前言 在上一篇中我们讲了通用优惠券系统的设计，这篇主要是以优惠券重构后，我们现有系统接入到该通用优惠券系统过程中遇到的数据迁移与一致性问题相关的思考与实践。...，抛出一条消息出来，异步写存储C 双写的策略是加上了，但是怎么保证数据的一致性呢？...写了存储B成功之后，再写存储C就一定能写成功吗，如果不成功，那两边的数据就不一致，读到了不一致的数据，又该怎么办？...实战之我们的解决方案 前面我们说了，我们有两次的数据迁移，那我们的数据迁移是怎么一个过程呢？...但是这里的影响也仅仅是短暂的看到表现不一致而已，如果用户再次使用该优惠券，双写的时候写存储B就会失败，因为存储B里面的状态是已使用，不可能让已使用状态的优惠券再次使用。
使用场景有哪些？Spring事务，事务的属性，传播行为，数据库隔离级别 答案：理论：第二章：Spring的AOP和IOC是什么？使用场景有哪些？...理论：第四章：Redis支持的数据类型以及使用场景，持久化，哨兵机制，缓存雪崩，缓存穿透，双删策略_廖志伟-CSDN博客_缓存双删策略 线程是什么，有几种实现方式，它们之间的区别是什么，线程池实现原理，...例如：传入参数为（订单id）和（优惠券id），拿（订单id）查询该订单的用户id，拿来和登录的用户id进行对比，判断是否为本人操作。拿（优惠券id）查询用户表是否领取了该优惠券，该优惠券是否可用。...例如：1.Spring Security 2.apache shiro 索引使用的限制条件,sql优化有哪些，数据同步问题（缓存，数据库数据同步） 答案：理论：第三章：索引使用的限制条件，sql优化有哪些...，我相信你是可以做到的，但你聊的真的足够深入吗？
那么有什么问题吗？ 答案是肯定的。没法保证数据一致性，也就是说不能保证这几步操作全部成功或者全部失败！...解决方案：第二阶段已经执行，第一阶段就不再执行了，可以加一个“分支事务记录表”，如果表里有相关第二阶段的执行记录，就不再执行try（上面代码有防悬挂处理）。...---- 问题1：假如发送方发送半消息失败怎么办？ 半消息（待确认消息）是消息发送方发送的，如果失败，发送方自己是知道的并可以做相应处理。...RocketMQ本身有ack机制，来保证消息能够被正常消费。如果消费失败（消息订阅方出错，宕机等原因），RocketMQ会把消息重发回Broker，在某个延迟时间点后（默认10秒后）重新投递消息。...注意：任何对数据库的增删改都要双写；对于更新操作，如果新库没有相关记录，先从老库查出记录更新后写入数据库；为了保证写入性能，老库写完后，可以采用消息队列异步写入新库。
腾讯即时通信 IM 又双叒叕来搞事情了！ 你知道吗？ 即时通信IM API 2.0发布啦！ ? 1. 简单接入，和API密集恐惧症Say Bye！ API接口总数从原先的332个优化成80个！...2.0版本大大简化了消息发送和接收流程，收发消息最快只需一步，即可成功操作。 群事件通知更加详细，你关注的一目了然。 3. 接口返回数据更丰富了。...还有多种优惠组合购， 快速搭建专属通信服务平台。 这价格也太香了吧！这对有直播带货需求的用户们简直带来了超大的福音！ 直播带货作为疫情期间迅猛发展的线上消费业态，一度成为不少行业的新出口。...难道这些功能搭配起来不香吗？ 简直香过香妃！ 还在等啥，一起PICK起来吧！ ? 腾讯云通信 一直致力于 让每个企业 都享受智慧服务带来的改变 END 未来可期 ?...点击“阅读原文”有惊喜哦！
京东的内容创作平台有很多的样式，比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道，频道就好比露出的位置，频道露出的前提是内容质量审核通过后，频道侧二审通过。...刚刚的双写是同步进行，如果换成使用MQ异步双写呢？也就是，程序处理完业务逻辑后发送MQ事件通知，由不同的应用消费MQ然后分别写入数据库和缓存中，其中写缓存的应用再反查其他表。...因为有些MQ消息必须是串行处理的，或者由于网络原因导致无法及时被消费，就会导致操作结果不一定能马上看到。 那我们再来看下第三种方案，使用定时任务异步双写。...不过这种方式对数据库有很大的轮询压力，所以一般都不采用这种方式。 那有没有更好的方案完成数据异构呢？答案就是利用Mysql的binlog日记。...整体流程大概是这样的，构建一个中间件系统，伪造成master的一个slave，当读取到binglog中的数据变化后，将其二进制内容格式化成MQ消息后传输，程序拿到消息后同步缓存。
经过前面几章的讨论相信你对类目和商品体系有了一定的认识。众所周知，建立类目体系的目的是为了更好地管理和维护商品。建立商品的唯一目的就是销售。从最基础的目的出发，要销售一个商品已经达到了。...双11、618，机会都是购物节名词，别人都搞你不搞，坐等关门回家了。 （6） 提高交易额、订单量、客单价。出发点往往和资本市场有关，比较邪恶，不讲了。 ?...（7）定金预售 主要的方式有两类，先给xxx元优惠yyy元，但是下单之后不会发货，等约定的日期到了再发货。还有就是在购买时先给xxx元定金，到货品齐了，正式支付时，多抵扣xxx块的方式。...（8）秒杀 本来和直降差不多，但是“跳楼价”的威力比较大，需要单独来做处理，话题很大，暂时设计上支持。...还记得之前在商品上设计的“供货价吗”？我们一起来看下，商品被“促销的过程”。 ? 上图就是一个简易版的时序图，简单的描述了用户访问商品详情页面的关系，就目前而言是这么一个调用关系，暂时先这样吧。
而我们的一次请求操作很可能要跨多个服务，同时要操作多个数据库的数据，我们发现以前用的数据库事务不好用了。那么基于微服务的架构如何保证数据一致性呢？...那么有什么问题吗？ 答案是肯定的。没法保证数据一致性，也就是说不能保证这几步操作全部成功或者全部失败！...解决方案：第二阶段已经执行，第一阶段就不再执行了，可以加一个“分支事务记录表”，如果表里有相关第二阶段的执行记录，就不再执行try（上面代码有防悬挂处理）。...问题1：假如发送方发送半消息失败怎么办？ 半消息（待确认消息）是消息发送方发送的，如果失败，发送方自己是知道的并可以做相应处理。...RocketMQ本身有ack机制，来保证消息能够被正常消费。如果消费失败（消息订阅方出错，宕机等原因），RocketMQ会把消息重发回Broker，在某个延迟时间点后（默认10秒后）重新投递消息。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天是双12，错过双11的小伙伴们可不要连双12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书，可以看看大家都在买哪些。...每一章都是相对独立的主题，读者可以有选择性地单独阅读。 本书不但适合数据库管理员（DBA）阅读，也适合开发人员参考学习。不管是数据库新手还是专家，相信都能从本书有所收获。...本书以实践为核心，摒弃Spring源码中繁杂的内容，选择框架中的核心逻辑，简化代码实现过程，保留核心功能，如IOC、AOP、Bean的生命周期、上下文、作用域、资源处理、JDBC、事务、开发简易版ORM...帮助读者建立高并发系统的基本认知；第2篇，通过一个生产系统的搭建全流程，介绍了企业系统在技术框架层面及上线方面需要关注的点；第3篇，介绍了构建高并发系统的各项技术，包括应用集群化、缓存设计、存储系统设计、搜索引擎、消息中间件设计...5个含金量很高的短篇课程推荐 Go语言学习&求职路径（附Go语言书单） 中国楼市能一直充当“蓄水池”吗？ 云存储技术首次全景展现，7大技术趋势解读 ▼点击阅读原文，查看更多图书~
事实上，GoDaddy的客户目前正在处理一起网络钓鱼骗局，详情请点击链接。...有时这些电子邮件或消息看起来没问题。...最终，该软件将开始向由网络罪犯控制的欺诈性服务器共享私人数据和财务信息。 5....6.这是“好的难以置信”的优惠 您刚刚收到了最新款iPhone的令人难以置信的优惠吗？如何享受超低利率的新信用卡优惠？ 由于您不想错过这个千载难逢的机会，您可能购买或接受此优惠。...考虑使用双因素身份验证等安全措施。在处理任何形式的手机钱包或电子支付时，这一点尤其重要。 仅由已知和合法组织进行购买或捐赠。 更改您的智能手机设置，以便它不会自动加入WiFi网络。
然而11.11果真是一年中最优惠的时候吗？是否值得为了等待双十一的“优惠”而忍受长时间拥挤的物流呢？用数据来告诉你。 ?...双11历史成交量及涨幅情况 一、数据来源： 根据淘宝天猫双11的价格策略：主会场所有的产品在双11当天的价格必须低于9月15日-11月10日成交最低价的9折，并且双11当天的价格必须低于11月12日至12...二、数据分析： 1、从整体来看，在2017年参加双11的产品中，在2016年双11当天是全年最低价的只占17.17%，而高达82.83%的商品在双11当天的价格并不是全年最低价格。...3、从单个店铺来看，在采集的15000个商品数据中以下的店铺中只有2-4个商品在双11当天是全年最低价，这个比例也是比较低了。 ?...以上只是在价格层面上做分析，但是双十一真正的优惠其实是在满减活动上，这里突出反应的是一些商家可能存在在双11期间提高价格然后在满减上做出大幅度的优惠，所有这点还是需要区别对待的。
用户在整个“互动消息”场景下，可以进行实时分享、聊天、客服沟通、商家优惠、商家优惠活动和红包以及商品秒杀等。...3、强互动消息场景的技术挑战 不同于传统社区IM消息平台，电商IM消息平台有自已的互动场景特点。...4、强互动群聊中的消息架构实践 4.1 传统IM中“写扩散”架构的瓶颈 随着2018年淘系电商首推“双11合伙人计划”，更简单直接的双11玩法，给大众带来更多期待和惊喜。...； 3）推和拉情况下，存储模型和数据处理简单，且天然支持个性化数据。...8、写在最后 面对不确定性的流量，需要进行流量再细分以及面向不同的场景采取不同的处理方案去应对，惯用的手段是指令合并处理、链路隔离和共享、租户存储隔离、流量打标机制区分场景来源等，以及有相对确定性的流量大脑进行观测
前言 随着双11进入千亿时代，电商平台正在向“全球化，娱乐互动化，无线化，全渠道”发展。 为实现全民互动，电商平台会进行低价预售，狂欢红包，购物券，红包雨，商品半价，满n减1等多种促销方式。...jbus jbus思想是业务在事务中插入一条消息记录，建立一套消息订阅和分发系统对消息进行处理。消息的记录和业务记录在一个数据库中，可以做到事务一致性。...多个消息订阅者可以共享一条消息记录，因此不会增加过多的数据库性能损耗。做到1s内消息消费，则可以保证用户看到自己领取的红包。 ?...优惠计算系统能力： 优惠计算，折扣价多少，订单可用多少购物券，抵扣多少金额 优惠规则引起处理优惠和优惠之间关系，商家多少优惠券可以满减券可以叠加使用 多级缓存框架负责将优惠数据按照功能，热度等因素进行多级缓存...多级缓存框架 交易相关核心链路每到大促时节，数据热点都会变成最需要解决的问题。同时对于数据一致性有一定的要求，于是好的缓存系统，做好防止热点数据击穿，提升热点数据访问效率就显得尤为重要。
流式计算是利用分布式的思想和方法，对海量“流”式数据进行实时处理的系统，它源自对海量数据“时效”价值上的挖掘诉求。...我并不负责计算服务，每当同事被质疑时，我都感到很疑惑：“优惠券计算服务真的那么复杂吗？” ， 同时也跃跃欲试：“ Storm 真有那么难搞吗？”...怎么处理呢？在原有代码上优化可行吗？...我在《我与消息队列的8年情缘》这篇文章写到： 2014年，我搜罗了很多的淘宝的消息队列的资料，我知道MetaQ的版本已经升级MetaQ 3.0，只是开源版本还没有放出来。...在阅读优惠券计算服务的代码中，我发现两个问题： 流式计算逻辑中有大量网络 IO 请求，主要是查询特定的酒店数据，用于后续计算； 每次计算时需要查询基础配置数据，它们都是从数据库中获取。
拼多多又双叒叕上热搜了！ 六万多人在线帮游戏主播砍价，都没能从拼多多砍下一部手机？ 3·15刚过，拼多多就又火了一把。...拼多多回应称网传消息有两点不实。 一是“砍价不成功”，拼多多称主播3月17日12点52分开团砍价，16点40分已砍价成功。...平台已根据活动规则，向其账号发送了特制优惠券用以领取该款商品，主播于当晚23点34分领取。...专业素养加持的刘律师干了一件很多砍价不成功的消费者都想干的事——将拼多多告上了法院，理由是在提供网络服务时涉嫌违背诚实信用原则，使用虚假数据隐瞒规则已构成欺诈。...普通人真的能通过邀请好友砍单，免费拿到商品吗？ 毕竟不是每个人都有像游戏主播那样的号召力，可以有20多个粉丝群帮忙砍价。 希望这个世界多一点真诚，少一点套路！
双11各大平台的消费GMV(商品交易总额)数据，一度也被视为反映中国居民消费信心的晴雨表。不过，令外界始料未及的是，今年各大平台不约而同地隐藏了GMV。...目前尚不清楚两家企业统计的数据口径有何不同，但争第一的热情不减。以往的双十一，各大品牌会对平台的流量扶持更依赖，但今年双11的一大变化是，品牌商自全域导流的能力在增强。...消费者还需要双12吗双十一京东、淘宝未公布GMV，但并不影响双12的备战热情。双11刚刚结束，淘宝就开始紧锣密鼓地筹备双12购物节商家招募工作。...对于消费者来说，消费者还需要双12接力吗？...写在最后：历经14年的发展，中国的双11在世界范围内也已经与美国黑色星期五有齐名之势。美国的黑五起源于1924年，至今有98年的历史，黑五最大的特点是商品价格相当优惠，折扣简单直接。
快速排序、冒泡排序、手写一棵树，怎么设计能最快的diff到节点的数据修改 你之前怎么处理TCP发包和收包的粘包问题的？...你之前对于Electron桌面应用中，服务端推送数据过快，出现进程内缓存与本地数据库数据不一致的问题，你怎么解决的？...flutter会有性能问题吗？...你会联表查询超过三张表以上吗 redis和数据库的缓存双删策略场景 redis集群的数据同步问题 四面（HR） 你95年，结婚了吗？...省略若干 ---- 综上所述，这次面试交流收获不大，感觉都是一些基础题目 如果感觉写得对你有帮助，可以关注下微信公众号：前端巅峰、大前端之巅 ，这两个公众号～ 另外在思否买华为云服务器，有很大的优惠哦
流式计算是利用分布式的思想和方法，对海量“流”式数据进行实时处理的系统，它源自对海量数据“时效”价值上的挖掘诉求。...” 我并不负责计算服务，每当同事被质疑时，我都感到很疑惑：“优惠券计算服务真的那么复杂吗？ ” ， 同时也跃跃欲试：“ Storm 真有那么难搞吗？”...怎么处理呢？ 在原有代码上优化可行吗？...我在《我与消息队列的8年情缘》这篇文章写到： 2014年，我搜罗了很多的淘宝的消息队列的资料，我知道MetaQ的版本已经升级MetaQ 3.0，只是开源版本还没有放出来。...在阅读优惠券计算服务的代码中，我发现两个问题： 流式计算逻辑中有大量网络 IO 请求，主要是查询特定的酒店数据，用于后续计算； 每次计算时需要查询基础配置数据，它们都是从数据库中获取。
面对新品发布、双11大为客户等大流量场景，如何满足高并发场景下的高性能要求。 面对来自上游业务方的不可信调用，以及下游依赖方的不可靠服务等复杂系统环境，如何提升系统整体的稳定性，保障系统的高可用。...而使用缓存就需要关注数据一致性问题，redis缓存还好解决，但本地缓存不就好处理了。因此本地缓存的使用要看业务场景，尽量是数据不经常变更且业务上能接受一定不一致的场景。...如活动编辑后的缓存处理、资源预占后的消息同步、拼团状态流转的消息通知等等。...通过配置日志平台的错误日志报警、调用链的服务分析告警，再加上公司各中间件和基础组件的监控告警功能，让我们能够第一时间发现系统异常 四、踩过的坑 4.1 Redis SCAN命令使用 在Redis缓存数据清除的处理过程中...如下图某次线上摸排压测时redis负载情况： 常用的解决方案有两种： 散列方案：对Redis Key进行散列，平均分散到RedisCluster Nodes中，解决热点Key的聚集效应。
如何保证数据库与缓存双写的一致性。 redis缓存过期策略，准备同步，哨兵机制和集群的区别 遇到的问题就是“缓存穿透”和“缓存击穿”，“缓存雪崩”，双写不一致等。如何解决上述遇到的问题？...redis数据持久化的方式有哪些呢？这两种持久化方式的区别在哪里呢？你知道redis的内存淘汰机制吗？redis的cluster集群原理能简单说一下吗？...BloomFilter 知道吗？说下原理，怎么提高准确性 单线程的redis如何利用多核cpu机器？ 有海量key和value都比较小的数据，在redis中如何存储才更省内存？...redis处理大量重复数据 生产环境Redis 如何做数据迁移 Redis官方为什么不提供Windows版本？...做个微信商城，其中有各种活动，限时优惠，和秒杀，问我并发的时候怎么做处理的。
3) 基础服务层用于提供短信发送、邮件收发、全文检索、图片存储与读取、消息通讯、日志集中存储与读取、分布式缓存等业务相关度低的服务。 4) 数据存储层用于对结构化数据与文件数据的存储。...5) 消息服务用于内部子系统间事件通知，业务消息通讯。 6) 数据库主从复制，基于LVS实现高可用。...他们有信用卡，有帐号，有固定IP，他们有强大的协同作战扣扣群组织。每天几十上百的订单，他们轻松就能处理完，前提是平台给佣金！到最后等于平台成了个只亏本不盈利，赔钱赚吆喝的主。...用户购买的商品数量，乘以单价，再累加起来，不就是订单金额吗？在海淘业务中，计算规则要复杂得多。...优惠部分计算规则更加复杂，有全场满减优惠，专题活动优惠券，特殊种类商品优惠券，还要考虑各种运营规则。例如：优惠券不能叠加，全场满减与优惠券可叠加，优惠券活动下线等等。
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