随着 vivo 云服务业务发展，云服务用户量增长迅速，存储在云端的数据量越来越大，海量数据给后端存储带来了巨大的挑战。云服务业务这几年最大的痛点，就是如何解决用户海量数据的存储问题。...为了解决海量数据的存储问题，云服务将分库分表的 4 板斧：水平分表、垂直分表、水平分库、垂直分库，全部进行了实践。 1、水平分表 荆棘之路 1：浏览器书签、便签单库单表，单表数据量已过亿级怎么办？...当空间存在瓶颈后，我们对各模块数据的存储空间分布进行了分析，情况如下： 单库磁盘容量5T，联系人数据占用存储空间2.75T（55%），短信数据占用存储空间1T（20%），其他所有模块数据共占用存储空间500G...如果采用常规的扩容方案，那我们将面临着海量存量数据的迁移重新路由问题，成本太大。...最终线上联系人数据库进行数据压缩的效果如下： 六、写在最后 本文介绍了云服务随着业务发展，海量数据存储所带来的挑战，以及云服务在分库分表、数据库数据压缩上的一些经验，希望能提供借鉴意义。
Kafka消息存储架构：如何支持海量数据？ 01 引言 在大数据和实时流处理领域中，Apache Kafka已成为了一个不可或缺的组件。...而Kafka通过直接操作文件系统缓存和内核空间缓冲区，避免了数据的多次复制和移动，从而大大提高了消息的传输效率。 05 Kafka消息存储的优势 1....高吞吐量 Kafka通过将消息持久化到磁盘上的日志文件，并利用分段存储和索引机制，实现了高吞吐量的消息传递。这使得Kafka能够处理大量的消息数据，满足各种实时处理需求。 2....低延迟 Kafka的消息存储机制采用了追加写入和零拷贝技术，减少了数据在传输过程中的延迟。同时，Kafka还支持异步写入和批量处理等操作，进一步降低了消息的延迟。...通过深入理解这些组件的工作原理和技术细节，我们可以更好地掌握Kafka在大数据和实时流处理领域中的应用。同时，Kafka的高吞吐量、高可靠性和低延迟等特性也为处理海量数据提供了强有力的支持。
本期沙龙特邀请腾讯的技术专家分享关于技术架构、落地实践案例、无服务器云函数架构、海量存储系统架构等话题，从技术角度看架构发展，为开发者们带来丰富的实践经验内容，深度揭秘技术架构。...下面是朱建平老师关于如何架构海量存储系统的分享。 朱建平_视频.jpg 讲师介绍：朱建平，毕业于武汉大学计算数学系。...整个分享分为四块：一是讲讲什么是存储，虽然大家都接触过，今天我稍微系统点地给大家梳理下；二是怎么去从零构建一个海量存储的系统，在座各位亲自构建海量分布式存储系统的机会可能并不是很多，但是可以从中学习下怎么去架构后台系统...接下来跟讲一下海量分布式存储怎么一步步构建出来。做存储面临的第一个问题是怎么在存储介质上组织数据。...幻灯片13.PNG 总结一下海量存储的关键技术：一是数据分布算法，二是存储引擎，三是数据一致性协议，四是数据建议，五是磁盘管理，六是数据容灾、恢复。
网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！...如此海量的规模需要多大的存储空间，采用怎样的软硬件解决方案，小编有幸请到我们的存储硬件技术大拿守锋和大家一起聊聊腾讯的存储硬件架构及有关存储的技术应用。...新的应用导致出现新的存储架构出现；同时老的系统需要试用新的存储部件等问题；新的技术应用需要改造老的存储系统。这些问题是一直推动着我们的存储系统在不停的升级改造中。...（四）腾讯应用存储架构 为了对存储的集中的统一管理维护，使需要存储的各种业务把对存储的工作解放出来，把精力放在应用开发上，腾讯构建了统一存储平台，上层是根据腾讯业务数据模型构建云化的存储服务供业务调用，...SDDC架构模型利用软件来定义数据中心资源，特别是计算、网络、存储和安全性资源，以使这些资源不再受到硬件的限制，并实现与这些资源相适应的服务级别灵敏性。
对于海量数据的处理 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。...通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。...为什么要数据切分 上面对什么是数据切分做了个概要的描述和解释，读者可能会疑问，为什么需要数据切分呢？像 Oracle这样成熟稳定的数据库，足以支撑海量数据的存储与查询了？为什么还需要数据切片呢？...Sharding可以轻松的将计算，存储，I/O并行分发到多台机器上，这样可以充分利用多台机器各种处理能力，同时可以避免单点失败，提供系统的可用性，进行很好的错误隔离。...这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。
关于云计算的海量数据存储模型 引言 随着越来越多的人使用计算机，整个网络会产生数量巨大的数据，如何存储网络中产生的这些海量数据，已经是一个摆在面前亟待解决的问题。...NAS 虽然使用方便，成本低廉，但最是存储性能差。SAN 存储效能优异，能大幅提升网络上工作效能与资料传 输效率，但是其架构为封闭式架构，无法整合不同系统，且规模过大成本较高。...，实现海量数据的分布式存储。...2.3 基于云计算的海量数据存储模型 根据数据的海量特性，结合云计算技术，特提出基于云计算的海量数据存储模型，如所示在中，主服务控制机群相当于控制器部分，主要负责接收 应用请求并且根据请求类型进行应答。...从架构模型来看，云存储系统比云计算系统多了一个存储层，同 时，在基础管理也多了很多与数据管理和数据安全有关的功能，两者在访问层和应用接口层则是完全相同的。
本文由腾讯云数据库技术总监 张青林在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《腾讯云TDSQL-C架构探索和实践》演讲分享整理而成，为大家详尽介绍腾讯云原生数据库的架构...第四是可靠性，因为单机传统的MySQL架构，它的一主一备，并且存储是在本地存储，当我们本地磁盘损坏的时候，它的数据可靠性会有问题，传统的MySQL做数据备份以及数据恢复，如果出现了大数延迟或者DDL这种问题的时候...基于在传统数据库领域运维遇到的问题，再结合业内的一些架构，我们自主研发了腾讯的一种存储和分离的数据库产品。...和传统MySQL架构不同，它是一个可计算存储，体现了两点：主节点的计算节点会把产生的Redo日志下发到存储层，存储层会依赖于它的Base page以及所产生的Redo log来负责数据的持久化操作，存储层在收到...刚才介绍了我们本身的架构，而从整体上的架构来看，TDSQL-C有以下特性：第一是海量存储、智能扩容。
一、与消息相关的主要场景 1、存储和离线消息。 现在的IM系统，消息都要落地存储。这样如果接收消息的用户不在线，等他下次上线时，能获取到消息数据。...三、存储消息关键点 1、离线消息 离线消息读取频繁（写也有一定压力），但是检索逻辑简单（参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节）。...我们采用内存数据库（Redis）存储，主要结构使用SortedSet（可以有更高效的存储结构，但Redis不支持）。对于群消息，采用扩散写方式（一条群消息给每个群成员都写一份）。...2、历史消息 历史消息的访问频率低，但是每条消息都需要存储，我们采用关系型数据库（MySQL）存储，重点考虑写入效率。对于群消息，采用扩散读方式（每条群消息只写一条记录）。...离线消息读取策略参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节。理论上读取离线消息的时间复杂度为O(log(N)+M)， N 为离线消息的条数， M 为一次读取消息的条数。
回首腾讯云存储十年的历程，腾讯云存储业务中心总监邹方明将其划分为四个阶段：萌芽时代、图片时代、视频时代和云时代。 腾讯云存储面临的第一个大挑战正是在UGC图片时代兴起之初。...当时，传统的三层储存架构模式在性能、IO及成本方面都明显难以招架海量的日志和图片上传。...当腾讯云存储的数据储存增长量在四年时间内从100P到1000P，腾讯云存储接到的需求也不断增多。...同时，这一纠删码技术也运用到信息安全保障中：在单地数据中心出现问题时，这一技术能保障另一共存数据中心能及时完整地进行数据的整合并恢复归档，在降低成本的同时，极大程度地保障数据的安全。...点击下载演讲资料： 邹方明：看腾讯云如何架构海量存储系统.pdf 邹方明：看腾讯云如何架构海量存储系统.zip
首先看两者的简单介绍： ElasticSearch：是一个基于Lucene的搜索引擎； HBase：是一个开源的，非关系的，分布式的数据模型存储引擎； 两个框架都可以做分布式的存储和搜索，但是在海量日志数据面前...数据量：两者都是支持海量数据的。...由于HBase天生的大数据身份，本能的支撑更大量级的数据；ES最开始只是一个基于Lucene的搜索引擎，后期加入了存储的扩展，也就是说ES在存储扩展上可能会非一些力气。...简单一句话：考虑存储的场景使用HBase；考虑查询的场景使用ES；当然两者结合更完美。
0.导语 最近出去旅游了，嗨皮了嗨皮，明天上班，开始做作业，今日将1.8亿数据存储的方式进行总结，欢迎大家拍砖！...预告：后面推送大数据伪分布式从零搭建到1.8亿海量数据从Mysql至HBase数据转存技术分析与应用！ 1.搭建MySQL数据库 电脑环境为Ubuntu16.04系统。...#启动 sudo service mysql start #停止 sudo service mysql stop #服务状态 sudo service mysql status 2.导入海量GPS数据...导入数据之前，根据字段描述编写SQL语句进行创建数据库与表操作。 字段描述： 数据以ASCII文本表示，以逗号为分隔符，以回车换行符(0x0D 0x0A)结尾。...4.3 数据库连接 这里使用Python完成本题。
关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache 前面已经讲过Mysql实现海量海量数据存储查询时，主要有几个关键点，分表，分库，集群，M-S，...分库是如何将海量的Mysql数据放到不同的服务器中，分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。...MySQL proxy: MySQL master/slave配合MySQL 5.1 partition:只是将一个表存储上逻辑分开，部分改善了性能，但是可扩展性仍然是问题。...MySQL对于海量数据按应用逻辑分表分数据库，通过程序来决定数据存放的表。但是 跨区查询是一个问题，当需要快速查找一个数据时你得准确知道那个数据存在哪个地方。...海量数据查询时，还有很重要的一点，就是Cache的应用。不过是不是Cache在任何时候都是万能贴呢？不一定。Cache也命中率，维护等问题。
第一个主题呢，是我搞海量存储，详细来说就是不少业务的存储基本上是在我手上从无到有到今天的。...给大家列了一个海量存储架构的演进，大家可以看到这儿分别是支持单机十亿键值、支持冷热数据分离、支持分布式缓存、支持Paxos协议。...支持两字背后都是对它的架构进行的脱胎换骨的改造，还有数据的挪腾，并不简单。 再来说第二个主题，我将它称为：海量存储搞我。 微信这个产品是2011年发布的。...即冷、热数据集群的架构关系。 在设计这套系统的时候，我们对业界的各类方案进行了充分的调研。 发现针对我们这种“冷数据不太冷，IO瓶颈，海量key量”的场景表现的都较为乏力。...附件： 海量数据冷热分级架构.pptx
随着互联网、云计算及大数据等信息技术的发展，越来越多的应用依赖于对海量数据的存储和处理，如智能监控、电子商务、地理信息等，这些应用都需要对海量图片的存储和检索。...与前面方案不改变HDFS本身不同，淘宝TFS对HDFS的元数据存储架构进行了调整。...HBase是基于HDFS的简单结构化数据分布式存储技术，其可被用来存储海量图片小文件，并具有系统层小文件合并、全局名字空间等多种优势。但基于HBase的海量图片存储技术也存在一些问题。...表1：基于HBase的海量图片存储技术的大表设计 HBase是采用面向列的存储模型，按列簇来存储和处理数据，即同一列簇的数据会连续存储。...二、基于HBase的海量图片存储技术存在问题及改进方法 基于HBase的海量图片存储技术虽有上述优点，但也存在一些问题。为了说明问题，首先分析HBase中图片数据的存储结构。
如果你运气不太好，数据库服务器的配置不是特别的高的话，弄不好你还会经历数据库宕机的情况，因为负载太高对数据库压力太大了。 那么百万并发的数据库架构如何设计呢？多数都是分库分表加主从吧？...分库分表 说白了就是大量分表来保证海量数据下的查询性能。...但是此时可能就会涉及到表的迁移，因为需要迁移一部分表到新的数据库服务器上去，是不是很麻烦？ 其实完全没必要，数据库一般都支持读写分离，也就是做主从架构。...架构大致如下： ? 写入主库的时候，会自动同步数据到从库上去，保证主库和从库数据一致。 然后查询的时候都是走从库去查询的，这就通过数据库的主从架构实现了读写分离的效果了。...所以此时就需要分布式架构下的全局唯一 id 生成的方案了，在分库分表之后，对于插入数据库中的核心 id，不能直接简单使用表自增 id，要全局生成唯一 id，然后插入各个表中，保证每个表内的某个 id，全局唯一
在今年年初我们对几份数据的存储架构进行了改造，记录一下改造过程。 二、改造 1、数据A （1）旧架构 ?...2、数据B （1）旧架构 ?...这份数据是比较新接入的数据，所以从一开始的设计上就使用了比较新、完善的存储架构，例如已经是partition by day、使用SummingMergeTree引擎，所以对于不同粒度的数据直接多写来实现...这个存储架构的弊端就是中间过滤表就是多余的，占写入、占存储。...（2）新架构 之前的数据存储是直接存时间戳，现在把时间解析拆解，改成存储hour_in_12,hour,minute_in_5,minute这4个字段，并时间粒度由大到小按顺序创建索引。
这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。...那么我们如何做数据切分呢？ 数据切分 数据切分，简单的说，就是通过某种条件，将我们之前存储在一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，从而达到降低单台数据库负载的效果。...一个架构设计较好的应用系统，其总体功能肯定是有多个不同的功能模块组成的。每一个功能模块对应着数据库里的一系列表。...所以在做数据水平拆分时，是对架构师的真正考验。...无论是垂直切分，还是水平切分，它们解决了海量数据的存储和访问性能问题，但也随之而来的带来了很多新问题，它们的共同缺点有： 分布式的事务问题； 跨库join问题； 多数据源的管理问题 针对多数据源的管理问题
当今世界，互联网、大数据应用迅猛发展，物联网、人工智能、云计算 技术日新月异，随之而来的是各种企业和个人应用持续不断地产生亿级甚至是百亿级的海量小文件。...为此，杉岩数据推出了强大的对象存储产品，解决企业对海量图片、视频等非结构数据存储需求，以便更好的挖掘非结构化数据的价值。...去中心化存储架构，利于数据的长期维护 对象存储采用基于通用x86服务器+分布式对象存储软件的去中心化技术架构，对象存储软件将多台服务器通过以太网连接，构建成一个统一的存储资源池，可动态增加或删除服务器实现容量的调整...提供高效的数据流转与访问架构 通过进行分支机构到主数据中心的数据汇聚，新增数据自动汇聚到主数据中心，实现数据统一管理和运维。当分支机构需要访问数据时，可实现CDN内容分发网络效果，提升数据传输速率。...对象存储+AI，创造无限可能 在完成大量非结构化数据积累后，企业可以通过结合AI先进的数据分析与挖掘技术，发挥海量数据背后的价值，为更多智能化的新业务系统提供强劲助力，支撑企业业务发展。
NoSQL数据存储 传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。...微服务器需要提供更好的用户体验与实时反馈，即使存储在数据库中的数据不是永久的记录，架构也必须尽最大努力保留数据以实现业务的连续性。对于操作数据，数据的持久性、一致性和可用性要求很高。...因此，它可以存储海量稀疏的数据。HBase基于LSM树实现，它将对数据的修改增量保持在内存中，达到指定的大小后将这些修改操作批量写入磁盘。...● 更丰富的功能：与传统的关系数据库相比，Elasticsearch提供了全文检索、同义词处理、相关度排名、复杂数据分析、海量数据的近实时处理等功能。...本文给大家讲解的内容是微服务数据架构，数据分类及存储特性，NoSQL数据存储 下篇文章给大家讲解的内容是微服务数据架构，数据分类及存储特性， Spring Data 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编
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