阿里数据库架构变迁与展望
阿里云大数据解决方案
阿里云大数据解决方案 阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。 奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。 基础产品： 大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS） 是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。 分析性数据库（AnalyticDB） 是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。 数据集成（Data Integration） 是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。 核心解决方案介绍： （一）个性化推荐 根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。 业务需求： 1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。 2.推荐效果差：很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据，在此基础上尝试做了个性化推荐，但是推荐效果并不好，没有带来实际转化率的提升 3.不断提升效果：为了提升用户粘性和用户留存，需要从各维度进行对比，使用A/B test来确定不同算法的效果，以进一步提升转化率。 典型应用场景： 1.视频网站：短视频推荐通过对视频内容进行分析和特征抽取，向您的用户提供个性化的视频推荐。 2.2.电商网站：电商推荐针对不同偏好的用户提供个性化的商品推荐，新注册的用户和商品上新也能够享受到实时推荐，助力您的企业提升销售额。
微信红包数据库架构演变
微信红包数据架构演变 嘉宾：莫晓东 ?红包印象 ?2015春晚红包 ?2015新的挑战 ?2016再战春晚
红包映像 微信红包是什么？ 包红包(支付) 发 抢拆 2014年短短几天内快速上线的内部项目，满足业务基本需求，每秒几 百发送，每秒上千拆的请求。 微信红包是什么
微信红包资金流银行卡 A用户微信支付余额微信红包中转账户 银行卡 A 用户微信支付余额 微信红包中转账户微信红包中转账户 E 用户微信支付余额 D 用户微信支付余额 C 用户微信支付余额 ?转账(拆红包) ?支付(发红包)?退款（过期 24小时) or ? A 用户发红包，C, D, E 用户抢红包 ?资金原路返回 必须做到资金安全，所以需要事 务。 2015年春晚红包400倍的挑战 海量之道 全民摇红包，不能失败
存储层方案和设备选型 ?项目挑战： ?预估量级是日常的100倍。 ?无法借鉴、摸着石头过河。 ?精确压测性能，为容量评估和限流提供依据。 ?从配置、部署、容灾三方面深入优化，为业务保驾护航。?是否继续使用MySQL？ ?需要多少机器，怎样部署。 ?使用什么机器类型。 ?可能出现什么问题，怎么解决。 继续使用MySQL ? MySQL支持事物，满足一致性要求。 ? 结构化存储，紧凑、连续。 ? 支持多索引。 ? 部署简单，工具支持。 ? 团队技术积累。 ? 设备改进。 硬盘从sas升级FusionIO SSD。 系统从SUSE linux 10升级tlinux 1.2。 ? 测试先行，实践是检验真理的第一标准。 模拟测试： 吞吐量：2.6w/s 主事物：2k+/s 同步速度：6k/s
数据库架构规划方案
数据库架构规划方案
架构的演变 架构演变一定是根据当时要求的场景、压力下性能的需要、安全性、连续性的要求、技术的发展..... 我把架构的发展分为大概4个阶段： 1.单机模式 IT建设初期，高速建设阶段，大家要做的只有一件事，我需要什么构建什么，我需要ERP我买软件，需要HIS买HIS，这个时期按需构建大量的系统基本在这个时期产生，当然那个时候也没什么高可用的要求。 2.双机热备和镜像 基本是20年前的技术了，在高速构建后，一堆的系统运行中，用户发现我们的核心业务如果坏掉业务受影响，停机几个小时做恢复这是无法接受的，那么双机热备或镜像，Active-Standby的模式出现，这样一台机器工作，一台备用坏了在短时间可以接管业务，造成的损失会低很多！
那么问题也很明显，备机资源浪费，依赖存储，数据还是单点，成本较高。产品也很多：RoseHA/RoseMirrorHA、NEC ExpressCluster、微软MSCS、Symantec VCS、Legato、RHCS 太多太多了。 随后为了解决数据单点的问题有出现了存储的主备，存储的双活这厂商也太多了，这里就不介绍了 基本上传统企业依然停留在第一和第二阶段，也就是要么单机，要么双机热备 3.节点多活
随着业务量越来越大，数据量不断飚升，系统高效性的矛盾显现出来，系统卡慢、报表、接口业务无法分离OLAP OLTP业务混合导致系统锁情况严重，资源消耗极其庞大，光靠升级硬件已经无法满足要求，横向扩展已经成为大势所趋。 同时切换时间、备机无法启动的问题也困扰着用户。 那么节点多活，多台机器同时对外提供访问的技术登上舞台，代表的ORACLE RAC、微软ALWAYSON 、MOEBIUS集群 多活的两种模式也是从第二带架构的演变 oracle rac 把双机热备的辅助节点变的可以访问，关键点数据在多节点内存中的调配 Microsoft awo、Moebius 则是把镜像的辅助节点变的可以访问，关键点数据多节点同步 这样横向扩展来分担压力，并且可以在业务上进行分离。 4.分布式架构 分布式架构真的不知道从何说起，概念太大，每个人理解的都不一样，只能意会不能言传： 比如说一份数据分开存成多份
超融合：架构演变和技术发展
超融合：架构演变和技术发展 1、超融合：软件定义一切趋势下的诱人组合 超融合是以虚拟化为核心，将计算、存储、网络等虚拟资源融合到一台标准x86服务器中形成基本架构单元，通过一整套虚拟化软件，实现存储、计算、网络等基础功能的虚拟化，从而使购买者到手不需要进行任何硬件的配置就可以直接使用。 “超”特指虚拟化，对应虚拟化计算架构。这一概念最早源自Nutanix等存储初创厂商将Google/Facebook等互联网厂商采用的计算存储融合架构用于虚拟化环境，为企业客户提供一种基于X86硬件平台的计算存储融合产品或解决方案。超融合架构中最根本的变化是存储，由原先的集中共享式存储（SAN、NAS）转向软件定义存储，特别是分布式存储（如Object、Block、File存储）。 “融合”是指计算和存储部署在同一个节点上，相当于多个组件部署在一个系统中，同时提供计算和存储能力。物理融合系统中，计算和存储仍然可以是两个独立的组件，没有直接的相互依赖关系。超融合则重点以虚拟化计算为中心，计算和存储紧密相关，存储由虚拟机而非物理机CVM(ControllerVM)来控制并将分散的存储资源形成统一的存储池，而后再提供给Hypervisor用于创建应用虚拟机。
超融合已从1.0阶段发展至3.0阶段，服务云平台化趋势明显，应用场景不断丰富。超融合1.0，特点是简单的硬件堆砌，将服务器、存储、网络设备打包进一个“盒子”中；超融合2.0，其特点则是软件堆砌，一般是机架式服务器+分布式文件系统+第三方虚拟化+第三方云平台，具有更多的软件功能。 在1.0和2.0阶段，超融合和云之间仍旧有着“一步之遥”，并不能称之为“开箱即用”的云就绪系统，超融合步入3.0阶段，呈现以下两个特点： 服务的云平台化。它所交付的不仅是软硬一体的超融合方案，更是一套完整的云平台服务：用户只需要一次性投入，就能够得到完整的云服务。假设用户是第一次上云，只需满足最基本的IaaS服务即可；随着云化的深入，用户开始在云上部署业务，在需要开发测试，需要数据库、大数据等应用的时候，不需要增加任何节点，便可在已有的超融合部署环境里获得丰富的PaaS服务，如数据库、缓存、大数据、数据仓库、容器平台、人工智能、物联网等。进一
数据库未来发展趋势
数据库技术最新发展 数据库（Databases，简称DB）是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统（Database Management Systems，简称DBMS）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段，对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用，以改善企业生产经营的整体效率，增强企业的竞争力。所以，数据库是企业信息化不可缺少的工具，是绝大部分企业信息系统的核心。 纵观数据库发展，三大数据库巨头公司纷纷推出其最新产品，数据库市场竞争日益加剧。从最新的IDC报告显示，在关系数据库管理系统(RDBMS)软件市场上，Oracle继续领先对手IBM和微软，但是微软在2006年取得了更快的销售增长率…… 根据对数据库发展的技术趋势不难看出，整个数据库发展呈现出了三个主要特征： (1)、支持XML数据格式 IBM公司在它新推出的DB29版本中，直接把对XML的支持作为其新产品的最大卖点，号称是业内第一个同时支持关系型数据和XML数据的混合数据库，无需重新定义XML数据的格式，或将其置于数据库大型对象的前提下，IBM DB2 9允许用户无缝管理普通关系数据和纯XML数据。 对于传统关系型数据与层次型数据的混合应用已经成为了新一代数据库产品所不可或缺的特点。除了IBM，Oracle和微软也同时宣传了它们的产品也可以实现高性能XML存储与查询，使现有应用更好的与XML共存。 (2)、商业智能成重点
数据库常用架构方案
数据库常用架构方案
一、数据库架构原则 (3) 二、常见的架构方案 (3) 方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用 (3) 方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡 (4) 方案三：主从架构，一主多从，读写分离 (5) 方案四：双主+主从架构，看似完美的方案 (6) 三、一致性解决方案 (7) 第一类：主库和从库一致性解决方案： (7) 第二类：DB和缓存一致性解决方案 (9) 四、总结 (11) 1、架构演变 (11) 2、个人见解 (11)
?高可用 ?高性能 ?一致性 ?扩展性 方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用 jdbc:mysql://vip:3306/xxdb 1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。 这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读 会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。
4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 **5、可落地分析：**两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。 方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡 jdbc:mysql://vip:3306/xxdb 1、高可用分析：高可用，一个主库挂了，不影响另一台主库提供服务。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写性能相比于方案一都得到提升，提升一倍。 3、一致性分析：存在数据一致性问题。请看下面的一致性解决方案。 4、扩展性分析：当然可以扩展成三主循环，但笔者不建议（会多一层数据同步，这样同步的时间会更长）。如果非得在数据库架构层面扩展的话，扩展为方案四。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，数据一致性问题，一致性解决方案可解决问题。第二，主键冲突问题，ID统一地由分布式ID生成服务来生成可解决问题。
最新play框架手册19.管理数据库变化evolution资料
19.管理数据库变化Evolution 当使用关系数据库时，你需要去跟踪和安排数据库schema (结构)变化，特别是有多个存储位置的情况下，你就需要更多的经验来跟踪数据的schema变化: ?当处理团队合作进行开发时，每个人都需要知道数据库结构的变化 ?当部署到生产服务器上时，就需要一个稳健的方式去更新数据库结构 ?如果在多台数据库服务器上工作时，就需要保持所有数据库结构同步 如果在JPA下工作，Hibernate会自动为你处理好这些数据库变化。如果你不打算使用JPA或打算手工对数据库结构进行更好的调整，那么Evolutions将非常 有用。 Evolutio ns 脚本 Play使用evolutions 脚本来跟踪你的数据库变化。这些脚本采用的是原始的sql语句来书写的，应该位于应用程序的db/evolutions 目录。 第一个脚本名叫1.sql,第二为2.sql,以此类推… 每个脚本包含了两部分： * Ups部分用于描述必要的转换 * Dow ns部分用于描述如何恢复他们 比如，查看第一个evolution脚本，这个脚本用于引导一个基本的应用： #Users schema #--- !Ups CREATE TABLE User ( id bigi nt(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, email varchar(255) NOT NULL, password varchar(255) NOT NULL, full name varchar(255) NOT NULL, isAdmin boolean NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ); #--- !Dow ns DROP TABLE User;
阿里大数据计算服务MaxCompute-DataHub服务
大数据计算服务MaxCompute Datahub服务
Datahub服务 MaxCompute DataHub Service(DHS)是一个 MaxCompute 的内建服务，使用RESTful接口向用户提供实时数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能。用户可以将数据记录(Record)，通过DHS的某个"数据通道"(Shard)写入到 MaxCompute 的表中，数据通道的数量由用户指定。写入成功后，用户可以通过订阅接口实时读到写入的数据。由于不用创建 MaxCompute 任务(Task)， DHS可以提供给用户较高的QPS(Query Per Second)和较大的吞吐量。 备注：目前 DataHub 已处于维护状态，不再接入新用户。后续 DataHub 会成为一款阿里云的独立产品，相关信息请关注阿里云官方通告。 DHS上可订阅的数据仅会被保存7天，但所有的数据会被系统自动增量复制到 MaxCompute 表中，参与后续的离线作业计算。 如下图所示，我们对DHS的工作流程做简要介绍： 用户将需要上传的数据放入pack中，并指定将这个pack中的数据通过某一路通道(Shard)上传至DHS。请注意，同一个pack中的记录必须属于同一个表分区(partition)。在DHS中，同一个Shard下数据按照上传时间严格有序，且有可能会包含不同Partition的数据。在上图示例中，相同颜色的pack表示partition值相同。 DHS上的在线数据会被增量复制到 MaxCompute 的离线数据中。目前，离线数据仅供离线作业处理，用户可以通过DHS提供的接口检查DHS到 MaxCompute 的数据同步状态。
阿里云-大数据计算服务详细文档
大数据计算服务使用文档 1.新建项目 新建项目big_testdata1 2.添加成员 一个项目下可以添加多个成员，在这里我们添加一个成员是“悠闲地小蜗牛” 3.角色授权 新建一个项目后，会默认创建一个admin角色，该角色具有操作项目和表的所有权限，在这里我们新创建一个角色test1，给角色赋予项目的权限和表的权限，再把角色test1赋予给用户“悠闲地小蜗牛”
4.新建表 新建表tbl1 下面我们用成员“悠闲地小蜗牛”来操作项目和表 用成员“悠闲地小蜗牛”账号登录大数据计算服务，这时在项目列表下看不到刚才我创建的big_testdata1项目。 这时我们用客户端来登录，下载客户端，下载好后解压，解压后如下图所示： 在conf文件夹中有odps_config.ini文件。编辑此文件 odps_config.ini文件内容为：
修改好配置文件后运行bin目录下的odps(在Linux系统下是./bin/odpscmd，Windows下运行./bin/odpscmd.bat) 打开后界面如下： 用项目下的成员“悠闲地小蜗牛”来执行以下代码： create table tbl2(id bigint); insert overwrite table tbl1 select count(*) from tbl1; select'welcome to MaxCompute!'from tbl1;
提示没有这个CreateInstance权限，这时我们回到大数据计算服务给“悠闲地小蜗牛”添加 CreateInstance，CreateTable权限 责任人“悠闲地小蜗牛”创建表tbl2成功 我们给表tbl1添加权限，alert、select、update
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。
阿里云大数据专业认证(ACP级)-样题-0209
阿里云培训与认证 阿里云大数据专业认证（ACP级）－考试样题 阿里云大数据专业认证（ACP级）考试样题 一.单选题 1.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）是阿里巴巴自主研发的海量 数据处理平台，主要服务于批量结构化数据的存储和计算。以下哪个场景不适合使用大数据计算服务实现？ a)在线交易系统 b)数据仓库 c)大数据的分析建模 d)网站日志离线分析 2.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）中的表 event 是分区表，分 区键是 dt （类型为string），每天生成一个分区，现在表中有 dt='20160101' 至 dt='20160531' 共5个月的数据，为了统计3月份 eventid 非空的数据量，开发人员运行了以下语句： select count(*) from event where substr(dt,1,6)='201603' and eventid is not null; 对此任务的描述正确的是 ________。 a)此任务需要读event表中所有分区中的数据 b)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中 的数据 c)此任务会读event表中所有分区中eventid非空的数据 d)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中 eventid非空的数据 3.某信贷公司推出一款线上贷产品，采用阿里云的数据处理技术，通过对会员的历史 数据进行分析，包括交易量、网上信用评价、企业自身经营状况等等，每天处理的数据量在20P左右，基于这些数据对用户信用进行聚类分析建模并产生预测数 据，用户线上申请贷款时，能在1秒钟内根据用户模型预测结果得到该用户的资质评估、授信等信息。请根据您对阿里云产品的理解判断，下述方案中成本最低、性能最好的一个是________。 a)使用阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）对数据进行建模，然 后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结 果保存在MaxCompute中 b)使用阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）对数据进行建模，然 后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结 果保存在阿里云表格存储（Table Store，原OTS）中,以供实现快速查询 c)使用阿里云分析型数据库（Analytic DB，原ADS）对数据进行建模，然后使用 该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结果保存 在Analytic DB中
企业数据库架构建设规划方案
企业数据库架构建设规划方案
目录 一、架构的演变 (3) 二、单机模式 (3) 三、双机热备和镜像 (3) 四、节点多活 (5) 五、分布式架构 (6) 六、其他技术漫谈 (8) 七、如何选架构 (9) 八、总结 (12)
一、架构的演变 架构演变一定是根据当时要求的场景、压力下性能的需要、安全性、连续性的要求、技术的发展..... 我把架构的发展分为大概4个阶段： 二、单机模式 IT建设初期，高速建设阶段，大家要做的只有一件事，我需要什么构建什么，我需要ERP我买软件，需要HIS买HIS，这个时期按需构建大量的系统基本在这个时期产生，当然那个时候也没什么高可用的要求。 三、双机热备和镜像
基本是20年前的技术了，在高速构建后，一堆的系统运行中，用户发现我们的核心业务如果坏掉业务受影响，停机几个小时做恢复这是无法接受的，那么双机热备或镜像，Active-Standby的模式出现，这样一台机器工作，一台备用坏了在短时间可以接管业务，造成的损失会低很多！ 那么问题也很明显，备机资源浪费，依赖存储，数据还是单点，成本较高。产品也很多：RoseHA/RoseMirrorHA、NEC ExpressCluster、微软MSCS、Symantec VCS、Legato、RHCS 太多太多了。 随后为了解决数据单点的问题有出现了存储的主备，存储的双活这厂商也太多了，这里就不介绍了。
基本上传统企业依然停留在第一和第二阶段，也就是要么单机，要么双机热备 四、节点多活 随着业务量越来越大，数据量不断飚升，系统高效性的矛盾显现出来，系统卡慢、报表、接口业务无法分离OLAP OLTP业务混合导致系统锁情况严重，资源消耗极其庞大，光靠升级硬件已经无法满足要求，横向扩展已经成为大势所趋。
大型互联网架构演变历程
大型互联网架构演变历程 1.课程目标 1.1.了解互联网架构演变历程 1.2.了解当前互联网架构中常用的一些 1.3.站在巨人的肩膀上，我们的视野会更高一些 2.淘宝技术这10年 2.1.淘宝现状 高并发已经成为当前互联网企业面临的巨大挑战！例如2015年“双十一”全球狂欢节正式落下帷幕，天猫最终交易额也达到了创纪录的912.17亿元！参与交易国家和地区达到232个，双十一支付宝最高峰每秒处理的交易笔数是8.59万笔，在线人数峰值达到4500万。 淘宝的核心技术（国内乃至国际的Top，这还是2011年的数据） ●拥有全国最大的分布式Hadoop集群（云梯，2000左右节点，24000核CPU，48000GB 内存，40PB存储容量） ●全国分布80+CDN节点，能够自动找寻最近的节点提供服务，支持流量超过800Gbps ●不逊于百度的搜索引擎，对数十亿商品进行搜索，全球最大的电商平台 ●顶尖的负载均衡系统，顶尖的分布式系统，顶尖的互联网思想，功能多样运行极其稳定●丰富的生态产业以及先进的数据挖掘技术 ●……很多很多 2.2.淘宝技术演变，摘自《淘宝技术这十年》 ●马总在2003年4月7日秘密叫来阿里巴巴的十位员工，来到杭州一个隐秘的毛坯房， 要求他们在一个月左右的时间内做出一个C2C网站。结果当然还是直接买的快，一个基于LAMP架构的网站，原名是PHPAuction，老美开发的一个拍卖网站。当然必须要做修改才能用。 ●2003年底，淘宝注册用户23万，PV 31万/day，半年成交额3371万 ●很显然MySQL无法撑得起如此大的访问量，数据库瓶颈出现了。幸好阿里的DBA队伍
大型互联网架构演变历程
大型互联网架构演变历程 1.淘宝技术这10年 1.1.淘宝现状 高并发已经成为当前互联网企业面临的巨大挑战！例如2015年“双十一”全球狂欢节正式落下帷幕，天猫最终交易额也达到了创纪录的912.17亿元！参与交易国家和地区达到232个，双十一支付宝最高峰每秒处理的交易笔数是8.59万笔，在线人数峰值达到4500万。 淘宝的核心技术（国内乃至国际的Top，这还是2011年的数据） ●拥有全国最大的分布式Hadoop集群（云梯，2000左右节点，24000核CPU，48000GB 内存，40PB存储容量） ●全国分布80+CDN节点，能够自动找寻最近的节点提供服务，支持流量超过800Gbps ●不逊于百度的搜索引擎，对数十亿商品进行搜索，全球最大的电商平台 ●顶尖的负载均衡系统，顶尖的分布式系统，顶尖的互联网思想，功能多样运行极其稳定●丰富的生态产业以及先进的数据挖掘技术 ●……很多很多 1.2.淘宝技术演变，摘自《淘宝技术这十年》 ●马总在2003年4月7日秘密叫来阿里巴巴的十位员工，来到杭州一个隐秘的毛坯房， 要求他们在一个月左右的时间内做出一个C2C网站。结果当然还是直接买的快，一个基于LAMP架构的网站，原名是PHPAuction，老美开发的一个拍卖网站。当然必须要做修改才能用。 ●2003年底，淘宝注册用户23万，PV 31万/day，半年成交额3371万 ●很显然MySQL无法撑得起如此大的访问量，数据库瓶颈出现了。幸好阿里的DBA队伍 足够强大，他们使用Oracle替代了MySQL。Oracle那时就已经有了强大的并发性访问设计——连接池，从连接池取连接的耗费比单独建立连接少很多。但是PHP当时并没有官方提供支持语言连接池特性，于是多隆前辈用Google（不会是Baidu）搜到了一个开源的SQL Relay，于是数据库软件方面的瓶颈暂时解决了。 ●随之而来的是面临硬件性能瓶颈，阿里买了EMC的SAN存储设备，加上Oracle高性能 RAC，硬件容量也暂时没问题了。 ●因为SQL Relay的问题实在过于严重，2004年于是淘宝终于做出了跨时代的决策——使 用Java重写网站。 ●淘宝请了Sun的高级工程师来帮忙做Java架构。那么他们是如何做到修改编程语言而 不改变网站使用呢——模块化替换，今天写好了A模块，另开一个新域名，将连接指向该模块，同时别的模块不变，等到全部模块完成的时候，原域名放弃。Sun公司坚持使用EJB作为控制层，加上使用iBatis作为持久层，一个可扩展且高效的Java EE应用诞
2017届湖北省赤壁市九年级下学期第一次模拟（调研）考试语文试卷
2017届湖北省赤壁市九年级下学期第一次模拟（调 研）考试语文试卷 学校_________ 班级__________ 姓名__________ 学号__________ 一、选择题 1. 下列各组词语中，加点字的注音有误的一项是（） A．栖息（qī）镂空(lòu)窥视(kuī)无动于衷 (zhōng) B．冗杂(rǒng)滑稽(jī)轻蔑(miè)相形见绌(chù) C．阔绰(chuò)羸弱(léi)执拗(niù)鳞次栉比 (zhì) D．拮据(jù)忌讳(huì)酝酿(niàng)随声附和(hè) 2. 下列词语中，书写有误的一项是（） A．惆怅狼藉缄默淋漓尽致 B．深邃亵渎喑哑通霄达旦 C．荫庇虔信禁锢恪尽职守 D．鞭挞秕谷沉湎人声鼎沸 3. 下列句中加点成语使用不恰当的一项是( ) A．以梅花装饰南京花神庙地铁站主题墙，这一别具匠心的设计，深受好评。B．凭借雄厚的经济实力和深厚的文化底蕴，南京当之无愧地获得青奥会主办权。 C．对于重要的书，我们必须常常反复阅读，每读一次都会觉得开卷有益。D．在暑期社会实践活动中，同学们既体验到合作之趣，又享受了天伦之乐。 4. 下列语句，有语病的一项是（） A．深秋的雪峰山，是人们欣赏雪峰红叶、登高远眺的好时候。 B．教育工作者要善于引导学生用美的眼光去看世界，用美的心灵去感受世界。C．透过这些文化景点，人们可以品味出赤壁城不同寻常的风韵。 D．由浙江卫视推出的大型户外竞技真人秀节目《奔跑吧兄弟》，除了在轻松幽默的游戏中让观众感受愉悦和兴奋之外，还传递出了积极向上的正能量。 5. 关于文学常识和名著阅读的表述不正确的一项是（） A．《海燕》运用象征手法，创造出“海燕”的艺术形象，为无产阶级唱出了一曲充满战斗激情的颂歌。