阿里张瑞说的： “在零点前有一个倒计时环节，连线杭州光明顶作战指挥室，逍遥子会为大家揭幕2015双11启动，然后直接切换到我们的媒体大屏，所以对GMV数字的要求基本上是零延迟，这个挑战有多大不言而喻...实时热点的发现，需要业务层监控、数据库层监控一起配合改进优化，才能准确分析出热点。...我们可以做些什么 阿里双11的目的在于：去库存、提升影响力和拉新，而对研发和基础架构来说则是保持技术领先的年度演习。...因此需要在一下基础技术上进行积累： MySQL数据库内核优化，适配秒杀业务 构建公司系统化的全链路压测解决方案 与有秒杀类需求的业务共建，从中间件、缓存、数据库、业务逻辑等方面构建全套解决方案 提升容器弹性伸缩效率

    6.8K30

    阿里技术分享：深度揭秘阿里数据库技术方案的10年变迁史

    我们下决心要在第二年的双11解决这些问题。 5、2013年：库存热点优化和不起眼的影子表 2012年的双11结束后，我们就开始着手解决库存数据库的性能提升。...在这之后的2016年双11，我们又做了一次重大的优化，把库存扣减性能在2013年的基础上又提升了十倍，称为第二次库存性能优化。...8、2016-2017：数据库和缓存那点儿事 在双11的历史上，阿里巴巴自研缓存-Tair是非常重要的技术产品，数据库正是因为有了Tair的帮助，才扛起了双11如此巨大的数据访问量。...2017年双11，因为系统有了充分的预热，交易曲线在零点时划出了一道完美的曲线。...另外一方面，数据库内核团队也参与其中，通过数据库内核优化减少网络延迟对数据库性能的影响。

    4.4K50

    SRE 究竟是如何保障上亿级别的大促活动

    容量规划 以做“双11”电商活动为例，对SRE团队的容量规划进行方法剖析。 假设产品运营团队规划的量是平时水位的5倍峰值，在传统运维的跟进模式下，开发团队因为有绩效压力，很多时候会多估计服务器需求。...因为类似“双11”的电商活动一般会是整个团队绩效考核的核心，每个模块的团队都会被下发容量指标。 以支付模块为例，在8月时单台云主机处理能力是50qps，而在“双11”时其处理能力就是2000qps。...技术优化 以电商活动为例， 当性能压测遇到一个问题涉及业务团队多个组件时，会发现同一个性能问题有多种解决办法。...如果对“双11”电商活动有两次以上的稳定性支持，你就会发现除容量、性能优化等事项外，更重要的就是业务的活动流程。...三、业务活动稳定性预案 在“双11”电商活动中，系统开始慢慢过载时，相信没有人有勇气可以直接调整某些参数了，即使有，也需要经过层层审批，审批人还需要承受巨大的压力。

    2.5K21

    看来微服务就是一把双刃剑

    image.png 微服务是银弹吗？...image.png 突然有一天客户在做活动的时候，监控中心各种告警，在每分钟500tps的时候很多请求超时，监控显示目前的服务器不能支撑这么大的并发量，于是快速增加服务器布署应用上线，发现根本没用，加了和没加一样...其中微服务的数据去中心化核心要点是： 每个微服务有自己私有的数据库持久化业务数据。 每个微服务只能访问自己的数据库，而不能访问其它服务的数据库。 某些业务场景下，需要在一个事务中更新多个数据库。...3、机房的双活问题，对于金融公司来说双活还是很关键的一项技术指标，对于应用双活来说，其实还是比较容易实现，但是对于数据库来说确是一个技术问题了，对于oracle数据库来说，用oracle官方提供的OGG...那我们用Spring cloud做一个大一统的整合可以吗？

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    大规模 K8s 集群管理经验分享 · 上篇

    11 月 23 日，Erda 与 OSCHINA 社区联手发起了【高手问答第 271 期 -- 聊聊大规模 K8s 集群管理】，目前问答活动已持续一周，由 Erda SRE 团队负责人骆冰利为大家解答...Q4：K8s 对标两地三中心这样的部署架构老师有什么推荐么？是一套 K8s 用 namespace 区分好，还是各自搭建，优缺点老师能分享一下吗？...Q6：K8s 持久化存储有推荐方案吗？nfs 性能和稳定性都不行，ceph 蛮复杂的（还要区分 rbd、ceph），貌似也有人反应不稳定。...Q7：数据库这类对存储敏感的软件，你们会部署到 K8s 上吗？有什么要注意的？ A7：我们目前进行了区分，非生产环境采用了数据库上 K8s，可以有更高的成本和运维能力。...现在不少公司都已经有虚拟化环境，虚拟机和容器共存有什么经验、建议吗？ A8：我们现在运维的 K8s 集群大部分都是在虚拟机上。

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