Tìm kiếm
40 kết quả cho “Redis Search”. Tìm không phân biệt dấu.
- How Upstash Redis Search Works? Bài tóm tắt · Upstash · 2026
…ộ khó: Khó — [bài gốc](https://upstash.com/blog/how-upstash-redis-search-works) Bài của nhà cung cấp mô tả nội bộ một tính năng; nhận định là theo Upstash, không có số liệu hiệu nă…
- Scaling Our Geo-Search Service For 10x Load Bài tóm tắt · Gojek · 2022
…nhật lại phải re-index, không chịu nổi tải ghi. Chuyển sang Redis , nhưng trần chỉ khoảng 10.000 request/phút. GoRide dùng một hệ khác; khi GoFood và Logistics lớn lên thì ngày nào…
- Optimizing Elasticsearch for Low Latency, Real-Time Recommendations Bài tóm tắt · Zillow · 2022
…hay đổi chính - Service rt-recs (Java + Python): kiểm cache Redis → lấy hồ sơ người dùng (cập nhật gần realtime) → Elasticsearch sinh tối đa 100 ứng viên từ khoảng 1,3 triệu listin…
- 3 Changes to Expand DoorDash's Product Search Beyond Delivery Bài tóm tắt · DoorDash · 2022
…e; các phương án: tính sẵn cho query đầu và giữa (Cassandra/Redis), model JVM đơn giản hơn, hoặc tối ưu sâu runtime Python. - Learning-to-rank: từ BM25 + độ phổ biến sang GBDT dự đ…
- Anatomy of a (Postgres) search engine Bài tóm tắt · PlanetScale · 2026
…g khi dữ liệu thay đổi nhiều. Liên quan - (search nhúng vào Redis bằng Tantivy) · · · -…
- Timestone: Netflix's High-Throughput, Low-Latency Priority Queueing System Bài tóm tắt · Netflix · 2022
…đáp ứng, nên tự xây. Thay đổi chính - Nguồn sự thật là cụm Redis bền: mọi ghi (kể cả dequeue vì đổi trạng thái) vào transaction log trước khi trả lời. Mỗi queue là một sorted set…
- Journey to the cloud part II: Migrating Stack Overflow for Teams to Azure Bài tóm tắt · Stack Overflow · 2023
…ất 5 phút mới hiện trên trang tổng quan, vì sai tiền tố key Redis dùng để báo cho TagEngine có câu hỏi mới. Sửa rồi tập lại. Cắt chuyển thật ngày 11/3/2023 không có sự cố. - Pha 3:…
- ML Feature Serving Infrastructure at Lyft Bài tóm tắt · Lyft · 2021
…, từ đó nhân bản sang Hive (cho training) và Elasticsearch. Redis làm write-through cache cho cả giá trị lẫn metadata. Người ghi có thể phân tán nên dùng conditional check của Dyna…
- Scaling Pinterest - From 0 To 10s Of Billions Of Page Views A Month In Two Years Bài tóm tắt · Pinterest · 2013
…lave), 4 node Cassandra, 15 node Membase (3 cụm), Memcache, Redis, Elasticsearch, 3 cụm Mongo, chỉ với 3 kỹ sư. Năm công nghệ DB khác nhau, mỗi cái hỏng theo cách riêng khi bị đẩy…
- Member Transaction History: Data Store Selection Journey Bài tóm tắt · Walmart · 2019
…o theo Walmart --- --- --- --- Key-value (đơn theo orderId) Redis, Cosmos DB, Azure SQL, Cassandra Cosmos DB Azure SQL không scale trong test; Redis hợp cache hơn Truy vấn động (fa…
- Moving the public Stack Overflow sites to the cloud: Part 1 Bài tóm tắt · Stack Overflow · 2025
…CPU, 3,9 TB) và tắt một nửa số nhân để giảm phí license ; - Redis: dùng Memorystore (managed). Memorystore giới hạn số database, nên app đổi từ mỗi site một database Redis sang tiề…
- Single-Store Vector Index: Architecture and Memory Efficiency Bài tóm tắt · Memgraph · 2026
Memgraph là graph DB trong bộ nhớ. Vector search ở quy mô hàng triệu node với embedding nhiều chiều làm RAM thành nút thắt.
- From Monitoring to Observability: Our Ultra-Marathon to a Cloud-Native Platform Bài tóm tắt · Uber · 2026
…ông redeploy agent. - Alert Ingestion App (FastAPI, Celery, Redis): nhận alert từ Prometheus và webhook bên thứ ba (Meraki, HPE Mist...), xử lý bất đồng bộ, lọc và ưu tiên, gom ale…
- Three Basecamp outages. One week. What happened? Bài tóm tắt · Basecamp · 2020
…giữa hai nhà mạng . Mất kết nối giữa hai DC làm replication Redis liên DC vượt kích thước replication buffer, rơi vào vòng resync làm quá tải Redis primary; Campfire và Pings ngừng…
- Learn to stop using shiny new things and love MySQL Bài tóm tắt · Pinterest · 2015
…cale gấp, Pinterest chạy cùng lúc MySQL, Memcache, MongoDB, Redis, Cassandra, Membase và Elasticsearch; theo tác giả, "mọi thứ đều cháy theo cách riêng". Các công ty database mới c…
- Stack Overflow: The Hardware - 2016 Edition Bài tóm tắt · Stack Overflow · 2016
…nhân, 64 GB RAM. - Service (tag engine, indexing): 3 máy. - Redis: 2 máy, 256 GB RAM. - Elasticsearch: 3 máy, 192 GB RAM. - HAProxy: 2 máy cho traffic qua CloudFlare, 2 máy cho tra…
- Automated Infrastructure Cost Optimization at Scale with AWS EC2 Reserved Instances Bài tóm tắt · Quora · 2018
…izer đọc Graphite, chạy thuật toán, gọi AWS; trạng thái lưu Redis. Nhóm RI theo ngày hết hạn và đổi trong từng nhóm. Idempotency: lưu trước danh sách ID RI sẽ bị ảnh hưởng, mỗi bướ…
- The Architecture Twitter Uses to Deal with 150M Active Users, 300K QPS, a 22 MB/S Firehose, and Send Tweets in Under 5 Seconds Bài tóm tắt · Twitter · 2013
…low) rồi chèn ID tweet vào list của từng follower trong cụm Redis (vài TB RAM, mỗi timeline nhân 3 bản trên 3 máy, pipeline 4.000 đích mỗi lần). Mỗi phần tử chỉ là ID tweet, ID ngư…
- Hạ tầng tìm kiếm Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, tìm kiếm là LIKE trên database hoặc một thư viện (Lucene) nhúng trong app. Khi dữ liệu và tính năng tăng, search thành một hệ có trạng thái riêng, khác database ở mấy điểm:
- Migration không downtime Chủ đề Thành viên
Hệ thống đang chạy thật (gọi xe, chat, thiết kế) không được dừng, nhưng phải đổi ngôn ngữ, database hoặc hạ tầng bên dưới.
- Cache và invalidation Chủ đề Thành viên
Cache là cách rẻ nhất để một DB chịu được lượng đọc tăng nhiều lần. Vì vậy nó xuất hiện ngay từ giai đoạn đầu (Instagram 2011, Facebook 2004–2010). Cái giá đến sau, và lặp lại ở hầu hết các nguồn:
- Chọn database theo workload Chủ đề Thành viên
Không có database tốt nhất, chỉ có database hợp với mẫu đọc/ghi ở một quy mô cụ thể. Mẫu đó thay đổi khi sản phẩm lớn lên. Ngoài ra, chuyên môn vận hành của đội cũng là một phần của "workload".
- Observability và monitoring Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, monitoring là vài dashboard và một công cụ cài sẵn; log đọc thẳng từ máy. Khi hệ lớn lên, chính hệ quan sát thành một hệ phân tán có bài toán riêng:
- Load shedding, rate limit và backpressure Chủ đề Thành viên
Mọi hệ đều có lúc nhận nhiều việc hơn sức làm: spike của người dùng, client nội bộ có bug, dependency chậm đi, retry dồn lại. Theo Discord, khi chạm giới hạn năng lực thì đó là bài toán kinh tế: hoặc tăng cung (thêm…
- Batching và khấu hao round-trip Chủ đề Thành viên
Nhiều nút thắt không nằm ở việc mỗi thao tác tốn bao nhiêu công, mà ở chi phí cố định trả cho mỗi thao tác: một round-trip mạng, một lần fsync, một PUT lên object storage, một syscall, một transaction. Khi chi phí cố…
- Event-driven, message queue và Kafka Chủ đề Thành viên
Khi một hệ có nhiều bên cần biết "có gì vừa xảy ra" (đơn hàng đổi trạng thái, tin đăng được sửa, ticket được cập nhật), gọi đồng bộ từng bên một làm producer phải biết mọi consumer, và một consumer chậm kéo chậm cả…
- Multi-tenancy và cô lập tenant Chủ đề Thành viên
Một hệ phục vụ nhiều khách (tenant: workspace, shop, organization, account, service nội bộ) trên cùng hạ tầng thì rẻ và dễ vận hành, vì tài nguyên được dùng chung. Cái giá là bốn câu hỏi đi theo hệ suốt đời:
- Failover, replica và dự phòng dữ liệu Chủ đề Thành viên
Mọi hệ có trạng thái đều giữ nhiều bản (replica) để một máy chết không làm mất dịch vụ. Khó không nằm ở việc có bản sao mà ở lúc chuyển sang bản sao:
- Sharding và tách database Chủ đề Thành viên
Một database quan hệ duy nhất là điểm khởi đầu của hầu hết sản phẩm. Đến một lúc nó không chịu nổi lượng ghi, dữ liệu không còn vừa một máy, hoặc một sự cố ở DB đó làm sập mọi tính năng.
- Deploy và release an toàn Chủ đề Thành viên
Phần lớn sự cố bắt đầu bằng một thay đổi: code mới, cấu hình mới, hạ tầng mới. Khi hệ thống và tổ chức lớn lên, câu hỏi là làm sao đưa thay đổi lên production thường xuyên mà vẫn giới hạn được thiệt hại khi có lỗi.
- Realtime và fan-out Chủ đề Thành viên
Một sự kiện (tin nhắn, ảnh, tweet, vote) phải tới rất nhiều người, rất nhanh, qua rất nhiều kết nối mở cùng lúc.
- Scale dọc trước khi scale ngang Chủ đề
Thêm máy (scale ngang) kéo theo độ phức tạp phân tán. Bắt mỗi máy làm được nhiều hơn (scale dọc, tối ưu) thì đơn giản hơn, nhưng có trần và dễ thành một điểm hỏng.
- Hot partition và thundering herd Chủ đề Thành viên
Chia dữ liệu và tải ra nhiều máy chỉ hiệu quả khi tải chia đều. Thực tế tải lệch: một khách hàng khổng lồ, một kênh có @everyone, một bài của người nổi tiếng. Có hai dạng hay gặp:
- Nền tảng ML (feature, training, serving, giám sát model) Chủ đề Thành viên
Model ML đầu tiên của một công ty thường được nhúng thẳng vào một service có sẵn, với feature tính trong vài script và train bằng một job riêng. Khi số model và số người làm model tăng, bốn chỗ cùng hỏng:
- Sự cố và postmortem Chủ đề Thành viên
Nhiều bước ngoặt kiến trúc trong wiki bắt đầu từ một sự cố: Netflix lên cloud sau 3 ngày không gửi được DVD, Twitter viết lại hệ thống sau World Cup 2010, Instagram đi nhiều data center sau trận bão 2012. Trang này gom…
- Giao dịch phân tán và nhất quán xuyên service Chủ đề Thành viên
Với một DB quan hệ, BEGIN … COMMIT lo hết. Khi dữ liệu bị chia (shard, tách service, thêm Redis bên cạnh Postgres), một thao tác nghiệp vụ chạm nhiều nơi, và câu hỏi khó nhất trở thành "timeout rồi, việc đó đã xảy ra…
- Monolith và microservices — đi và quay lại Chủ đề Thành viên
Lúc nào nên tách hệ thống thành nhiều service, và cái giá của việc đó là gì? Các nguồn hiện có cho thấy đây không phải đường một chiều.
- Tự động hoá vận hành và auto-remediation Chủ đề Thành viên
Khi số máy, shard, pod tăng lên hàng nghìn, lỗi "hiếm" (một node chết, một đĩa hỏng, một replica trễ) thành chuyện hằng ngày, và thao tác tay không còn theo kịp: Stripe có hàng trăm lần shard suy giảm mỗi năm, mỗi lần…
- Load test và kiểm chứng capacity Chủ đề Thành viên
Trước một mốc tải chưa từng gặp (ra mắt game, tính năng mới gửi push toàn quốc, mùa giải, tăng trưởng nhanh), cần biết hệ chịu được bao nhiêu, cái gì gãy trước, và cần bao nhiêu máy. Test từng service riêng không đủ vì…
- Pipeline dữ liệu và analytics Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, báo cáo chạy thẳng trên DB production. Đến một lúc truy vấn phân tích làm chậm giao dịch, dữ liệu cần gộp từ nhiều nguồn, và có thêm người dùng mới (analyst, ML, khách hàng xem dashboard). Khi đó cần một mặt…