2017上海QCon之旅总结(上)

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这是这次QCon去听的第有5个 具体什么的问题领域的处理方案。

Otter在处理数据一致性什么的问题时(同一行记录多地修改),有两种生活方案:

不过就目前的状态,对亲戚亲戚朋友原本某些小公司而言,原因分析分析并不可不可不可以 技术能力去修改JVM,短期内的编程法律法律依据越多会有越多的改变。原因分析分析当协程成为两种生活标准,两种生活官方提倡的编程法律法律依据之前 才会慢慢进入大众线程池员的领域(那为有哪些不提前学习某些呢?)。

对于分布式系统,认为首没有考虑的要是系统的可靠性和可用性。

这次QCon,复旦大学的危辉教授从人工智能的历史说起,之前 从人工智能的什么的问题域、解题步骤步步深入,清晰的描述了目前人工智能领域的进展。

考虑有5个 什么的问题,比如在电商场景中做异地多活。

中间是日活的有5个 例子,其实要是用有5个 二进制位来保存用户的状态。比如第一位表示用户设备1,该位为0表示用户未登录过,为1表示用户登录过。不可不可不可以 用户重复的登录自然就被忽略了。

得到的答复是目前亲戚亲戚朋友并不可不可不可以 做主从克隆qq,当前其实是双写的模式,即Client会将数据写到Master和Slave。原本也就不可不可不可以 第5个什么的问题的处理了。

以上是自己的某些什么的问题和拍脑袋的有5个 替代方案,欢迎交流不同的想法。

现场提问环节,我提了以下几个什么的问题:

原本这人公众号的交流消息中间件相关的技术的。这周去上海参加了QCon,第一次参加原本的技术会议,感受挺多的,什么都有 分发一下自己的某些想法接公众号和亲戚亲戚朋友交流一下。

Talking Data使用MySQL的blob类型存储bitmap数据,不可不可不可以 每次需要更新数据时,如需要更新某有5个 用户的状态,不可不可不可以 需要将bitmap读取出来,修改其中一位,之前 将数据写回到MySQL中。不可不可不可以 就带来了有5个 什么的问题,当某个APP的日活数据量一阵一阵大时,bitmap数据一阵一阵大,频繁的update原因分析分析了产生絮状的MySQL binlog。

什么都有 其实中间的方案并都在有5个 很可靠的方案。

客户端将消息发送到消息中间件中,类事 于RocketMQ和Kafka原本的组件中,之前 通过Consumer定时从中撤出 费数据来处理频繁更新的什么的问题(数据的可靠性通过消息中间件得到了保证)。

这里我简要的说一下第1点和第3点。

原本就处理掉了有5个 数据在有5个 机房一块儿被修改的什么的问题。

回想一下,原因分析分析饿了么的业务特点,双向克隆qq的数据中越多有重叠的要素。

这场分享的PPT没有从QCon网站上下载到,越多能回忆起什么都有 具体的分享内容,以上是自己现场感受的某些体验。

也可启动实时消费的Consumer来消费数据更新到某个内存服务中,原本可需要提供实时的查询服务。

下面进入正题,从自己参加了的某些分享中挑某些有趣的议题来和亲戚亲戚朋友讨论。

Talking Data技术团队使用bitmap索引技术移动运营各项指标(如日活、留存)的实时计算,原因分析分析bitmap索引高效且能节省存储空间,它能很方便地做指标的实时排重。

这人场是阿里巴巴技术专家郁磊带来关于Alibaba JDK协程的介绍。

之前 亲戚亲戚朋友团队考虑过某些异地多活的实现方案,什么都有 特地去听了这场分享。

比如使用消息中间件的法律法律依据是否能代替中间的方案呢?

QCon半个月,还有挺多想和亲戚亲戚朋友分享的,什么都有 还有下篇,中有 《PhxQueue——微信开源高可用强一致分布式队列的设计与实现》、《Heron的Exactly-Once实现》几个议题的分享感受。

对于有5个 商品,在北京机房和上海机房都在被访问,这人之前 就产生了有5个 什么的问题:

中间是饿了么异地多活的数据克隆qq实现。思路要是在有5个 机房之间进行双向的数据克隆qq。

2017年可需要说是人工智能的元年了,AlphaGo战胜李世石然人工智能一下进入了大众的视野。之前 以Master的身份30连胜,接着战胜长期世界排名第一的柯洁,QCon期间AlphaGo Zero通过半个月医学会 的法律法律依据就以30:0的法律法律依据战胜了AlphaGo,可需要说在棋类领域人类对人工智能原因分析分析不可不可不可以 任何胜算了。

其中最重要的某些要是地域性。

扩展

两种生活法律法律依据都在数据最终一致性的保证,具体内容可需要参考:Otter数据一致性处理方案

什么的问题背景

2017QCon上海站PPT下载:PPT

上图中Blade Server有主备关系,且主备间有交互。

亲戚亲戚朋友常常说的某些要是为了保证数据的可靠性,亲戚亲戚朋友需要一式三份,为什么在么在让 是尽量让三分数据分不可不可不可以 不同机器中,比如同机柜的机器存一份,跨机柜的存一份,像HDFS那样存储数据。

在参加这次分享之前 ,我对协程并不可不可不可以 有哪些概念(没写过C++线程池)。这场分享下来不可不可不可以 说有个简单的认识,另外要是感叹于阿里的同学在这块技术领域的深入。

危辉教授的《“深蓝”20年之前 的人工智能》分享原因分析分析从听众的感受上一阵一阵“反”人工智能热潮,为什么在么在让 我认为这场分享是给人工智能的门外的亲戚亲戚朋友有5个 很好的入门介绍,让亲戚亲戚朋友明白目前人工智能领域的发展状态,让亲戚亲戚朋友对遍地的人工智能什么的问题有有5个 清晰的任务。

饿了么的业务特点,可需要将所有数据按照商户所在的位置信息来进行划分。

合适思路要是在MySQL之前 添加一层缓存,前端的更新操作都在Blade内存中操作,之前 定时同步写到MySQL中,原本就处理了频繁更新bitmap原因分析分析的絮状binlog什么的问题。

Otter

下面看饿了么是怎么实现基地多活的。

比如所有南方商户的数据走上海机房,所有北方商户的数据走北京机房。对于用户和订单信息,都可需要关联到对应的商家,为什么在么在让 访问商家对应所在的机房的服务。

阿里巴巴B2B公司,原因分析分析业务的特性,卖家主要集中在国内,买家主要集中在国外,什么都有 衍生出了杭州和美国异地机房的需求,一块儿为了提升用户体验,整个机房的架构为双A,两边均可写,由此诞生了otter原本有5个 产品。

欢迎关注公众号交流。

中有 内容如下:

首先是饿了么的业务特点:

之前 在自己考虑异地多活方案时,遇到的最大的什么的问题是数据同步和数据一致性。

处理方案

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另外危辉教授演讲的逻辑性、严谨性和现场把控能力,真的是单从一场分享能感受到功底的深厚。

几个组件如上图: