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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 whMySQL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、