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大厂的视频推荐索引构建解决方案

先读后写，需要保证原子性，而这里可能存在同时有其他线程在同一时间写入，造成数据不一致。...先写入redis，且写入的信息里带上时间戳作版本号，再commit消息；写入前会比较消息版本号和redis版本号，若小于，则直接丢弃。...，最终可能导致先删除后插入，而DB里这条消息是已删除的，这就造成了不一致。...而这段可能不一致的时间窗口1min，业务完全可接受。...最终我们使用以下方案来平滑写入：使用自适应限流器来平滑写，通过统计前1min接收的消息总量，来计算当前每秒可发送的消息总量。

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一文读懂 Redis 缓存系统

通常，在最初的单体架构模型，当用户向我们的服务发送一个消息请求时，Web 服务器首先会读取或写入数据库再返回响应。...就其本身而言，直写缓存似乎没有太大作用，实际上，它们会引入额外的写入延迟，因为数据先写入缓存，然后再写入主数据库。...基于此策略，应用程序将数据写入缓存，缓存会立即确认，并在延迟一段时间后将数据写回数据库。这对于写入速度非常快，如果将同一键上的多个写入合并为一次对数据库的写入，则速度会更快。...查询首先写入内存并最终刷新到磁盘。 3、Write invalidate：类似于直写，先写入数据库，然后使缓存无效。在并发更新的情况下，这简化了缓存和数据库之间的一致性处理。...就像 cache-aside 一样，缓存和数据库之间的数据也有可能不一致，解决方法在于写入策略，我们将在下面看到。

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腾讯看点视频推荐索引构建方案

在分析这个索引构建的方案时，我们遇到的主要挑战有：数据虽不要求强一致性，但需要保证最终一致性；后验数据写入量极大，看点用户行为每日达到百亿+；召回系统要求高并发、低延迟、高可用。 1....先读后写，需要保证原子性，而这里可能存在同时有其他线程在同一时间写入，造成数据不一致。...我们通过先写入redis，并且写入的信息里带上时间戳作为版本号，然后再commit消息；写入前会比较消息版本号和redis的版本号，若小于，则直接丢弃；这样这个问题也解决了。...，最终可能导致先删除后插入，而DB里这条消息是已删除的，这就造成了不一致。...这样一来，我们对带有作者账号id的召回的查询吞吐量可以提高6倍，整体来看，给ES带来了30%的吞吐性能提升。

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腾讯看点视频推荐索引构建方案

注：这里我们把视频创建时就带有的数据称为先验数据，如tag，作者账号id等，而把用户行为反馈的数据称为后验数据，如曝光、点击、播放等。...先读后写，需要保证原子性，而这里可能存在同时有其他线程在同一时间写入，造成数据不一致。...我们通过先写入redis，并且写入的信息里带上时间戳作为版本号，然后再commit消息；写入前会比较消息版本号和redis的版本号，若小于，则直接丢弃；这样这个问题也解决了。...，最终可能导致先删除后插入，而DB里这条消息是已删除的，这就造成了不一致。...而这段可能不一致的时间窗口，也就是1分钟左右，业务上是完全可以忍受的。

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邓力：如何把深度强化学习用于BOT开发

他还宣布了几项聊天机器人（bot）计划，包括微软公司的聊天机器人开发工具（bot framework）。今年四月，Facebook推出了带有 bot 的 Messenger platform。...这个物质的、交互的、以服务为中心的世界正在超越以往静态的web信息配置时代。消息（messaging）是新型对话模式的核心，包括一连串的短文本、音频和视频消息。...因其具有异步和实时两种性质，消息能推动数字对话的发展。用户不再需要为交互而提前挪出时间，就可以发起近乎实时的对话。...在新的对话模式的最后阶段：用户可能不再需要下载APP；人工智能的 bot 利用语音和自然语言能力，能智能监控并通过消息UI做出响应，自动将必要的服务资源（很可能储存在云端）提供给用户。...由于最近机器学习和AI有了巨大进展，人工智能bot现在已经成为可能。这些进展使我们能将越来越多的我们所关心的东西自动化。

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缓存和数据库一致性问题，看这篇就够了

（X = 2）线程 B 将旧值写入缓存（X = 1）最终 X 的值在缓存中是 1（旧值），在数据库中是 2（新值），发生不一致。...（X = 2）线程 B 将旧值写入缓存（X = 1）最终 X 的值在缓存中是 1（旧值），在数据库中是 2（新值），发生不一致。...问题1：延迟时间要大于「主从复制」的延迟时间问题2：延迟时间要大于线程 B 读取数据库 + 写入缓存的时间但是，这个时间在分布式和高并发场景下，其实是很难评估的。...很多时候，我们都是凭借经验大致估算这个延迟时间，例如延迟 1-5s，只能尽可能地降低不一致的概率。所以你看，采用这种方案，也只是尽可能保证一致性而已，极端情况下，还是有可能发生不一致。...，本质是通过「重试」的方式保证数据一致性 6、在「先更新数据库，再删除缓存」方案下，「读写分离 + 主从库延迟」也会导致缓存和数据库不一致，缓解此问题的方案是「延迟双删」，凭借经验发送「延迟消息」到队列中

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Telegram Bot – 在线获取群聊GroupChat ID 教程

假设机器人名称是my_bot。 1-将机器人添加到组中。转到组，单击组名称，单击添加成员，在搜索框中搜索您的机器人，如下所示：@my_bot，选择您的机器人并单击添加。 2-向机器人发送虚拟消息。...您可以使用此示例：/my_id @my_bot 我尝试了一些消息，但并非所有消息都有效。上面的示例工作正常。...也许消息应该以 / 开头） 3- 转到以下网址： https://api.telegram.org/botXXX:YYYY/getUpdates 将 XXX:YYYY 替换为您的机器人令牌，如： https...-zzzzzzzzzz 是您的聊天 ID（带有负号）。...=-zzzzzzzzzz&text=my sample text" 如果您错过了第 2 步，则您要查找的组将没有更新。

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『数据密集型应用系统设计』读书笔记(五)

在上图示例中，从库 1 的复制是同步的: 在向用户报告写入成功，并使结果对其他用户可见之前，主库需要等待从库 1 的确认，确保从库1已经收到写入操作。以及在使写入对其他客户端可见之前接收到写入。...从库 2 的复制是异步的: 主库发送消息，但不等待从库的响应。在这幅图中，从库 2 处理消息前存在一个显著的延迟。...同时对主库和从库执行相同的查询，可能得到不同的结果，因为并非所有的写入都反映在从库中。这种不一致只是一个暂时的状态 —— 如果停止写入数据库并等待一段时间，从库最终会赶上并与主库保持一致。...因为滞后时间不确定而引入的不一致性，不仅是一个理论问题，更是应用设计中会遇到的真实问题。我们介绍三个由复制延迟问题产生的例子，并简述解决这些问题的一些方法。...一种解决方案是，确保任何因果相关的写入都写入相同的分区。复制延迟的解决方案在使用最终一致的系统时，如果复制延迟增加到几分钟甚至几小时，则应该考虑应用程序的行为。如果答案是可以接受，那就没问题。

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独家 | 手把手教你创建聊天机器人来协助网络运营（附代码）

确保任何从聊天机器人（不是来自任何真实用户）发出的信息不作为回复信息再次被发回。这可能会造成循环，因为从聊天机器人发送的消息将被视为Slack聊天中的新消息，然后它将被再次发送到URL。...例如，如果我们写入encrypt username[:]password，它将返回一个利用base64值加密的字符串。...类似地，如果我们写入decrypt，聊天机器人会返回一个加密字符串解密后的字符串。...正如我们所见，我们发送了一个带有encode abhishek[:]password123 信息的聊天。...总结在本教程中，我们实现了一些真实的用例，并研究了使用chatbot执行故障排除的技术。这些用例使我们深入了解了执行智能修复以及进行大规模审查，这是当前环境中的关键挑战。

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mysql和缓存一致性问题

双写一致性在应用程序层面同时写入MySQL和Redis。这样做虽然简单，但有一些潜在的问题，如写入失败、数据不一致等。实现步骤：在写入MySQL数据后，立即更新Redis缓存。...为了确保一致性，可以在写入MySQL前先删除或更新Redis缓存。缺点：当两者之一的写入操作失败时，需要处理回滚或重试机制。双写操作会增加系统的复杂性和延迟。2....缺点：延迟时间的选择需要权衡系统的实时性和一致性。需要实现异步任务机制来处理延迟删除操作。3....订阅发布模式（使用消息队列）使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ等）来同步MySQL和Redis的数据。实现步骤：应用程序写入MySQL数据后，发送一条消息到消息队列。...消费者订阅消息队列并更新Redis缓存。优点：可以实现异步处理，减小写入延迟。通过消息队列可以保证数据的一致性和可靠性。缺点：系统架构复杂度增加。需要处理消息的丢失、重复消费等问题。4.

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TG 网盘机器人

如果用户所提交的密钥与单次密钥相同，随机轮换单次密钥，返回对应媒体并进行计数。机器人收到包含 /name 命令的回复类型消息时，首先检查被回复消息内分享链接的创建者是否与当前用户一致。...如不一致，拒绝命名指令。机器人收到 /s 命令时，通过当前用户 id 和搜索关键词在数据库中检索符合的记录。记录不为空时，返回对应的分享链接。...3.容灾备份为了应对可能的账号、群组消失事件，网盘配备了可选的备份功能，用于将媒体复制存储到多个群组中。机器人在收到媒体消息后，会将其复制到存储群组，并记录对应的消息 ID 。...此时在数据库中会记录下资源密钥所对应的消息 ID，以供取回媒体时使用。该媒体的发送者身份为 BOT 自身。...在遭遇 BOT 账号或资源存储群组消失事件时，只需对脚本代码进行极少的修改，使新的 BOT 在备份群组中取回原有资源即可。

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如何保证缓存和数据库数据一致性

如果缓存中没有数据，则从数据库中读取数据，然后将数据写入缓存，并返回给客户端。「更新操作：」当更新数据库时，同时使缓存中的数据失效。...可以在更新数据库成功后，立即删除缓存中的数据。或者，使用延迟双删策略，在更新数据库前后都删除缓存。「2....写入时更新缓存」在更新数据库的同时，同步更新缓存中的数据。这种策略要求更新操作必须是原子性的，以避免更新缓存成功而更新数据库失败的情况。「3....使用消息队列」更新操作写入消息队列，然后由消息队列保证最终一致性。消费者从队列中读取更新消息，并按照消息顺序更新数据库和缓存。「4....最终一致性模型」接受缓存和数据库之间存在短暂的数据不一致。通过设置缓存的过期时间，保证数据最终会被更新。「6.

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如何保证MySQL和Redis的数据一致性？10张图带你搞定！

新增数据时，写入数据库；访问数据时，缓存缺失，查数据库，更新缓存（始终是处于“数据一致”的状态，不会发生数据不一致性问题) 更新（修改/删除）数据时，会有个时序问题：更新数据库与删除缓存的顺序（这个过程会发生数据不一致性问题...(1) 先删除缓存，再更新数据库 (2) 先更新数据库，再删除缓存解决策略： a.消息队列+异步重试无论使用哪一种执行时序，可以在执行步骤1时，将步骤2的请求写入消息队列，当步骤2失败时，就可以使用重试策略...或者，在“先更新数据库，再删除缓存”方案下，“读写分离+主从库延迟”也会导致不一致：解决方案： a.延迟消息凭借经验发送「延迟消息」到队列中，延迟删除缓存，同时也要控制主从库延迟，尽可能降低不一致发生的概率...c.删除消息写入数据库通过比对数据库中的数据，进行删除确认先更新数据库再删除缓存，有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库，给数据库带来压力，也就是缓存穿透的问题。...此外，需要通过初始化缓存预热、多数据源触发、延迟消息比对等策略进行辅助和补偿。

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Meta 如何将缓存一致性提高到 99.99999999

也就是说，在他们的缓存集群中，每 100 亿次缓存写入操作中只有不到 1 次不一致。本文主要包含以下内容：什么是缓存失效和缓存一致性？...为了解决这个问题，我们可以使用一个 version 字段来执行冲突解决，使旧版本永远都不会覆盖当前版本。...在这种情况下，当 TAO 副本查询 BOB 和 Mary 所在的区域（都包含不一致的数据）时，它就会将消息发送到没有 Alice 消息的区域。上述情况会导致信息丢失和糟糕的用户体验。...版本 3 的 x 不可见，而版本 4 是对该键的最新写入，这确实是一个缓存不一致。可能是版本 5 的写入操作删除了键 x，而 Polaris 也许只看到了比失效事件中的数据更新的视图。...为了解决这个问题，Polaris 会延迟执行此类检查，并在不一致的样本超过设置的阈值（比如 1 分钟或 5 分钟）时才发起数据库调用。

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Kafka如何解决常见的微服务通信问题

有些人更喜欢使用HTTP REST API，但这些API有自己的排队问题，而有些则更喜欢较旧的消息队列，比如RabbitMQ，它们带有扩展和操作方面的问题。...此外，向体系结构添加消息队列会添加要操作和维护的新组件，并且通过为发送的消息添加一个额外的网络跃点也会增加网络延迟，这会产生额外的延迟。...使它与旧的消息排队系统完全不同的是它能够在发送者不知道谁将接收消息的意义上将发送者与接收者完全分离。 ? 在许多其他消息代理系统中，需要预知谁将阅读消息; 这阻碍了传统排队系统中新用例的采用。...使用Apache Kafka时，消息被写入称为主题的日志样式流，并且写入主题的发件人完全忘记了从那里实际读取消息的人或者什么。...这种低延迟，自动扩展，集中管理和经过验证的高可用性的强大组合使Apache Kafka能够将其范围从微服务通信扩展到您尚未想象的许多流实时分析用例。

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流处理与消息队列------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记16

而另一种广泛使用方案是通过消息队列来发送消息，它作为与生产者和消费者的中间连接而存在，生产者将消息写入消息队列，而消费者从消息队列读取需要接收的消息。...这时我们可以更加灵活的处理消息，有些消息可以仅仅保存在内存中，而某些消息将写入磁盘，以便在消息队列崩溃时不会丢失这些消息。...M3与M4的交付顺序与生产者的发送的顺序不一致：通常来说如果消息是完全独立的，那么消息的重新排序不会产生问题，但是如果消息之间有因果依赖关系，这回导致因果的不一致性，为了避免这个问题，可以为每个消费者使用单独的队列...从本质上讲，更改数据捕获使一个数据库成为Leader，并将其他数据系统变成Follower。基于日志的消息队列很适合从源数据库接受消息的变化，并且保留的消息的顺序。...事件时间与处理时间有许多原因会导致处理的延迟如：排队、网络故障，消息队列处理缓慢，代码的bug等。消息延迟会导致事件的不可预知排序。

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如何解决缓存和数据库的数据一致性问题

在缓存写入时, 要根据系统要求, 设置缓存数据的有效期....缓存写入数据写入时会涉及到分布式缓存和数据库的双写, 也就会出现数据的一致性问题....缓存延迟双删除缓存延迟双删除是在更新数据库再删缓存的基础上, 又增加了延迟删除逻辑. 1.逻辑执行完时, 删除缓存, 同时将事件写入延迟队列中; 延迟几秒中再做后续处理....延迟事件处理可以参考这里 2.从延迟队列中读取事件, 再次删除缓存; 3.为保证有效删除, 可以记录日志, 定时修正; 这样, 即使在第一步中, 出现不一致情况, 通过后续的再次删除缓存也可以纠正不一致...使数据不一致的时间大大减少. 一定注意的是, 要根据业务特点, 设置缓存的过期时间.

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【技术分享】使用电报API免费创建个人通知系统

（注意：这不是必需的，因为您需要在应用程序中编写很少的内容。创建电报机器人现在您有一个电报帐户，我们想向其发送消息。为此，需要将消息从机器人发送给您。.../new_bot BotFather 会回复，询问您为新机器人命名。名称可以是您想要的任何名称;我建议选择一个在您的用例中有意义的名称。在回复中键入您选择的姓名并发送。...这应该是以结尾的单个单词。例如。在回复中键入它并发送。_bottest_bot 现在，您将收到一条带有令牌的消息。...带有上一个令牌的 URL 如下所示：[TOKEN] 此处内容已隐藏，请评论后刷新页面查看....使用 GET 请求发送消息最终，向聊天发送消息就像向以下 URL 发出 GET 请求一样简单： https://api.telegram.org/bot[TOKEN]/sendMessage?

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深入理解Kafka必知必会（3）

之后 follower 副本（不带阴影的方框）向 leader 副本拉取消息，在拉取的请求中会带有自身的 LEO 信息，这个 LEO 信息对应的是 FetchRequest 请求中的 fetch_offset...leader 副本返回给 follower 副本相应的消息，并且还带有自身的 HW 信息，如上图（右）所示，这个 HW 信息对应的是 FetchResponse 中的 high_watermark。...再来看看LE如何解决数据不一致的问题：当前 A 为 leader，B 为 follower，A 中有2条消息 m1 和 m2，而 B 中有1条消息 m1。...对于Kafka来说，必要性不是很高，因为在Kafka集群中，如果存在多个副本，经过合理的配置，可以让leader副本均匀的分布在各个broker上面，使每个 broker 上的读写负载都是一样的。...消息审计是指在消息生产、存储和消费的整个过程之间对消息个数及延迟的审计，以此来检测是否有数据丢失、是否有数据重复、端到端的延迟又是多少等内容。

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认识 MySQL 和 Redis 的数据一致性问题

（有请求查询数据库时，会将数据写入缓存，则变为上面的“一致”状态） ”数据不一致“：缓存的数据值 ≠ 数据库中的值；缓存或者数据库中存在旧值，导致其他线程读到旧数据 2....新增数据时，写入数据库；访问数据时，缓存缺失，查数据库，更新缓存（始终是处于”数据一致“的状态，不会发生数据不一致性问题) 更新（修改/删除）数据时，会有个时序问题：更新数据库与删除缓存的顺序（这个过程会发生数据不一致性问题...(1) 先删除缓存，再更新数据库 (2) 先更新数据库，再删除缓存解决策略： a.消息队列+异步重试无论使用哪一种执行时序，可以在执行步骤 1 时，将步骤 2 的请求写入消息队列，当步骤 2...或者，在”先更新数据库，再删除缓存”方案下，“读写分离 + 主从库延迟”也会导致不一致：解决方案： a.延迟消息凭借经验发送「延迟消息」到队列中，延迟删除缓存，同时也要控制主从库延迟，尽可能降低不一致发生的概率...c.删除消息写入数据库通过比对数据库中的数据，进行删除确认先更新数据库再删除缓存，有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库，给数据库带来压力，也就是缓存穿透的问题。

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