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  • ppt文档 Rust分布式账务系统 - 胡宇

    需求分析 支付处理: ● 转账 ● 冻资 / 解资 ● 账户限额 ● 批处理事务 正确性:无双花或少付 审计监管:交易日志不可篡改,交易历史可回溯 条件事务:根据一定的条件决定事务执行与否 高可用:在部分节点失效的情况下,依旧可以提供正确的 服务 超低延迟:实时交易,超低响应延迟 水平扩展性:利用分布式事务实现钱包集群的的水平扩 展,应对高达 100 万 TPS 的流量 可演化性:业务逻辑与底层 API 解耦,当业务发生改变 时,底层 API 不用改变 分布式账务系统 设计理念 - Rust 是我们可靠的基石 分布式账务系统 存算分离 API 解耦 读写分离 层级账号 Rust ● 事务层与账户层分 离 ● 独立水平扩展 ● CQRS ● Event Sourcing ● 针对读场景,写场 景分别优化 ● 稳定的底层 API ● 灵活的顶层 API ● 树状结构 Raft 共识算法 raft-rs ● 高性能:关键路径无锁单线程 顶层架构 ● Gateway 路由层 ○ 业务 API 到底层 API 的翻 译 ○ 产生转账计划 ● Marker 事务层 ○ 使用业务 id 进行路由 ○ 执行转账计划 ○ 分发账户变动请求 ● Auticuro 账户层 ○ 使用账户 id 进行分区 ○ 执行账户变动请求 ○ 更新账户余额 分布式账务系统
    0 码力 | 27 页 | 12.60 MB | 1 年前
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  • ppt文档 新一代分布式高性能图数据库的构建 - 沈游人

    Takeaway AtlasGraph 架构概览 存储层 副本管理 CRAQ 图原生存储 索引 LSM-Tree 容灾保障 ( BR ) 元数据层 事务管理 MVOCC 计算层 Cypher AST 优化器 图计算 内存加速引 擎 服务接口 HTTP/RPC Spark 连接器 Python UDF 执行器 索引管理 分布式架构性能可线性扩展 - 针对大规模图优化的存算引擎 - 配合 Atlas 图平台,实现无代码图分析 - Query 性能分析模块,启发式提示优化 - 内置多种分析函数,面向分析师友好 -MVOCC 保证事务一致性 - 多副本管理保证数据服务高可用 - 在线备份提供容灾保障 高速 易用 可靠 Why Rust ? Performance • Blazingly fast and memory-efficient 构,基于 Raft 算法实现租约,进行 服务多活,保证图库不会出现单点 故障。 Raft 服务高可用方案 偏向分析型的分布式事务 【 MVOCC 事务提交】 基于多版本乐观并发控制技术的分布式事 务实现,在保障一致性的前提下,提供优 秀的分析性能 分布式事务技术方案 MVOCC 处理流程 全面的算法支持  覆盖全部常用算法 • 路径计算、社区检测、相似度计算 等  丰富的自研图算法
    0 码力 | 38 页 | 24.68 MB | 1 年前
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  • ppt文档 谈谈MYSQL那点事

    Windows) • 访问速度飞快,是所有 访问速度飞快,是所有 MySQL MySQL 文件引擎中速度最快的 文件引擎中速度最快的 • 不支持一些数据库特性,比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性,比如 事务、外键约束等 • Table level lock Table level lock ,性能稍差,更适合读取多的操作 ,性能稍差,更适合读取多的操作 InnoDB InnoDB Space Table Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1, ib_logfile0) (ibdata1, ib_logfile0) • 支持 事务、外键约束等数据库特性 支持 事务、外键约束等数据库特性 • Rows level lock , Rows level lock , 读写性能都非常优秀 读写性能都非常优秀 • 能够承载大数据量的存储和访问 系统优化:硬件、架构  服务优化 服务优化  应用优化 应用优化 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 影响性能的因素 影响性能的因素 应用程序 应用程序 查询 查询 事务管理 事务管理 数据库设计 数据库设计 数据分布 数据分布 网络 网络 操作系统 操作系统 硬件 硬件  使用好的硬件,更快的硬盘、大内存、多核 使用好的硬件,更快的硬盘、大内存、多核
    0 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 Zadig 面向开发者的云原生 DevOps 平台

    Jenkins 流水线设计的, Jenkins 的部署与数据中心一一对应。由于路特斯使用的是混合云,且数据中心遍布海外,导 致 Jenkins 数量庞大,随着业务扩张,早期架构难以适应快速变化,大量重复的事务性工作使得运维的人力捉襟见肘。 Zadig 的引入助力解决了这些挑战,推动了研发交付的数字化转型。 选择 Zadig 实现出海跨团队协作、跨云 / 跨地域自动化部署 背景需求 路特斯迎来了技术选型的决
    0 码力 | 59 页 | 81.43 MB | 1 年前
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