Kafka设计解析(一)- Kafka背景及架构介绍

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http://www.jasongj.com/2015/03/10/Kafka…

简要分析ZooKeeper基本原理

最近一直有小伙伴私信我,问一些关于Zookeeper的知识,下边关于的Zookeeper的知识整理了一下,一起学习一下。
一、ZooKeeper 基本概念

1…

Kafka 单机和分布式环境搭建与案例使用

实验环境:
1、Ubuntu Server 16.04
2、kafka_2.11-0.11.0.0

一、单机环境搭建

官方参考文章:
http://kaf…

Kafka简介、基本原理、执行流程与使用场景

一、简介

Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统,在 kafka官网上对 kafka 的定义:一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由Link…

Redis存储Key的一种设计实现方式:模式匹配

一、前言

Redis是Key-Value数据库,存储的时候需要一个唯一的Key值,查询的时候根据根据key值进行查询,但是Redis毕竟只是key-value…

上帝的巴别塔在崩塌?阿里翻译一年2500亿次调用,节省25亿美元

神经网络机器翻译(Neural Machine Translation, NMT)模型自2013年在学术界首次被提出后,就不断快速发展,目前在某些语种和场景下,…

权威详解 | 阿里新一代实时计算引擎 Blink,每秒支持数十亿次计算





王峰,淘宝花名”莫问",2006年毕业后即加入阿里巴巴集团,长期从事搜索和大数据基础技术研发工作,目前在计算平台事业部,负责实时…

接下时序数据存储的挑战书,阿里HiTSDB诞生了

近日,2017中国数据库技术大会在京召开,来自阿里巴巴中间件团队高级技术专家钟宇(花名悠你)在数据存储和加速技术专场分享了题为《时间序列数据的存储挑战》的演讲,…

林志玲送衣直播的背后,阿里工程师下了哪些功夫?

2016年中国的智能手机覆盖率已达58%,移动网络接入中4G+Wifi的占比也接近90%,这是移动直播能迅速爆发的一个重要的前提条件。在当前全民参与全民娱乐的大…

揭秘红包场景下的高性能本地存储架构设计

前言:红包是最近兴起的全民参与的活动,2017年新春红包在参与人数和业务峰值上都到达了历史新高,其中红包除夕开奖峰值达到90W/s。近日,阿里云系统和块存储负责…

如何打造支撑百万用户的分布式代码托管平台?

前言:过去一年中,阿里巴巴集团GitLab请求量增长4倍,项目数增长130%,用户数增长56%,在这样的增速下,系统调用的正确率却从99.5%提升到了99.99…

破解世界性技术难题! GTS让分布式事务简单高效

近日,2017云栖大会·深圳峰会如期举行,多项阿里云新产品对外发布。在企业级互联网架构分会场,来自阿里中间件(Aliware)的技术专家及合作伙伴,为现场参会嘉…

详解双11终极“核武器”:全链路压测如何诞生?

本文内容来自阿里巴巴集团双11技术团队撰写的《尽在双11:阿里巴巴技术演进与超越》一书。该书被阿里巴巴集团CTO行癫盛赞为“迄今为止对双11技术演进最客观、最详…

使用快照和AOF将Redis数据持久化到硬盘中

前言

我们知道Redis是一款内存服务器,就算我们对自己的服务器足够的信任,不会出现任何软件或者硬件的故障,但也会有可能出现突然断电等情况,造成Redis服务…

Redis常见的5种不同的数据类型详解

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Redis简介以及和其他缓存数据库的区别
前言

Redis除了可以存储键还可以存储常见的5种数据类型,分别是:String、List、Set、Ha…

ELK Stack之Beats简介

Beats 是ELK Stack技术栈中负责单一用途数据采集并推送给Logstash或Elasticsearch的轻量级产品。
Filebeat
Filebea…

十亿级同步,百亿级调用,千亿级访问量的开放技术平台如何炼成?

前言
淘宝开放平台(open.taobao.com)是阿里系统与外部系统通讯的最重要平台,每天承载百亿级的API调用,百亿级的消息推送,十亿级的数据同步,经历了…

技术学习年货之–交易核心链路的故事

多元化玩法,海量成交背后的核心链路
第八年的双11全球狂欢节已经落下帷幕,让人印象深刻的1207亿再次创造了历史,双11也从此进入了千亿时代。今年双11宗旨“全…

阿里研究员蒋江伟谈双11容量规划8年历程,全链路压测是未来

近期在ArchSummit北京上,阿里巴巴研究员蒋江伟(花名小邪)发表了《天猫双11容量规划演进》主题演讲。主要介绍了阿里巴巴从09年开始,为了解决大促过程中资…

大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二

一、网站应用背景

开发一个网站的应用程序,当用户规模比较小的时候,使用简单的:一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器,这样的话完全可以解决一部分问题…