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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

一位中国用户用70元人民币购买10美元物品。中国用户先将这70元转给第三方支付公司的人民币账户。第三方支付公司再从自己的美元账户内转10美金给卖家。第三方支付公司不能凭空转出美元。它需要通过外汇交易的方式获得美元.

跨境电商的金融业务与系统(2)-外汇系统

由于国内对人民币相关的外汇交易有管制，本外币交易需要满足一定要求，比如要求电商平台有对应的交易明细。为了方便你理解，我们假设已经在其他部分完成了相应的合规流程。

金融业务与系统(1)-扫了二维码之后发生了什么

比如:Java的世界里Int类型最大值是: Integer.MAX_VALUE = 2147483647

算法:使用二分查询技巧 取中间值为啥是l+(r-l)/2而不是(l+r)/2?

在 RPC 框架中，最关键的就是理解“桩”的实现原理，桩是 RPC 框架在客户端的服

手写RPC框架(二)--手写客户端和服务端源码

在 RPC 框架中，最关键的就是理解“桩”的实现原理，桩是 RPC 框架在客户端的服务代理，它和远程服务具有相同的方法签名，或者说是实现了相同的接口。客户端在调用 RPC 框架提供的服务时，实际调用的就是“桩”提供的方法，在桩的实现方法中，它会发请求的服务名和参数到服务端，服务端的 RPC 框架收到请求后，解析出服务名和参数后，调用在 RPC 框架中注册的“真正的服务提供者”，然后将结果返回给客户端。

手写RPC框架--整体思想及其原理

Flink是使用Kafka链接计算任务,利用kafka的exactly once实现流计算的不重不丢,而Kafka 的 Exactly Once 语义是通过它的事务和生产幂等两个特性来共同实现的

大数据初识------Flink如何实现Exactly once计算不重不丢

发送拉取消息和Broker服务端存储消息，都是以批为单元进行的，消费者在拉取消息后，在客户端把批消息解开，再一条一条交给用户代码处理。

消息队列（3）--Kafka高性能是怎么做到的

答： 方便追溯，相当于给账户余额的变化过程记录到了一张表，余额出现不一致，以流水表中金额的加减之后的结果为准

（3）账户模块---操作账户余额的最佳实践

事务消息适用的场景主要是那些需要异步更新数据，并且对数据实时性要求不太高的场景。比如我们在开始时提到的那个例子，在创建订单后，如果出现短暂的几秒，购物车里的商品没有被及时清空，也不是完全不可接受的，只要最终购物车的数据和订单数据保持一致就可以了。

消息队列（2）--如何利用事务消息实现分布式事务

消息队列具有高性能，高可用性，高并发的特点，是后端程序员必备的技能，本文叙述常见的使用消息队列的问题和最佳实践

消息队列（1）--如何避免丢消息，积压消息

需求：用户未登录的时候，添加到购物车的商品，需要在用户登录后，合并到用户之前名下的购物车中，如果用户未登录关闭浏览器或者小程序，下次展示这次的购物车信息

（3）购物车模块---选用Redis还是Mysql存储购物车信息

1.上线同步程序：主要负责新老数据库之间的实时同步，分批同步，避免对线上数据库（新库）造成压力 ，验证数据一致，再进行下一步，否则（回滚策略是），修复同步程序，使其新旧库的数据一致

大厂篇(1)：如何优雅的不停服的迁移数据库（千字肝文，冀看到最后）？

商品页面展示的数据很多，主要是商品的基本信息，比如名称颜色，商品介绍页，还有图片和视频展示，最要命的是不同类的商品的参数不同，比如电脑有内存，显卡，CPU等参数，衣服有尺码，男女等参数，口红有色号等参数

（2）商品模块---如何抗亿级流量访问

用户在立即购买点击下单时候，有可能重复点击下单按钮，如果后端根据请求的次数相应的创建多笔订单，这是系统的bug，实际上用户只是点击一次下单，所以要保证下单接口的幂等性，对于业务订单的支付状态或者物流状态变更都是基于订单表进行的更新update操作，也需要保证幂等性

（1）订单模块---创建订单和更新订单如何保证幂等

每年支付宝在双11和双12的活动中，都展示了绝佳的技术能力。这个能力不但体现在处理高TPS量的访问，更体现在几乎不会出错，不会出现重复支付的情况，那这个是怎么做到的呢？

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