高性能高可用机票实时搜索系统SOFTWARE DEVELOPMENT CONFERENCE BEIJING 2017 # 高性能高可用机票实时搜索系统 去哪儿网 梁启康 ## 议题 系统诉求 海量数据 设计思路 搜索框架 报价引擎 待解问题 ## 系统诉求 - 全网价最低 • 航线报价最全 - 实时性最好 • 产品最丰富 • 预定最流畅 ### 去哪儿? Qunar.Com 聪明你的旅行 ___ 搜索量 • 航线搜索+航班搜索:3k+qps • 每秒计算产品数:搜索qps * 航班数 * 供应商个数 * 产品个数 = 1500万 + ## 设计思路 · 最理想的方式 • 所有的报价都实时计算,填充好 • 一个巨大的哈希表 • 响应所有渠道价格变动进行计算 - 快 · 0 变价 ## 设计思路 按需计算 消息驱动 分布式 CAP BASE 理论 异步 无状态 => 索引库 - 规则库写入量大,集群峰值达20K TPS · 要求同步延迟很低,不超过60s - 保持顺序一致性,如果先删后插变成先插后删,数据会不一致 · 数据最终一致 · 系统高可用 规则库 供应商 A 供应商 B DB Sync 供应商 M 索引库 北京 | 上海 成都 | 杭州 广州 | 郑州 南宁 | 天津 ## 报价引擎 — 数据同步 按0 码力 | 26 页 | 1.94 MB | 2 年前3
MySQL高可用 - 多种方案## MYSQL 高可用方案探究 1 前言.....3 2 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入主主同步高可用方案.....3 2.1 方案简介.....3 2.2 方案架构图.....3 2.3 方案优缺点.....4 2.4 方案实战.....4 2.4.1 适用场景.....4 2.4.2 实战环境介绍.....4 2.4.3 Mysql 的安装和配置 backup 的 realserver 的配置.....7 2.4.9 Master 和 backup 的启动.....8 2.4.10 高可用方案测试.....9 3 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入读负载均衡主主同步高可用方案.....9 3.1 方案简介.....9 3.2 方案架构图.....9 3.3 方案优缺点.....9 3.4 适用场景 11 3.5.7 Master 和 backup 的 realserver 的配置.....15 3.5.8 Master 和 backup 的启动.....16 4 Heartbeat 高可用 Mysql 主主同步方案.....16 4.1 方案简介.....16 4.2 方案优缺点.....16 4.3 方案架构图.....17 4.4 适用场景.....17 40 码力 | 31 页 | 874.28 KB | 1 年前3
海尔实时计算平台技术选型与实践9d/p1_1.jpg) QCon 全球软件开发大会 INTERNATIONAL SOFTWARE DEVELOPMENT CONFERENCE BEIJING 2017 # 海尔实时计算平台技术选型与实践 海尔电器 - 肖云 主办方 Geekbang. InfoQ 极客邦科技 ## 促进软件开发领域知识与创新的传播  ## 概要 • 实时计算平台背景 • 开源技术选型与实践 • 开源技术改造经验 ## 背景 - 海尔大数据总体规划 数据应用 数据可视化+Java Olap Report 精准化  跨境电商 RRS 区域运营 服务网 元数据管理 数据质量 据 管 数据安全 ## 实时计算平台框架 数据产品1 数据产品2 数据产品N 存储服务 指的是给一个key设置一个有效期,到期后key会被自动删掉。这在很多分布式锁的实现上都会用到,可以保证锁的实时性和有效性。CAS(Atomic Compare-and-Swap)0 码力 | 30 页 | 2.42 MB | 1 年前3
Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据## Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据 阿里巴巴 李劲松/胡争 FLINK FORWARD #ASIA 2020 #1 #2 #3 #4 常见的CDC 为何选择 Flink 如何实时写 未来规划 分析方案 + Iceberg 入读取 FLINK FORWARD #ASIA 2020 ## #1 常见的CDC分析方案 ## 离线 HBase 集群分析 CDC CDC 数据 ↓ ## MySQL $ ^{®} $ → HBASE ## 方案评估 优点 1、CDC记录实时写入HBase。高吞吐+低延迟。 2、小范围查询延迟低。 3、集群可拓展 缺点 1、行存索引不适合分析任务。 2、HBase集群维护成本较高。 3、通过RegionServer定位HFile,Server的优化和缓存完全用不上。 4、数据格式绑定HFile,不方便 FORWARD #ASIA 2020 ## Apache Kudu 维护 CDC 数据集 ## MySQL ## 方案评估 优点 1、支持实时更新数据,时效性佳。 2、列存加速,适合OLAP分析。 ## 缺点 1、独立的Kudu集群,比较小众。维护成本高。 2、和 HDFS / S3 / OSS 等割裂。数据独立,且存储成本不如 S3 / OSS。 3、Kudu的批量扫描不如parquet。0 码力 | 36 页 | 781.69 KB | 2 年前3
使用 TiDB 进行实时数据分析-马晓宇## 使用 TiDB 进行实时数据分析 ## 马晓宇@PingCAP ## 极客邦科技 会议推荐2019  ## QCon ## 全球软件开发大会 大会:5月6–8日 培训:5月9–10日 ## QCon 北京 广州 ## 分析产品负责人@PingCAP 曾就职于网易杭研,担任 BigData Infra Team Lead - 主要关注大数据,分布式数据库,SQL on Hadoop 等领域 ## 实时场景技术选型 ## 案例分析 我希望做一个实时分析系统,提供运营人员实时查询当前经营数据 - 我需要一个存储系统当做 Data Sink 保存(可能有变更的)大量数据以供中高并发 SQL 复杂查询访问  Web Console ## 现实的困境 使用 NoSQL 复杂查询?用程序描述写复杂查询逻辑 ☐ 多维查询?手动维护多维索引 使用 Hadoop ☐ 高并发读取?预计算回写 RDBMS 或者 NoSQL ☐ 需要 Update?手动维护变更数据 使用传统关系型数据库 ☐ 承载大量数据力有未逮 ☐ 算力扩展堪忧 ## 现实的困境 • 单一系统也许无法完成任务0 码力 | 36 页 | 9.32 MB | 2 年前3
2.1 Go打造亿级实时分布式平台Go打造亿级实时分布式平台 高超 GopherChina 2017 ’ alt=‘OCR图片’/> 东南亚最大的出行平台 成立于2011年 7个国家 39个城市 710000位司机 36000000次App下载 GopherChina 2017 www.gopherchina.org Grab 新加坡 北京 西雅图 越南 印尼 Grab从前的技术栈0 码力 | 32 页 | 3.13 MB | 1 月前3
如何用 MySQL 构建全方位高可用应用# MySQL協助您搭建全方位的高可用應用 杜修文 甲骨文全球事業部 ## 安全港声明 以下内容旨在阐明产品的整体方向。该内容仅供参考,不可纳入任何合同。该信息不承诺提供任何资料、代码或功能,并且不应该作为制定购买决策的依据。本文档所述的 Oracle 产品的任何特性或功能的开发、发行和时间规划均由 Oracle 自行决定。 ## MySQL 高可用性解决方案  ## 支持高可用性的各个层 并不仅仅是可靠地存储数据 冗余应用服务器 数据的冗余访问路径  数据路由 数据冗余存储 ## 支持高可用性的各个层 并不仅仅是可靠地存储数据 冗余应用服务器 中继日志中 - SQL 线程:读取从数据库的中继日志中的复制事件,然后将其应用到从数据库 ## 为何进行复制? - 将数据库从 “主服务器” 复制到 “从服务器” – 数据的冗余副本奠定了高可用性的基础 – 通过在复制场中进行分布式查询来扩展 有限公司 ## 个人介绍 职务:平安科技数据库技术部数据库架构师 邮箱:gaojinfang498@pingan.com.cn ## 个人简介: 高金芳,中国平安集团旗下平安科技数据库技术部数据库架构师,从事数据库相关工作9年。 2007年毕业,从事oracle ERP开发,数据仓库和数据挖掘相关工作。 p5_5.jpg) Redis是一个有丰富数据类型的Key-Value数据库 ## 当前用户访问过多,请稍候重试~ ## NEWS ## Bang! 高性能 稳定性 安全性 轻量级 高可用 ## 🌸 性能极高,OPS超过100K ## Redis ## 三 支持丰富的数据类型 苗 数据可持久化  Redis在高版本中还增加了保护模式 ## Redis Management Dilemmas  高磊 曾任阿里巴巴、华为架构师、深信服云原生产品规划主管 12月1日(周三)晚8点 互动平台:腾讯文档  泛 集群版架构高可用,数据三副本存储;支持跨可用区容灾和表级别数据备份与恢复。 |项目|传统数据库Oracle|云原生数据一体机| |---|---|---| |存储架构|存算一体:调整困难、只能满足一定的吞吐量要求|存算分离:自动调整、拓展能力强,满足更大吞吐量| |存储自动扩缩容|手工填加机器,手工同步|完全自动化| |高性能|存在性能瓶颈|类似日志方式的顺序写,性能高| |易用程度|封0 码力 | 22 页 | 4.39 MB | 1 年前3
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