官方文档存在的问题 可能由于 Apollo 配置中心的客户端源码一直处于更新中,导致其相关文档有些跟不上节奏,部分文档写的不规范,很容易给做对接的新手朋友造成误导. 比如,我在参考如下两个文档使用传统 .NET 客户端做接入的时候就发现了些问题. ctripcorp/apollo - .Net客户端使用指南 ctripcorp/apollo.net - .Net客户端之与 System.Configuration.ConfigurationManager 集成 两个文档关于标识应用身份的AppI…

文 | 潘国庆 携程大数据平台实时计算平台负责人 本文主要从携程大数据平台概况.架构设计及实现.在实现当中踩坑及填坑的过程.实时计算领域详细的应用场景,以及未来规划五个方面阐述携程实时计算平台架构与实践,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴. 一.携程大数据平台之总体架构 携程大数据平台结构分为三层: 应用层:开发平台Zeus(分为调度系统.Datax数据传输系统.主数据系统.数据质量系统).查询平台(ArtNova报表系统.Adhoc查询).机器学习(基于tensorflow.spa…

App网络服务的高可靠和低延迟对于无线业务稳定发展至关重要,过去两年来我们一直在持续优化App网络服务的性能,到今年Q2结束时基本完成了App网络服务通道治理和性能优化的阶段性目标,特此撰文总结其中的经验教训,为以后的工作打下基础. 携程App无线网络服务架构 2014年携程为无线服务开发了Mobile Gateway,有两种类型:TCP Gateway和HTTP Gateway. TCP Gateway设计用于App中Native业务网络服务,基于TCP协议之上设计了应用层协议,类似于RPC机…

携程大数据平台负责人张翼分享携程的实时大数据平台的迭代,按照时间线介绍采用的技术以及踩过的坑.携程最初基于稳定和成熟度选择了Storm+Kafka,解决了数据共享.资源控制.监控告警.依赖管理等问题之后基本上覆盖了携程所有的技术团队.今年的两个新尝试是Streaming CQL(华为开源)和JStorm(阿里开源),意在提升开发效率.性能和处理消息拥塞能力,目前已有三分之一的Storm应用已经迁到JStorm 2.1上. 今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践,按照时间顺序来分享我们是怎…

1 引言 为了了解当前前端的发展趋势,让我们从国内各大互联网大厂开始,了解他们的最新动态和未来规划.这是解密大厂前端技术体系的第四篇,前三篇已经讲述了阿里.腾讯.百度在前端技术这几年的技术发展. 这一篇从携程讲起. 携程技术全景图 移动技术产品 移动技术产品分为四大模块: 技术平台:MCD(持续交付平台),APM(性能监控平台),MTS(日志排障平台)和MTP(无线技术平台) 通信层:通信工具,消息推送平台,服务端推送 框架层:涵盖App中通用能力,例如设备信息.位置信息.热更新.网络通信.配置…

支撑百亿级应用的 NewSQL https://zhuanlan.zhihu.com/newsql/ 项目背景 初次接触 TiDB,是通过同程网首席架构师王晓波先生的分享,当时同程网正在使开发和数据库全面往开源方向转型,由于业务需要,很多在线业务数据量和访问量都非常的大,而 MySQL 无法满足大数据量下的复杂查询需求,为了使数据库分片对开发透明,同程自研了 DBrouter .但分片后的合并.实时汇总统计及全量数据的监控仍然是困扰我们的一个难点.一直没有特别好的办法解决. 急速增长的业务 20…

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma…

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map…

阅读本文大概需要 6 分钟. 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES,或者就是自己玩玩儿 Demo,…

一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称ES) 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 然后你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES…