本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 字节跳动的所有产品的大部分业务数据,几乎都可以归入到以下三种: * 用户信息、用户和用户的关系(关注、好友等);* 内容(视频、文章、广告等);* 用户和内容的联系(点赞、评论、转发、点击广告等)。...
我们先来一起回顾下数据库事务的相关内容,通过对数据库事务的分析,我们可以看出来在微服务架构中想要保证数据的一致性将会遇到什么样的问题。## 1、本地事务事务的概念对于程序猿来说一定不陌生,这里的事务指的是数据库事务。所谓数据库事务,简单来理解就是一套关于数据一致性维护的数据库机制。 我们都知道,实际业务平台大部分的业务数据还是保存在关系型数据库中,在单体应用的时代,数据库实例本身可以保证事务的有效性。...
# 简介众所周知,在数据库存储引擎侧通常有两类存储模型,行式存储NSM(N-ary Storage Model)和列式存储DSM(Decomposition Storage Model),两种存储模型各有其特定的擅长场景。在以前,主流存储设备是机械磁盘的情况... 列存就是解决上述问题的灵丹妙药,首先读取时只需要读取关心的列数据,在计算时也对cpu cache非常友好,所以存在大量复杂查询的数据分析场景(OLAP)主要使用列存。上帝开启了一扇门,也会关起一扇窗,列存在更新场景明显...
我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:* **Basically Available**:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现了问题,但用户仍可以正常浏览商品。* **Soft State**:由于不要求强一致性,BASE 允许系统中存在一种不影响系统可用性的中间状态,比如订单支付中、数据同步...
**Proxy 层:** 代理层主要负责数据库的一些接入工作,比如鉴权、流量染色、流量分发等;- **Database 层:** 这一层部署着数据库的一些实例,通过数据库的 Binlog 实现数据的同步、高可用。整体来讲,第一代数据库系统架构以开源 MySQL 为主,通过分库分表中间件为用户提供较好的服务,以人工为主、脚本为辅进行运维。它主要存在以下三个问题:- **系统弹性较差。** 首先是容量难以得到灵活扩展,抖音这类 App 通常都由数万个...
由于数据库使用不正确、业务规划不合理等情况都会产生热 Key 和大 Key,如果未能及时发现并处理热 Key 和大 Key,可能会导致数据库性能下降,严重影响业务。缓存数据库 Redis 版支持性能分析功能,能够帮助及时发现并分... 对数据库内所有访问次数进行采样,当采样次数为整百数(如第100 次、200 次)时,若该采样所对应的 Key 的访问次数大于 3000,则被认为是热 Key。 产生的原因与带来的问题Key 类型 产生的原因 带来的问题 大 Key 业务...
代理层主要负责数据库的一些接入工作,比如鉴权、流量染色、流量分发等;* **Database 层**:这一层部署着数据库的一些实例,通过数据库的 Binlog 实现数据的同步、高可用。整体来讲,第一代数据库系统架构以开源 MySQL 为主,通过分库分表中间件为用户提供较好的服务,以人工为主、脚本为辅进行运维。它主要存在以下三个问题:* **系统弹性较差。**首先是容量难以得到灵活扩展,抖音这类 App 通常都由数万个微服务构成,当微服务...
我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- **Basically Available**:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现了问题,但用户仍可以正常浏览商品。 - **Soft State**:由于不要求强一致性,BASE 允许系统中存在一种不影响系统可用性的中间状态,比如订单支付中、数据同...
为孵化商业化向量数据库产品打下了坚实的基础。依托于 VikingDB 在字节内部积累的丰富经验,我们在火山引擎推出了 VikingDB 的商业化版本,以更好地对外部客户进行赋能。**应用:Retrieval-Augmented Generation**大语言模型在生成文本方面表现出色,但也存在一些限制,如知识局限性和幻觉问题。为了克服这些挑战,RAG(Retrival-Augmented Generation) 成为了当前业界最流行的解决方案。RAG 结合检索和生成两个关键组件,通过检索...
下图为SmartOps架构全景:![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221214175252.png)- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...
就会很自然的出现一致性问题。### 2.2 一致性一致性是指事务将数据库从一种一致性转换到另外一种一致性状态,在事务开始之前和事务结束之后数据库中数据的完整性没有被破坏。即 A 给 B 转钱,A 扣除 500 元 ,B... 当前已经存在的会话无效。**使用** **SESSION** **关键字(在会话范围影响):**```SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE; ```对当前会话的所有后续的事务有效 。该语句可以在已经开启的事...
上图是现有的或者主流的大型数据库系统的架构,它分为三层:- 最上一层是应用,今日头条,抖音,西瓜视频等都是应用。- 中间层是数据库中间件层。- 底层是数据库层以及数据库下面的单机存储。这个架构应该是比较主流的大型后端的数据库架构,但这个架构有什么问题?首先是这个架构里使用了数据库中间件。中间件本身存在一定的使用限制,对用户不是很友好。举个例子,它可能在使用的过程中需要用户感知一些 sharding key,如果...
把这个任务资产节点和表资产节点之间的边更新到图数据库中去。在实时更新的时候,我们有两种方案:方案一:是在引擎侧,即在任务运行时,通过任务执行引擎把该任务在构建DAG后生成的血缘信息通过Hook送入。- 优点:在引擎侧的血缘采集是相对独立的,每个引擎在采集血缘的时候不会互相影响。- 缺点: - 每个引擎都需要适配一个血缘采集的Hook,一些中小企业在引擎侧都可能面临的一个问题是同一个引擎可能在线上运行会有...