如果你打算好好学习一下 MySQL,性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候,突然发现一个问题摆在眼前,本地数据库中没那么大的数据量啊,几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多,但谁敢直接在生产环境动手啊,想被提前优化吗?
我们经常提及到的订单号,大多数是在电商购物场景下的一个唯一标识字符串。实则订单号并不仅仅指的是电商系统,只要需要这样的业务场景,我们都可以使用订单号的模式来处理。例如我们的省份证号,要求唯一可读性强等特点,也可以将之理解为一个订单号。
env.readTextFile(本地/HDFS文件/文件夹);//压缩文件也可以
引出 大家都用过QQ或者微信吧, 当我们注册的时候, 会被自动分配一个QQ号, 这个号码是全局唯一且固定的, 那么, 如果是你来写的话, 如何为新注册的用户分配一个号码呢? 亦或是一个电商网站, 要为
流水号是每个系统永远都绕不开的一个话题,如订单系统中的订单号,物流系统的运单号、银行系统的业务单号等等,不难发现这些单号虽然叫法不一样,但都有着一些相同的共性,那就是全局唯一性。除此之外,一个设计良好的流水号生成规则还应该包含如下特性:
本人混迹qq群2年多了,经常听到有人说“数据表太大了,需要分表”,“xxxx了,要分表”的言论,那么,到底为什么要分表?
4月末的时候就知道【Baidu Comate智能代码助手】了,一直在测试,毕竟想要全方面的测试内容量还是很多的,今天我以不是很长的篇幅来将【Baidu Comate智能代码助手】的全栈性为大家展示一下,希望能帮助到各位开发者。
该文章针对订单号的设计进行初探,会在不断的实践中完善、后期也会不断更新。希望大家关注。
编程中的“幂等性”是指任意多次执行所产生的影响,与一次执行的影响相同。一个拥有幂等性设计的接口,保证无论一次或多次来调用接口,都能够得到相同的结果。接口的幂等性设计在某些场景下是必需的,例如用户下单的场景。
本文主要以讨论电商的订单编码规则为案例,其他类型的服务编号设计思路其实也是相似的。
我之前呆过一家创业工作,是做商城业务的,商城这种业务,表面上看起来涉及的业务简单,包括:用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是,细分下来,还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如:为用户推荐商品,这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话,那肯定就包含了:用户行为日志埋点、采集、上报,大数据实时统计分析,用户画像,商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例,写些啥呢?想来想去,写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
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:
在Spring Boot中设计一个订单号生成系统,主要考虑到生成的订单号需要满足的几个要求:唯一性、可扩展性、以及可能的业务相关性。以下是几种常见的解决方案及相应的示例代码:
1. 达达系统架构升级经验总结 1.1. 概述 达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。达达业务主要包含两部分:商家发单,配送员接单配送。 达达的业务规模增长极大,在1年左右的时间从零增长到每天近
HTTP/1.1中对幂等性的定义是:一次和多次请求某一个资源对于资源本身应该具有同样的结果(网络超时等问题除外)。也就是说,其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。
TPC 是事务处理性能委员会组织,该委员会致力于制定和维护一系列标准化的基准测试,以评估商业计算系统的性能。其中最著名的是一系列用于评估计算机系统性能的基准测试。
随着O2O线上线下业务的不断扩展,电商平台也在逐步完善交易侧相关的产品功能。在最近的需求版本中,业务方为进一步提升用户的使用体验,规划了取货码生成及订单核销相关逻辑,目的是让线上的用户在付完款之后能够到店取货或者安排导购派送。
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。
达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。 达达的业务模式与滴滴以及Uber很相似,以众包的方式利用社会闲散人力资源,解决O2O最后三公里即时性配送难题(目前达达已经与京东到家合并)。 达达业务主要包含两部分:商家发单,配送员接单配送,如下图所示。
这里讨论的情况是在MySQL一张表的数据达到千万级别。表设计很烂,业务统计规则又不允许把sql拆成多个子查询。
数据库专题(三)——Mysql ID生成器 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 注:本文是我对ID生成器的见解,如果有偏差欢迎指正。 一、需求 在数据库中,ID作为记录表每一行数据唯一性的重要元素,其重要性不言而喻。在普通网站的业务场景中,可以使用数据库的自增的方式生成id,则在新增数据的时候不需要定义id,插入数据的过程中数据库自己会生成id。 但是,当网站业务量大,并发量大,如果使用数据库自增的方式,则可能会出现多个请求需要新增数据同时发送给mysql,则会发生异常。 另外,由于数据传输过程中,
本篇讲解 Mysql 的「主键」问题,从「为什么」的角度来了解 Mysql 主键相关的知识,并拓展到主键的生成方案问题。再也不怕被问到 Mysql 时只知道 CRUD 了。
🍁 作者:知识浅谈,CSDN签约讲师,CSDN原力作者,后端领域优质创作者,热爱分享创作 💒 公众号:知识浅谈 📌 擅长领域:后端全栈工程师、爬虫、ACM算法 🔥 联系方式vx:zsqtcc 她把分布式 ID 常见解决方案讲的真的透彻。 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 分布式 ID 使用这么频繁呢? 这主要是因为大数据量,高并发使得单体数据库显得力不从心了。 正菜来了🛴🛴🛴 🍖基于sql数据库方案 🍕数据库主键自增 这种方式就比较简单直白了,就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。
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在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益。 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL。 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2)zooke
在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益。
作者简介 初八,携程资深研发经理,专注于订单后台系统架构优化工作;JefferyXin,携程高级后端开发专家,专注系统性能、业务架构等领域。 一、背景 随着机票订单业务的不断增长,当前订单处理系统的架构已经不能满足日益增长的业务需求,系统性能捉襟见肘,主要体现在以下方面: 数据库CPU资源在业务高峰期经常达到50%以上,运行状况亮起了黄灯 磁盘存储空间严重不足,需要经常清理磁盘数据腾挪可用空间 系统扩容能力不足,如果需要提升处理能力只能更换配置更好的硬件资源 因此我们迫切需要调整和优化机票订单数据库
初八,携程资深研发经理,专注于订单后台系统架构优化工作;JefferyXin,携程高级后端开发专家,专注系统性能、业务架构等领域。
我们在实际编程过程中会经常遇到需要用唯一ID的场合,这些唯一ID还会存到数据库中以便于我们将来进行查询和匹配。
客观地说,如果一定要用uuid生成订单号这类东西也能凑合用,但是它有着罄竹难书的“罪行”:肉眼可见,它是无序的;长度是64位数字字母随机组合的字符串,占用空间巨大;完全不具备业务属性,也就是说使用uuid你完全无法推算出它到底是干嘛的;因为无序,所以趋势递增就更不用指望了;所以用uuid生成订单号就是自杀行为,适合它的是类似生成token令牌的场景。
如果数据库是跨机房部署,分布式ID是必须的,不然后续做数据分析和统计、跨机房路由会踩大坑。
很多人在面试时,会被问到这样的问题:遇到过什么系统故障?怎么解决的?下面是笔者根据自己15年互联网研发经历总结的多个线上故障真实案例。相信可以帮你从容应对面试官的提问!
在MySQL使用的过程中,所谓的性能问题,在大部分的场景下都是指查询的性能,导致查询缓慢的根本原因是数据量的不断变大,解决查询性能的最常见手段是:针对查询的业务场景,设计合理的索引结构。
之后通过消息通知服务异步下单,若第4步异步下单失败,重试操作,试图重新生成订单,MQ的消息也可回溯。
作为一种已经存在了近 30 年的开源脚本语言,PHP 拥有一个庞大且非常忠诚的开发人员社区。它也非常容易学习,使其成为 Web 开发初学者的理想第一语言。
如果你收到了约面通知,第一时间一定要选好你方便的时间,如果超过 10 分钟没有处理,就可能被约满了,就错过了约面的机会了,看来虾皮面试的人真多啊。
在服务设计中,经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID,例如订单号,流水号等。对于ID的要求主要有以下几点:
最后一篇案例篇,"愿站在巨人的肩膀上",加油熊二同学。 常见案例 淘宝网架构演进 2017年5月18日,阿里巴巴集团公布2016财年的全年业绩,集团收入为1582.73亿元人民币,同比增长56%
今天下午面的北京链家现场面,虽然凉凉还是总结下面经吧~ 链家: 一面: 拿出手机问我笔试做错的一道笔试怎么分析,提醒了半天我也没想到(实际是拆装箱相关的知识) springbean生命周期 mysql范式 java类加载流程 outofmemory排查(问了具体命令,不会...) linux用过什么命令 linux日志查找特定关键字查询 jmm内存模型 java单例有哪几种 java特性中继承的作用,举例 多线程如何解决死锁 线程池的作用 多线程异常处理 二面: 5min尬聊,跟没面没区别 hr: 5m
Spring Cloud为开发者提供了快速构建分布式系统中的一些常见工具,如分布式配置中心,服务发现与注册中心,智能路由,服务熔断及降级,消息总线,分布式追踪的解决方案等。
Elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎,底层其实还是基于lucene的。核心思想是在多台机器上启动多个ES进程实例,组成了一个ES集群。ES中存储数据的基本单位是索引,如要在ES中存储一些订单数据,就应该在ES中创建一个索引,order_idx,所有的订单数据就都写到这个索引里面去,一个索引差不多就是相当于是mysql里的一张表。ES的层级如下:index -> type -> mapping -> document -> field。
聊一个实际问题:淘宝的数据库,主键是如何设计的? 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
单号在实际的业务过程中是做为一个订单的唯一标识码的存在,提供订单号就很方便业务人员快速定位订单信息,给予用户帮助。
在分布式系统中,经常需要对大量的数据、消息、http请求等进行唯一标识,例如链路追踪traceId、身份标识号、订单流水号、操作记录流水号、优惠券id等等。
达达创立于2014年5月,业务覆盖全国37个城市,拥有130万注册众包配送员,日均配送百万单,是全国领先的最后三公里物流配送平台。 达达的业务模式与滴滴以及Uber很相似,以众包的方式利用社会闲散人力资源,解决O2O最后三公里即时性配送难题(2016年4月,达达已经与京东到家合并)。
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