618大促来临，在零点的时候，你打开购物车、点点点、清空，整个过程一气呵成。但背后，成千上万的数据在马不停蹄、加速流转，以保障消费体验流畅有序。 腾讯云和数据库服务是背后默默守护的“无名英雄”。电商订单、支付、物流等核心链路，都是以数据库为基础。一旦数据库成为瓶颈、或任何细微的疏忽，整个618大促将会变成一个大型“灾难现场”。 一场电商大促，涉及到的数据量有多大？ 以一个消费者的购买过程为例，一次下单行为，对于后端数据库就有多次读写调用；如果是秒杀场景就会产生“热点更新”的问题，更是对数据库内核优化能力
https://mp.weixin.qq.com/s/syM4ReAWpZ5d4KI87ogpiQ 作者｜马超编辑｜薛梁过去两年严选提出并设计了统一售后模型、最大可退金额、和多级退款引擎等概念，抽象出了销退支持、上门取件、极速退款、售后风控等通用能力，经过几次架构演变，有效的降低了业务逻辑耦合和复杂度，可以做到上层业务的快速搭建和服务接入。 作为电商产品，交易在严选的业务中承担着重要的角色。随着业务的不断发展，交易场景的定制化和差异化开始凸显，同时第三方支付合作方的接入也越来越多，如何在保证交易服务安全稳定
近段时间，数据库市场非常活跃，各类新闻层出不穷。整体市场发展也呈现出较之前明显不同的的变化。本文尝试从近期国内数据库榜单变化情况，分析行业发展特点。以下为个人观点，仅供参考。相关数据从墨天轮网站中获得，详情可查阅https://www.modb.pro。
12月14日，腾讯云与知数堂联合举办的3306π年会·深圳站在腾讯滨海大厦举行，腾讯云TDSQL首席架构师张文和腾讯云高级产品经理刘迪受邀分享，和与会者共同探讨数据库的行业应用和AI时代下未来数据库运维的发展趋势。 关注“腾讯云数据库”官方微信，回复“1214”即可下载本文分享的PPT。 张文在主会场分享了TDSQL在银行传统核心系统的应用实践。银行的核心系统相当于银行的大脑，所有和钱有关的交易都需要经过核心系统，完成资金的清算核算。换句话说核心系统需要和其他所有关于钱的系统打交道，因而它的业务逻辑也最
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。
当前，随着电商节日的增多（6.18、双十一、双十二）、平台拉新趋于频繁，大促活动也越来越普遍。作为一个电商平台，每年都会有一次，甚至几次的流量“大考”。数据库作为系统的重要节点，其稳定性和性能格外重要，数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。
每年“双11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双11的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
本文以淘宝作为例子，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。
本文以淘宝作为例子，介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。
本文以设计淘宝网的后台架构为例，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知。文章最后汇总了一些架构设计的原则。
本文以淘宝为例，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。
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墨墨导读：事实上，关系型数据库今天已经形成了『两商用加两开源，并驾齐驱四天王』的整体格局。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
KEGG Reaction 是收录酶促反应相关信息的数据库，包含了所有代谢通路中的酶促反应和一些只在enzyme 数据库中有记录的酶促反应，每条记录用R Number 唯一标识。
之前有读者留言让写一篇大型网站的架构演进过程，发现下面这篇文章讲解得很详细，特此分享给大家，相信看完会有所收获。
哈喽，小伙伴们好呀。我是狗哥，之前有读者留言让写一篇大型网站的架构演进过程，发现下面这篇文章讲解得很详细，特此分享给大家，相信看完会有所收获。
每年“双 11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双 11 的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
实现的是反向代理。简单来说，正向代理是代理服务器代替系统内部来访问外部网络的过程，反向代理是外部请求访问系统时通过代理服务器转发到内部服务器的过程。
下文将介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。
最近看到一篇关于淘宝架构变化的文章，介绍了淘宝是如何一步步从单体架构变成支撑千万级并发的系统，在这里分享给大家。技术服务于业务，任何一次架构的演变，其实都是为了解决当时存在的问题。
本文以设计淘宝网的后台架构为例，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的14次演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知。文章最后汇总了一些架构设计的原则。
鲍永成 京东商城基础架构部技术总监 京东技术11.11基础架构峰会讲师 2013年加入京东，负责京东容器集群平台研发，带领团队完成京东容器大规模落地战略项目，有效承载京东全部业务系统以及数据库和中间
墨墨导读：2020年11月20日，一年一度的数据技术嘉年华（DTC）如约而至，今年正值DTC举办的第十个年头，大会以“自研·智能·新基建——云和数据促创新 生态融合新十年” 为主题，打造“开源自研、智能运维、智能自治、新基建、用户实践”五大模块，总结过往十年历程与成绩，展望未来十年趋势与目标！
分享一篇讲解大型网站的架构演进过程的文章，相信看完会有所收获。 文章在介绍一些基本概念后，按照以下过程阐述了整个架构的演进过程： 单机架构 第一次演进：Tomcat与数据库分开部署 第二次演进：引入本地缓存和分布式缓存 第三次演进：引入反向代理实现负载均衡 第四次演进：数据库读写分离 第五次演进：数据库按业务分库 第六次演进：把大表拆分为小表 第七次演进：使用LVS或F5来使多个Nginx负载均衡 第八次演进：通过DNS轮询实现机房间的负载均衡 第九次演进：引入NoSQL数据库和搜索引擎等技术 第十次演进：
这次为大家报道的是Nature Communiations 上一篇题为”Merging enzymatic and synthetic chemistry with computational synthesis planning” 的文章，来自美国马萨诸塞州麻省理工学院的Connor W. Coley团队。
随着业务的发展，微服务越来越多，缓存相关的场景也比较多，通常的做法是基于缓存数据库（如redis),client来进行缓存操作。这样的问题有两个
每年 Shopee 会在五至十二月的每个大促节点举行电视直播活动。每次大促活动时，各市场的运营人员会与当地电视台合作，在节目直播过程中插入一段玩 Shopee 小游戏的互动环节。
每年一次的双十一大促临近，因此上周末公司组织了一次技术交流闭门会，邀请了电商、物流、文娱内容、生活服务等知名一线互联网公司的技术大牛，一起探讨了一些大促稳定性保障相关的技术话题。
之前的文章中，我曾经多次提到一个用于数据分片的开源项目 ShardingSphere ：
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战，同时也积累了诸多最佳实践。
1、Cell专题发表全球首批生命时空图谱，国家基因库发布时空组专辑数据库开启文献“可视化解读”新模式！(qq.com)
Deepgram 是 YC 投资的一家初创公司，其业务是使用机器学习分析企业的音频数据。近日该公司开源了内部的深度学习工具 Kur（https://github.com/deepgram/kur）。该工具能够进一步帮助那些对音频分析感兴趣的人实现他们的想法。开源内容还包括10个小时的已转录音频，以10秒的片段拼接，目的是加快训练过程。 Kur 与 Keras 相似，但 Kur 进一步节略了建立和训练深度学习模型的过程。通过使深度学习更容易实现，Kur 进一步使图像识别和语音分析更容易进行。 Deepgram
作者简介：曾任职于阿里巴巴，每日优鲜等互联网公司，任技术总监，15年电商互联网经历。
Tech 导读 本文面向受众可以是运营，可以是产品，也可以是研发、测试人员，希望通过如下思路（知历史->清家底->明目标->定战略->做战术->促成长）帮助大家了解电商大促系统的高可用保障，减少那些高深莫测的黑话和高大尚的论调，而希望以体系化的知识让读者有所得。
本文节选自《基础软件之路 - 企业级实践及开源之路》一书，该书集结了中国几乎所有主流基础软件企业的实践案例，由 28 位知名专家共同编写，系统剖析了基础软件发展趋势、四大基础软件（数据库、操作系统、编程语言与中间件）的领域难题与行业实践以及开源战略、生态建设与人才培养。
在提供了微服务的基础设施后，我们可以放手开发各个微服务了。业务服务层是一些“基础微服务”或“业务微服务”，他们“各司其职”，服务之间的耦合应当做到最低。
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