蚂蚁双11的这群筑梦师

OceanBase与双11

小蚂蚁说:

你和五年前最大的区别是什么?对OceanBase来说,是每年双11突破前一年的记录。

从支付宝切给OceanBase
1%的流量到100%的流量,甚至支付宝把包括账务在内的所有核心数据链,全部搬到OceanBase上;从2014年的285万笔/分钟的交易峰值和571亿元的交易额到2018年的2135亿元创纪录的成交额,五年时间,每年都在发生奇迹。而创造这些记录的就是支撑双11的核心数据库OceanBase以及蚂蚁双11的这群筑梦师。

对于蚂蚁而言,每年的双11是既令人敬畏,又令人兴奋的。

敬畏源自对技术的执着。面对这样一场几亿人的购物狂欢,不能也不允许有一点点的差池。这种敬畏对于外人而言甚至有点“着了魔”——技术人员拜关公、烧香、穿战袍和红内裤,甚至预案的精细粒度达到「如果当晚茶杯在电脑上打翻了怎么办」这个话题。

兴奋是为了什么?

兴奋来自于未知。每年的双11对于蚂蚁金服,对于OceanBase来说就是一个超级工程,而下一年的双11又会突破前一年的纪录。永远不知道边界在哪里,但是一旦设定了方向就会不顾一切的往前冲。

严格来说,OceanBase真正经历了五年的双11。

2014年

2013年5月,支付宝下线了最后一台IBM小型机,完成了去IOE进程中的一次重要尝试。最重要的O如何去掉,又成为了摆在蚂蚁金服团队面前的一座大山。

2014年,阳振坤(OceanBase团队负责人)回忆道,当时大家在会议室里讨论支付宝交易库的上线,墙壁都快被吵破了,但是别人就是不愿意上OB。

他们原来的交易、支付系统全都在Oracle上,当时的Oracle无论是在稳定性、可靠性还是性能方面,肯定比OceanBase要好得多。

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双11作战室里的鲁肃

最后,在程立(花名鲁肃,蚂蚁金服CTO)的力挺下决定切给 OceanBase 1%的流量试试。因为那几年业务发展的太快,当时Oracle的共享存储已经扛不住这个流量,按照当时的业务流量去做压测的时候,几分钟就要坏一块盘。

最后发现,把业务切掉10%,才能勉强扛得住。所以最后决定把10%的流量切到了OceanBase上。
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2014年双11的零时之后,出现了285万笔/分钟的交易峰值,这个数值是2013年峰值的3倍多。最后2014年的天猫双11交易额达到571亿元,OceanBase 0.5 版本成功应用于支付宝核心交易系统。

OceanBase的老同学说,当时的第一反应是有点感动,有点欣慰,觉得我们真的撑住了!那一年,OceanBase成功扛住了10%的流量,顺利通过了交易洪峰的考验。

2015年

2015年天猫双十一的交易额达到了912.17亿元。

00:05:01:交易创建达到峰值14万笔/秒;

00:09:02:支付达到峰值8.59万笔/秒。

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在当年,Visa的支付峰值是1.4万笔/秒(实验室测试是5.6万笔/秒);MasterCard实验室测试是4万笔/秒。这个数字已经让世界瞩目了。

2014年,OceanBase在双11算是一次牛刀小试,支撑了10%的交易创建流量。在2015年的双11,OceanBase真正挑起了大梁。蚂蚁交易创建100%切流到OB上,核心线的会员、充值、支付也都50%切流到OB,说是扛起来蚂蚁核心应用的半壁江山,一点也不为过。

从10%到100%,不仅仅是数字上的变化,其内部蕴含着性能、稳定性、可运维性、高可用等一系列的挑战。

当年的DBA热情洋溢地写道:

“如果缺少了‘一干到底’的精神,我们将很难在每一个细节上都做到完美。在双11这样的极端场景下,任何一个细节的疏漏,都很可能导致整个系统出现难以估量的损失。最终,OceanBase经受住了双11的极致考验,14万笔每秒的支付宝交易创建峰值(全部跑在OB数据库上)就证明了一切。”

2016年

2016年双11的成绩让马老师喜笑颜开。

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“剁手党”们仅用6分58秒就让天猫双11的交易额破100亿元,2016年天猫双11最终交易额突破1207亿元。

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零点9分39秒,蚂蚁金服CEO井贤栋宣布,2016年双11诞生了支付峰值的世界新纪录——12万笔/秒,是2015年的1.4倍。

令人惊讶的是,如此庞大的交易量,系统不仅没出现大面积崩溃,而且还很稳。用当年也是现在OceanBase的DBA孔德生(花名沈炼)的话来说,“曲线 ‘丝般顺滑’,过程 ‘云淡风轻’ 。”

2016年的双11,OceanBase 1.0版本承担了会员,交易,支付,红包,国际交易,花呗支付,账务前置,花呗账务,账务明细,会计,计费等系统的流量,支撑起了2016年12万笔/秒的支付峰值。

OceanBase 1.0版本当时还是一个刚刚发布不久的数据库,从稳定性到性能几乎与业务改造同步,可想而之对于当年的DBA同学,业务同学和OceanBase团队来说是多么巨大的挑战。

而事实上,为了这个结果OceanBase团队已经踏踏实实积淀了2年时间。从2014年到2016年,整整两年的时间,整个团队中的40多个人,全部投在OceanBase 1.0版本的开发上。整整两年,这40多个人只做了这么一件事。

2017年

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2017年11月11日凌晨,天猫双11全球狂欢节刚开场5分22秒,新的支付峰值诞生:25.6万笔/秒,比去年增长超1.1倍,再次刷新全球纪录。同时诞生的还有数据库处理峰值,4200万次/秒。在这里插入图片描述
2017年也是支付宝首次公布数据库处理峰值。4200万次/秒的意思是,在支付峰值产生的那一秒里,OceanBase平稳处理了4200万次请求数,这也再次直接应证了中国自主研发的数据库OceanBase已经跃升至全球数据库的第一梯队。

胡喜(花名阿玺,蚂蚁金服集团副CTO、副总裁、首席架构师)介绍道,支付宝之所以在2017年首次公布“数据库处理峰值”,是因为2017年的双11,支付宝首次把包括账务库在内的所有核心数据链,全部搬到了OceanBase上。

“对于用户来说,一笔支付就是一笔支付,对于数据库来说,一笔支付则是数个处理请求的集合。”胡喜介绍,用户进行支付时,钱可能从借记卡转出,从花呗借出、还有10块钱由优惠券出、分期付款……这些都是一个个独立的处理请求,需要数据库进行处理。在支付高峰,能否支撑得住海量级的处理并发量,对OceanBase来说是一个巨大的考验,而此次4200万次/秒的处理峰值充分说明,OceanBase再一次经受住了考验。

2017年的双11,OceanBase还有一个技术突破,是实现了“离在线混合部署”。它最核心的优势是,能够在双11支付峰值来临前,借调“离线机房”的闲置计算资源,并在峰值回落后再“还”回去。凭借这一技术创新,为2017年的双11支付保障节省了2000多台服务器。

2018年

2018年的双11,仿佛真实的还在眼前。天猫双11最终以2135亿元创纪录成交额收官,支付宝系统在这场“商业奥运会”中再次经受住了考验。

在这里插入图片描述胡喜透露,整体系统稳定、顺滑地度过刚刚过去的这24小时,离不开核心技术的全面开放,这其中当然包括了蚂蚁金服分布式数据库OceanBase。

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胡喜强调,支付宝已经将支撑双11自主研发的核心技术100%开放出来,包括三地五中心多活架构 、分布式数据库OceanBase、分布式架构SOFAStack、生物识别平台ZOLOZ、蚂蚁区块链 、智能风控引擎AlphaRisk等。

OceanBase 2.0版本就全面支撑了2018年双11支付宝的核心链路。该版本性能比去年提升了50%,这样交易不用临时扩容,真正实现了“零成本”支撑大促。

OceanBase 2.0版本的设计可支撑百万支付峰值甚至无上限。此外,在完全兼容MySQL后,OceanBase 2.0版本加强了对Oracle数据库的兼容。OceanBase在性价比方面更是精雕细琢,使得在OLTP场景的实际应用中,OceanBase 2.0版本相对于1.4版本,性能提升了50%以上,存储下降30%。

筑梦师?信仰者?

写到这里,突然想起《盗梦空间》里的一句话:

一个简单的念头可以创造一座城市,也可以改变整个世界。

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我在想要怎么定义这群人,可以称呼他们为筑梦师,将所有最美好的最复杂的理想世界通过自己的“念头”筑造成现实。

倒不如说他们是自己技术理想的信仰者,即便在OceanBase即将解散的那些年,阳振坤还是会坚定如一的说,「OceanBase以后是要取代IOE的」。

这种自信源自于对一件事极致的、不掺一丝怀疑的信念。

即便是最艰难的时刻,这种信仰还是扎扎实实的刻在OB人的心上,因为他们相信:先活下来,只要不离场,就还有希望。

当然这句话还有下半句——只要有希望,就总有机会实现。

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内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,目视觉系统通过模仿人类眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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