目录 写在前面 亿级流量IM的应用场景 十万级 单体IM 系统 高并发分布式IM系统架构 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -10[ 博客园 总入口 ] 写在前面 ​ 大家好,我是作者尼恩.目前和几个小伙伴一起,组织了一个高并发的实战社群[疯狂创客圈].正在开始高并发.亿级流程的 IM 聊天程序 学习和实战 ,今天是第10篇. 亿级流量IM的应用场景 随着移动互联网.AI的飞速发展,高性能高并发IM(即时通讯),有着非常广泛的应用场景. 一切高实时性通讯.消息推送的场景

https://mp.weixin.qq.com/s/f319mm6QsetwxntvSXpKxg 亿级用户下的新浪微博平台架构 炼数成金前沿推荐 2014-12-04 序言 新浪微博在2014年3月公布的月活跃用户(MAU)已经达到1.43亿,2014年新年第一分钟发送的微博达808298条,如此巨大的用户规模和业务量,需要高可用(HA).高并发访问.低延时的强大后台系统支撑. 微博平台第一代架构为LAMP架构,数据库使用的MyIsam,后台用的php,缓存为Memcache. 随着应用规模的

目录 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -30[ 博客园 总入口 ] 写在前面 1.1. 快速的能力提升,巨大的应用价值 1.1.1. 飞速提升能力,并且满足实际开发要求 1.1.2. 越来越多.大量的应用场景 1.2. 高并发架构中的6大集群 1.2.1. 支撑亿级流量的IM整体架构 1.2.2. IM通讯协议介绍 1.2.3. 长连接和短连接 1.2.4. 技术选型 1.3. 基于Redis 设计分布式Session 1.3.1. SessionLocal本地会话

Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难.特别是对于个性化推荐问题,数据采样通常不是一种选择,需要对分布式算法设计进行创新,以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集. 协同过滤(CF)是其中一个重要的应用领域.CF是一种推荐系统技术,能够帮助人们发现感兴趣的东西.在Facebook,这些东西包括页面.兴趣组.事件.游戏等等.CF的核心思想是,最好的推荐来自品味相似的人.换句话说,它通过使用相似的人对历史物品的评分来预测某人会如何评价一件物品. 1. CF and Fa

微博平台的第三代技术体系,使用正交分解法建立模型:在水平方向,采用典型的三级分层模型,即接口层.服务层与资源层:在垂直方向,进一步细分为业务架构.技术架构.监控平台与服务治理平台. 水平分层 (1)接口层主要实现与Web页面.移动客户端的接口交互,定义统一的接口规范,平台最核心的三个接口服务分别是内容(Feed)服务.用户关系服务及通讯服务(单发私信.群发.群聊). (2)服务层主要把核心业务模块化.服务化,这里又分为两类服务,一类为原子服务,其定义是不依赖任何其他服务的服务模块,比如常用的短链

关于面临的挑战 "因为专业性强,我认为反而让交互方式变简单了,打个点餐的比方,软件1.0阶段是,我要吃鱼香肉丝,我要吃辣的或是素一点的,根据清晰的接口上菜.而软件2.0阶段就是,我今天想吃开心一点的,然后菜就上来了.学件的提出,说明 AIOps 给大家带来的已经不再是枯燥的接口,而是变成很友好的用户交互来解决业务场景." 现在的输入和之前不一样,之前是输入的是明确的内容,你来替我做行为:现在是输入的是目的,系统来做策略以及执行:后者更加宏观. 关于数据价值 "业务系统情况做到

微博及 Twitter 这两大社交平台都重度依赖 Redis 来承载海量用户访问.本文介绍如何使用 Redis 来设计一个社交系统,以及如何扩展 Redis 让其能够承载上亿用户的访问规模. 虽然单台 Redis 具备极佳的性能,但随着系统规模增大,单台服务器不能存储所有数据.以及没办法处理所有读写请求的问题迟早都会出现,这时我们就需要对 Redis 进行扩展,让它能够满足需求. 在介绍如何扩展之前,我们先看下如何用 Redis 来搭建一个社交平台. 使用 Redis 搭建社交平台 用 Redi

摘要:近来,增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段.特别是NLP领域的自监督预训练语言模型,规模越来越大,从GPT3的1750亿参数,到Switch Transformer的16000亿参数,又是一个数量级的增加. 本文分享自华为云社区<一文带你了解MindSpore支持的万亿级参数超大模型关键技术!>,原文作者:HWCloudAI . 前言 近来,增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段.特别是NLP领域的自监督预训练语言模型,规模越来越大,从GPT3的1750亿参数,到Switch Tr

本文由“yuanrw”分享,博客:juejin.im/user/5cefab8451882510eb758606,收录时内容有改动和修订. 0.引言 站长提示:本文适合IM新手阅读,但最好有一定的网络编程经验,必竟实践性的代码上手就是网络编程.如果你对网络编程,以及IM的一些理论知识知之甚少,请务必首先阅读:<新手入门一篇就够:从零开发移动端IM>,该文为IM小白分类整理了详尽的理论资料,请按需补充相关知识. 配套源码:本文写的比较浅显但不太易懂,建议结合代码一起来读,文章配套的完整源码 请从

本文原文内容来自InfoQ的技术分享,本次有修订.勘误和加工,感谢原作者的分享. 1.前言 自从2018年8月20日子弹短信在锤子发布会露面之后(详见<老罗最新发布了“子弹短信”这款IM,主打熟人社交能否对标微信?>),关于它的讨论不绝于耳,7 天融资 1.5 亿的传闻更是将它推到了风口浪尖(请见<[资讯] “子弹短信”发布一周即融得1.5亿资金>).   ▲ 嗯,这个牛逼老罗可以吹很久 同时很多技术人开始分析它的代码,挖出了它的 IM 系统其实不是自研,而是使用网易云信提供的第三

移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析,都需要依靠数据都统计和分析,当数据量小时,问题没有暴露出来,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大时,系统响应会变慢, TPS直线下降,直至服务不可用,可能有人会提出来,为何不用Oracle呢,确实,很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题,凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化,可是,不是每一个项目都会有DBA, 也不是所有的项目都会采用 Oracle 数据库,而且, Oracle 数据库在大数据

1.背景 1.1 什么是API网关 API网关可以看做系统与外界联通的入口,我们可以在网关进行处理一些非业务逻辑的逻辑,比如权限验证,监控,缓存,请求路由等等. 1.2 为什么需要API网关 RPC协议转成HTTP. 由于在内部开发中我们都是以RPC协议(thrift or dubbo)去做开发,暴露给内部服务,当外部服务需要使用这个接口的时候往往需要将RPC协议转换成HTTP协议. 请求路由 在我们的系统中由于同一个接口新老两套系统都在使用,我们需要根据请求上下文将请求路由到对应的接口. 统一

Elasticsearch 的基本信息大致如图所示,这里就不具体介绍了. 本次分享主要包含两个方面的实战经验:索引性能和查询性能. 一. 索引性能(Index Performance) 首先要考虑的是,索引性能是否有必要做优化? 索引速度提高与否?主要是看瓶颈在什么地方,若是 Read DB(产生DOC)的速度比较慢,那瓶颈不在 ElasticSearch 时,优化就没那么大的动力.实际上 Elasticsearch 的索引速度还是非常快的. 我们有一次遇到 Elasticsearch 升级后索

一. 重试机制 最容易也最简单被人想到的容错方式,当然就是“失败重试”,总而言之,简单粗暴!简单是指它的实现通常很简单,粗暴则是指使用不当,很可能会带来系统“雪崩”的风险,因为重试意味着对后端服务的双倍请求. 1. 简单重试 我们请求一个服务,如果服务请求失败,则重试一次.假设,这个服务在常规状态下是99.9%的成功率,因为某一次波动性的异常,成功率下跌到95%,那么如果有重试机制,那么成功率大概还能保持在99.75%.而简单重试的缺陷也很明显,如果服务真的出问题,很可能带来双倍流量,冲击服务系

亿级Web系统的高容错性实践 亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个“救火队长”的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,“火”是永远救不完的,让系统能够自动”灭火”,才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总是依赖于“人”去恢复

亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个"救火队长"的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,"火"是永远救不完的,让系统能够自动"灭火",才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 1:积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HT

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭 摘要:Twitter出道之初只是个奋斗在RoR上的小站点,而如今已拥有1.5亿的活跃用户,系统日传输tweet更多达4亿条,并已完成了以服务为核心的系统架构蜕变. Twitter如今在世界范围内已拥有1.5亿的活跃用户,为了给用户生成timeline(时间轴)需支撑30万QPS,其firehose每秒同样生成22MB数据.整个系统每天传输tweet 4亿条,并且只需要5分钟就可以让一条twe

作者:Dovejbwang,腾讯后台开发工程师,参与“LBS+AR”天降红包项目,其所在“2016春节红包联合项目团队”获得2016公司级业务突破奖. 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处. 原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/286.html WeTest 导读 上一期为您解密了8亿月活的QQ后台服务接口隔离技术<QQ18年,解密8亿月活的QQ后台服务接口隔离技术>,那你是否好奇春节期间全网渗透率高达52.9%的ARQQ红包后台是怎样

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,