阿里技术专家甘盘:浅谈双十一背后的支付宝LDC架构和其CAP分析 https://mp.weixin.qq.com/s/Cnzz5riMc9RH19zdjToyDg 汤波(甘盘) 技术琐话 2020-12-28 背景 自 2008 年双 11 以来,在每年双 11 超大规模流量的冲击上,蚂蚁金服都会不断突破现有技术的极限.2010 年双 11 的支付峰值为 2 万笔/分钟,到 2017 年双 11 时这个数字变为了 25.6 万笔/秒. 2018 年双 11 的支付峰值为 48 万笔/秒,201

md5只是用来签名,签名的作用是保证数据完整不会被破坏而已,多一个sign标签,sign的值就是md5生成的字符串.签名和加密是两回事

阿里云Linux云服务器数据盘默认是未做分区和格式化的,使用前需要先挂载数据盘.步骤如下: 1.查看数据盘 在没有分区之前,使用   1 df -h 2.命令,是无法查看到数据盘的,可以使用   1 fdisk -l 2.对数据盘进行分区 执行   1 fdisk /dev/xvdb 3.查看新的分区   1 fdisk -l 命令可以看到,新的分区 xvdb1 已经建立完成了. 4.格式化新分区 使用   1 mkfs.ext3 /dev/xvdb1 5.添加分区信息 使用   1 echo

做人事档案的系统考虑到数据的安全性与一致性,毕竟是要对外上线.真正投入使用的项目,数据库的可靠性与安全性上我们开发人员要考虑的就很多了,记得做机房收费系统时注册新卡是自己为了简单,写成了一个存储过程(存储过程加事务),完成了一个功能的实现就万事大吉了,这次想换一种新的方法:经过和师哥的交流学习,在代码中使用事务同样也是可以解决问题的,可以保证数据的正确性,就像银行取款一样,如果在取款的过程中取款机出现故障,我们个人的账户上的金额不会受任何影响等. 代码中使用事务前提:务必保证一个功能(或用例)在

上一节已经了解了java内存模型,JMM为了提高执行性能,引入了工作内存和主存两个概念,在继续讨论之前必须先搞清四种存储介质:寄存器.高级缓存.RAM和ROM. RAM与ROM大家都比较熟悉了,可以看成是我们经常说的内存与硬盘,寄存器属于处理器里面的一部分,而高级缓存cache是CPU设计者为提高性能引入的一个缓存,也可以说是属于处理器的一部分.在利用CPU进行运算时必定涉及操作数的读取,假如CPU直接读取ROM,那么这个读取速度简直是无法忍受的,于是引入了内存RAM,这样做确实让速度提高了很多

Cassandra如何保证数据最终一致性:1.逆熵机制(Anti-Entropy)使用默克尔树(Merkle Tree)来确认多个副本数据一致,对于不一致数据,根据时间戳来获取最新数据. 2.读修复机制(Read Repair)当Cassandra读数据时,需要根据读一致级别设定读取N个节点的副本数据,并按照时间戳返回最新数据给用户后,会对所有副本数据进行检测和修复,确保所有副本数据一致. 3.提示移交机制(Hinted Handoff)当Cassandra写数据时,需要根据写一致性级别将数据写

原理: 对原始数据 生成有序的json 字符串,然后取 摘要,然后 对摘要 进项 分对称加密.( 不对原数据加密是应为 原数据太大,加解密速度太慢,非对称加密都不 挺慢的.在摘要函数具有雪崩效应 ,原文发生点点的改变都会引起 摘要的剧烈变化 ) 注意事项:因为使用的 对json 排序.而不是 传统的 from 表单方式.虽然 让请求响应都支持了json 变得统一,但是,这里又一个明显的容易缺陷.json 的 value 中 字符串带有 引号,数字类型没有引号.所以 这可能 应为 数据类型不一样造

/// <summary> /// 保证数据长度相同 /// </summary> /// <param name="obj"></param> /// <param name="len"></param> /// <param name="afterFill">后填充/前填充</param> /// <returns></retur

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过

Kafka如何保证数据不丢失 1.生产者数据的不丢失 kafka的ack机制:在kafka发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到,其中状态有0,1,-1. 如果是同步模式:ack机制能够保证数据的不丢失,如果ack设置为0,风险很大,一般不建议设置为0.即使设置为1,也会随着leader宕机丢失数据. producer.type=sync request.required.acks=1 如果是异步模式:也会考虑ack的状态,除此之外,异步模式下的有个buff

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

在 java 垃圾回收整理一文中,描述了jvm运行时刻内存的分配.其中有一个内存区域是jvm虚拟机栈,每一个线程运行时都有一个线程栈, 线程栈保存了线程运行时候变量值信息.当线程访问某一个对象时候值的时候,首先通过对象的引用找到对应在堆内存的变量的值,然后把堆内存 变量的具体值load到线程本地内存中,建立一个变量副本,之后线程就不再和对象在堆内存变量值有任何关系,而是直接修改副本变量的值, 在修改完之后的某一个时刻(线程退出之前),自动把线程变量副本的值回写到对象在堆中变量.这样在堆中的对象的

服务器 阿里云服务器Ubuntu挂载数据盘  转自:http://www.codingyun.com/article/24.html coding云运行在阿里云的Ubuntu 12.04 64位操作系统上面,下面的教程是我亲自验证成功部署过的.希望能帮助大家. 注意: 1. 首先在系统盘的根目录新建alidata目录,或者您自己命名,但是要记得修改教程中的相关关键字(alidata换成您自己的目录). 该教程适用系统:Linux(Redhat , CentOS,Debian,Ubuntu) *

工作中一直在用Oracle 的中间件Oracle GondenGate 是如何保证消息的有序和不丢失呢? Oracle GoldenGate逻辑架构 首先,先看一下Oracle GoldenGate 的逻辑架构: 图中涉及到两个阶段: 初始化阶段: extract 进程直接抽取源表信息经网络传输到target 端的 replicat进程,replicat 进程获取到初始化加载数据将其同步到目标数据源. 增量数据抓取阶段:extract 进程从源表redo log 或其他增量日志中解析并获取增量,

数据可靠性 Kafka 作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.本文从 Producter 往 Broker 发送消息.Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠性. Producer 往 Broker 发送消息 如果我们要往 Kafka 对应的主题发送消息,我们需要通过 Producer 完成.前面我们讲过 Kafka 主题对应了多个分区,每个分区下面又对应了多个副本:为了让用户设置数据可靠性, Kafka 在 Producer 里面提供了消息确认机制.也

kafka 如何保证数据不丢失 https://www.cnblogs.com/MrRightZhao/p/11498952.html   一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略

一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略 acks = 0 生产者发送消息之后 不需要等待服务端的任何响应,它不管消息有没有发送成功,如果发送过程中遇到了异常,导致broker端没

Centos7.4(阿里云环境)挂载数据盘 2018.08.29 10:19 947浏览 查看数据盘 disk -l 磁盘 /dev/vda:42.9 GB, 42949672960 字节,83886080 个扇区 Units = 扇区 of 1 * 512 = 512 bytes 扇区大小(逻辑/物理):512 字节 / 512 字节 I/O 大小(最小/最佳):512 字节 / 512 字节 磁盘标签类型:dos 磁盘标识符:0x0008d73a 设备 Boot Start End Bloc

今天这篇文章,我会继续和你介绍在业务高峰期临时提升性能的方法.从文章标题“MySQL是怎么保证数据不丢的?”,你就可以看出来,今天我和你介绍的方法,跟数据的可靠性有关. 在专栏前面文章和答疑篇中,我都着重介绍了WAL机制(你可以再回顾下第2篇.第9篇.第12篇和第15篇文章中的相关内容),得到的结论是:只要redo log和binlog保证持久化到磁盘,就能确保MySQL异常重启后,数据可以恢复. 评论区有同学又继续追问,redo log的写入流程是怎么样的,如何保证redo log真实地写入了

kafka如何保证数据的不丢失 1.生产者如何保证数据的不丢失:消息的确认机制,使用ack机制我们可以配置我们的消息不丢失机制为-1,保证我们的partition的leader与follower都保存好了数据 2.消费者如何保证不重复消费数据:offset偏移量,记录了我们的消息消费的偏移量,新版本偏移量记录在了一个topic里面 3.broker如何保证数据的不丢失:partition的副本机制

前后端分离后API交互如何保证数据安全性? 一.前言 前后端分离的开发方式,我们以接口为标准来进行推动,定义好接口,各自开发自己的功能,最后进行联调整合.无论是开发原生的APP还是webapp还是PC端的软件,只要是前后端分离的模式,就避免不了调用后端提供的接口来进行业务交互. 网页或者app,只要抓下包就可以清楚的知道这个请求获取到的数据,这样的接口对爬虫工程师来说是一种福音,要抓你的数据简直轻而易举. 数据的安全性非常重要,特别是用户相关的信息,稍有不慎就会被不法分子盗用,所以我们对这块要非