 全球架构师峰会2019北京/量子计算/量子计算及其潜在应用&mdash量子计算及其潜在应用 吕定顺 华为中央研究院高级研究员 吕定顺 量子算法和软件研究 • 吕定顺博士,目前就职于华为2012实验室中 央研究院,毕业于清华大学交叉信息研究院 量子物理学专业,至今在量子计算、量子模 拟领域等已经有7年研究经验。博士期间,曾 在 Nature Physics,PRX,Nature Communication,PRL,PRA 等国际知名期刊 发表论文7篇,H index为7,论文累计引用 480次。目前专精并聚焦在量子软件和算法研 究领域。 • 量子计算的基本原理 • 量子计算机遇和挑战 • 华为量子计算的进展 • 量子计算的潜在应用 量子计算的基本原理:叠加 Dead Live Curiosity Kill the Cat 1/2( Dead + |????⟩) Huawei Confidential 5 量子计算的基本原理:纠缠 Particle 1 Particle Particle 2 1 2 ( ↓1 ↓2 + | ↑1⟩| ↑2⟩) 量子计算的并行性 Equals to classical computer operate 2Ntimes Exp: Decry a 400bits integer that used for RSA password,it will take 600k years with the best classical computer0 码力 | 34 页 | 5.57 MB | 1 年前3 全球架构师峰会2019北京/量子计算/量子计算及其潜在应用&mdash量子计算及其潜在应用 吕定顺 华为中央研究院高级研究员 吕定顺 量子算法和软件研究 • 吕定顺博士,目前就职于华为2012实验室中 央研究院,毕业于清华大学交叉信息研究院 量子物理学专业,至今在量子计算、量子模 拟领域等已经有7年研究经验。博士期间,曾 在 Nature Physics,PRX,Nature Communication,PRL,PRA 等国际知名期刊 发表论文7篇,H index为7,论文累计引用 480次。目前专精并聚焦在量子软件和算法研 究领域。 • 量子计算的基本原理 • 量子计算机遇和挑战 • 华为量子计算的进展 • 量子计算的潜在应用 量子计算的基本原理:叠加 Dead Live Curiosity Kill the Cat 1/2( Dead + |????⟩) Huawei Confidential 5 量子计算的基本原理:纠缠 Particle 1 Particle Particle 2 1 2 ( ↓1 ↓2 + | ↑1⟩| ↑2⟩) 量子计算的并行性 Equals to classical computer operate 2Ntimes Exp: Decry a 400bits integer that used for RSA password,it will take 600k years with the best classical computer0 码力 | 34 页 | 5.57 MB | 1 年前3
 海尔实时计算平台技术选型与实践海尔实时计算平台技术选型与实践 海尔电器-肖云 个人介绍 • 方正电子新媒体开发总监 • 中投视讯研发总监 • 海尔电器资深架构师 公司介绍 海尔 电器 日日顺 物流 贝业 物流 快递柜 。。。 跨境 电商 健康 水站 盛丰 物流 概要 • 实时计算平台背景 • 开源技术选型与实践 • 开源技术改造经验 背景-海尔大数据总体规划 实时计算平台框架 存 储 服 服 务 实时数据采集框架 实时计算框架 离线计算框架 数据可视化框架 数据产品1 数据产品2 数据产品N 可选的开源技术 Fluentd Flume Apollo Chukwa Sqoop DataX MySQLStreamer Canal Scribe ZeroMQ ActiveMQ Logstash RabbitMQ Jafka RabbitMQ Storm •Kafka Web Console •Kafka Manager •KafkaOffsetMonitor •Uber开源Kafka监控工具--Chaperone Kafka web监控管理界面 流式计算可选方案 仅流处理框架: • Storm • JStorm • Samza • Heron 混合框架: • Spark • Flink Core Storm or Storm Trident?0 码力 | 41 页 | 3.21 MB | 1 年前3 海尔实时计算平台技术选型与实践海尔实时计算平台技术选型与实践 海尔电器-肖云 个人介绍 • 方正电子新媒体开发总监 • 中投视讯研发总监 • 海尔电器资深架构师 公司介绍 海尔 电器 日日顺 物流 贝业 物流 快递柜 。。。 跨境 电商 健康 水站 盛丰 物流 概要 • 实时计算平台背景 • 开源技术选型与实践 • 开源技术改造经验 背景-海尔大数据总体规划 实时计算平台框架 存 储 服 服 务 实时数据采集框架 实时计算框架 离线计算框架 数据可视化框架 数据产品1 数据产品2 数据产品N 可选的开源技术 Fluentd Flume Apollo Chukwa Sqoop DataX MySQLStreamer Canal Scribe ZeroMQ ActiveMQ Logstash RabbitMQ Jafka RabbitMQ Storm •Kafka Web Console •Kafka Manager •KafkaOffsetMonitor •Uber开源Kafka监控工具--Chaperone Kafka web监控管理界面 流式计算可选方案 仅流处理框架: • Storm • JStorm • Samza • Heron 混合框架: • Spark • Flink Core Storm or Storm Trident?0 码力 | 41 页 | 3.21 MB | 1 年前3
 领域驱动设计&中台/化繁为简--DDD驱动复杂业务软件架构的演进提炼业务规则 分析业务用例 识别业务对象 子域拆分 • 业务流程 • 专业知识 建模子域 计算子域 登录与 授权子域 报表子域 指标子域 做法子域 限界上下文拆分 • 业务用例 • 功能\语义相关性 • 技术应用 • 团队规模 建模子域 构件模型上下 文 模型编辑上下 文 计算子域 报表子域 模型转换子域 做法子域 通用子域 汇总上下文 指标管理上 下文 三维模型转换 上下文 CAD翻模上下 文 模型检查上下 文 平法模型上下 文 截面钢筋模型 上下文 土建计算上下 文 钢筋计算上下 文 土建计算设置 上下文 钢筋计算设置 上下文 做法上下文 登录与授权 上下文 指标定制上 下文 限界上下文协作关系 报表子域 模型转换子域 CAD翻模上下 文 三维模型转换 上下文 D D ACL/C ACL/C 钢筋计算上下 文 计算子域 土建计算设置 上下文 钢筋计算设置 上下文 U U D D C S C S 土建计算上下 文 U D S C 模型检查上下 文 • 识别真实依赖关系 • 确定上下文物理边界 • 业务演化的趋势 限界上下文解耦-统一接口设计 统一 接口 模型检查 上下文 CAD翻模 上下文 钢筋计算 上下文 截面钢筋模0 码力 | 33 页 | 1.25 MB | 1 年前3 领域驱动设计&中台/化繁为简--DDD驱动复杂业务软件架构的演进提炼业务规则 分析业务用例 识别业务对象 子域拆分 • 业务流程 • 专业知识 建模子域 计算子域 登录与 授权子域 报表子域 指标子域 做法子域 限界上下文拆分 • 业务用例 • 功能\语义相关性 • 技术应用 • 团队规模 建模子域 构件模型上下 文 模型编辑上下 文 计算子域 报表子域 模型转换子域 做法子域 通用子域 汇总上下文 指标管理上 下文 三维模型转换 上下文 CAD翻模上下 文 模型检查上下 文 平法模型上下 文 截面钢筋模型 上下文 土建计算上下 文 钢筋计算上下 文 土建计算设置 上下文 钢筋计算设置 上下文 做法上下文 登录与授权 上下文 指标定制上 下文 限界上下文协作关系 报表子域 模型转换子域 CAD翻模上下 文 三维模型转换 上下文 D D ACL/C ACL/C 钢筋计算上下 文 计算子域 土建计算设置 上下文 钢筋计算设置 上下文 U U D D C S C S 土建计算上下 文 U D S C 模型检查上下 文 • 识别真实依赖关系 • 确定上下文物理边界 • 业务演化的趋势 限界上下文解耦-统一接口设计 统一 接口 模型检查 上下文 CAD翻模 上下文 钢筋计算 上下文 截面钢筋模0 码力 | 33 页 | 1.25 MB | 1 年前3
 降级预案在同程艺龙的工程实践-王俊翔请求缓存 实践过程中遇到的问题 • 业务改造成本⾼高,代码耦合,维护成本增⾼高 • 固化策略略,需线下修改代码,测试,发布,线上应急策略略响应不不 友好 • ⽆无法⽀支撑多系统的复合指标计算,业务降级⽀支持不不友好 • ⼤大量量应⽤用各⾃自实现降级熔断,代码散落在各应⽤用,没有统⼀一的管 理理和治理理。久⽽而久之,⽆无⼈人知道系统内有多少降级点,降级是如 何实现的 • 缺乏UI 故障演练 业务保障管理理后台 应⽤用JVM进程 故障动态注⼊入 Attach 故障注⼊入 指标聚合查询 熔断降级计算(Flink) ⽇日志中⼼心 KAFKA 数据采集、计算、存储 指标(HBase) 指标明细(ES) 降级⽇日志(ES) ETL 指标计算(Flink) 脚本引擎 查 询 服 务 ⽇日志数据 指标(Redis) 业务异常数据快照(ES) 熔断降级通知 单⼯工直连数据通道 • ⻓长链接,数据流⽅方式实时发送 • 本地多队列列轮循,数据缓冲,合并异步发送 指标如何计算处理理 数据采集 KAFKA ETL 复合指标 ⾃自定义指标 系统指标 业务指标 指标脚本计算 指标规则计算 指标脚本 规则表达式 熔断 降级 条件 计算 降级消息 数据 存储 实时告警 规则配置 开发 ⽇日志解析规则 控制中⼼心 ETCD 降级服务0 码力 | 26 页 | 18.67 MB | 1 年前3 降级预案在同程艺龙的工程实践-王俊翔请求缓存 实践过程中遇到的问题 • 业务改造成本⾼高,代码耦合,维护成本增⾼高 • 固化策略略,需线下修改代码,测试,发布,线上应急策略略响应不不 友好 • ⽆无法⽀支撑多系统的复合指标计算,业务降级⽀支持不不友好 • ⼤大量量应⽤用各⾃自实现降级熔断,代码散落在各应⽤用,没有统⼀一的管 理理和治理理。久⽽而久之,⽆无⼈人知道系统内有多少降级点,降级是如 何实现的 • 缺乏UI 故障演练 业务保障管理理后台 应⽤用JVM进程 故障动态注⼊入 Attach 故障注⼊入 指标聚合查询 熔断降级计算(Flink) ⽇日志中⼼心 KAFKA 数据采集、计算、存储 指标(HBase) 指标明细(ES) 降级⽇日志(ES) ETL 指标计算(Flink) 脚本引擎 查 询 服 务 ⽇日志数据 指标(Redis) 业务异常数据快照(ES) 熔断降级通知 单⼯工直连数据通道 • ⻓长链接,数据流⽅方式实时发送 • 本地多队列列轮循,数据缓冲,合并异步发送 指标如何计算处理理 数据采集 KAFKA ETL 复合指标 ⾃自定义指标 系统指标 业务指标 指标脚本计算 指标规则计算 指标脚本 规则表达式 熔断 降级 条件 计算 降级消息 数据 存储 实时告警 规则配置 开发 ⽇日志解析规则 控制中⼼心 ETCD 降级服务0 码力 | 26 页 | 18.67 MB | 1 年前3
 高性能高可用机票实时搜索系统航线搜索+航班搜索:3k+qps • 每秒计算产品数:搜索qps * 航班数 * 供应商个数 * 产品个数 = 1500万 + 设计思路路 • 最理理想的⽅方式 • 所有的报价都实时计算,填充好 • ⼀一个巨⼤大的哈希表 • 响应所有渠道价格变动进⾏行行计算 • 快 • 0 变价 设计思路路 CAP BASE 理理论 按需计算 消息驱动 异步 分布式 分级缓存 ⽆无状态 位、运价,决定底价 • 供应商数千,不不少供应商 上千万条规则 • 定价规则按供应商分库 • 问题 • 供应商规则更更新频繁 • 单次搜索要计算所有供应商规则 • DB读写压⼒力力⼤大 • 舱位状态变化频繁 • 热点航线问题 • 计算量量巨⼤大 报价引擎 索引 搜索引擎核⼼心 • 规则库 => 索引库 • 规则库写⼊入量量⼤大,集群峰值达20K TPS • 要求同步延迟很低,不不超过60s ⽔水平分层,纵向分渠道,良好的扩展性 • 实时计算 + 阶梯式缓存,成本与报价新鲜度的权衡 • 闭环系统 • 索引库数据同步 • 本地缓存的设计,更更新策略略 • 缩减对象内存 • ⼀一致性哈希负载均衡 ⼼心得 • 不不同的业务场景,不不同的特征 • 结合特征去进⾏行行设计和优化 • 通⽤用!=最优 • 量量体裁⾐衣 待解问题 • 开舱发现 • 国际运价计算 • …0 码力 | 26 页 | 1.94 MB | 1 年前3 高性能高可用机票实时搜索系统航线搜索+航班搜索:3k+qps • 每秒计算产品数:搜索qps * 航班数 * 供应商个数 * 产品个数 = 1500万 + 设计思路路 • 最理理想的⽅方式 • 所有的报价都实时计算,填充好 • ⼀一个巨⼤大的哈希表 • 响应所有渠道价格变动进⾏行行计算 • 快 • 0 变价 设计思路路 CAP BASE 理理论 按需计算 消息驱动 异步 分布式 分级缓存 ⽆无状态 位、运价,决定底价 • 供应商数千,不不少供应商 上千万条规则 • 定价规则按供应商分库 • 问题 • 供应商规则更更新频繁 • 单次搜索要计算所有供应商规则 • DB读写压⼒力力⼤大 • 舱位状态变化频繁 • 热点航线问题 • 计算量量巨⼤大 报价引擎 索引 搜索引擎核⼼心 • 规则库 => 索引库 • 规则库写⼊入量量⼤大,集群峰值达20K TPS • 要求同步延迟很低,不不超过60s ⽔水平分层,纵向分渠道,良好的扩展性 • 实时计算 + 阶梯式缓存,成本与报价新鲜度的权衡 • 闭环系统 • 索引库数据同步 • 本地缓存的设计,更更新策略略 • 缩减对象内存 • ⼀一致性哈希负载均衡 ⼼心得 • 不不同的业务场景,不不同的特征 • 结合特征去进⾏行行设计和优化 • 通⽤用!=最优 • 量量体裁⾐衣 待解问题 • 开舱发现 • 国际运价计算 • …0 码力 | 26 页 | 1.94 MB | 1 年前3
 QCon北京2018-《美团配送系统架构演进实践》-阴永俊如何保证系统容量 • 如何提升计算能力 • 运营系统面临的问题 • 提升运营系统迭代效率 骑手网关 规模化阶段:核心领域细分 主数据平台 (核心模型) 账号权限 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 (送什么) 品类 重量 支付状态 运单中心 (配送任务) 运单归属 配送状态 调度中心 (工程框架) 需求池 运力池 计算平台 策略平台 (算法策略) 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 (送什么) 品类 重量 支付状态 运单中心 (配送任务) 运单归属 配送状态 调度中心 (工程框架) 需求池 运力池 并行计算 策略平台 (算法策略) 算法框架 分析平台 经营规划 (目标) 盈亏 绩效 奖惩 业务管理 (过程) 运营工具 任务系统 骑手运营 (人) 任务 活动 等级 结算平台 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 (送什么) 品类 重量 支付状态 运单中心 (配送任务) 运单归属 配送状态 调度中心 (工程框架) 需求池 运力池 计算平台 策略平台 (算法策略) 算法框架 分析平台 经营规划 (目标) 盈亏 绩效 奖惩 业务管理 (过程) 运营工具 任务系统 骑手运营 (人) 任务 活动 等级0 码力 | 31 页 | 15.26 MB | 1 年前3 QCon北京2018-《美团配送系统架构演进实践》-阴永俊如何保证系统容量 • 如何提升计算能力 • 运营系统面临的问题 • 提升运营系统迭代效率 骑手网关 规模化阶段:核心领域细分 主数据平台 (核心模型) 账号权限 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 (送什么) 品类 重量 支付状态 运单中心 (配送任务) 运单归属 配送状态 调度中心 (工程框架) 需求池 运力池 计算平台 策略平台 (算法策略) 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 (送什么) 品类 重量 支付状态 运单中心 (配送任务) 运单归属 配送状态 调度中心 (工程框架) 需求池 运力池 并行计算 策略平台 (算法策略) 算法框架 分析平台 经营规划 (目标) 盈亏 绩效 奖惩 业务管理 (过程) 运营工具 任务系统 骑手运营 (人) 任务 活动 等级 结算平台 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 (送什么) 品类 重量 支付状态 运单中心 (配送任务) 运单归属 配送状态 调度中心 (工程框架) 需求池 运力池 计算平台 策略平台 (算法策略) 算法框架 分析平台 经营规划 (目标) 盈亏 绩效 奖惩 业务管理 (过程) 运营工具 任务系统 骑手运营 (人) 任务 活动 等级0 码力 | 31 页 | 15.26 MB | 1 年前3
 美团点评旅游推荐系统的演进•参与数据平台搭建 •负责全平台数据仓库和数据产品建设 •2011年 百度电子商务事业部 •有啊商城的开发 •2010年毕业于中科院计算所 Outline •美团点评酒旅业务简介 •基于用户画像的召回策略演进 •基于L2R的排序策略优化 •从海量大数据的离线计算到高并发在线服务的推荐引擎架构设计 •推荐在美团点评酒旅的应用实践 人工智能应用 Critical Physical World ,POI>矩阵,计算 POI相似度 •User CF •loglikelihood ratio 基于用户画像的推荐 •基础属性 •性别、年龄、职业 •人群属性 •有车:汽车保养 •宅男:外卖 •情侣:电影 •亲子:儿童乐园 •旅游达人:酒店旅游交通 •推荐 •基于用户标签计算POI标签 •精确匹配:给亲子类用户推荐亲子类POI •模糊匹配:基于标签计算用户和POI相似度 <期望目标值 <期望目标值 Underfiting >期望目标值 接近或略逊于训练集 合适 >期望目标值 远差于训练集 Overfiting 模型调试 模型Debug工具 从海量大数据的离线计算到高并 发在线服务的推荐引擎架构设计 猜你喜欢 筛选扩大召回 详情页推荐 搜索少/无结果推荐 …. 应用 场景 层 推荐 服务 层 召回 过滤 排序 POST Rerank 分流 日志收集0 码力 | 49 页 | 5.97 MB | 1 年前3 美团点评旅游推荐系统的演进•参与数据平台搭建 •负责全平台数据仓库和数据产品建设 •2011年 百度电子商务事业部 •有啊商城的开发 •2010年毕业于中科院计算所 Outline •美团点评酒旅业务简介 •基于用户画像的召回策略演进 •基于L2R的排序策略优化 •从海量大数据的离线计算到高并发在线服务的推荐引擎架构设计 •推荐在美团点评酒旅的应用实践 人工智能应用 Critical Physical World ,POI>矩阵,计算 POI相似度 •User CF •loglikelihood ratio 基于用户画像的推荐 •基础属性 •性别、年龄、职业 •人群属性 •有车:汽车保养 •宅男:外卖 •情侣:电影 •亲子:儿童乐园 •旅游达人:酒店旅游交通 •推荐 •基于用户标签计算POI标签 •精确匹配:给亲子类用户推荐亲子类POI •模糊匹配:基于标签计算用户和POI相似度 <期望目标值 <期望目标值 Underfiting >期望目标值 接近或略逊于训练集 合适 >期望目标值 远差于训练集 Overfiting 模型调试 模型Debug工具 从海量大数据的离线计算到高并 发在线服务的推荐引擎架构设计 猜你喜欢 筛选扩大召回 详情页推荐 搜索少/无结果推荐 …. 应用 场景 层 推荐 服务 层 召回 过滤 排序 POST Rerank 分流 日志收集0 码力 | 49 页 | 5.97 MB | 1 年前3
 从百度文件系统看大型分布式系统设计中的定式与创新The Baidu Stack 网络通信框架Sofa-pbrpc 分布式文件系统 BFS 集群调度系统 Galaxy 分布式协调服务 Nexus 分布式数据库 Tera 分布式计算框架 Shuttle Apps(Spider/Index/Search) 数据中心操作系统(DCOS) • 进程调度&内存管理 - Galaxy - 应用部署和任务调度 • 锁和信号量 • 文件系统 - The Baidu File System - 持久化存储 百度文件系统架构 设计一个分布式系统要考虑的 • 数据与计算的分片 • 分区故障容忍 • 数据一致性 • 系统扩展性 • 延迟与吞吐 • 成本与资源利用率 • … 数据与计算的分片 • 哈希分片 - 简单、均衡 - 扩容复杂、易用性差 - 一致性哈希、虚拟节点 • 按范围、数据量分 - 使用简单 - 需要管理元数据 Master节点易成为瓶颈 中心化的解决方案 • Master-Slave模型 - Master是管理者 - Slave是执行者 • 解决Master节点瓶颈 - 常规操作不经过Master • 一般计算系统 • Bigtable、Tera等存储系统 - 使Master无状态 • 非最底层系统都可以设计无状态Master - Master分布化 • BFS选择的解决方案 NameServer0 码力 | 24 页 | 937.45 KB | 1 年前3 从百度文件系统看大型分布式系统设计中的定式与创新The Baidu Stack 网络通信框架Sofa-pbrpc 分布式文件系统 BFS 集群调度系统 Galaxy 分布式协调服务 Nexus 分布式数据库 Tera 分布式计算框架 Shuttle Apps(Spider/Index/Search) 数据中心操作系统(DCOS) • 进程调度&内存管理 - Galaxy - 应用部署和任务调度 • 锁和信号量 • 文件系统 - The Baidu File System - 持久化存储 百度文件系统架构 设计一个分布式系统要考虑的 • 数据与计算的分片 • 分区故障容忍 • 数据一致性 • 系统扩展性 • 延迟与吞吐 • 成本与资源利用率 • … 数据与计算的分片 • 哈希分片 - 简单、均衡 - 扩容复杂、易用性差 - 一致性哈希、虚拟节点 • 按范围、数据量分 - 使用简单 - 需要管理元数据 Master节点易成为瓶颈 中心化的解决方案 • Master-Slave模型 - Master是管理者 - Slave是执行者 • 解决Master节点瓶颈 - 常规操作不经过Master • 一般计算系统 • Bigtable、Tera等存储系统 - 使Master无状态 • 非最底层系统都可以设计无状态Master - Master分布化 • BFS选择的解决方案 NameServer0 码力 | 24 页 | 937.45 KB | 1 年前3
 高可用分布式流数据存储设计-李玥李玥 京东集团 技术架构部 架构师 ⾃自我介绍 ⾃自我介绍 李李玥 京东集团 技术架构部 架构师 负责主导设计新⼀一代京东消息中间件系统,专注于流数据的⼀一致性分发和可靠存储、分布式实时计算和⾼高可⽤用分 布式系统架构等技术领域。 从事互联⽹网研发、架构10余年年,曾在浪潮集团、当当⽹网等公司从事架构相关⼯工作。2017年年加⼊入京东,期间提升京 东商城相关系统的性能和吞吐量量数倍。 Connector Distributed Application Coordinating Service Binlog Replication 挖坑填坑 带你 废话少说 HOW 性能 计算机到底有多快? CPU 3 GHz 内存 20 GB/s SSD 1 GB/s 1 ns 6, 000 ns 70, 000 ns 1 ms = 1, 000, 000 ns JournalQ有多快?0 码力 | 36 页 | 6.02 MB | 1 年前3 高可用分布式流数据存储设计-李玥李玥 京东集团 技术架构部 架构师 ⾃自我介绍 ⾃自我介绍 李李玥 京东集团 技术架构部 架构师 负责主导设计新⼀一代京东消息中间件系统,专注于流数据的⼀一致性分发和可靠存储、分布式实时计算和⾼高可⽤用分 布式系统架构等技术领域。 从事互联⽹网研发、架构10余年年,曾在浪潮集团、当当⽹网等公司从事架构相关⼯工作。2017年年加⼊入京东,期间提升京 东商城相关系统的性能和吞吐量量数倍。 Connector Distributed Application Coordinating Service Binlog Replication 挖坑填坑 带你 废话少说 HOW 性能 计算机到底有多快? CPU 3 GHz 内存 20 GB/s SSD 1 GB/s 1 ns 6, 000 ns 70, 000 ns 1 ms = 1, 000, 000 ns JournalQ有多快?0 码力 | 36 页 | 6.02 MB | 1 年前3
 数字货币交易系统架构 Python实现 黄毅内存撮合服务的状态持久化和高可用 • 消息处理顺序的保证 • 异步服务之间消息传送的可靠性 • K线:实时的分组聚合操作 • 高效利用关系数据库 交易系统架构设计-架构图 撮合 资金清算 行情推送 K线计算 历史成交 订单状态 PG Redis 下单 交易系统架构设计-撮合服务 • C++实现的Redis Module • 复用Redis本身的aof持久化和replication • 撮合结果直接输出到本地的redis 下游任务订阅redis stream $ redis-cli > ob.limit b{btc_usdt} * 10000 buy 1 10000 88181047656742912 交易系统架构设计-计算K线 • 实现为Redis Module的流式聚合组件(https://github.com/cryptorelay/redis-aggregation) $ redis-cli > agg.new0 码力 | 24 页 | 799.65 KB | 1 年前3 数字货币交易系统架构 Python实现 黄毅内存撮合服务的状态持久化和高可用 • 消息处理顺序的保证 • 异步服务之间消息传送的可靠性 • K线:实时的分组聚合操作 • 高效利用关系数据库 交易系统架构设计-架构图 撮合 资金清算 行情推送 K线计算 历史成交 订单状态 PG Redis 下单 交易系统架构设计-撮合服务 • C++实现的Redis Module • 复用Redis本身的aof持久化和replication • 撮合结果直接输出到本地的redis 下游任务订阅redis stream $ redis-cli > ob.limit b{btc_usdt} * 10000 buy 1 10000 88181047656742912 交易系统架构设计-计算K线 • 实现为Redis Module的流式聚合组件(https://github.com/cryptorelay/redis-aggregation) $ redis-cli > agg.new0 码力 | 24 页 | 799.65 KB | 1 年前3
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