一、背景介绍 数据驱动理念已被各行各业所熟知，核心环节包括数据采集、埋点规划、数据建模、数据分析和指标体系构建。在用户行为数据领域，对常见的多维数据模型进行信息提炼和模型整合，可以形成一套常见的数据分析方法来发现用户行为的内在联系，能更好洞察用户的行为习惯和行为规律，帮助企业挖掘用户数据的商业价值。 行业内最早可追溯到GoogleAnalytics埋点分析工具，国内较早开始这方面研究的是百度大数据分析平台；随着15年后国内大数据兴起，神策的用户行为分析平台、GrowthingIO的增长平台等独立数据分析平台公司相继成立；18年后一些发展较快的大厂经过几年数据积累也有了自己的分析平台，例如美团点
一、背景介绍 数据驱动理念已被各行各业所熟知，核心环节包括数据采集、埋点规划、数据建模、数据分析和指标体系构建。在用户行为数据领域，对常见的多维数据模型进行信息提炼和模型整合，可以形成一套常见的数据分析方法来发现用户行为的内在联系，能更好洞察用户的行为习惯和行为规律，帮助企业挖掘用户数据的商业价值。 行业内最早可追溯到GoogleAnalytics埋点分析工具，国内较早开始这方面研究的是百度大数据分析平台；随着15年后国内大数据兴起，神策的用户行为分析平台、GrowthingIO的增长平台等独立数据分析平台公司相继成立；18年后一些发展较快的大厂经过几年数据积累也有了自己的分析平台，例如美团点
一、背景最近在研究过载保护，微信是一个国民级的应用，月活用户过10亿，而且经常过年过节消息量暴增，服务很容易出现过载，但微信的服务一直比较稳定，他们是怎么做的呢？本文以微信2018年发表于Socc会议上的文章，《OverloadControlforScalingWechatMicroservices》为基础，介绍了微信大规模微服务的过载保护策略，其中很多方法很有借鉴意义。下面是对这篇文章做的一些解读。二、过载保护基本概念1、什么是服务过载?服务过载就是服务的请求量超过服务所能承受的最大值，从而导致服务器负载过高，响应延迟加大，用户侧表现就是无法加载或者加载缓慢，这会引起用户进一步的重试，服务
一、背景最近在研究过载保护，微信是一个国民级的应用，月活用户过10亿，而且经常过年过节消息量暴增，服务很容易出现过载，但微信的服务一直比较稳定，他们是怎么做的呢？本文以微信2018年发表于Socc会议上的文章，《OverloadControlforScalingWechatMicroservices》为基础，介绍了微信大规模微服务的过载保护策略，其中很多方法很有借鉴意义。下面是对这篇文章做的一些解读。二、过载保护基本概念1、什么是服务过载?服务过载就是服务的请求量超过服务所能承受的最大值，从而导致服务器负载过高，响应延迟加大，用户侧表现就是无法加载或者加载缓慢，这会引起用户进一步的重试，服务
一、场景描述：小强作为一名数据工程师，给予hadoop生态，经常会接到类似uv的去重统计。对于这种需求，一般的数据工程师撸起袖子直接干！一般情况下不会有问题。某一天，你公司突然业务发展发展起来，数据量慢慢暴涨，你会突然发现之前的countdistinct去重经常oom或是龟速出数据。上来一股脑加内存！加！果断加！某一天你老板要你在原来按天的uv加一个月uv、年uv，这时你慌了。只会说“老板！加机器，内存不够！”。老板说：“算个uv你就想骗我钱？你明天不用来上班了！”打不死的小强这时拼命百度，在网上找到许多神乎其神的方法…二、常用方法1.优化sql小强把原有的countdistinct去重改成了
一、场景描述：小强作为一名数据工程师，给予hadoop生态，经常会接到类似uv的去重统计。对于这种需求，一般的数据工程师撸起袖子直接干！一般情况下不会有问题。某一天，你公司突然业务发展发展起来，数据量慢慢暴涨，你会突然发现之前的countdistinct去重经常oom或是龟速出数据。上来一股脑加内存！加！果断加！某一天你老板要你在原来按天的uv加一个月uv、年uv，这时你慌了。只会说“老板！加机器，内存不够！”。老板说：“算个uv你就想骗我钱？你明天不用来上班了！”打不死的小强这时拼命百度，在网上找到许多神乎其神的方法…二、常用方法1.优化sql小强把原有的countdistinct去重改成了
近期朋友刘鑫的网站成功上线并运营了，PV达到了亿级/日的访问量，最前端用的HAProxy+Keepalived双机作的负载均衡器/反向代理，整个网站非常稳定；这让我更坚定了HAProxy+Keepalived作为Web最前端的负载均衡器网站架构设计方案，在这里我也有一点要跟大家申明下：很多朋友担心软件级别的负载均衡在高并发流量冲击下的稳定情况，事实是我们通过成功上线的许多网站发现，HAProxy作为前端的负载均衡的稳定性是非常好的，宕机的可能性微乎其微，由于HAProxy我们多用于7层负载均衡，在大流量的冲击下，发现确实对CPU有一定消耗，这里推荐大家用DELL710|910服务器。另外，HA
近期朋友刘鑫的网站成功上线并运营了，PV达到了亿级/日的访问量，最前端用的HAProxy+Keepalived双机作的负载均衡器/反向代理，整个网站非常稳定；这让我更坚定了HAProxy+Keepalived作为Web最前端的负载均衡器网站架构设计方案，在这里我也有一点要跟大家申明下：很多朋友担心软件级别的负载均衡在高并发流量冲击下的稳定情况，事实是我们通过成功上线的许多网站发现，HAProxy作为前端的负载均衡的稳定性是非常好的，宕机的可能性微乎其微，由于HAProxy我们多用于7层负载均衡，在大流量的冲击下，发现确实对CPU有一定消耗，这里推荐大家用DELL710|910服务器。另外，HA
一、概述 本文将讲述Bit-Map算法的相关原理,Bit-Map算法的一些利用场景，例如BitMap解决海量数据寻找重复、判断个别元素是否在海量数据当中等问题.最后说说BitMap的特点已经在各个场景的使用性。二、Bit-Map算法先看看这样的一个场景：给一台普通PC，2G内存，要求处理一个包含40亿个不重复并且没有排过序的无符号的int整数，给出一个整数，问如果快速地判断这个整数是否在文件40亿个数据当中？问题思考： 40亿个int占（40亿*4）/1024/1024/1024大概为14.9G左右，很明显内存只有2G，放不下，因此不可能将这40亿数据放到内存中计算。要快速的解决这个问题最好
