“双11”带来的购物狂潮余温尚存,“双12”又火热来袭,而面对愈演愈烈的促销大战,云市场显然已按耐不住云服务商的热情,各家动作频频,其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表,借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动。业内专家认为,作为如今最火爆的新兴市场,越来越多的 “云”企业短兵相接、各展所长,预计1-3年内中国必有几个非常大的云服务商强势崛起。 云市场短兵相接,促销活动夺眼球 记者了解到,12月18日前后,云服务商活动相对集中,中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动,其中,主要三家云
作者简介:曾任职于阿里巴巴,每日优鲜等互联网公司,任技术总监,15年电商互联网经历。
2022年6月,腾讯云Redis全新升级,发布高性能版本,单节点可提供50W+吞吐,性能是原生Redis的4倍。同时,腾讯云Redis推出全球复制功能,解决原生Redis诸多痛点问题,可用性升级高达99.999%,助力企业实现降本增效。 Redis作为全球最受欢迎的NoSQL数据库之一,凭借着极高的吞吐、极低的响应延迟和丰富的功能特性,成为企业在缓存场景中的首选方案。但在突发、热点访问及异地多活场景下,原生Redis方案会出现主从复制延迟、数据同步不连续、多地写入等问题,无法解决海量数据在规模、成本、数据
Redis 提供两种持久化机制 RDB(默认) 和 AOF 机制,Redis4.0以后采用混合持久化,用 AOF 来保证数据不丢失,作为数据恢复的第一选择; 用 RDB 来做不同程度的冷备
微服务越来越火。很多互联网公司,甚至一些传统行业的系统都采用了微服务架构。体会到微服务带来好处的同时,很多公司也明显感受到微服务化带来的一系列让人头疼的问题。本文是笔者对自己多年微服务化经历的总结。如果你正准备做微服务转型,或者在微服务化过程中遇到了困难。此文很可能会帮到你!
“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。
『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程,电商对于精细化、精准化促销运营的需求,使多渠道(终端)、多区域化营销成为简单易行的配置操作,提升运营能力。
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。
最新鲜的 VR 资讯 最in的内容 李嘉诚领投 Soul Machines完成750万美元的A轮融资 联想新平板Miix 520泄密:双摄像头对应AR应用 索尼表示不参加黑色星期五的促销活动 Vir
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:
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。
Tech 导读 本文面向受众可以是运营,可以是产品,也可以是研发、测试人员,希望通过如下思路(知历史->清家底->明目标->定战略->做战术->促成长)帮助大家了解电商大促系统的高可用保障,减少那些高深莫测的黑话和高大尚的论调,而希望以体系化的知识让读者有所得。
提到秒杀,很多人都会觉得这是一件技术要求很高的事情,因为这涉及到超大访问量(可能瞬间千万倍的用户访问商品)、维护数据一致性(不能超卖)。
优惠券是电商常见的营销手段,具有灵活的特点,既可以作为促销活动的载体,也是重要的引流入口。优惠券系统是vivo商城营销模块中一个重要组成部分,早在15年vivo商城还是单体应用时,优惠券就是其中核心模块之一。随着商城的发展及用户量的提升,优惠券做了服务拆分,成立了独立的优惠券系统,提供通用的优惠券服务。目前,优惠券系统覆盖了优惠券的4个核心要点:创、发、用、计。
场景一:狂欢的大伙 抢奖品、抢大降价促销、各种买买买,可是... 总有不少网友感觉离奖品太遥远、离打折促销很遥远,有种还没开始就结束的滋味,那到底谁是真正的双11“杀手”呢? PS:今年的双11还有一
(1)可用性设计 解决思路:复制+冗余 副作用:复制+冗余一定会引发一致性问题 保证“读”高可用的方法:复制从库,冗余数据,如下图 带来的问题:主从不一致 解决方案:见下文 保证“写”高可用的一般方法
最近几年,随着云计算相关技术的发展,各种不同类型的云层出不穷,服务越来越多不同类型的企业业务,传统企业也渐渐开始探索上云的道路。在云上,作为业务最核心的数据库,相比之前的传统方案会有哪些变化呢?
比如我们在某段业务逻辑中加了一个同步写kafka的操作,tp99瞬间多了30毫秒,这样在整个监控曲线看起来非常扎眼,于是我们需要将这个同步改成异步。
前面已经写了很多亿级流量的文章, 中间讲了各种处理思路, 这儿将这些思路与业务综合起来, 情形一就是秒杀, 提到秒杀, 很多人都会觉得这是一件技术要求很高的事情, 因为这涉及到超大访问量(可能瞬间千万倍的用户访问商品)、维护数据一致性(不能超卖), 前者对性能有极高的要求, 而后者又正好拉低了性能,本文谈谈秒杀的设计思路, 并在最后给出秒杀设计的简单模型图。
自2009年第一个“双11”诞生,双11”11年的嬗变,见证中国迈向消费大国的坚定步伐。随后伴随着中国互联网的爆发式增长,国内社会不断变革着的消费与沟通方式,成熟的消费互联网生态体系已经成型。
数据分片:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
一般在日常开发中经常会遇到打折促销,秒杀活动,就如拼多多最近的4999抢券买爱疯11促销活动,毕竟谁的钱也不是大风刮来的,有秒杀有促销必定带来大量用户,而这类活动往往支撑着公司重要营销策略,所以保证系统在高并发下不出异常非常关键,这其中棘手的便是如何在高并发下高效的处理库存数据。今天就来聊聊高并发下库存加减那些事儿。
降级是系统保护的重要手段,保证系统的高可用,简单理解,降级就是丢车保帅,在系统压力极大时,暂时不做非必要动作,以保证系统核心功能的正常。
又到了双十一、双十二、年终大促季,每年这个时候都是购物狂欢节,不仅促销产品多、种类全、覆盖面广,促销花样也在不断翻新,直播、砍价、优惠券、加价购等,令人眼花缭乱。 当全国人民沉浸在买买买的自嗨中无法自拔时,考验的不仅是百万商家的战略战术,更是各种技术平台的实力比拼,尤其是底层的数据库,将迎来流量峰值期间的高并发和快速响应挑战。 高并发业务场景下 快速、弹性扩缩容调整 (微盟产品和服务布局) 以微盟为例,公司承载的是多渠道的广告营销业务,提供和各个细分领域相关的垂直SaaS解决方案及服务。比如:双11期
编者说明:在2018数据库大会上,招商银行的资深数据库架构师周伟,分享了招行金融科技数据开放平台的建设经验。这个主题引起了现场听众的广泛关注,我们在此整理发布出来,以其让更多用户能够借鉴到招商银行的成功经验(关注本公众号,回复:2018DTCC ,可以在根目录下找到本文PPT)。
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例:MongoDB在圆通速递的应用,作者徐靖。
随着商城业务渠道不断扩展,促销玩法不断增多,原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法,需要进行促销系统的独立建设,与商城解耦,提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。
618年中大促已进入尾声,这个由京东发起的“店庆日”,现已成为中国电商业的促销大节。从近年的动静来看,618已不再是京东的独角戏,而是电商产业上下游玩家的联袂大戏。在京东宣布618开放给行业之后,天猫
常见的数据清洗,预处理,数据分类,数据筛选,分类汇总,以及数据透视等操作,用SQL一样可以实现(除了可视化,需要放到Excel里呈现)。SQL不仅可以从数据库中读取数据,还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果,从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
苹果在发布iPhone 13系列的同时,也发布了Apple Watch Series 7,迄今已经有两个月时间。
如果各位看官的 SQL 数据库真有 2W+ 高并发,那真是要恭喜你。你已经比很多公司的 MIS 都要前卫得多。2W 和 2K 差别有那么大吗,嗯,真是有的。2K 并发的 MIS 系统也经常有无法访问,timeout 的异常,处理这些异常已经够很多朋友苦恼的了。2W+ 的并发那需要懂的知识框架就更复杂了。
| 导语 在大家的工作当中,是否碰到大量的插入、更新请求同时到达数据库,这会导致行或表被锁住,最后会因为请求堆积过多而触发“连接数过多的异常”(Too Many Connections)错误,遇到这样的清况?你又是如何处理?
“双11”进入到第十三个年头,几乎所有的电商平台都在进行备战,可除了李佳琦和薇娅制造的恐怖销售额,并没有留下太多的新鲜感。
电商早期多以单体业务为主,逐个业务线扩张。系统也多呈现为多个mvc独立运行状态。下面逐个介绍 各个单体的业务模式,以及他们各自的系统运行特点。
关于Redis的其他的一些面试问题已经写过了,比如常见的缓存穿透、雪崩、击穿、热点的问题,但是还有一个比较麻烦的问题就是如何保证缓存一致性。
如上图,在不使用消息队列服务器的时候,用户的请求数据直接写入数据库,在高并发的情况下数据库压力剧增,使得响应速度变慢。但是在使用消息队列之后,用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回,再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据,异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度快于数据库(消息队列也比数据库有更好的伸缩性),因此响应速度得到大幅改善。
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具,具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力,同时提供开放数据协议,支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的,借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务,向多个不同的下游进行数据同步
对于一个电商来讲,购物车是整个购买流程最重要的一步。因为电商发展到今天购物车不仅仅只是为了完成打包下单的功能;也是收藏、对比、促销提醒、相关推荐的重要展示窗口。如此多的能力我们该如何设计保证购物车的高性能、以及良好的扩展能力来满足未来的发展呢?
作者 | 张甦, 数据库领域的专家和知名人士、图书《MySQL王者晋级之路》作者,51CTO 专家博主。近10年互联网线上处理及培训经验,专注于 MySQL 数据库,对 MongoDB、Redis 等 NoSQL 数据库以及 Hadoop 生态圈相关技术有深入研究,具备非常丰富的理论与实战经验。
转载来源:https://www.cnblogs.com/skabyy/p/11396571.html
这篇文章总结了我工作中使用缓存遇到过的7个坑,还是非常有参考价值得,希望对你会有所帮助。
天猫双11今年交易额落在了1207亿,增速32%,而去年和前年的增长率分别为60%和58%。已进入第八年的双11,看上去有些增长乏力,然而更可能的原因或许在于,今天的双11已经不再是8年前的那个促销活动了,以促销为目的的交易额已不再是它的核心追求,重塑中国人消费观才是其核心要义。 电商平台不再将双11当促销节 天猫双11最初的玩法是“五折”促销,通过大力度优惠来促进消费者剁手,说到双11我们就会想到便宜、低价、划算。然而,优质商品真能做到五折是违背商业规律的,所以过去双11商家为了配合规则,要么调整价格虚
随着电子商务的快速发展,电商平台之间的竞争日益激烈。对于电商企业来说,快速、准确地获取商品信息变得至关重要。万邦获得1688商品详情接口作为中国最大的B2B电商平台之一,提供了丰富的商品信息和实时数据。通过该接口,电商企业可以快速获取商品详情信息,提高销售效率和客户满意度。本文将深入探讨万邦获得1688商品详情接口在电商行业中的重要性,并通过实例代码介绍如何实现实时数据获取。
随着用户量级的快速增长,vivo官方商城v1.0的单体架构逐渐暴露出弊端:模块愈发臃肿、开发效率低下、性能出现瓶颈、系统维护困难。
某电子商务公司拟升级其会员与促销管理系统,向用户提供个性化服务,提高用户的粘性。在项目立项之初,公司领导层一致认为本次升级的主要目标是提升会员管理方式的灵活性,由于当前用户规模不大,业务也相对简单,系统性能方面不做过多考虑,新系统除了保持现有的四级固定会员制度外,还需要根据用户的消费金额、偏好、重复性等相关特征动态调整商品的折扣力度,并支持在特定的活动周期内主动筛选与活动主题高度相关的用户集合,提供个性化的打折促销活动。
高级软件工程师(面试题) 出题者:netkiller 出处:http://www.netkiller.cn/ 高级软件工程师 下面的面试题不分语言,适用于所有编程语言,更多偏向设计。 设计一个分类功能 该功用于行政区域划分,商品分类,等等 例如中国->广东-深圳 ..... 要求: 无限极分类,层次深度不限 快速检索,不能使用递归 只能使用一个数据库表实现 可以生成树形目录 商品以及属性功能的设计 一个商品有很多属性,例如尺寸,颜色这些属性有固定的值,而另一些属性如重量,体积是需要填写具体数值的,并且还有
2014年加入京东,负责京东财务退款及价格保护研发建设,擅长京东逆向流程场景、金额拆分计算、高并发下网站优化。
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