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为余势负天工背,云原生内存数据库Tair助力用户体验优化

​简介:作为双11大促承载流量洪峰的利器,Tair支撑了电商交易核心体验场景。不仅在数十亿QPS的峰值下保持着亚毫秒级别的顺滑延迟,同时在电商交易核心体验场景上也做出了技术创新。 ​ 作者 | 漠冰 来源 | 阿里技术公众号 作为双11大促承载流量洪峰的利器,Tair支撑了电商交易核心体验

为余势负天工背,云原生内存数据库Tair助力用户体验优化

简介:作为双11大促承载流量洪峰的利器,Tair支撑了电商交易核心体验场景。不仅在数十亿QPS的峰值下保持着亚毫秒级别的顺滑延迟,同时在电商交易核心体验场景上也做出了技术创新。 作者 | 漠冰 来源 | 阿里技术公众号 作为双11大促承载流量洪峰的利器,Tair支撑了电商交易核心体验场景

双11特刊|购物车实时显示到手价,看云原生内存数据库Tair如何提升用户体验?

​阿里云自研内存数据库Tair诞生于2009年,是一种支持高并发低延迟访问的云原生内存数据库,完全兼容Redis,已历经多年双11大促考验,提供核心在线访问加速能力,显著提升系统吞吐量。 作为双11大促承载流量洪峰的利器,Tair支撑了电商交易核心体验场景。不仅在数十亿QPS的峰值下保持着亚毫秒

8.20面试小结

Flink介绍一下 flink是分布式的处理引擎,用于处理批数据或者流数据,批数据是有界的,流数据是无界的,分别对应批处理和流处理 Flink整个的架构由三个组成:Client,JobManager,TaskManager Client对Flink任务进行预处理,并将任务提交到Flink集群中 JobManager对整个集群进行管理,并负责资源的

首次揭秘!大麦如何应对超大规模高性能选座抢票?

作者|  阿里文娱技术专家恒磊、高级开发工程师新钱出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 背景介绍随着现场娱乐行业的不断发展,各类演出层出不穷,越来越多的演出开启选座购票满足用 户的自主选座需求。大麦的选座不仅面向中小场馆类的剧院演出,还面向大型体育赛事、大型 演唱会等超

Tair分布式缓存

这篇文章出自:https://www.cnblogs.com/xiexj/p/11652107.html 支付宝系统也使用Tair作为分布式缓存的工具。 Tair是为了解决什么问题而生?     Redis很好用,相比memcached多了很多数据结构,支持持久化。但是在很长一段时间里,原生是不支持分布式的。后来就出现了很多redis集群类产

缓存技术Tair和Redis

前记:映像中之前工作的时候缓存用的是Tair。 最近看到很多关于Redis缓存的blog。于是在网上搜集了一些资料,下面是整理的读书笔。 1. 为什么要用缓存? why?由于程序直接访问数据库的时间成本很高的,使用缓存可以减少数据库的访问次数,提升程序的响应时间。同时还能降低数据的压力 wh

MySQL数据库异构数据同步–后端以tair为例

    在实现levelDB挂载成MySQL引擎时,发现在实际存储是key-value格式时候,MySQL的异构数据同步,可以更简单和更通用。 以tair为例,简要描述一下以MySQL为基础的一种方案。 所谓异构数据同步,是指应用只更新MySQL,而由后端的某些机制将这些更新应用到其他数据存储服务上。 1、

MySQL数据库异构数据同步–后端以tair为例

    在实现levelDB挂载成MySQL引擎时,发现在实际存储是key-value格式时候,MySQL的异构数据同步,可以更简单和更通用。 以tair为例,简要描述一下以MySQL为基础的一种方案。 所谓异构数据同步,是指应用只更新MySQL,而由后端的某些机制将这些更新应用到其他数据存储服务上。 1、