vivo 是一家全球性的移动互联网智能终端公司，品牌产品包括智能手机、平板电脑、智能手表等 ，截至 2022 年 8 月，已进驻 60 多个国家和地区，全球用户覆盖 4 亿多人。
上述场景，可以简单抽象为曝光去重，就是用户看过的 feeds1、feeds2、feeds3 ...... 等，如何保证在用户下次进入系统时不会再次出现呢？今天，我们就来探讨下几种实现方案吧。
随着互联网电商项目的发展，越来越多的购物平台等都使用SOA分布式来作为系统主要架构。为什么有那么多的电商项目都选择SOA作为系统架构呢？这肯定是存在一定原因的，因为电商行业的项目它大概存在以下特点
假设我们在一台主从机器上配置了200G内存，但是业务需求是需要500G的时候，主从结构+哨兵可以实现高可用故障切换+冗余备份，但是并不能解决数据容量的问题，用哨兵，redis每个实例也是全量存储，每个redis存储的内容都是完整的数据，浪费内存且有木桶效应。
服务器软件项目的瓶颈的一般由于海量用户和高并发引起，其中罪魁祸首是关系型数据库。原因是关系型数据库存在以下的缺点：
受疫情影响，多数企业员工目前无法回到写字楼办公，学生推迟开学，稳定高效的进行远程办公和直播授课成为2020年的开年刚需。2月，腾讯宣布疫情期间免费开放可支持300人在线会议的腾讯会议，央视新闻联播对此也给予了报道。 出生不久的腾讯会议瞬间成为了一款国民会议软件，海量用户呈几何级爆发涌入，1月29日开始到2月6日，腾讯会议每天都在进行资源扩容，日均扩容云主机接近1.5万台，8天总共扩容超过10万台云主机，共涉及超百万核的计算资源投入，2月10日，腾讯会议后台服务器请求数增长了5倍。 那么腾讯会议是如何做到
首先我们先明确一下uv这个名词代表的实际意义。uv代表的是通过网页访问浏览的人数，和文章的阅读量差不多，但是需要注意的是，一个人即使是多次访问，也只算一次。
通过前面的文章，我们一起剖析了Guava Cache、Caffeine、Ehcache等本地缓存框架的原理与使用场景，也一同领略了以Redis为代表的集中式缓存在分布式高并发场景下无可替代的价值。
游戏圈，是手Q游戏中心在社交化场景的一个探索和实践，将用户在游戏内的战绩、高光等事件作为动态展示在好友的 feeds 流列表中，产品形态上类似微信朋友圈、QQ 空间、推特等。
随着新冠病毒疫情的缓解和控制，全球旅游业逐渐开始重新复苏。尤其在一些度假胜地，游客数量已经恢复到疫情前的水平。
互联网公司中，绝大部分都没有马爸爸系列的公司那样财大气粗，他们即没有强劲的服务器、也没有钱去购买昂贵的海量数据库。那他们是怎么应对大数据量高并发的业务场景的呢？ 这个和当前的开源技术、海量数据架构都有着不可分割的关系。比如通过mysql、nginx等开源软件，通过架构和低成本的服务器搭建千万级别的用户访问系统。 怎么样搭建一个好的系统架构，这个话题我们能聊上个七天七夜。这里我主要结合Redis集群来讲一下一致性Hash的相关问题。
继之前的 HTTP 自定义认证以及 MySQL、PostgreSQL 外部认证后，近日 EMQX Cloud 又开放了 Redis 和 JWT 两种外部认证授权方式。用户可以在进行认证鉴权时将有更多的选择，灵活实现更安全、快速的海量设备接入。
之前的分享内容都是相对零散的知识点，不成体系。以后的每周分享，我会尽量将每篇文章串连起来，于是我决定做一个专栏，名字就叫《学习分享》。这是该系列的第一篇。
以前使用对数据库进行操作来提高性能(例如：分库分表，读写分离等等)。现在使用NoSQL解决大量数据库的IO请求
高速性（velocity）：大数据要求处理速度快，比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
Redis是一个开源的底层使用C语言编写的Key-Value存储数据库。可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景。而且支持丰富的数据类型：string（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（无序集合）、Zset（sorted set：有序集合）。
开放神经网络交换（Open Neural Network Exchange，简称 ONNX）是一个开放的生态系统，它提供了基于人工智能模型的一种开源格式。自 2017 年开源以来，ONNX 在短短几年时间内发展为表示人工智能模型的实际标准，提供了一个统一的交互格式，用于优化深度学习和传统的机器学习。ONNX 定义了一组与环境和平台无关的标准格式，实现不同框架之间的互操作性，并简化从研究到生产的路径，有助于提高人工智能社区的创新速度。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
好多初入学习大数据的人不是很清楚，今天分享一个图，并介绍一下大致的组件，其他还有一些组件是没有包含在其中的，但是大部分这个图片是有了的。
如果你正在面试，被问到了这些问题： 怎么给数据库加缓存？ 数据库加缓存有哪些好的方案？ 怎么保证数据库和缓存的数据一致性？ 你会怎么回答？ 这些问题可能大概率都是围绕着MySQL+Redis展开，一直以来，Redis因其全内存、架构简洁、丰富数据模型和多指令方面的特性，在性能和效率上表现出色，亚毫秒的响应时延使得Redis在缓存场景成为开发者的首选。 除了Redis，各大互联网厂商中有数十个自研的KV存储，这些KV存储在互联网的业务中起着至关重要的作用。以Redis为代表的的这些产品虽然有着优秀的KV
在一次面试中，面试官询问我对于本地缓存的运用经验，脑中第一时间闪现出的是Redis，然而经过一番思考，感觉似乎并非完全正确。在犹豫不决之后，我只好回答并无相关经验。回家后，我立即查阅了相关资料，这才发现，原来在本地缓存这个领域，隐藏着如此多的奥妙。
伴随着数据信息化的发展，网站的访问量的提升，使用关系型数据库已经在性能上出现瓶颈，问题出现的源头一般是再磁盘的I/O上，因此随着互联网的发展，需要达到以下几个方面的需求：
原文链接：海量数据文本相似度解决方式SimHash+分词方法+基于内容推荐算法 – 约翰史密斯 – CSDN博客
原始数据的数据量太大了，能存下来就很不容易了，这个数据是没法直接来给业务系统查询和分析的：
上一节我们认识了数据库，了解了数据库事务是什么，索引是如何提升数据库性能的，现在我们来学习下大家常说的一些数据库，MySQL、mongoDB、kv等等这些又有什么区别。本文中，SQL 与 NoSQL 代表关系型数据库与非关系型数据库，当然，SQL ≠ 关系型数据库，这里用作简写。
当进行元素判断时，查询此元素的几个哈希位置上的值是否为 1，如果全部为 1，则表示此值存在，如果有一个值为 0，则表示不存在。因为此位置是通过 hash 计算得来的，所以即使这个位置是 1，并不能确定是那个元素把它标识为 1 的，因此布隆过滤器查询此值存在时，此值不一定存在，但查询此值不存在时，此值一定不存在。
这些就是NoSQL 那么就是 Not-Only-Sql，泛指非关系型数据库，作为关系型数据库的补充。
nginx+tomcat集群可以实现10万-百万的并发访问量；目前的架构不能承受如此海量的访问，瓶颈还是在数据库，尤其是查询。要想突破数据库的瓶颈，就需要使用缓存技术。
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
总之，使用缓存可以优化系统的性能、提高响应速度、降低数据库负载、节省网络传输和服务器资源，从而提升用户体验和系统的可靠性。
一遍导致数据库缓慢或宕机的都是查询导致的，update、delete，80%的SQL都是查询，如果能够将这80%SQL抽离到缓存中；
随着互联网Web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付Web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题：
最近有幸参与了腾讯云举办的 腾讯云 TDSQL-C 产品体验活动。在这个过程中，通过了解 TDSQL-C 的产品和实践，让我受益非浅，原来数据库还能这么玩！ 也让我真正体会到了降本增效这个词的意义。
当我那天拿着手机，正在和朋友们的微信群里畅聊着八卦新闻和即将到来的周末计划时，忽然一条带着喜意的消息扑面而来，消息正中间写着八个大字：恭喜发财，大吉大利。
Redis 是完全开源的，遵守 BSD 协议，是一个高性能的 key-value 数据库。
在当今数据驱动的时代，企业对于数据库的需求愈发复杂多样。为了应对各种业务场景，选择和应用合适的数据库变得至关重要。本文将深入探讨6大数据库技术，并为其在7种常见业务场景下的存储提供更优解。
本文原作者Chank，原题“如何设计一个亿级消息量的 IM 系统”，为了提升内容质量，本次有修订和改动。
02_redis如何在保持读写分离+高可用的架构下，还能横向扩容支撑1T+海量数据1、单机redis在海量数据面前的瓶颈
simhash算法是google发明的，专门用于海量文本去重的需求，所以在这里记录一下simhash工程化落地问题。
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
从今天开始，我们就要进入“实践篇”了。接下来，我们会用5节课的时间学习“数据结构”。我会介绍节省内存开销以及保存和统计海量数据的数据类型及其底层数据结构，还会围绕典型的应用场景（例如地址位置查询、时间序列数据库读写和消息队列存取），跟你分享使用Redis的数据类型和module扩展功能来满足需求的具体方案。
500px 是一个国际大型图片类网站，致力于摄影分享、发现、售卖的专业平台 需要处理海量用户上传的图片，并且有N倍于上传量的图片展示量 根据一年前公布的数据，500px 每天会产生20TB的数据传输量 500px 的基础架构 开发语言主要是 Ruby on Rails 前端请求处理使用 Nginx 服务集群使用 HAProxy 处理负载均衡 数据存储使用 MySQL, MongoDB, Redis, Memcached Sidekiq 在后台做任务处理 服务器使用 Amazon 的弹性云服务 EC2 图片
对于电商系统来说，商品搜索是其核心功能之一，如何能保证在海量的数据中，能低延时的搜索到关心的商品信息直接影响到用户的使用体验，在商品搜索中，如根据用户画像定向的做推荐，或是基于位置信息如美团O2O类搜索，这些个性化搜索是关系型数据库无法完成的，这时候搜索引擎ElasticSearch+Redis就能发挥关键作用。
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
附注： 从上述可知，当前云主机的发行版本为CentOS，当然，若是对于系统访问并发高，业务数据量非常之大的话，除了系统前后台代码本身质量优化之外，服务器配置（物理机or虚拟机or云主机）还可选择更高配些！
网站80%的情况都是读数据，每次都要查询数据库的话就十分麻烦，为了减轻数据库服务器的压力，用缓存来保证效率。
常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。关系型数据库是目前最受欢迎的数据库管理系统，技术比较成熟。
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作为《深入理解缓存原理与实战设计》系列专栏，在前面的文章中，我们一起领略了Guava Cache、Caffeine、Ehcache等优秀的本地JVM级别本地缓存框架的特性、原理与具体的使用方法。除却本地缓存之外，在当前分布式、微服务等架构盛行的时代，本地缓存明显无法满足大型系统中的各种缓存诉求，比如前面文章中反复提及的缓存漂移问题、以及单机缓存无法逾越的内存容量瓶颈。作为应对之法，集中式缓存被广泛的使用在各中分布式系统中，而使用最广泛的莫过于大家耳熟能详的Redis了。
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