在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合. 常见的场景如下: 给一个 userId ,判断用户登陆状态: 显示用户某个月的签到次数和首次签到时间: 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数: 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息. 所以,我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据(例如亿级)的集合类型. 如何选择合适的数据集合,我们首先要了解常用的统计模式

在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时还要对集合中的数据进行统计排序. 常见的场景如下: 给一个 userId ,判断用户登陆状态: 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数: 统计每天的新增与第二天的留存用户数: 统计网站的对访客(Unique Visitor,UV)量 最新评论列表 根据播放量音乐榜单 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息.

亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战 完整高清含源码,需要课程的联系QQ:2608609000 1[免费观看]课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西2[免费观看]基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍3小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷11分钟4大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构9分钟5能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性5分钟6从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的C

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,

NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 938+) XCode是重度充血模型,以单表操作为核心,不支持多表关联Join,复杂查询只能在where上做文章,整个

TubeMQ是腾讯在2013年自研的分布式消息中间件系统,专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输,经过近7年上万亿的海量数据沉淀,目前日均接入量超过25万亿条.较之于众多明星的开源MQ组件,TubeMQ在海量实践(稳定性+性能)和低成本方面有着比较好的核心优势. TubeMQ 捐赠 Apache 基金会 9月12日,Apache软件基金会成立20周年之际,腾讯在ApacheCon宣布TubeMQ 开源.TubeMQ 启动计划捐赠 Apache 基金会的流程. TubeMQ系统特点 1.

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

Elasticsearch 的基本信息大致如图所示,这里就不具体介绍了. 本次分享主要包含两个方面的实战经验:索引性能和查询性能. 一. 索引性能(Index Performance) 首先要考虑的是,索引性能是否有必要做优化? 索引速度提高与否?主要是看瓶颈在什么地方,若是 Read DB(产生DOC)的速度比较慢,那瓶颈不在 ElasticSearch 时,优化就没那么大的动力.实际上 Elasticsearch 的索引速度还是非常快的. 我们有一次遇到 Elasticsearch 升级后索

一. 重试机制 最容易也最简单被人想到的容错方式,当然就是“失败重试”,总而言之,简单粗暴!简单是指它的实现通常很简单,粗暴则是指使用不当,很可能会带来系统“雪崩”的风险,因为重试意味着对后端服务的双倍请求. 1. 简单重试 我们请求一个服务,如果服务请求失败,则重试一次.假设,这个服务在常规状态下是99.9%的成功率,因为某一次波动性的异常,成功率下跌到95%,那么如果有重试机制,那么成功率大概还能保持在99.75%.而简单重试的缺陷也很明显,如果服务真的出问题,很可能带来双倍流量,冲击服务系

亿级Web系统的高容错性实践 亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个“救火队长”的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,“火”是永远救不完的,让系统能够自动”灭火”,才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总是依赖于“人”去恢复

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

亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个"救火队长"的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,"火"是永远救不完的,让系统能够自动"灭火",才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 1:积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HT

编者按:高可用架构分享及传播在架构领域具有典型意义的文章,本文由孙子荀分享.转载请注明来自高可用架构公众号 ArchNotes.   孙子荀,2009 年在华为从事内核和分布式系统的开发工作:2011 年在百度从事过高性能计算方面的工作:2012 年加入腾讯进行 QQ 群广告系统的开发,随后负责腾讯云加速的带宽调度系统的设计研发:2014 年开始手 Q 公众号后台设计开发. 腾讯优秀讲师,包括 Linux 内核的讲授,并行计算等课程.在内核.数据挖掘.计算机广告等方面有很深的造诣. 手 Q 公众

*****************开篇介绍**************** ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三个重要的标准: ---大型缓存架构中需要首先说一下: 海量数据:支持海量数据缓存,支持大规模数据: 高并发:在亿级QPS的场景下,可以做到满足业务需求: 高可用:表示redis可以做

原文地址:http://www.uml.org.cn/zjjs/201307172.asp 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 1:积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTML中,再用F

本篇文章内容来自2016年TOP100summit QQ空间客户端研发总监王辉的案例分享.编辑:Cynthia 王辉:腾讯SNG社交平台部研发总监.腾讯QQ空间移动客户端技术负责人高级工程师.09年起负责QQ空间技术研发,经历从Web时代到移动客户端技术的转变,在Web.移动终端上都有不错的技术积累. 导读:移动互联网飞速发展,2016年,社交网络对视频技术的应用得到爆发式的增长,短视频.视频直播.视频滤镜.视频人脸动效.音乐.K歌.变声.连麦等功能陆续在产品中上线,如何在快速上线功能的同时,保

三年多前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,那个时候,我7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个“救火队长”的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决.我幡然醒悟,“火”是永远救不完的,让系统能够自动”灭火”,才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总是依赖于“人”去恢复,让系统本身具备“容错”能力,才是根本解决之道.三年多过去了,我仍然负责着这个系统

声明:本文根据msup和魅族联合举办的<第三期魅族技术开放日-架构设计与优化>录音整理原创首发,转载或节选内容前需获授权. 嘉宾:沈辉煌,魅族高级架构师,魅族云同步负责人.2010年加入魅族,负责云同步的核心协议设计与研发.专注在分布式服务.分布式存储.海量数据下RDB与NSQL融合等方面. 责编:钱曙光,关注架构和算法领域,寻求报道或者投稿请发邮件qianshg@csdn.net,另有「CSDN 高级架构师群」,内有诸多知名互联网公司的大牛架构师,欢迎架构师加微信qshuguang2008申

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:冯伟源,高级工程师,腾讯云Redis系统运维负责人.6年DBA经验,一直从事SQL优化.实例调优.数据库架构.海量数据库集群运维.运营平台建设和管理等工作.为 QQ.Qzone.QQ音乐.微云.腾讯云等业务提供数据库服务. 导语:腾讯云Redis自2015年诞生以来,爆发时增长,为上万家客户提供服务.作者作为唯一的运维负责人,面对三大挑战是如何破解? 元信息的一致性管理 万台设备高效运维 如何实现智能调度 解读腾讯云Redis 腾