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！
2012～2014年，我们的业务开始使用一种新的互联网销售模式——秒杀抢购，一时间，各个产品线开始纷纷加入进来，今天秒杀门票，明天秒杀酒店，等等。各种活动是轮番登场，用户在不亦乐乎地玩着秒杀活动的同时，也对后端技术的支撑提出了一波又一波的挑战。
秒杀系统是电子商务领域的一个热门应用场景，它要求在极短的时间内处理大量用户请求，确保高可用性和数据一致性。其中，Redis是一个常用的数据存储组件，但在极端情况下，Redis集群可能会崩溃，导致系统不可用。本文将介绍如何构建一个高可用的秒杀系统，特别关注在Redis集群崩溃时如何保证系统的高可用性。
服务化确实带来不少好处，那么服务化有没有什么问题呢？答案是肯定的！下面分享一下我们曾经在服务化过程中经历的问题：
为帮助开发者更好地了解和学习前沿数据库技术，腾讯云数据库特推出"DB · TALK"系列技术分享会，聚焦干货赋能创新，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每月和您一起深入探讨云数据库的内核技术、性能、架构、管理运维和最佳实践等。 3月30日第一期分享会“数据库管理与运维”专场已结束，本期带来各讲师分享精华及直播回顾视频。想要讲师ppt的小伙伴，可在腾讯云数据库公众号后台发送"3.30讲师课件"，即可获得讲师课件哦！ 迁移利器DBbridge 技术实现原理 ——程学飞，腾讯云数据库高级产品经理 DBbridge软件的
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。
每年一次的双十一大促临近，因此上周末公司组织了一次技术交流闭门会，邀请了电商、物流、文娱内容、生活服务等知名一线互联网公司的技术大牛，一起探讨了一些大促稳定性保障相关的技术话题。
2019年5月9日，平安科技数据库产品及存储产品部总经理在第十届数据库技术大会DTCC上分享了《开源数据库在平安的应用实践》，本文根据演讲内容整理，围绕以下几个方面进行分享：
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/720/1.html （复制链接，打开浏览器即可查看）
【迪B课堂】为腾讯云数据库产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程，旨在帮助大家从入门到精通学习和使用数据库。
对大多数人而言，今年的双十一可谓是无感而过。然而，这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
MongoDB拥有灵活的文档型数据结构和方便的操作语法，在新兴的互联网应用中得到了广泛的部署，但对于其底层的存储引擎一直未对外开放，虽说开源却有失完整。Mongo版本3中开发了插件式存储引擎API，为第三方的存储引擎厂商加入Mongodb提供了方便。也许是迫于TokuMX的压力，内存配置在版本3中都有很好的体现。即便如此，在面对文档数据库的技术造型时，我们又多了一个选择。
活动时间：2018年12月12日至2019年1月25日，每天两场秒杀，时间分别为：9：00-12：00，14：00-18：00。
作者：冰河 星球：http://m6z.cn/6aeFbs 博客：https://binghe.gitcode.host 文章汇总：https://binghe.gitcode.host/md/all/all.html 源码获取地址：https://t.zsxq.com/0dhvFs5oR 备注：本文节选自 冰河技术 知识星球《Seckill秒杀系统》专栏，文末有福利！ 沉淀，成长，突破，帮助他人，成就自我。 本章难度：★★★☆☆ 本章重点：全面阐述建设秒杀系统挑战的应对之道，知己知彼，方案了然于胸，自然
在前面的文章中，详细阐述了建设秒杀系统的目标与存在的挑战，并且简单罗列了如何应对这些挑战的方式。本章，就详细阐述对秒杀系统存在挑战的应对之道，最终构建出兼具高并发、高性能和高可用的秒杀系统。心中不仅了解建设秒杀系统存在的挑战，更清楚的知道这些挑战的应对之道，正所谓：知己知彼，百战不殆，方案了然于胸，自然有应对之法。
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。
秒杀读多写少。无需每次实时校验库存。库存预热，放到Redis，信号量控制进来秒杀的请求。
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。
导语 1月6日，TDMQ RabbitMQ 版正式公测！TDMQ RabbitMQ 版是TDMQ系列产品中的一款子产品，是一款分布式高可用的消息队列服务，支持AMQP 0-9-1 协议，完全兼容开源 RabbitMQ 的各个组件与概念。欢迎大家扫描文末二维码使用体验！ TDMQ RabbitMQ 版的背景 众所周知，RabbitMQ是一个历史比较悠久的消息队列中间件，它是使用Erlang语言开发的实现AMQP（Advanced Message Queue Protocol 高级消息队列协议）的
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
“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。
于是，秒杀系统一般会引入MQ、Redis、MySQL、Nginx等中间件，需要对每个中间件进行高性能、高并发、高可用的分析。
前面文章整体介绍了秒杀系统的设计架构原则，在高并发秒杀系统架构下还存在一些个性化问题需要解决。
裸奔秒杀 不加思考，上来直接按照 SpringBoot + MyBatis 模式进行秒杀系统的设计，流程如下：
设计一个高并发、高可用的分布式秒杀系统是一个非常具有挑战性的任务，需要从架构、数据库、缓存、并发控制、降级限流等多个维度进行考虑。以下是一个典型的秒杀系统设计思路：
CAP认为，一个提供数据服务的存储系统无法同时满足数据一致性、数据可用性、分区耐受性(系统具有跨网络分区的伸缩性)，在大型网站中，通常会选择强化分布式存储系统的可用性和伸缩性在某种程度上放弃一致性 数据一致性分为：
1）用户需要查询所有订单，订单数据中肯定包含不同的user_ID、order_time。
大家还记得2013年的小米秒杀吗？三款小米手机各11万台开卖，走的都是大秒系统，3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。经过日志统计，前端系统双11峰值有效请求约60w以上的QPS ，而后端cache的集群峰值近2000w/s、单机也近30w/s，但到真正的写时流量要小很多了，当时最高下单减库存tps是红米创造，达到1500/s。
最初的秒杀系统的原型是淘宝详情上的定时上架功能，由于有些卖家为了吸引眼球，把价格压得很低。但这给的详情系统带来了很大压力，为了将这种突发流量隔离，才设计了秒杀系统，文章主要介绍大秒系统以及这种典型读数据的热点问题的解决思路和实践经验。
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。
1. 一些数据2. 热点隔离3. 动静分离4. 基于时间分片削峰5. 数据分层校验6. 实时热点发现7. 关键技术优化点7.1 Java处理大并发动态请求优化7.2 同一商品大并发读问题7.3 同一数据大并发更新问题8. 大促热点问题思考
微信云托管是微信团队联合腾讯云推出的后端项目全托管服务。对于微信生态应用开发采用前后端分离架构的场景，云托管可做到免运维免服务器管理，从代码管理到CI/CD流水线部署发布，提供全链路、低成本、企业级的云原生解决方案。
云计算管理员们一般都工作在一个分布式局域网计算基础设施中，它与传统数据中心最大的区别之一就是，所有被存储、调配和管理的数据都在一个私有云中。基于云计算的高效工作负载监控可在性能发生问题之前就提前发现这些问题的苗头，从而防患于未然。了解你的云计算运行详细信息将有助于交付一个更强大的云计算使用体验。 收集云计算性能指标 IT管理员们必须积极主动地收集和记录云计算服务器的性能指标与数据，这主要是因为托管云计算工作负载的大多数服务器都是需要使用专用资源的虚拟机。对于云计算服务器来说，过度分配资源或分配资源不足
K8S，是Kubernetes（舵手）的简称，是Google在2014年6月开源的一个基于容器技术的分布式集群管理系统。后google捐赠给Cloud Native Computing Foundation（现属Linux基金会）来使用。
几年前我曾经服务过的一家电商公司，随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单，订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控，我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔（不包括秒杀，秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案，详见《秒杀系统设计～亿级用户》）。不过，直到此时，订单系统还是单库单表，幸好当时数据库服务器配置不错，我们的系统才能撑住这么大的压力。
就在前几个月，Apache 宣布准备将曾火极一时的 Mesos 项目移至 Attic 下 ，保存为“只读”状态。要知道，Attic 是 Apache 软件基金会为已终止项目提供的一种解决方案，这意味着 Mesos 正式进入项目“退休”阶段。 说实话，我并不惊讶。过去几年，以 docker、kubernetes 为代表的容器技术已发展为一项通用技术，BAT、滴滴、京东、头条等大厂，都争相把容器和 k8s 项目作为技术重心，试图“放长线钓大鱼”。 就说阿里吧，目前基本所有业务都跑在云上，其中有一半迁移到了自己定
想要降低云函数的费用吗？ 想要简单配置即可触发 Serverless 云函数吗？ 想要平滑切换后端服务为云函数，并且用户无感知吗？ 腾讯云网络负载均衡 CLB 产品现已全面支持绑定云函数 SCF，可提供服务级访问函数方案，适用于企业节点较多，有历史服务在 CVM、容器、自建机房、且服务较重访问量较多的场景。 通过 CLB 触发器可以深度对接 Serverless 云函数公网访问服务，帮助开发者平滑迁移传统架构到 Serverless，提供理解成本更低、更易操作的公网接入及 Web 访问体验。 优势 -
其中 Redis 和 MySQL 都是之前搭建在云端的 K8S 上的 主从 结构，用 Traefik 做总网关。
伴随着云计算的浪潮，云原生的概念也应运而生，从 2015 年 CNCF 云原生基金会的成立，已经持续高速发展了 7 年时间。而 Kubernetes 作为云原生的代表就像是一个全新的云操作系统，围绕着它诞生了丰富的上层应用和生态。 迄今为止，CNCF 在其公布的云原生全景图中，显示了目前近 30 个领域、数百个项目的繁荣发展，云原生技术的广度和深度得到了前所未有的发展。 虽然说近几年云原生技术越来越火热，但面对这庞杂的技术领域和技术工具，有不少人开始犯难，那就是不知道从哪儿下手开始学习；即便有人掌握了其中
导语 | 腾讯云原生数据库团队最新研究成果入选国际顶会SIGMOD，数据库结合AI形成自治大脑，并在2022年智能调优人机大赛中战绩不菲，标志着腾讯云在数据库自治领域取得重大突破，实现性能领先。 加入AI技术，形成数据库自治大脑 —— 周可/华中科技大学教授 周可教授表示，在海量数据的大背景下，DBA（人工运维）的增长远远跟不上数据的增长，且用户负载具有多样性和动态性，一成不变的运维方式已不能够满足用户的需求。把AI加入到数据库，形成数据库的自治大脑，符合数据库自治的发展方向。 实现数据库自治的基本框架包
最近在部门内部分享了原来在电商业务做秒杀活动的整体思路，大家对这次分享反馈还不错，所以我就简单整理了一下，分享给大家参考参考
云计算管理员们一般都工作在一个分布式局域网计算基础设施中，它与传统数据中心最大的区别之一就是，所有被存储、调配和管理的数据都在一个私有云中。基于云计算的高效工作负载监控可在性能发生问题之前就提前发现这些问题的苗头，从而防患于未然。了解你的云计算运行详细信息将有助于交付一个更强大的云计算使用体验。
最近在部门内部分享了原来在电商业务做秒杀活动的整体思路，大家对这次分享反馈还不错，所以我就简单整理了一下，分享给大家参考参考。
鉴于有赞业务迅速发展，对于秒杀场景有比较强烈的需求,当前我们的自建数据库使用Percona Server 5.7.22 版本，在应对快手直播以及秒杀场景下，单行更新性能有点吃紧。因此我对比有赞自建数据库和腾讯 cdb在热点秒杀单行更新场景下的性能差异。
其实，整个秒杀的业务场景并不复杂，可即查看参与秒杀的商品信息，加上购买和支付的动作，如下图所示。
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高，如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动，最典型的就是“双11抢购”。
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