Uber 实现平台大规模迁移：第 -2 部分 这是 Uber 迁移之前文章的延续。 https://medium.com/@jalajagr/uber-fulfillment-platform-migration-at-scale-part-1-e0fb1227c939 使用 Spanner 工作架构的履行架构 优步利用 Spanner 的北美多区域配置作为所有履行实体的存储引擎。我们的
Uber 实现平台大规模迁移：第 -1 部分 优步正在发展成为满足日常消费者需求的必需品，在非常高的层面上，当消费者点击“搭车”或“获取食物”按钮时，优步会捕捉用户的意图并通过将其与正确的匹配来实现它附近的一组供应商。 Fulfillment 将用户的意图建模为需求，并将任何可以满足此需求
前言:本文仅从事务角度论述，难免一些结论性的东西会有些偏颇，毕竟数据库不仅仅只有事务，但事务却是数据库中最复杂，最难实现，最重要的技术之一。 背景：互联网公司从成立初业务往往会飞速发展，系统高并发、数据量急速膨胀对系统扩展性提出了更高的需求。对于系统应用服务来说很容易进行扩
简单介绍一下Spanner中用来保证相关事务之间先后顺序的truetime 解决问题 下面假设我们有3个partition，自上而下我们称其为A,B,C，为了简化问题A，B，C各自有一个值可以更改，分别在3台机器上 先看Tx1的蓝色图： 在真实时间50的时候，Tx1发生，Tx1是跨A和C的事务，把A的值update为a，把C的值update为
温馨提示：本论文由厦门大学计算机系林子雨翻译自英文论文，转载请注明出处，仅用于学习交流，请勿用于商业用途。 [本文翻译的原始出处：厦门大学计算机系数据库实验室网站林子雨老师的云数据库技术资料专区http://dblab.xmu.edu.cn/topic/research/documentation/cloud_database/] [林子
https://www.clustrix.com/bettersql/spanner-vs-aurora/ Google Spanner versus Amazon Aurora In July 2015, Amazon delivered Aurora, the AWS-only Enterprise RDBMS they’d been claiming since November 2014 would have “5x Enterprise performance at 1/5 the price.
