贝泰妮使用PolarDB-X构建OMS分布式订单系统

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS PostgreSQL Serverless,0.5-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
对影评进行热评分析
简介: 贝泰妮使用PolarDB-X构建OMS分布式订单系统

贝泰妮新业务的订单系统计划元旦上线,而核心业务模块:订单业务模块在大促活动期间,单日几百万甚至千万级订单读写和订单处理,对数据库写入和查询性能提出较高要求。

最终客户选择使用PolarDB-X2.0,PolarDB-X2.0能够为用户提供高吞吐、大存储、低延时、易扩展和高可用的数据库服务。同时当客户业务体量即将突破单机数据库承载极限和单表过大导致性能、维护问题时,PolarDB-X的分布式改造为提供了高性价比方案。

贝泰妮OMS订单系统引入PolarDB-X2.0,在带来高吞吐、大存储、低延时、高可用的同时,PolarDB-X推出"透明分布式"系列能力,从连接、开发到管理行为均最大限度保留单机MySQL的使用体验,让用户的分布式改造周期大幅缩短,支持海量订单存储,解决订单表数据膨胀后的性能瓶颈。PolarDB-X具备从单机到分布式的平滑演进能力,支持动态通过DDL将一张大表动态调整为分布式的分区表,结合分布式事务、以及兼容MySQL binlog的数据回流,可完成单机到分布式的快速改造。

相关实践学习
快速体验PolarDB开源数据库
本实验环境已内置PostgreSQL数据库以及PolarDB开源数据库:PolarDB PostgreSQL版和PolarDB分布式版,支持一键拉起使用,方便各位开发者学习使用。
相关文章
|
14天前
|
存储 运维 负载均衡
构建高可用性GraphRAG系统:分布式部署与容错机制
【10月更文挑战第28天】作为一名数据科学家和系统架构师,我在构建和维护大规模分布式系统方面有着丰富的经验。最近,我负责了一个基于GraphRAG(Graph Retrieval-Augmented Generation)模型的项目,该模型用于构建一个高可用性的问答系统。在这个过程中,我深刻体会到分布式部署和容错机制的重要性。本文将详细介绍如何在生产环境中构建一个高可用性的GraphRAG系统,包括分布式部署方案、负载均衡、故障检测与恢复机制等方面的内容。
68 4
构建高可用性GraphRAG系统:分布式部署与容错机制
|
23天前
|
运维 供应链 安全
SD-WAN分布式组网:构建高效、灵活的企业网络架构
本文介绍了SD-WAN(软件定义广域网)在企业分布式组网中的应用,强调其智能化流量管理、简化的网络部署、弹性扩展能力和增强的安全性等核心优势,以及在跨国企业、多云环境、零售连锁和制造业中的典型应用场景。通过合理设计网络架构、选择合适的网络连接类型、优化应用流量优先级和定期评估网络性能等最佳实践,SD-WAN助力企业实现高效、稳定的业务连接,加速数字化转型。
SD-WAN分布式组网:构建高效、灵活的企业网络架构
|
18天前
|
监控 算法 网络协议
|
16天前
|
存储 监控 大数据
构建高可用性ClickHouse集群:从单节点到分布式
【10月更文挑战第26天】随着业务的不断增长,单一的数据存储解决方案可能无法满足日益增加的数据处理需求。在大数据时代,数据库的性能、可扩展性和稳定性成为企业关注的重点。ClickHouse 是一个用于联机分析处理(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),以其卓越的查询性能和高吞吐量而闻名。本文将从我的个人角度出发,分享如何将单节点 ClickHouse 扩展为高可用性的分布式集群,以提升系统的稳定性和可靠性。
43 0
|
3月前
|
存储 缓存 负载均衡
【PolarDB-X 技术揭秘】Lizard B+tree:揭秘分布式数据库索引优化的终极奥秘!
【8月更文挑战第25天】PolarDB-X是阿里云的一款分布式数据库产品,其核心组件Lizard B+tree针对分布式环境优化,解决了传统B+tree面临的数据分片与跨节点查询等问题。Lizard B+tree通过一致性哈希实现数据分片,确保分布式一致性;智能分区实现了负载均衡;高效的搜索算法与缓存机制降低了查询延迟;副本机制确保了系统的高可用性。此外,PolarDB-X通过自适应分支因子、缓存优化、异步写入、数据压缩和智能分片等策略进一步提升了Lizard B+tree的性能,使其能够在分布式环境下提供高性能的索引服务。这些优化不仅提高了查询速度,还确保了系统的稳定性和可靠性。
90 5
|
3月前
|
C# UED 定位技术
WPF控件大全:初学者必读,掌握控件使用技巧,让你的应用程序更上一层楼!
【8月更文挑战第31天】在WPF应用程序开发中,控件是实现用户界面交互的关键元素。WPF提供了丰富的控件库,包括基础控件(如`Button`、`TextBox`)、布局控件(如`StackPanel`、`Grid`)、数据绑定控件(如`ListBox`、`DataGrid`)等。本文将介绍这些控件的基本分类及使用技巧,并通过示例代码展示如何在项目中应用。合理选择控件并利用布局控件和数据绑定功能,可以提升用户体验和程序性能。
65 0
|
3月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
什么是云原生数据库PolarDB分布式版
本文介绍什么是云原生数据库PolarDB分布式版,也称为PolarDB分布式版,本手册中简称为PolarDB-X。
92 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 PyTorch
构建可扩展的深度学习系统:PyTorch 与分布式计算
【8月更文第29天】随着数据量和模型复杂度的增加,单个GPU或CPU已无法满足大规模深度学习模型的训练需求。分布式计算提供了一种解决方案,能够有效地利用多台机器上的多个GPU进行并行训练,显著加快训练速度。本文将探讨如何使用PyTorch框架实现深度学习模型的分布式训练,并通过一个具体的示例展示整个过程。
152 0
|
1月前
|
NoSQL Java Redis
太惨痛: Redis 分布式锁 5个大坑,又大又深, 如何才能 避开 ?
Redis分布式锁在高并发场景下是重要的技术手段,但其实现过程中常遇到五大深坑:**原子性问题**、**连接耗尽问题**、**锁过期问题**、**锁失效问题**以及**锁分段问题**。这些问题不仅影响系统的稳定性和性能,还可能导致数据不一致。尼恩在实际项目中总结了这些坑,并提供了详细的解决方案,包括使用Lua脚本保证原子性、设置合理的锁过期时间和使用看门狗机制、以及通过锁分段提升性能。这些经验和技巧对面试和实际开发都有很大帮助,值得深入学习和实践。
太惨痛: Redis 分布式锁 5个大坑,又大又深, 如何才能 避开 ?
|
3月前
|
NoSQL Redis
基于Redis的高可用分布式锁——RedLock
这篇文章介绍了基于Redis的高可用分布式锁RedLock的概念、工作流程、获取和释放锁的方法,以及RedLock相比单机锁在高可用性上的优势,同时指出了其在某些特殊场景下的不足,并提到了ZooKeeper作为另一种实现分布式锁的方案。
110 2
基于Redis的高可用分布式锁——RedLock

相关产品

  • 云原生分布式数据库 PolarDB-X
  • 云原生数据库 PolarDB