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(五) 整合spring cloud云 - 云架

上一篇介绍了《整合spring cloud云 - 企业分布式微云架图》,本篇我们根据架图进行。 根据微化设计思想,结合spring cloud一些优秀的项目,如发现、治理、配置化管理、路由负载、安全控制等优秀解决方案,使用Maven技术将框架进行模块化、化、原子化封装并,也为后期的灰度发布 以上是我在做项目或架的一些经验分享给大家,闲话少说,下面讲一下整个架:1. 系统2. 通用组件3. 业今天只是简单的描述了一下HongHu云架,下一篇我们将详细介绍每一个的作用、使用说明、设计思想等。 从现在开始,我这边会将近期研发的spring cloud微云架的搭过程和精髓记录下来,帮助更多有兴趣研发spring cloud框架的朋友,大家来一起探讨spring cloud架的搭过程及如何运用于企业项目

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    2018-08-15 实战回顾:苏宁金融营系统的重之路

    混沌时:苏宁金融营系统架 V1.02015 年,系统架 V1.0 时,苏宁金融营系统包括:、电子券、任:提供活动查询、扣减、管理、规则处理、活动配置等功能。 电子券作为一种营“实体”,它们只需要具备“实体”管理的基本功能,而且相对独立。在它们的上层抽出一个统一营,统一的对外。2. 设统一活动中心。 设统一活动中心,包括:营活动管理、营活动审批、预算管控、状态管理、结算等。满足活动全流程闭环管控,活动申请、预算控制等需求。3. 设营数据中心。 整体“药方”现在,苏宁金融营系统架 V2.0 时,总体架图如下,苏宁金融营系统以整体的形式一致对外,不再是“单干”。? 图 1:整体系统架 V2.0核心系统包括:营统一、电子券、任、商品详情页前置、营规则引擎、营规则资格校验、营活动中心、营数据中心。

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    VisualSVN搭svn

    第三步,器设置我们去bin文件夹里找到这个器的GUI? 接下来就是伪库创目录,为部署做准备,右键选择Repositories,选择Create new Repository,输入名字document,保存新用户,右键选择 Users,选择Create User,输入用户密test,test,这个口令将在客户端连接SVN器时使用为刚才创的document Repository添加用户,右键选择document,选择Properties,点击Add ok,器搭好了然后我们就要使用插件导入MyEclipse或者Eclipse里哦从而实现版本控制,这个SVN在现在的团队开发里是很有用的哦将插件放在dropins文件夹里,注意要重启MyEclipse 然后输入刚才设置的用户名和密ok,然后请注意哦,每次提交之前,一定要先更新,然后在提交哦希望可以帮助学习的人哦,哈哈哈!^V^?

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    如何爬虫

    如何爬虫专栏作者:Kaito起因做过爬虫的人应该都知道,抓的网站和数据多了,如果爬虫抓取速度过快,免不了触发网站的防爬机制,几乎用的同一招就是封IP。 这样做的好处:保证使用高质量理,同时防止某一理频繁使用防止被封。? 化上面经过一系列的完善和优化,已经搭好了一个可用的,只不过是基于文件系统或数据库的。 最重要的是,爬虫端使用理只需访问squid的端口就可以了! 进一步整合现在化也搭完成了,唯一差得一步就是整合:1、定时监控理源网站(30分1小时都可),解析出所有理IP,入数据库2、从数据库中取出所有理,访问某个固定的网站,找出访问成功的理,更新数据库可用标记和响应时间 、爬虫指定squid的IP和端口,进行纯粹的爬取操作一个完整的通过这样的方法就可以搭完成,定时输出高质量理。

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    盘点电商大战背后的技术力量支撑

    MQ逻辑回收:包括将校验与计算提取为交易,将原先由购物车、交易系统自行处理的逻辑回收提取工具的属性:诸如类型枚举、标签、限购策略、库存策略等,以期外围系统尽量少的关注类型,通过 应用架实现上,从前端页面到后端逻辑,尽量避免有逻辑与类型直接绑定,全部以插件化方式与模型对接,完全根据类型的配置进行组装。 RSF类似阿里的Dubbo,提供远程调用的机制,支持HTTP和TCP通讯。持续交付平台主要包括基础框架自动生成、质量分析、的自动化部署和权限管理。 与面向项目组内走查不同的是参加飞检人员级别相对较高,均为各个系统负责人、架师以及总监。当各个系统裸露在大家面前的时候,系统的美与丑很容易被区分出来。通过这种方式,发现优秀以及幕后高手。 具体体现在对系统架梳理、关键优化以及中间件调优。『Tips』架梳理主要对重点业的处理流程和处理的链路进行审核。一个系统经常依赖多个系统,一个业需要多次调用第三方,导致流程链相当长。

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    基于Hybris平台的电商个性化实践

    那么,基于Hybris电商平台的电商网站,如何一步一步的提供个性化呢?近期,我们利用Hybris多个模块特点,成功的将个性化引入到某大型电商网站,并取得了很好的效果。 在Hybris中,规则引擎模块主要是用于的业,所解决的问题是为让电商网站中的所有客户平等的获得享受的权利。换而言之,这是一种广泛性的应用。那么,如何提供个性化的呢? 为此,我们在架体系中引入另外一个自定义模块,通过这个自定义模块有效的将规则引擎与个性化模块集成在一起,减少集成过程中出现业相互浸入的问题,保持模块的功能单一性原则。2. 可测性分析能否快速进行功能性测试,以及单元测试是架设计中需要考虑的一个问题。通过测试能够衡量出模块之间是否存在着深度依赖,而导致局部无法测试的问题。 基于Hybris规则引擎收集客户属性与行为,客户群收集客户属性、行为等特征是开展个性化的依据,体现购物过程中的方方面面,具有动态性特点。

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    【转】如何爬虫

    这样做的好处:保证使用高质量理,同时防止某一理频繁使用防止被封。化上面经过一系列的完善和优化,已经搭好了一个可用的,只不过是基于文件系统或数据库的。 squid是个器软件,一般情况下是这样使用的,假如爬虫在机器A,squid安装在机器B,需要爬取的网站器是机器C,理IP是机器DEF…不使用理:爬虫机器A请求 —> 网站机器C使用理: 最重要的是,爬虫端使用理只需访问squid的端口就可以了! 进一步整合现在化也搭完成了,唯一差得一步就是整合:定时监控理源网站(30分1小时都可),解析出所有理IP,入数据库从数据库中取出所有理,访问某个固定的网站,找出访问成功的理,更新数据库可用标记和响应时间从数据库中加载所有可用理 ,通过某种算法,根据响应时间计算使用权重和最大使用次数按照squid的cache_peer格式,写入配置文件重新加载squid配置文件,刷新squid下的理列表爬虫指定squid的IP和端口,进行纯粹的爬取操作一个完整的通过这样的方法就可以搭完成

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    表达式树之Lambda表达式

    表达式树是一种树形数据结,通过动态语言运行时 (DLR) 将一组动态语言添加到公共语言运行时 (CLR),为静态类型语言添加动态特征。 C#属于静态语言.简而言之,就是通过CLR引入DLR,DLR中包含了表达式树的功能,那么C#就具备了将静态转换成动态的功能.常用于一些运算逻辑的转换.将运算逻辑转换成数据结缓存到内存中.比如通过表达式树缓存通过反射对象的过程 ,减少每次调用反射的性能消耗.具体参考DLR官方文档.1、场景假设有一个商品系统,系统的大致原理是维护商品的价格,商品价格会在一系列的规则加持下产生变动,大致的硬编如下: static void 1 if(user 参与活动1) price = price - 2; 活动2 if (user 参与活动2) price = price - 20; 活动3 if (user 参与活动 3) price = price 2; return price; }如上能很好的完成需求,但是每个商品的活动都大不相同,且商品很多,所以客户提出这个活动的具体的扣价规则可以配置.显然上面的不满足需求

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    三分钟理解“简单工厂模式”——设计模式轻松掌握

    2.这段不易复用。 所以高级做法是:1.将这一个个折扣抽象成类,这样方便的复用;2.将对不同折扣的判断从客户程序中转移到被调用类中,从而降低客户程序中的复杂度。高级做法的类图:? 2.如上图造之后,要获取类对象,只需要调用:对象 = Factory.get类(名称);折后价 price = 对象.getResult(原价);工厂模式的作用:工厂是用来管理 、创对象的。 因此,工厂模式能够将“客户端对究竟创何种类型的判断”转移到Factory中,从而减少客户端的复杂度,降低端与客户端之间的藕合度。

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    vivo商城系统架设计与实践-概览篇

    一、前言随着商城业渠道不断扩展,玩法不断增多,原商城v2.0架已经无法满足不断增加的活动玩法,需要进行系统的独立设,与商城解耦,提供纯粹的商城营活动玩法支撑能力。 我们将分系列来介绍vivo商城系统设的过程中遇到的问题和解决方案,分享架设计经验。 二、系统框架2.1 业梳理在介绍业前我们先简单了解下vivo商城系统业能力设历程,对现能力进行梳理回顾。在商城v2.0中功能存在以下问题:1. 2.3 业&流程至此我们也就梳理出整个系统的大概能力矩阵,整体架设计如下: 而随着系统独立,整个商城购物流程与系统的关系如下: 三、技术挑战作为中台能力系统,系统面临的技术挑战包括以下几方面 五、总结本篇属于vivo商城系统概览介绍篇,简单回顾了vivo商城系统业能力设历程及系统架,并分享遇到的技术问题与解决方案。

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    基于Service Mesh更现

    随着系统一步步抽取解耦成很多微,就需要将整个运行架的某些方面进行智能化升级。 在Service Mesh中,数据平面即是理也是反向理,这取决于请求的去向。如果A想调用其他B,那么这个数据平面就是理,因为A的请求通过数据平面进行了理才可以。 事件驱动架之间的通信不是唯一的通信方式,还有一种基于事件的体系架可以创他们。我们可以在系统中传播一个事件,并以更有效的方式来处理如状态捕获之类的事情。 对于大部分架来说,可以接受最终一致性,延迟只是他的一部分。在实际情况来说,我们需要基于网络请求,判断哪些延迟是正常的,哪些是不正常的,如果不正常就必须确保系统的最终一致性,并以此为前提客户端。 Service Mesh实践在实践上参考下蚂蚁金的Service Mesh实践,管中窥豹。 核心链路的诉求在面对核心链路大大流量场景的需求下,解决链路稳定性是极大的挑战。

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    .NET Core.NET5.NET6 开源项目汇总7:电商项目

    nopCommerce体系结遵循众所周知的软件模式和最佳安全性实践。源是完全可定制的。 可插拔的架使其易于开发自定义功能并遵循任何业需求。 获得认证的专家徽章将使您或您的理机更具市场价值,并在nopCommerce社区中享有更多声誉。与我们市场上的付款,配送和营自动化软件的数千种集成。 您也可以在那里上传和售自己的插件。 后台管理系统包含会员管理、商品管理、订单管理、商品、财管理、中心、分管理、理管理、库存管理、报表统计、自定义表单、文章管理、广告管理、商城设置、后台管理、短信管理、日志管理等模块,强大的引擎 财管理:支付方式设置,支付单、退款单、用户提现管理、用户账户资金流动情况、发票管理中心:商品、订单、用户等级、商品品牌;优惠券、团购秒杀、拼团管理分管理:分设置、分等级、分商管理 商品说明商品,指当前新的商品并不一定是实物商品,而可能是一种按次数兑换或消费的商品可设置具体消费次数,生成对应的核,设置可核的门店,进行店内核或上门核消费。

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    美团团购订单系统优化记

    优化思路2015年初的订单系统,和团购其它系统如商品信息、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库上开发,按不同业结点全量部署,可以互相修改,有冲突在所难免。 如果在中显式为每次操作分别立并释放资源,无疑增大了业的复杂度,并且立和释放连接的开变得不可忽略。最好的解决办法是引入连接池,由连接池管理所有的数据库连接资源。 相比于原来大一统的系统,彼此耦合、无法进行测试,化后,各个模块单独开发部署,依赖便于mock,单元测试很容易进行。同时我们搭了稳定的线下环境,便于回归功能。蓝绿发布。 如上述下单部署架图,我们推动App方,对于和非流量,从源头上区别访问地址,达到物理隔离,做到互不影响。全流程去单点。 小结至此订单化完成,架部署比较清晰,业日常迭只影响相关的小,便于开发。 新的架有效支撑了今年七夕等节日高流量,运行稳定。

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    一文详解微(一)

    小明负责活动相关功能的开发。 因为开发任比较紧迫,小明小红没有好好规划整个系统的架,随便拍了拍脑袋,决定把管理和数据分析放在管理后台里,微信和移动端 APP 另外搭。 这时架图如下: 这一阶段存在很多不合理的地方: 网站和移动端应用有很多相同业逻辑的重复。 数据有时候通过数据库共享,有时候通过接口调用传输。接口调用关系杂乱。 如果你的需求方(业人员、项目经理、上司等)很强势地一心追求需求进度,以致于你无法挪出额外的精力和资源的话,那么你可能无法做任何事…… 用户 商品 订单 数据分析 各个应用后台只需从这些获取所需的数据 ,从而删去了大量冗余的,就剩个轻薄的控制层和前端。 架如下: 完全拆分后各个可以采用异的技术。比如数据分析可以使用数据仓库作为持久化层,以便于高效地做一些统计计算;商品访问频率比较大,因此加入了缓存机制等。

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    一文详解微

    小明负责活动相关功能的开发。因为开发任比较紧迫,小明小红没有好好规划整个系统的架,随便拍了拍脑袋,决定把管理和数据分析放在管理后台里,微信和移动端APP另外搭。 小明和小红整理了网上超市的业逻辑,抽象出公用的业能力,做成几个公共:用户商品订单数据分析各个应用后台只需从这些获取所需的数据,从而删去了大量冗余的,就剩个轻薄的控制层和前端 架如下:?完全拆分后各个可以采用异的技术。比如数据分析可以使用数据仓库作为持久化层,以便于高效地做一些统计计算;商品访问频率比较大,因此加入了缓存机制等。 整个故障时间内估计损失了几十万的售额,三人的心在滴血……事后,小明简单写了个日志分析工具(量太大了,文本编辑器几乎打不开,打开了肉眼也看不过来),统计了的访问日志,发现在故障期间,商品由于问题 仅拒绝来自产生大量请求的的请求。例如商品和订单都需要访问,商品由于问题发起了大量请求,则只限制来自商品的请求,来自订单的请求则正常响应。?

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    还不知道如何实践微的Java程序员,这遍文章千万不要错过!

    小明负责活动相关功能的开发。因为开发任比较紧迫,小明小红没有好好规划整个系统的架,随便拍了拍脑袋,决定把管理和数据分析放在管理后台里,微信和移动端APP另外搭。 小明和小红整理了网上超市的业逻辑,抽象出公用的业能力,做成几个公共:用户商品订单数据分析各个应用后台只需从这些获取所需的数据,从而删去了大量冗余的,就剩个轻薄的控制层和前端 架如下: 完全拆分后各个可以采用异的技术。比如数据分析可以使用数据仓库作为持久化层,以便于高效地做一些统计计算;商品访问频率比较大,因此加入了缓存机制等。 整个故障时间内估计损失了几十万的售额,三人的心在滴血……事后,小明简单写了个日志分析工具(量太大了,文本编辑器几乎打不开,打开了肉眼也看不过来),统计了的访问日志,发现在故障期间,商品由于问题 仅拒绝来自产生大量请求的的请求。例如商品和订单都需要访问,商品由于问题发起了大量请求,则只限制来自商品的请求,来自订单的请求则正常响应。

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    不是架演变的终点!

    因为开发任比较紧迫,小明小红没有好好规划整个系统的架,随便拍了拍脑袋,决定把管理和数据分析放在管理后台里,微信和移动端APP另外搭。通宵了几天后,新功能和新应用基本完工。这时架图如下:? 小明和小红整理了网上超市的业逻辑,抽象出公用的业能力,做成几个公共:用户商品订单数据分析各个应用后台只需从这些获取所需的数据,从而删去了大量冗余的,就剩个轻薄的控制层和前端 架如下:?完全拆分后各个可以采用异的技术。比如数据分析可以使用数据仓库作为持久化层,以便于高效地做一些统计计算;商品访问频率比较大,因此加入了缓存机制等。 整个故障时间内估计损失了几十万的售额,三人的心在滴血……事后,小明简单写了个日志分析工具(量太大了,文本编辑器几乎打不开,打开了肉眼也看不过来),统计了的访问日志,发现在故障期间,商品由于问题 仅拒绝来自产生大量请求的的请求。例如商品和订单都需要访问,商品由于问题发起了大量请求,则只限制来自商品的请求,来自订单的请求则正常响应。??测试?

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    自己的git

    自己的git 器 git server 安装配置1、切换到root用户stevenrao@server:~$ su - root2、创git组root@server:~$ groupadd m -s binbashroot@server:~$ usermod -G git,user git #把git同时加入git组和user组root@server:~$ passwd git #设置密4 ALLroot@server:~$ su - git #切换到git用户下工作5、安装3个软件包git@server:~$ sudo apt-get install git git-core ssh6、立一个空白仓库 sudo usermod -G git,user stevenrao #把stevenrao同时加入git组和user组git@server:~$ sudo passwd stevenrao #设置密8 repositoryformatversion = 0 filemode = true bare = true (添加下面两行) denyCurrentBranch = ignore10、重启ssh

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    深度好文:详解微

    小明负责活动相关功能的开发。因为开发任比较紧迫,小明小红没有好好规划整个系统的架,随便拍了拍脑袋,决定把管理和数据分析放在管理后台里,微信和移动端APP另外搭。 小明和小红整理了网上超市的业逻辑,抽象出公用的业能力,做成几个公共:用户商品订单数据分析各个应用后台只需从这些获取所需的数据,从而删去了大量冗余的,就剩个轻薄的控制层和前端 架如下:?完全拆分后各个可以采用异的技术。比如数据分析可以使用数据仓库作为持久化层,以便于高效地做一些统计计算;商品访问频率比较大,因此加入了缓存机制等。 整个故障时间内估计损失了几十万的售额,三人的心在滴血……事后,小明简单写了个日志分析工具(量太大了,文本编辑器几乎打不开,打开了肉眼也看不过来),统计了的访问日志,发现在故障期间,商品由于问题 仅拒绝来自产生大量请求的的请求。例如商品和订单都需要访问,商品由于问题发起了大量请求,则只限制来自商品的请求,来自订单的请求则正常响应。?

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