大家想一想在你们平时开发的系统里面有没有这种情况,就是你们系统会调用到第三方接口服务,而且这个接口服务是在你流程里面进行同步调用的,这个时候你们的系统性能是直接和第三方接口服务挂钩的,也就是第三方接口服务性能的好坏直接影响到你自己的系统。
『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程,电商对于精细化、精准化促销运营的需求,使多渠道(终端)、多区域化营销成为简单易行的配置操作,提升运营能力。
电商是典型的促销拉动式场景,也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下,对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
作为开发人员,你对复用这个概念一定不陌生。在开发过程中,我们把系统中通用的代码逻辑抽取出来,变成公共方法或公共类,然后在多个地方调用,这就是最简单的技术上的复用。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
团购订单系统简介 美团团购订单系统主要作用是支撑美团的团购业务,为上亿美团用户购买、消费提供服务保障。2015年初时,日订单量约400万~500万,同年七夕订单量达到800万。 目标 作为线上S级服务,稳定性的提升是我们不断的追求。尤其像七夕这类节日,高流量,高并发请求不断挑战着我们的系统。发现系统瓶颈,并有效地解决,使其能够稳定高效运行,为业务增长提供可靠保障是我们的目标。 优化思路 2015年初的订单系统,和团购其它系统如商品信息、促销活动、商家结算等强耦合在一起,约50多个研发同时在同一个代码库上开发
功能开关,相当于可以控制访问的流转和访问的允许和禁止。例如东京在6月18日做店庆促销活动,在交易下单环节,可能需要调用A、B、C三个接口来完成,但是其实A和B是必须的,C只是附加的功能(例如在下单的时候做一下推荐),可有可无,在平时系统没有压力,容量充足的情况下,调用下没问题,但是在类似店庆之类的大促环节,系统已经满负荷了,这时候其实完全可以不去调用C接口,怎么实现这个呢?改代码?no,no,no,这样太不敏捷,此时开关诞生了,开发人员只要简单执行一下命令或者点一下页面,就可以关掉对于C接口的调用,在大促过去之后,再把开关恢复回去即可。
queue的理解,队列的特点就是先进先出,FIFO模式,消息队列的使用在于系统应用间的解耦,挺符合软件工程中那句"高内聚,低耦合"的特点,学生时期记得一点内容,哈哈。
Koa 是一个新的 web 框架,由 Express 幕后的原班人马打造, 致力于成为 web 应用和 API 开发领域中的一个更小、更富有表现力、更健壮的基石。 通过利用 async 函数,Koa 帮你丢弃回调函数,并有力地增强错误处理。 Koa 并没有捆绑任何中间件, 而是提供了一套优雅的方法,帮助您快速而愉快地编写服务端应用程序。
上周,前1号店技术总监、海尔农业电商CTO,《技术管理之巅》作者黄哲铿为大家带来了一场关于微服务架构的分享,包含了微服务架构在千万级别日调用量、亿级别海量数据场景下的应用实践;从领域驱动设计、服务依赖治理、服务高可用、故障熔断降级快速恢复等方面,结合大型移动电商系统等应用案例,全面剖析微服务的应用等丰富的内容。
电商是促销拉动式的场景,也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下,对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
Sharding JDBC:是一个jar包,使用sharding-jdbc时需要修改代码。 我们在使用的时候,需要引入sharding jdbc的jar包,在配置文件里面写明总共有多少个库,每个库里面的表,每个表的分片规则等信息。
昨天,有位56年工作经验的粉丝面试被问到,什么是消息中间件。平时只关注使用,并没有去总结过,竟然被这个问题住了。今天,我给大家来聊一聊。
消息(Message)是指在应用间传送的数据(比如字符串,json等),消息队列(Message Queue,简称MQ)是一个古老的计算机术语,UNIX进程间通信就用到了消息队列技术:一个进程把数据写入某个特定队列中,其它队列读取特定队列中的数据实现异步通信。而现在我们所说的MQ通常指的是独立的消息队列中间件,利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成。
1. 用线程池执行异步任务 为了减少阻塞时间,加快响应速度,把无需返回结果的操作变成异步任务,用线程池来执行,这是提高性能的一种手段。 你可能要惊讶了,这么做不对吗? 首先,我们把异步任务分为两种:
“秒杀”系统的建设需要整个系统从前到后全栈的协同配合,其中包含了基础技术部维护的多个服务,比如CDN、高防IP、容器平台、缓存、数据库、中间件、全链路压测、监控系统等,我们围绕这些基础服务讨论秒杀系统的技术挑战与架构优化。
近期,公司的订单量一直在持续增加,客服经常被投诉到说我们的下单时间过长,有时要好几秒,然后客服 MM 就反映到我们技术部门,老板得知后就说,这怎么行呢?不能让我们可爱的用户等 1 秒以上才能创建好订单,你们得去改代码。
通过制定性能测试实施指南,从技术角度对性能测试实施过程中所涉及到的关键技术进行规范,能更好地从技术上来规避系统上线后的风险、评估线上系统的真实能力、根据业务模型摸底线上能力以提前应对。
随着商城业务渠道不断扩展,促销玩法不断增多,原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法,需要进行促销系统的独立建设,与商城解耦,提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。
墨菲定律暗示我们,如果担心某种情况会发生,那么它更有可能发生,久而久之就一定会发生。这警示我们,在互联网公司,对生成环境发生的任何怪异现象和问题都不要轻视,对其背后的原因一定要调查清楚。同样,海恩法则也强调任何严重的事故背后都是很多次小问题的积累,当到一定量级后会导致质变,严重的问题就会浮出水面。 那么,我们需要对线上服务产生任何现象,哪怕是小问题,都要刨根问底,对任何现象都要遵循下面问题
本文是公号内性能专题,更新的第四篇,前三篇可参照上述。本想从理论到实践,以循序渐进的形式为大家分享介绍性能的知识体系,《性能专题之服务端测试》这部分,内容其实已经编写整理差不多了,完整文章列表如下:
RabbitMQ是由Erlang语言编写的基于AMQP的MQ产品。AMQP即Advanced Message Queuing Protocol(高级消息队列协议),是一个网络协议,专门为消息中间件设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息,并不受不同中间件产品,不同开发语言等条件的限制。2006年AMQP规范发布,类比HTTP。
提高系统性能首先考虑的是数据库的优化,之前一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》中有提到过开发中,针对数据库需要注意的事项。但是数据库因为历史原因,横向扩展是一件非常复杂的工程,所有我们一般会尽量把流量都挡在数据库之前。 不管是无限的横向扩展服务器,还是纵向阻隔到达数据库的流量,都是这个思路。阻隔直达数据库的流量,缓存组件和消息组件是两大杀器。之前文章《Redis常见的应用场景解析》已经描述了最常用的缓存组件redis的应用场景,那么今天,就重点说说MQ的应用场景。
https://mp.weixin.qq.com/s/xy6RdpAQfuC-bLrOy4_5Bw
1月份GitHub上最热门的Java开源项目新鲜出炉,还是一起来看看都有哪些项目上榜吧:
Tip:主要是为了总结和归纳在日常工作中所遇到的知识点。学习至少一个技术技巧。在工作中遇到的问题,踩过的坑,学习的点滴知识。
整个架构结构发展的历程,大概是从单体到分布式,到SOA,到微服务,最后或者说是现在的中台。
https://github.com/Snailclimb/JavaGuide Star 22668
超市管理员维护超市区域、超市货架、商品类型、商品档案数据,消费者查询超市区域、超市货架、商品类型、商品档案数据。
RPC的目的,是将远程调用变得像本地调用一样简单方便,主要由客户端、服务端、注册中心三部分组成。
由于用户进来后先要登录并且绑定账号,实际压力先到Passport部分,在这个过程中最开始单机TPS只能到500,经过N轮优化后基本能达到5400 TPS,下面主要是阐述这个优化过程
对于互联网应用和企业大型应用而言,多数都尽可能地要求做到7*24小时不间断运行,而要做到完全不间断运行可以说“难于上青天”。为此,对应用可用性程度的衡量标准一般有3个9到5个9。
电商平台的核心引擎大致分为两块,搜索架构和产品布局,应该说各有各的特色。当然今天的主题是反爬虫机制,电商平台如何能保护好自己的数据,又不影响正常用户体验,所谓当今业界一场持久的攻防博弈。 一阶爬虫(技术篇) 应用场景一:静态结果页,无频率限制,无黑名单。 攻:直接采用scrapy爬取 防:nginx层写lua脚本,将爬虫IP加入黑名单,屏蔽一段时间(不提示时间) 应用场景二:静态结果页,无频率限制,有黑名单 攻:使用代理(http proxy、VPN),随机user-agent 防:加大频率周期,每小时或每
宜信支付系统每天平均处理订单量100w-200w笔,账单交易日交易量在300万笔以上、每个月处理支付交易流水在300亿左右、对接银行和三方有30多家以及接入商户几千个。从刚开始系统仅仅处于能用阶段,日交易量几千笔到现在,系统架构根据业务的不断发展迭代多个阶段。
在某一天的深夜,作为安全从业人员,穿着大裤衩子,坐在门前,点燃一根烟(画面自己想象)开始思考企业如何打造自己的安全体系,虽然这不是作为月薪3k该考虑的问题,但是毕竟当初笔者的从业理想是想成为道哥一样的人,为安全行业贡献自己的一份力。于是写下自己的想法,对于中小企业我希望能够完善自己的安全体系,花最少的钱做好安全这件事;对于安全人员我希望大家多考虑企业面临的危险点,而不只是会开一个扫描器做一个定时任务、开一个dirsearch就睡觉的那种!
作者:冯忠旗原文:https://juejin.im/post/5cfde01bf265da1bba58f863
当一个商品参加多个促销形式的活动会有什么样的互斥校验?哪些是可以同时参加,哪些是不能同时参加?
Tech 导读 本文面向受众可以是运营,可以是产品,也可以是研发、测试人员,希望通过如下思路(知历史->清家底->明目标->定战略->做战术->促成长)帮助大家了解电商大促系统的高可用保障,减少那些高深莫测的黑话和高大尚的论调,而希望以体系化的知识让读者有所得。
当我试图用一则通俗的比喻来说明这个概念的时候,我想到一个有意思的比喻:如果把队列抽象成一个集合体,那么消息队列也就是一堆消息的集合。按照这个思路我想到了「杂志」。这不就是一堆消息的集合吗,关心这些消息的人都能通过「购买」来获得这些消息,而我可以通过不同种类的「杂志」或许到不同的消息。并且如果我作为出版方,我可以提供所有出版过的「杂志」,也可以选择让读者只能购买近期的。
张亮 当当架构部负责人。主要负责分布式中间件及私有云平台的搭建。乐于分享,拥抱开源,主导两个自研项目Elastic-Job和Sharding-JDBC都已正式开源。擅长以Java为主的分布式架构以及以Mesos为主的云平台方向,推崇代码优雅化,对于如何编写出具有强表现力的代码有深入研究。 信息技术从出现伊始到渐成主流,其趋势经历了软件、开源和云三个阶段。 1.软件改变世界。作为信息时代最重要的载体,互联网越来越成为当今社会关注的焦点,互联网的基石之一——软件正在迅速地改变着这个世界。 2.开源改变软件。随着
当你开始构建一流的 Web 软件应用程序的时候,当你拥有适当的敏捷方法的时候,开发团队可以开始布局软件体系架构。
订单转移可以理解为订单的计划。通过数据可以看到,一分钟就要接几百万万单。不同的订单通过不同的渠道下单,比如,京东有PC端,app端,微信端等等各种不同的渠道下的订单,统一都堆积在京东OFC的大池子里。京东通过怎样的方式和客户履约,其实转移是履约的一个核心环节。以什么样的方式和客户履约,而客户约定是什么,京东要分给谁都是在订单转移这个环节进行的。
数据分片:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
在业务的早期时代,也许使用硬编码或者逻辑判断就可以满足要求。但随着业务的发展,越来越多的问题会暴露出来:
再接着,一个业务逻辑(拆成多个类方法)从头写到尾,也许、可能、貌似、猜测大多数人停留到了这个阶段。
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