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
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。
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。
前面分享了高并发系统（你们系统是怎么保证高并发的）以及高可用系统（你们系统是怎么保证高可用的）的解决方案，今天我们再来看另一个很重要的模块，可扩展系统，系统的可扩展性同样是架构所需要重点考虑的一个设计点。
随着唯品会业务的快速发展，订单量的不断增长，原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了，特别是在大促高峰期，原订单库已经成为抢购瓶颈，已经严重制约公司的发展。
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
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。
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。
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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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。
这几年随着转转二手业务的快速发展，订单系统的基础性能问题也愈发严重，作为系统运转的基石，订单库压力不容小觑。 面临的问题：
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。
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。
对大多数人而言，今年的双十一可谓是无感而过。然而，这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
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
原文出处： 美团点评技术博客 所谓高可用性指的是系统如何保证比较高的服务可用率，在出现故障时如何应对，包括及时发现、故障转移、尽快从故障中恢复等等。本文主要以点评的交易 系统的演进为主来描述如何做到高可用，并结合了一些自己的经验。需要强调的是，高可用性只是一个结果，应该更多地关注迭代过程，关注业务发展。 可用性的理解 理解目标 业界高可用的目标是几个9，对于每一个系统，要求是不一样的。研发人员对所设计或者开发的系统，要知道用户规模及使用场景，知道可用性的目标。 比如，5个9的目标对应的是全年故障5分钟。
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：
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！
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。
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。
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。
“大神你好，请问我打算学习Django，应该怎么做？” 答：“去看文档” “Django的文档都是英文，我看不下去，怎么办” 答：“bla bla bla…. 关于英文的重要性” “Django的文档那么多，我是不是都得看完才行？” 答：“不用，用到哪看到哪，没事可以随意浏览” 上面的对话经常会出现在我的QQ消息框中，有很多初学Django的人通常都会有这样或者那样的疑问，我之前写过一篇 《从Django的Turotial中可以学到什么》 ，在那篇文章中我总结过，练习完这个新手入门教程，基本上可以独自开
2007年，淘宝已经拥有超过500人的技术团队规模，整个淘宝网站是一个几百兆字节的WAR包，大小功能模块超过200个。
系统的运作会需要计算器服务主机的支持，为了使用更加方便，多数都是会选择云服务器主机，但是不同的使用途径需求的配置不一样，如果是普通的网站对配置相对较低，只需要满足日常的数据上传和访问即可，但购物类的平台相对要考虑到特别是大促活动的时候大量的点击率和交易所带来的数据计算需求，会在配置要求上高一些，但如果是大数据库的话，自然配置会更高一些，那么如何选购数据库服务器呢，需要了解运行的核心数据。
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。
本文内容有限，很多设计的小细节未能体现，感兴趣的欢迎交流，希望上述内容对正在从事大屏建设的同学有一些新的启发和思考。
小红书使用 TiDB 历史可以追溯到 2017 年甚至更早，那时在物流、仓库等对新技术比较感兴趣的场景下应用，在 2018 年 5 月之后，我们就开始逐步铺开，延展到其他适合 TiDB 的场景中去。截止目前，小红书使用的 TiDB 节点数在 200+ 个，未来也有更大扩展空间。
随着苏宁线下线上业务以及全产业、全业态规模式快速增长，特别是每年苏宁 818 大促、双 11 等大促节点，销售订单基本都呈现倍数级增长态势，需要进行大量资源扩容，单个数据中心的容量有限，已经无法支撑苏宁业务的快速发展。同时，单数据中心在高可用上存在不足，一旦数据中心发生故障，会导致业务受损，用户访问中断，带来严重的影响。针对以上问题，苏宁规划建设多数据中心解决方案迫在眉睫。
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。
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