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。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。
Tech 导读 压测是目前科技企业及传统企业进行系统容量评估、容量规划的最佳实践方式，本文将基于京东ForceBot平台在大促(京东618、京东双11)备战中的实践历程，给大家分享平台在压测方面的技术变革...这时我们打造的平台需要具备以下能力： 分布式架构设计，支持压测平台各服务水平扩展能力，以支持百万或更高量级的压测需求； 容器化方式运维压测平台，资源动态调整的条件由任务并行度决定； 实时计算模块压测结果秒级反馈...机房内或机房间在同一时间段内在不影响生产流量的情况下开展压测工作，具体压测方案实现与取得的成果如下： ForceBot作为京东全链路压测、高保真压测等多种压测实践方案的落地平台，为618/双11的备战工作提供了重要保障； 军演压测流量需求增长10倍：由百万级增长至千万级别
（1）限流优先级。 Service A > Service B > Service C （2）扩容优先级。...Service C > Service B > Service A 从限流优先级来说，如果服务需要被限流，就应该在处理请求的入口模块开始限流，这样做能保护后端。...从扩容优先级来说，如果服务需要扩容，就是最后面的服务器需要扩容，先扩容前端大部分情况下会导致后端被冲垮导致扩容无效。 当然每个模块都有限流和扩容预案，只要协调好扩容或限流的节奏就可以。...---- SRE和研发如果能按照上述的方法和思路和做大促保障，会极大提升大促保障的稳定和成功率。
9月14-15日，GOPS全球运维大会上海站圆满举行，为期两天的运维盛宴，为各位运维人带来了相互交流和学习的绝佳平台，来自腾讯技术工程事业群（TEG）计费平台部的黄宇给大家带来了「亿万级大促活动自动化保障体系...大促营销活动 大促营销活动是腾讯计费对内提供的一个核心服务，公司业务可以在计费平台上设置各种各样的营销活动，比如首次充值赠送、购买满赠、累计赠送、打折、抽奖、团购、砍价等等，支持的营销活动量级每年有几万个...业务大促活动期间，是存在相互干扰的，如果控制不当，单个业务的爆发式流量甚至会带来整个大盘的雪崩效应，这又该如何防范。...通过这样的方式来确保大促活动期间大盘不出现雪崩的风险。 小结 腾讯计费大促活动自动化保障体系，也就是按五个思路来构建。 一是大盘容量的压测机制。...希望腾讯计费大促活动场景的自动化解决方案对您的场景有所参考，谢谢大家！ ?
2.业务大促活动峰值与平时流量都是几十倍的差异，而且业务间的流量此起彼伏。公共平台的资源是有限的，不可能对不同业务每种活动类型不计成本的堆积设备资源。...业务大促活动期间，是存在相互干扰的，如果控制不当，单个业务的爆发式流量甚至会带来整个大盘的雪崩效应，这又该如何防范。...自动化也不能100%的信任，如果极端情况，自动化扩容不能有效工作，我们的现网大盘会不会有被大促营销活动冲垮，进而导致雪崩的风险，这种情况一定不允许发生。...通过这样的方式来确保大促活动期间大盘不出现雪崩的风险。 腾讯计费大促活动自动化保障体系，也就是按五个思路来构建。...这套保障体系建成之后，这两年遇到五一、国庆、除夕这样的重大节假日，或者头部业务周年庆之类的大促活动，都能够顺利支持，所以整个平台保持一个比较高的运营可用度。
2020接近尾声 不要因此留下遗憾 年终一定要满载而归 来DNSPod注册域名 一大波福利折扣等着你 还有全网域名独家特惠哦！ 不要再错过啦！ ???...本中心还拥有两大独立腾讯子品牌：DNSPod与Discuz!，在过去15年间，为超过500万企业级客户提供了强大、优质、稳定的IT服务。
但是由于某个爆品的出现、或者由于大促优惠活动，突发大批机器人以远超正常用户的速度发起极其密集的请求，这些机器人只需要很小的代价就能发出百倍于普通用户的请求量，从而大幅挤占正常用户的资源。...什么是热key 1 MySQL等数据库会被频繁访问的热数据 如爆款商品的skuId 2 redis的被密集访问的key 如爆款商品的各维度信息，skuId、shopId等等 3 机器人...热key探测框架性能表现 该key已经历了多次大促压测、极端场景压测以及618大促线上使用，这期间修复了很多不常见、甚至有些匪夷所思的问题，之前也发表过相关问题总结文章。...数千级别的客户端连接，平时秒级百来个的热key诞生，cpu占用率不超过5%，大部分时间在1%左右。...该框架已在京东APP后台上线使用，并经历了多次大促压测演练以及618大促，表现相当稳定，社区版也已在码云发布（https://gitee.com/jd-platform-opensource/hotkey
围绕小程序 / 公众号 H5 / 视频号/企业微信等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，已成为众多电商、新零售企业获客转化的新标配。...微信云开发营销大促一站式解决方案 腾讯云推出微信云开发营销大促一站式解决方案，结合腾讯云微搭低代码、云函数、云开发、云托管等多种产品能力，并搭载微信安全网关、风控、私有链路等安全服务，从低码开发到测试上线...解决方案页： https://cloud.tencent.com/act/pro/tcb_scf_weda 本方案将以云函数和云数据库套餐包的形式售卖，推荐入群咨询后购买；如客户业务有微信云托管、云开发原生网关等方面的需求
作者 | 贾瓅园 金融行业作为国民经济的命脉和枢纽，对数据库有着极为严苛的要求。近年来，国产金融级分布式数据库迈上了发展的快车道，在多个领域不断取得新突破。...今天为大家带来腾讯云金融行业架构专家贾瓅园老师在金融级架构方面的分享，主题为“国产金融级分布式数据库在金融核心场景的探索实践”。...3 金融级分布式数据库架构探索 根据上述分析与要求，结合分布式数据库在金融领域的挑战与痛点，我们在金融级分布式架构体系方面进行了探索。...完善金融级整体解决方案，我们必须要在满足金融级监管要求的同时，满足金融客户各类建设特点，以抽象思路和通用化的设计回归到统一的数据库产品。 深入金融业务场景探索。 打磨高可用和稳定性。...创新金融 DB 级 SaaS 服务。以前述提及的数据迁移体系、运维模式、建设模式为例，它能否对未来的金融级厂商、客户提供专业的数据库金融场景服务，这些都需要我们不断地去创新和探索。
行业背景 银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力...同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。...随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 数据库分布式改造的途径 数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。...分布式数据库总体架构 其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。...分布式数据库如何实现PITR 数据库的PITR一般都是通过一个基础备份加上持续不间断的wal归档来做到的，这个基础备份可以是在线的，因为它并不需要数据库当时处于一致性状态，一致性可以通过replay redo
基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一，基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，再通过企业微信搭建私域用户流量池，早已成为众多电商...更低成本 活动大促专属资源包服务配置，实用实收，降低核心服务资源投入。 02....客户应用案例 今年，某快消品领导品牌冠名了央视大型节日晚会，在晚会当晚，该客户收获的小程序新增注册用户数达到了预期业务目标，当天的访问次数达到千万级 ，瞬间并发最高每分钟数百万请求，而整个云函数计算资源的使用费用仅几万元...方案咨询 官方团队提供技术支持 本方案将以云函数和云数据库套餐包的形式售卖，建议您入群咨询后再购买，如有其他业务需求，也可在群内咨询，官方团队将根据实际业务场景匹配最佳方案。...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」，了解更多营销大促一站式解决方案详情
来源：魔镜市场情报 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看）
Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...T级互动 图2. 3.老罗直播底部通栏 图3. 4.新品小魔方、京东电器等频道红包雨 图4. 通过以上截图可更加直观的感受到弹窗的营销应用场景的多样性及重要性。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期
大表导致的问题 不同数据库引擎对于大表的概念是不一样的。InnoDB存储引擎没有明确的大表概念。实际使用中发现当一个数据表中的数据超过千万行的时候会造成影响。...大表往往会造成慢查询的产生，因为很难在一定时间内过滤出需要的数据。大表也会对DDL操作造成影响，比如建立索引会很长时间，在Mysql5.5版本之前建立索引会锁表，在5.5及其以后会造成主从延迟。...大表解决方案 分库分表。跨分区的数据库查询的解决。另一种解决方案就是历史数据归档。归档时间点的选择。如何进行归档操作。...但是适用于数据库备份。 3. 网络的配置和选择 •网络的带宽 采用高性能和高带宽的网络接口设备和交换机，最好是万兆级别的。 •网络的质量 对个网卡进行绑定，增强带宽和可用性。...InnoDB支持行级锁，行级锁可以更大限度的支持并发，行级锁是由存储引擎实现的。 InnoDB有自己的表空间: 系统表空间和独立表空间如何选择？ 如何将系统表空间转换为独立表空间？
不知道啥的编码/appbrand/pkg/ 拖到电脑里，在码云随便找一个反编译的工具，开始反编译，去寻找硬密码，经过几个小程序的寻找，从一个不太常用的小程序里找到了，开发没有删除的一些密码和账号，加一大堆的路由...午休都没休，开始对着支付宝小程序进行抓包，果然出来了一个很奇怪的路径，就像开发不想让你看见的那些东西一样（错觉，应该是业务忘了更新），一打开路径，没错了，老业务，老系统，撞了大运。产出了漏洞。
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...诉求1 在大促期间，服务器承压往往是个重大的考验，而很多企业往往会忽视压力测试这一环节，没有正确预估系统能承载的最大流量，或是虽然提前做了压测，但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案，并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈，...目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 “618大促”落幕，主要电商平台业绩和用云量再创新高，显示出消费已经复苏...今年“618大促”期间，腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时，直播带货正在成为新趋势。2020年上半年，直播卖货的流量节节高走，6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。
电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客，来聊聊电商大促期间，性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS：由于某些原因，这篇博客延期了将近一个月才发布，不过即将为双十一做准备，到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ?...②、除了核心业务流程，还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动，这类型的业务一般具有短时间内流量剧增，商品优惠券数量有限下的超卖现象，因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说，第一次大力度的大促，只能通过高峰流量来进行倍增预估，然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面，有时候会有其他合作渠道的引流。
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。...这里很明确的，我们就是要预测某个大促时间段的GMV，做本次预测的核心目标是，让业务方做好对促销资源投入的评估，最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。...确定了目标、特征和模型后，接下来就需要收集用到的数据，比如日志、数据库等；同事需要对收集到的数据做好清洗，例如异常值、缺失值处理，数值类型转化、不同量纲数据的标准化等。
而运营数据的获得，需要在应用程序中大量埋点采集数据，从数据库、日志和其他第三方采集数据，对数据清洗、转换、存储，利用SQL进行数据统计、汇总、分析，才能最后得到需要的运营数据报告。...监控大屏： 做展示用，在公司显眼的位置放一个大屏幕，显示主要的运营指标和实时的业务发生情况，给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。
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