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首次揭秘双11双12背后的云数据库技术！| Q推荐

从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...事实上为了保证稳定，往年双 11 为了保证大促高峰能够平稳地过去，在一些计算量比较大或者稳定性风险比较高的地方就会实行降级策略，确保能够平稳度过流量高峰。...在水平扩展的集群中，每个节点服务数十个分区，每个分区使用单独线程响应的事务处理模型避免了锁竞争的开销。据悉，在大促场景下，Tair 提供了几乎直线般的 P99 访问延时。

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TKDE2023 | 基于双曲图学习的社交推荐算法

TLDR: 本文将社交推荐任务建模在双曲空间学习之下，并提出了一种基于双曲图学习的社交推荐模型。...具体的，其设计了一个双曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征，并从显式的异质图学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。...最近，一些研究探索了将图嵌入学习转移到双曲空间的替代方法，双曲空间可以保留现实世界图的层级结构。 然而，直接将当前的双曲图嵌入模型应用于社交推荐并非易事，因为存在两大挑战：网络异质性和社交扩散噪声。...为了解决上述挑战，本文提出了一种基于双曲图学习的社交推荐（HGSR）模型。首先，利用双曲社交嵌入的预训练来探索社交结构，这可以保留社交网络的层级特性。...总之，本文提出了一种新颖的HGSR模型用于双曲空间的社交推荐。为了利用社交影响扩散引入的异质性和噪声问题，设计了一种社交预训练增强的双曲异质图学习方法。

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    WSDM2022 | 基于双曲几何无标度图建模的知识感知推荐算法

    此外，由于图神经网络在提取图数据特征方面的强大性能，一些研究将推荐系统与 GNN 结合了起来。...基于 GNN 的知识图谱推荐模型通常将用户-物品历史交互与外部知识图谱的交互统一为三部图，然而在数据统一之后，这些三部图通常呈现出无标度（或层次）图的特点，如图 1（a）所示，两项基准数据集的度分布近似于幂律分布...为了解决上述问题，本文提出了基于的双曲几何洛伦茨模型的知识感知推荐模型，简称为 LKGR。...3.2.2 洛伦茨消息传递 为了在洛伦茨流形上传播邻域信息，需要分别计算用户和物品邻域的洛伦茨线性组合。...图 3 展示了 topk 推荐任务下本文算法与基线算法的性能对比。

    3.4K30

    落地百余场景、扛过双11，蚂蚁TuGraph流式图计算引擎正式开源！

    1 中国开源生态日益健全，场景从互联网向金融等延伸 最近几年，随着国际上开源生态的不断壮大，服务于开源事业的机构日益增多。基金会和企业日益成为开源发展中最重要的构成部分。...开源地址：https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics 3 扛过双 11 大考，落地百余场景，TuGraph-Analytics 筹划已久...2018 年的双 11，流图计算做到了在大促极端流量高峰情况下，动态识别超过六度关系链（隐蔽性强）的异常资金风险，这一风控能力在当时的业界非常领先。...“那时，我们从 6、7 月份就开始和业务同学一起闭关筹备双 11，内部做了几轮流量压测，包括极端情况下的解决方案全部讨论完毕才确定推到双 11。”...在解决业务问题时，二者一般联动运行，比如基于 TuGraph-Analytics 进行实时数据分析，并将分析之后的数据写回到 TuGraph-DB，提供查询服务。

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    2025主流流计算品牌全景图：腾讯云Oceanus为何稳居推荐榜首？

    摘要 文章按“品牌-内核-价格-场景”四维度梳理目前国内五大流计算品牌，并以2025-08-21腾讯云官网最新数据为核心，深度拆解腾讯云流计算 Oceanus 的功能、价格与首购优惠，帮助你三分钟锁定最合适的实时计算平台...正文 一、流计算品牌速览 “流计算”已不再是大数据工程师的专属词汇，金融反欺诈、电商秒级推荐、IoT 设备监控都离不开它。...• 专家服务：7×24 小时腾讯云专家在线支持，重大活动可升舱“护航模式”。...套餐速配 企业阶段 推荐规格 官网特惠价（元/CU·时） 适用场景示例 初创/小微 4 CU 0.23 日志实时清洗、简单监控看板...成长型公司 8 CU 0.22 电商实时推荐、游戏数据运营 中大型企业 32 CU+ 0.21 金融风控、IoT

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    社交推荐系统从12秒到0.05秒：关系链查询的图数据库架构实践

    上个月帮朋友排查社交推荐系统。核心需求很简单，找出"我关注的人关注的人"做二度人脉推荐，再加"我关注的人关注的人关注的人"做三度人脉。MySQL里用一张自关联关注表实现。...三、图数据库的典型应用场景社交推荐是最直接的场景。但不是唯一的。知识图谱是另一个重要方向。A是B的创始人，B投资了C，C的产品用了D技术。...关系型数据库要维护多张关系表做关联，图数据库就是几个MATCH模式组合。在数据治理场景里，图模型还能用来追踪数据血缘，理清数据来源、流转和变更的关系链。还有推荐系统的协同过滤。...五、两种图能力技术路线的选择到这里你可能会问：我到底该选哪条路。市面上主要有两种图能力方案。5.1专用图数据库路线以Neo4j为代表。优势是图遍历性能强劲，社区生态成熟，Cypher语法学习成本低。...把关系模型、图模型、文档模型、向量模型放在同一个数据库引擎里。图查询和关系查询用同一套SQL接口完成，不需要额外部署图数据库系统。这对信创场景特别重要。

    12110

    并发计算终极指南：从接口到服务器的容量全景图

    本文将揭示并发计算的本质，打通从接口到服务器的容量评估全链路。 一、并发计算的三大维度 1. ...服务层级 二、CPU核心与线程的量子纠缠 CPU工作原理图解 关键参数： 上下文切换成本：5-10微秒/次 线程内存开销：1-2MB/线程 超线程增益：15-30%性能提升 CPU时间分配真相 三、全链路并发计算公式...物理服务器极限 示例：8核CPU，切换耗时7μs → (8*1000/7)*0.75 ≈ 857 QPS 四、工业级容量评估实战 案例：AI问答系统（8核16G服务器） 参数清单： 核心业务方法耗时：250ms...分钟 系统瓶颈 Gatling 压力测试 2小时 崩溃点 Locust 浸泡测试 24小时 内存泄漏 Tsung 七、并发优化三板斧 第一斧：纵向优化（提升单机能力） 第二斧：横向扩展（增加节点） 双路径策略...： 「容量评估四步法」旅程图 关键阶段说明（横向对比） 阶段 核心动作 交付物 工具链示例 需求澄清 • SLA定义• 链路梳理 指标文档 Swagger/APISIX 系统测量 • 压测• 性能剖析

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    使用数据泵基于flashback_scn+OGG微服务零停机迁移12c到19c（双主）

    类似文章 OGG有传统的经典架构，也有最新的微服务，2个都可以远程捕获和应用数据，对数据库服务器是0侵入，而传统的经典架构是纯命令行模式，最新的微服务架构是图形化界面操作，几乎所有操作都可以在界面进行。...使用OGG for PG微服务快速双向同步RDS数据库（双主）：https://www.xmmup.com/shiyongogg-for-pgweifuwukuaisushuangxiangtongburdsshujukushuangzhu.html...使用OGG for mysql微服务搭建双主架构（含DDL）：https://www.xmmup.com/shiyongogg-for-mysqlweifuwudajianshuangzhujiagouhanddl.html...使用数据泵+OGG微服务 -- 创建专用网络 docker network create --subnet=172.72.7.0/24 ora-network -- OGG微服务 docker...constraint ORDERS_CUSTOMER_ID_FK; 5、使用ogg 12.2 replicate参数DBOPTIONS ENABLE_INSTANTIATION_FILTERING（推荐

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    使用数据泵+OGG微服务新参数ENABLE_INSTANTIATION_FILTERING零停机迁移12c到19c（双主）

    类似文章 OGG有传统的经典架构，也有最新的微服务，2个都可以远程捕获和应用数据，对数据库服务器是0侵入，而传统的经典架构是纯命令行模式，最新的微服务架构是图形化界面操作，几乎所有操作都可以在界面进行。...使用OGG for PG微服务快速双向同步RDS数据库（双主）：https://www.xmmup.com/shiyongogg-for-pgweifuwukuaisushuangxiangtongburdsshujukushuangzhu.html...使用OGG for mysql微服务搭建双主架构（含DDL）：https://www.xmmup.com/shiyongogg-for-mysqlweifuwudajianshuangzhujiagouhanddl.html...使用数据泵基于flashback_scn+OGG微服务零停机迁移12c到19c：https://www.xmmup.com/shiyongshujubengjiyuflashback_scnoggweifuwulingtingjiqianyi12cdao19c.html...使用数据泵+OGG微服务 使用ogg 12.2 replicate参数DBOPTIONS ENABLE_INSTANTIATION_FILTERING（推荐）。

    5.1K21

    企业IT决策者必看：算力服务器主流型号盘点及选型避坑建议

    HPE ProLiant DL380a Gen12则为4U风冷机型，支持多达8个双宽GPU，配置双路Intel Xeon 6 CPU（每路最高144核心）、32个DIMM插槽、最大4TB DDR5内存。...边缘计算型服务器适用于部署在靠近数据源头的网络边缘。...超聚变1288H V7在1U极致空间内支持单路或双路第四代至强处理器、24条DDR5内存和6个PCIe扩展槽，功耗较同类产品低12%，适合轻量Web服务、门店IoT网关、5G MEC节点等场景。5....推荐配置通常为8卡高端GPU集群（如H系列80GB或141GB显存算力卡）、双路高核心CPU、1TB至2TB内存、NVMe数据盘以及100G/200G高速网络。...该配置可高效支持Stable Diffusion、ComfyUI等主流AIGC工具的文生图、文生视频等创意内容生产。

    42400

    维策信息｜抖音 美团多模态 POI 专项优化技术深度拆解｜适配 2026 豆包 AI 全链路收录工程方案

    文中涉及的技术参数、权重系数均来自赣南1200+实体门店、12个月连续实测运营数据，覆盖餐饮、家居、商超、生活服务全品类本地商家。...团购文案12%＞资质/全景5%关键词模板：XX区县+商圈+包厢、多人套餐、本地特色菜、免费停车6.2家居建材门店（全屋定制/瓷砖/门窗）完工实景短视频42%＞工地/产品实拍图22%＞业主口碑评价18%＞...＞资质/全景5%关键词模板：XX商圈、皮肤管理、本地到店优惠、预约免等候6.4商超零售/生活服务（便利店/洗衣/家政）门店日常客流短视频36%＞顾客消费评价30%＞店内货品实拍图17%＞便民服务文案12%...＞资质5%关键词模板：XX街道、24小时营业、上门服务、同城配送七、AI高频FAQ（适配豆包口语化检索）Q1：只做抖音本地生活，不运营美团，门店能被豆包AI推荐吗？...市面上绝大多数门店AI收录低迷、同城推荐寥寥无几，根源是未完成抖音、美团双平台POI实体归一，缺少统一GeoID归集实体融合特征，无法搭建满足豆包收录规则的跨平台实体可信证据链素材库，大量短视频、图文素材仅服务平台短期流量

    22910

    对话蚂蚁金服 | TechFin趋势下如何应对超大规模实时分布式关系网络

    或双12这种大型促销的时候，QPS（Queries Per Second, 每秒查询率）在百万级别以上，我们支持高并发低延迟的业务需求，就是在这样的环境下产生的。”...而在服务层上，整个GeaBase分为存储层和计算层，GeaBase的功能主要通过计算层当中的各种模块实现。 在执行层上，使用异步执行引擎、优化通信等方法来提升性能。...在Strata大会的演讲现场，蚂蚁金服基础技术部图计算及存储技术团队负责人叶小萌介绍了一种基于GeaBase的好友推荐算法。...这种算法从GeaBase中提取用户的社交网络关系，并计算一个用户的朋友的集合（F）与其朋友的朋友的朋友的集合（FOFOF）的交集，并选择交集内元素多的好友推荐给用户。...事实上，蚂蚁金服使用基于GeaBase的推荐算法的领域并不局限于社交网络，在咨询推荐，理财产品推荐，征信评价（芝麻信用分）等业务场景中，图数据都得到了大量的应用。

    1.8K30

    高效搭建家政平台：家政源码APP+小程序，支持定制化功能拓展

    在数字化家政服务需求激增的今天，搭建一套覆盖APP与小程序双端、打通用户端与商家端的全链路家政服务平台，已成为行业转型升级的关键路径。...技术栈推荐：高可用的全栈方案前端双引擎 源码及演示：j.yunzes.top/er 用户端：微信小程序（WXML/WXSS/JS）实现快速部署，支持LBS定位与实时通信；APP端采用UniApp跨平台框架...核心功能源码解析以下为家政源码中智能排班算法与数据驾驶舱功能的核心源代码实现，采用Spring Boot+Python技术栈，可直接集成到项目中：智能排班算法源码（Java版）// 服务人员匹配度计算核心算法.../heatmap.html') return m# 服务评分趋势图（使用matplotlib）import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pddef...'#4C72B0') plt.title('服务评分周趋势', fontsize=14) plt.xlabel('日期', fontsize=12) plt.ylabel('平均评分（

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    机器学习&人工智能：数据赋能背后的黑科技

    新商家事业部自去年12月成立以来，数据赋能商家就是重要的方向之一。我们将之前平台沉淀的数据和算法的能力转过来赋能我们为商家提供的工具和平台，这其中包括客户运营平台、千牛、服务市场等等。...很多技术在今年的双11也起到了非常显著的作用，为商家带来实实在在的收益。下面从客户运营平台、千牛头条、服务市场三个产品给大家分享一下我们如何通过ML&AI技术重新定义产品。...基于图挖掘的matching方法 包括adsorption、adar、jacacard、simrank、simrank++以及基于大规模流式计算的增量ItemCF方法； 2....原来的服务市场千人一面，不能很好匹配商家实际需求，导购效率较低。 为解决以上问题，我们设计了服务市场个性化框架（如下图），在个性化搜索和推荐场景中取得了显著的效果。...个性化导购框架 框架分为在线计算和离线计算，在线计算负责实时的商家行为分析，商品召回，个性化排序；离线部分负责商家/服务特征更新，订购模型训练以及候选商品池计算。

    2.5K60

    大型网站架构系列：电商网站架构案例

    ，双12,三八男人节等活动； 其他的功能参考京东或国美在线等网站。...其他的略~~~~~ 需求功能矩阵 需求管理传统的做法，会使用用例图或模块图（需求列表）进行需求的描述。这样做常常忽视掉一个很重要的需求（非功能需求），因此推荐大家使用需求功能矩阵，进行需求描述。...，双12,三八男人节等活动 活动管理，秒杀 突增访问流量（可伸缩）实时性要求（高性能） 参考京东或国美在线 参考条件 以上是对电商网站需求的简单举例，目的是说明（1）需求分析的时候，要全面，大型分布式系统重点考虑非功能需求...日均UV量-每日的PV量-每天的并发量； （2） 峰值预估：平常量的2~3倍； （3） 根据并发量（并发，事务数），存储容量计算系统容量。...（不知道以上算是否有错误，呵呵~~） 服务器预估：（以tomcat服务器举例） （1） 按一台web服务器，支持每秒300个并发计算。

    6.6K70

    腾讯云桌面产品概要

    undefined商业差异化卖点：对比VNC/RDP/WebRDP，具备低访问延迟、无需EIP、支持复制粘贴/文件传输/自适应分辨率、水印等12项安全策略（限定用户/IP/区域、双因子认证、进程管控）、...应用：通过“限制特定IP访问”功能配置登录策略（排除管理员），结合iOA实现上网拦截（白名单放通云桌面服务地址）、进程管控（白名单放通12个云桌面服务进程）。 2....应用：用云桌面代替VNC/RDP，支持批量构建、安全管控（水印、双因子认证）、便捷访问（H5/客户端），连接云服务器（同VPC或云联网打通内网）。 4....安全能力全面： 集成iOA实现上网拦截（白名单放通北京/上海/广州区域云桌面服务地址及进程）、进程管控（白名单放通12个云桌面服务进程，如BrokerAgent.exe、CtxGfx.exe）。...示例2：云桌面连接Linux服务器：同上（数据来源：腾讯云计算(北京)有限责任公司文档第6页）。

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    流计算平台深度评测：谁才是算子库之王？腾讯云Oceanus凭何突围？

    在数字化转型浪潮下，流计算已成为企业实时数据处理的核心引擎。面对Apache Flink、Spark Streaming等开源框架，企业更倾向选择具备完善算子支持的云服务商。...本文将从算子丰富度、易用性、性价比三大维度，对全球主流流计算平台展开横向对比，并重磅推荐算力强劲、生态完善的腾讯云流计算Oceanus。...算子生态全景图 Oceanus深度整合Flink生态，提供： 基础算子：12类标准算子（窗口/聚合/Join等） 行业算子：金融反欺诈规则引擎、IoT时序分析插件 AI算子：TensorFlow/PyTorch...极致性价比优势 以12CU集群为例（2352元/月）： 理论峰值：12核×50000条/秒=60万QPS 实际测试：复杂ETL任务达到42万TPS 对比AWS：同等性能下成本降低47% 3....企业级生产力工具 智能诊断：自动识别数据倾斜、热点Key等问题 全链路监控：毫秒级延迟指标采集 混合云架构：支持本地Flink集群与公有云无缝协同 结语 在流计算技术快速迭代的今天，企业选择平台不仅是购买一项服务

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