一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战，同时也积累了诸多最佳实践。
事情是这样的， 今天一大早，我问临座的小王：“提起阿基米德，你最先能想到是什么？” “当然是说要撬动地球的人啊，古希腊人士，物理学家……！”跟我同一等级知识段位的小王回答道。 回答完，还满脸问号的看向
推送是时下比较主流的SDK，使得开发者可以即时的向其应用程序的用户推送通知或者消息，与用户保持互动，从而有效地提高留存率，提升用户体验。 大家都在说哪家好哪家坏，关于数据性能方面的对比评测我想大家都已
用户在咨询弹性伸缩服务时，觉得该产品挺好，但一经解释，发现不能用（软件架构不支持）。原因是，使用该产品，需要做到“应用无状态化”。
京东快速发展的同时，应用规模、数据中心以及机器的规模都同步倍增，在面对如此大规模的机器，应运而生了京东数据中心操作系统（JDOS，JingdongDatacenter OS）。历经多年时间的技术沉淀与发展，JDOS不仅仅作为京东数据中心操作管理资源，更作为京东统一的PaaS平台致力于支撑业务系统快速交付、稳定运行，基础中间件托管提升基础平台敏捷交付。尤其是线上运行的阿基米德系列系统，将应用于实现京东商城数据中心资源智能调度，支撑在线业务系统与大数据计算混合部署融合计算，并节约采购成本。而每一次的11.11都是对JDOS系统的一次检验和挑战，经过无数次的紧张演练，问题排查，系统升级优化，服务应用快速交付；从容支撑大促高峰流量，保障了业务的高速发展。
有时候要下个定义挺难的，那么就从具体来说吧。博主曾经在京东工作过，大家都知道京东是个大型网站，这点应该没有异议。那它有哪些特点呢？
很多客户在第一次收到交易伙伴发来的EDI需求时，往往是一头雾水的，有很多没有见过的专业名词，想要推进项目进程但是却无从下手。那么今天这篇文章就带大家简单了解下，在拿到EDI需求之后，如何从中提取出关键的信息，从而可以顺利开展后续的工作。
自2017年京东宣布全面向技术转型以来，以零售基础设施供应商为未来角色的京东，正在将多年积累的领先的技术能力进行工具化和平台化的转变，这些转变已经让越来越多的合作伙伴及行业享受到京东开放服务带来的效率的提升以及成本的下降。
本文是腾讯云TDSQL首席架构师张文在腾讯云Techo开发者大会现场的演讲实录，演讲主题是《TDSQL在银行传统核心系统中的应用实践》。 ---- 我是TDSQL架构师张文，同时也是TDSQL的开发人员之一。今天的分享内容主要包含四个部分，分别为银行行业现状介绍、核心系统分布式改造、TDSQL最佳实践和改造效果。 张文演讲现场 搜索关注“腾讯云数据库”官方微信，回复“1106张文”即可下载本视频演讲PPT。 一、关于TDSQL 银行数据库系统被外企垄断超过99%。数据库的复杂程度比拟操作系统，作为基础
双十一将至，购物车装的怎么样了？每年一到这时候，各大商家都已开始密集部署活动，等你剁手。
这一年里你参加了23场攻防演练，平均每场演练拿到了一万分，其中九千分都是靠fscan扫描爆破打下来的，你热衷于使用goby和shack2超级弱口令爆破,常常戏称自己是内网渗透大牛。
最近小伙伴在讨论单体到微服务架构中数据这块如何演进，相信这篇能给大家带来启发。 ---- 来源：SphereEx 链接：https://segmentfault.com/a/1190000041107436 排版：悟空哥 京东白条的快速发展满足了当前人们日益增长的消费需求。在京东商城上用京东白条来支付，已经成为一大批用户的消费习惯，更是在某种意义上成为了京东对外的『标签』。而作为一家互联网金融消费平台，京东白条的后台技术团队更是不容忽视的存在。而其也正是支撑京东白条自 2014 年初上线伊始，至今服务数亿用
“AI零售”环节将以“融合·共创”为主题，邀请传统零售企业领军者和AI技术公司新锐，重点围绕“商超百货数字化”“未来便利店”“零售视觉AI”三大议题同台论道，为行业人士呈现零售的三个未来。
毫不夸张的说咱们后端工程师，无论在哪家公司，呆在哪个团队，做哪个系统，遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论，能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案，我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。
李阳良，一面数据大数据部门负责人，九年互联网工作经验，对后台开发、大数据技术接触比较多。
这篇文章从“为什么数据库会慢”这个问题入手，把作者在这个方向多年的思考汇聚到了这篇文章里面，提出了八大解决方案。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在 Leader 节点选举后，还需要把 Leader 服务器和 Follow 服务器进行数据同步。在保证整个 ZooKeeper 集群中服务器数据一致的前提下，ZooKeeper 集群才能对外提供服务。
在《腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案：全增量无缝同步，快速构建实时数仓》一文中，我们介绍了如何使用DTS的「数据同步」服务，将MySQL数据同步到Ckafka并应用于大数据场景中。读者可能会产生疑问：DTS的「数据订阅」服务也提供了类似的功能，那么这两者有何区别，实际使用时应如何选择？为此，本文将为您详细介绍相关内容。
卖羊肉串首先就得有羊肉，于是我就联系了很多养殖场，我又是一个比较负责任的人，为了保证羊肉的质量，我就去考察了一家又一家养殖场，同时我也是个“小气”的人，所以我考察过程中，和对方谈判、比价，最终选了一个养殖场作为我的羊肉供应商，为我提供羊肉。
刚刚过去的11.11，讨论最多的莫过于直播电商，无论是薇娅李佳琦惊人的销售额，还是抖音电商公布的2546万小时的直播总时长和395亿累计看播人次，这些都让品牌商家在面对直播电商有了更多的思考。
（1）3.0 版本以后引入的一个服务器角色，在不影响集群事务处理能力的基础 上提升集群的非事务处理能力
移动智能应用可以分为在线模式、纯离线模式与“在线+离线”混合模式。在线模式下系统数据一般存储在服务器端的大中型数据库（如 SQL Server、Oracle、MySQL 等），移动应用依赖于稳定可靠的网络连接；纯离线模式下系统数据一般存储在移动终端的轻量级数据库（如 SQLite等），移动应用不需要网络连接；“在线+离线”混合模式则比较复杂，通常情况下系统数据存储在服务器端，移动终端暂存部分数据，因而形成了分布式异构数据库。在移动应用运行过程中，当移动终端或服务器端执行数据更新操作后，为了保证数据的完整性和一致性，需要进行双向的数据同步。然而，由于移动网络本身具有复杂性、动态性、弱连接性以及通信延迟与带宽相对有限等特性，因而移动应用的数据同步技术备受考验。
对象存储（Cloud Object Storage，COS）是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，用户可通过网络随时存储和查看数据。腾讯云 COS 使所有用户都能使用具备高扩展性、低成本、可靠和安全的数据存储服务。
一个对Java程序员进阶成长颇有研究的人，今天继续给大家带来新的一篇Java进阶指南。
京东白条使用 Apache ShardingSphere 解决了千亿数据存储和扩容的问题，为大促活动奠定了基础。
特征：一个master可以拥有多个slave，一个slave只对应一个master
本发明涉及税务开票领域，更具体地，涉及一种基于金税盘控制系统登录和数据同步的方法。
如果像面试官说的这种场景，再使用上面我提到的AOF缓冲区就有点浪费内存空间了。所以Redis会将主服务器的这条Del删除命令，发送给从服务器。
为了避免单点redis服务器故障，准备多台服务器，互相连通。将数据复制多个副本保存在不同的服务器上，连接在一起，并保证数据是同步的，即使有其中一台服务器宕机，其他服务器依然可以继续提供服务，实现Redis的高可用，同时实现数据冗余备份
1、事务请求的唯一调度和处理者，保证集群事务处理的顺序性2、集群内部各服务的调度者
井显生，2019年加入去哪儿，现负责国内机票出票、退款、改签核心业务。在领域驱动设计(DDD)、高并发有大量实践经验。
“高可用”是互联网一个永恒的话题，先避开MySQL不谈，为了保证各种服务的高可用有几种常用的解决方案。
我们团队目前主要的工作只能就是一套网关系统，围绕网关或者是接入层系统来说，是存在一套通用解决方案的。
Redis在日常部署的时候，可以有多种部署模式：单机、主从、哨兵、集群（分区分片），因此本文将对上面这四种模式进行详细的讲解，特别是集群模式将进行最细致的讲解（现行普遍使用的方式）。
Go 自带了一个 pprof 的性能优化和分析的工具，这个工具包括 cpuprof 、memprof ，并且还提供了 Lookup 功能用于获取堆状态信息、线程状态信息、 goroutine 状态信息等。官方的博客有一篇文章介绍用法：《Profiling Go Programs》[1]
数据同步一致性是现代分布式系统中的一个关键问题。随着云计算和大数据应用的广泛采用，保持数据的一致性变得尤为重要。在本文中，我们将探讨数据同步一致性的挑战，介绍一些常见的解决方案，以及如何构建一个高效的数据同步一致性解决方案。最后，我们将提供一个代码示例，演示如何实现数据同步一致性的一个简单但强大的解决方案。
https://nacos.io/en-us/docs/nacos-sync.html
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
在 ZooKeeper 集群中，服务器分为 Leader 服务器、 Follower 服务器以及 Observer 服务器。
孙伟：腾讯云高级技术工程师，主要负责腾讯云存储和中间件产品的技术支持专项工作。有8年以上的云存储技术支持、数据迁移和架构方案经验。曾任职于其他云友商公司，担任过研发、产品改进、售后等多项工作岗位。
淘宝开放平台（open.taobao.com）是阿里系统与外部系统通讯的最重要平台，每天承载百亿级的API调用，百亿级的消息推送，十亿级的数据同步，经历了8年双11成倍流量增长的洗礼。本文将为您揭开淘宝开放平台的高性能API网关、高可靠消息服务、零漏单数据同步的技术内幕。
DM（TiDB Data Migration）是由 PingCAP 开发的一体化数据同步平台，支持从 MySQL 或 MariaDB 到 TiDB 的全量数据迁移和增量数据同步。无论是从 MySQL 向 TiDB 进行平滑数据迁移还是用 TiDB 作为多个 MySQL 实例的数据汇总库，都可以通过 DM 来实现。DM 在 TiDB DevCon 2019 上正式开源，经过半年多时间在大量用户、开发者的支持和反馈下，其功能和稳定性越来越完善。在今天，我们宣布 DM 1.0 GA 正式发布。
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