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    继续继续,再整一个促销活动管理,文件导入导出都有了!

    在上篇文章中,我们搞定了渠道管理功能,这个相对来说比较简单。今天我们来看看促销活动的管理,在这个模块中,会有许多涉及到脚手架本身的修改,在这个过程中可以加深我们对这个脚手架的理解。 先来看看最终效果图吧: 这个页面上,你看到的所有功能按钮,均已实现。所以,就不废话了,开搞。 1. 数据库设计 数据库这里主要修改的地方有两处。 1.1 修改字典表 首先是修改字典表。在前端展示活动类型的时候,有两种不同的取值: 年卡折扣券 年卡代金券 像下面这样: 这里的活动类型下拉框我们当然可以直接在前端硬编码,但是既然

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    A Novel Proof-of-Reputation Consensus for Storage Allocation in Edge Blockchain Systems 精读笔记(一)

    摘要——边缘计算指导协同工作具有不同传感、存储和计算资源。例如,传感器节点收集数据并然后将其存储在存储节点中,以便计算节点可以访问需要时提供数据。在本文中,我们关注的是质量边缘网络存储分配中的服务(QoS)。我们设计了一个边缘网络中节点的信誉机制,这使得交互节点评估服务质量以供参考。每个节点公开广播个人信誉列表给评估所有其他节点,每个节点都可以计算全局通过聚合个人声誉来获得所有节点的声誉。然后我们提出了一种存储分配算法,能将数据存在适当的位置。该算法考虑了公平性,效率和可靠性源于声誉。我们建立一个新颖的信誉证明(PoR)区块链来支持关于信誉机制和存储分配的共识。PoR区块链确保安全性能,节省计算资源,避免中心化。广泛的模拟结果表明我们提出的算法是公平、高效和可靠的。这结果还表明,在存在攻击者的情况下,成功诚实节点访问数据率可达99.9%。

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    订单系统秒杀与抢购的设计原则

    高并发的抢购、秒杀功能是一个 web 系统面临的很大的一个挑战。 由于销售平台的促销活动,销售系统的 web 后台接口将承受平常几倍甚至几十倍的压力,这样,服务器的 CPU、内存等是否会成为保证服务质量的瓶颈,如何顺利度过抢购、秒杀的高峰期,怎么让有限的资源承受突如其来的压力就成了服务端工程师不得不考虑的一个问题了。 在此前的文章中,我们介绍了 web 服务需要考虑的六大因素。 其中,我们介绍了如何构建稳定、可持久的 web 服务,应对高并发、高请求量的实际访问压力,然而,秒杀环节中,仅仅为了流量的巨大、临时性增长,而去扩容一套可以应对相应流量的系统,显然是十分浪费而又不现实的,因此,这就需要我们在选择去拒绝一部分访问流量,从而降低后台服务器的压力,提高服务的可用性。 那么如何选择需要拒绝的那部分流量呢?

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    领券