导语：秒杀在现在的运营过程中是一种非常常见一种活动，它业务价值曝光量大、转化率高，对应的技术重点在于流量集中时间短，并发量大。...本文主要通过一个常见的场景和大家探讨一下秒杀场景中设计的缓存、限流、降级的运用。...1、概要 秒杀活动主要涉及的前端页面有活动推广页、商品详情页，涉及到的后端服务主要有商品服务、库存服务、订单服务，简要流程图如下： image.png 2、缓存设计 Q：为什么要缓存呢？...A：缓存的主要目的是为了解决秒杀活动高并发的天然特性，减轻服务的压力。 Q：什么样的数据应该缓存，什么样的数据不应该缓存呢？...3.1、nginx限流 NGINX速率限制使用漏斗算法，该算法广泛应用于电信和分组交换计算机网络中，以在带宽受限时处理突发性问题。比方说一个水桶，在水桶的顶部浇水，然后从底部漏水。
腾讯云服务器秒杀： 每日5场秒杀，分别于 9:00 / 11:00 / 14:00 / 16:00 / 19:00 开抢 image.png 活动地址 秒杀规则 关闭 活动对象：腾讯云官网已注册且完成实名认证的国内站用户均可参与...（协作者除外）； 活动时间：2019年3月5日——4月5日，每天五场（09:00, 11:00, 14:00, 16:00, 19:00）秒杀； 秒杀说明： 1、秒杀活动优惠不能与其他优惠叠加，不能使用代金券...； 2、订单60分钟内未完成支付，订单将自动过期，请下单后尽快支付；达到购买数量和次数限制后若取消订单，5分钟内恢复对应次数的购买资格； 3、同一用户（同一手机、邮箱、实名认证用户视为同一用户）每次秒杀限选...1款，限购1台，同一用户每款配置的商品最多可秒杀10次； 4、购买完成后不允许降配，也不支持先升级再降配；配置升级和续费按官网正常购买流程执行； 5、秒杀产品不支持退款；购买的配置和区域不同，价格会有差异...；购买后无法调整区域； 6、秒杀云服务器配置所含系统盘均为高性能云盘
图计算之 nebula-plato [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] nebula-plato 的分享主要由图计算系统概述、Gemini 图计算系统介绍、Plato 图计算系统介绍以及...图计算系统 图的划分 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 图计算系统概述部分，着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以顶点为中心的编程模型） [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以边为中心的编程模型） 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 图计算系统 Gemini 图计算系统是以计算为中心的分布式图计算系统，这里主要说下它的特点： CSR/CSC 稀疏图/稠密图 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...Nebula 图计算 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 目前 Nebula 图计算集成了两种不同图计算框架，共有 2 款产品：nebula-algorithm 和 nebula-plato
Pytorch底层最核心的概念是张量，动态计算图以及自动微分。 本节我们将介绍 Pytorch的动态计算图。...包括： 动态计算图简介 计算图中的Function 计算图和反向传播 叶子节点和非叶子节点 计算图在TensorBoard中的可视化 一，动态计算图简介 ?...Pytorch的计算图由节点和边组成，节点表示张量或者Function，边表示张量和Function之间的依赖关系。 Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义。...第一层含义是：计算图的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算图创建完毕，每条语句都会在计算图中动态添加节点和边，并立即执行正向传播得到计算结果。 第二层含义是：计算图在反向传播后立即销毁。...下次调用需要重新构建计算图。
Zuul 服务注册发现 Eureka+Ribbon 认证授权中心 Spring Security OAuth2、JWTToken 服务框架 Spring MVC/Boot 服务容错 Hystrix 分布式锁...Redis 服务调用 Feign 消息队列 Kafka 文件服务 私有云盘 富文本组件 UEditor 定时任务 xxl-job 配置中心 apollo 关于秒杀的场景特点分析 秒杀系统的场景特点 1...、秒杀时大量用户会在同一时间同时进行抢购，网站瞬时访问流量激增； 2、秒杀一般是访问请求量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功； 3、秒杀业务流程比较简单，一般就是下订单操作； 秒杀架构的设计理念...限流：鉴于只有少部分用户能够秒杀成功，所以要限制大部分流量，只允许少部分流量进入服务后端（暂未处理）； 削峰：对于秒杀系统瞬时的大量用户涌入，所以在抢购开始会有很高的瞬时峰值。...也就是说同一个域名下面映射多个外网的IP，再映射到DMZ的多组高可用的nginx服务上，nginx再配置可用的应用服务集群来减缓压力。
下面就以迭代测试为例，给大家画下测试流程图： ? ...一般测试计划是由测试主管编写，测试方案是高级测试工程师编写，故有些测试人员并不会要求编写，但是测试用例却是每个测试人员都需求编写的，一般测试用例我们主要用到的都是黑盒用例设计方法，如等价类分析法，边界值分析法，因果图，
有的，那就是我们需要说的计算图 计算图 我们借用「图」的结构就能很好的表示整个前向和后向的过程。形式如下 ? 我们再来看一个更具体的例子 ? （这幅图摘自Paddle教程。...白色是卷积核每次移动覆盖的区域，而蓝色区块，则是与权重W1经过计算的位置 可以看到W1分别和1, 2, 5, 6这四个数字进行计算 我们最后标准化一下 这就是权重W1对应的梯度，以此类推，我们可以得到...因此池化层需要将梯度传递到前面一层，而自身是不需要计算梯度优化参数。...静态图 在tf1时代，其运行机制是静态图，也就是「符号式编程」，tensorflow也是按照上面计算图的思想，把整个运算逻辑抽象成一张「数据流图」 ?...在静态图里我们可以优化到同一层级，乘法和加法同时做到 总结 这篇文章讲解了计算图的提出，框架内部常见算子的反向传播方法，以及动静态图的主要区别。
图片图的排序计算一种流行的拓扑排序算法是Kahn算法，具体步骤如下：统计每个顶点的入度（即有多少个顶点指向该顶点）。将入度为0的顶点加入到一个队列中。...处理有环图的拓扑排序问题：如果一个图存在环，那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中，如果最后还存在入度不为0的顶点，那么说明图中存在环。...图的传播计算一种常见的图传播模型是SIR模型，该模型描述了病毒传播的过程。下面是对SIR模型的简要介绍：SIR模型SIR模型将一个图表示为一个网络，网络中的节点代表个体，边表示节点之间的联系。...预测信息在网络中的传播路径可以基于以下的图算法：广度优先搜索 (BFS)：该算法从某个指定的节点出发，在图中逐级扩展搜索，以找到特定节点或满足特定条件的节点。...DFS通常比BFS更适用于探索图的整个结构，而不仅仅是在最短路径上进行搜索。PageRank算法：PageRank算法是一种将节点排名按照重要性进行排序的算法。
图片图的社区计算社区发现是指在一个图中，将节点分割成若干个互不相交的子集，使得子集内节点之间的连接更加密集，而子集之间的连接较为稀疏。...以上是一种用于发现社区的算法，但并不是唯一的方法，还有许多其他的社区发现算法可以应用于不同的情况和图结构。图的嵌入计算图嵌入是将一个图映射到低维空间中的过程。...MDS可以用于对图的邻接矩阵计算节点的向量表示。局部线性嵌入（LLE）：LLE是一种非线性降维方法，它通过将每个节点表示为其邻居节点的线性组合的方式来进行降维。...Isomap可以用于计算图中节点的向量表示。图卷积神经网络（GCN）：GCN是一种基于深度学习的图嵌入方法，它通过在每个节点上应用卷积操作来学习节点的向量表示。...图注意力网络（GAT）：GAT是一种使用注意力机制的图嵌入方法，它能够自适应地学习每个节点与其邻居节点之间的关系。GAT可以通过多层注意力操作来计算节点的向量表示。
图2 传统的企业级应用系统用户注册流程 从图2的流程可以看出，用户从单击“注册”按钮，提交相关信息之后便需要经历“漫长”的等待时间，整体的等待时间约等于“写入数据库”+“邮箱验证”+“短信确认”的处理时间之和...仔细分析用户注册的整个流程，不难发现其核心的业务逻辑在于“判断用户注册信息的合法性并将信息写入数据库”，而“发送邮件”和“短信验证”服务在某种程度上并不归属于“用户注册”的核心流程，因而可以将相应的服务从其中解耦出来...图3 引入RabbitMQ消息中间件后用户注册的流程 可以看到RabbitMQ的引入，将“一条线走到底”的业务服务模块进行了解耦，系统接口的整体响应时间也明显降低了许多，即实现了“低延迟”。...因而这种单一的处理流程只适用于同一时刻前端请求量很少的情况，而对于类似商城抢购、商品秒杀等某一时刻产生高并发请求的情况则显得力不从心。...图5 商城商品抢购活动传统的处理流程 由图5可以看出，RabbitMQ的引入主要是从以下两个方面来优化系统的整体处理流程： 1）接口限流：当前端产生高并发请求时，并不会像“无头苍蝇”一样立即到达后端系统接口
一、流计算 Oceanus 限量秒杀专享活动 二、什么是ETL ETL（Extract，Transform，Load）描述了将数据从源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程。...企业收集到的原始数据通常存在数据缺失、数据结构混乱等问题，难以直接用来分析或计算。...使用腾讯云流计算 Oceanus 开发 ETL 作业时，用户只需选择数据源表和目的表，并根据业务逻辑完成字段映射的配置，即可实现低代码、可视化开发。...更加复杂的数据加工逻辑也可以通过流计算 Oceanus SQL 作业来实现。 流计算 Oceanus ETL 作业，助您轻松应对海量数据的处理和分析决策。...三、ETL构建视频 点击文末「阅读原文」，了解腾讯云流计算 Oceanus 更多信息~ 腾讯云大数据 长按二维码 关注我们
文章目录 需求分析 秒杀场景的解决方案 数据库表设计 代金券表 抢购活动表 订单表 创建秒杀服务 pom依赖 配置文件 关系型数据库实现代金券秒杀 相关实体引入 抢购代金券活动信息 代金券订单信息...Controller->SeckillController 在网关微服务中配置秒杀服务路由和白名单方向 接口测试 对抢购的代金券下单 SeckillController SeckillService...代金券订单 VoucherOrdersMapper 秒杀代金券活动 SeckillVouchersMapper 测试验证 压力测试 下载安装JMeter 初始化2000个用户数据 认证微服务生产2000...秒杀场景的解决方案 秒杀场景有以下几个特点： 大量用户同时进行抢购操作，系统流量激增，服务器瞬时压力很大； 请求数量远大于商品库存量，只有少数客户可以成功抢购； 业务流程不复杂，核心功能是下订单。...： 如果存在则抛出异常； 如果不存在则将添加一个代金券抢购活动到 t_seckill_vouchers 表中； 代金券活动Controller->SeckillController 在网关微服务中配置秒杀服务路由和白名单方向
所以这个峰值持续的时间其实是非常短的，这样就会出现瞬时高并发的情况，下面用一张图直观的感受一下流量的变化： 像这种瞬时高并发的场景，传统的系统很难应对，我们需要设计一套全新的系统。...如果这些流量都能直接访问服务端，恐怕服务端会因为承受不住这么大的压力，而直接挂掉。 活动页面绝大多数内容是固定的，比如：商品名称、商品描述、图片等。...为了减少不必要的服务端请求，通常情况下，会对活动页面做静态化处理。用户浏览商品等常规操作，并不会请求到服务端。只有到了秒杀时间点，并且用户主动点了秒杀按钮才允许访问服务端。...用户在点击秒杀按钮，请求秒杀接口的过程中，需要传入的商品id参数，然后服务端需要校验该商品是否合法。 大致流程如下图所示： 根据商品id，先从缓存中查询商品，如果商品存在，则参与秒杀。...他们可能在自己的服务器上，模拟正常用户登录系统，跳过秒杀页面，直接调用秒杀接口。 如果是我们手动操作，一般情况下，一秒钟只能点击一次秒杀按钮。 但是如果是服务器，一秒钟可以请求成上千接口。
图片图的度计算对于一个无向图，节点的度数表示该节点连接的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的度数：度数 = 与节点相连的边的数量对于一个有向图，节点的出度表示从该节点出发的边的数量，入度表示指向该节点的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量图的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...该算法基于两个节点之间的结构相似性来计算节点的相似度。首先，将每个节点的邻居节点及其边的类型记录下来，构建节点的邻接矩阵。对于两个节点i和j，分别计算它们的邻居节点集合Ni和Nj。...计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小，记为A。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小，记为B。计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小，记为C。
文章目录 计算图 PyTorch的动态图机制 计算图 计算图是用来描述运算的有向无环图 计算图有两个主要元素： 结点 Node 边 Edge 结点表示数据：如向量，矩阵，张量 边表示运算：如加减乘除卷积等...用计算图表示：y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b 计算图与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) a = x + w...计算图与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) 叶子结点 ：用户创建的结点称为叶子结点，如 X 与 W is_leaf: 指示张量是否为叶子结点 叶子节点的作用是标志存储叶子节点的梯度，而清除在反向传播过程中的变量的梯度...根据计算图搭建方式，可将计算图分为动态图和静态图 动态图 运算与搭建同时进行 灵活 易调节 例如动态图 PyTorch： 静态 先搭建图， 后运算 高效 不灵活。...静态图 TensorFlow
目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达，通过通用的数据结构（张量）来理解、表达和执行神经网络模型，通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。...本节将会以AI概念落地的时候，遇到的一些问题与挑战，因此引出了计算图的概念来对神经网络模型进行统一抽象。接着展开什么是计算，计算图的基本构成来深入了解诶计算图。...因此派生出了目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算。图片计算图的定义我们会经常遇到有些 AI 框架把统一的图描述称为数据流图，有些称为计算图，这里可以统称为计算图。...计算图（Computation Graph）：被定义为有向图，其中节点对应于数学运算，计算图是表达和评估数学表达式的一种方式。...PyTorch计算图动态计算图在Pytorch的计算图中，同样由节点和边组成，节点表示张量或者函数，边表示张量和函数之间的依赖关系。其中Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义。
计算图表现为有向无环图，定义了数据的流转方式，数据的计算方式，以及各种计算之间的相互依赖关系等。...2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...3.1 图的启动 启动计算图的第一步是创建一个会话（Session）对象，如果没有任何的创建参数，会话构造器将启动默认图。...一个Session可以运行多个计算图，一个计算图也可以在多个Session中运行。
计算图 谈及计算，有人可能又要为烦人的计算公式头疼了，所以本文用了一种思考数学表达式的轻松方法——计算图。以非常简单的e=(a+b)×(b+1)为例，从计算角度看它一共有3步操作：两次求和和一次乘积。...为了让大家对计算图有更清晰的理解，这里我们把它分开计算，并绘制图像。 我们可以把这个等式分成3个函数： ? 在计算图中，我们把每个函数连同输入变量一起放进节点中。...为了计算图中的偏导数，我们先来复习这两个求和规则和乘积规则： ? 已知a=2，b=1，那么相应的计算图就是： ?...通过分解路径，这个式子能更高效地计算总和，虽然长得和求和等式有一定差异，但对于每条边它确实只计算了一次。 前向模式求导从计算图的输入开始，到最后结束。...虽然你以前可能没想过从计算图的角度来进行理解，但这样一看，其实前向模式求导和我们刚开始学微积分时接触的内容差不多。 另一方面，反向模式求导则是从计算图的最后开始，到输入结束。
图计算可以作为对图查询的一个补充，图查询是直接获取关联的信息，而图计算的目标则是计算出基于关联结构蕴藏在点边中的信息，而且，图计算结果本身可以再存储到图数据库中作为图查询的查询目标。...对于希望借力图计算提升业务效果的同行来说，重点要关注两个方面，首先是图计算的结果怎么用，其次是如何高效算出图计算的结果。 对于图计算能起到多大作用问题，难以一概而论。...鉴于图计算任务大都是计算和资源均密集型的，明确图计算对业务助力的效果应该优于图计算在计算效率上的提升。图计算算法可达数十种，每种有各自适用的场景。...已有的图计算工作的宣传也侧重计算效率的提升，并没有很全面地解答图计算对业务的提升效果如何。例如，对于连通分量来说，作为经典的图计算的问题，在各大公司内部什么场景，起到多大的业务提升作用？...值得注意的是，目前图计算对异构图的支持有限，针对异构图的计算优化与实际图数据的构图形式有较大的关联，因此难以有通用的图计算系统或算法，但实际业务中的图计算往往更关注异构图。
本节介绍TensorFlow与创建计算图的几个函数： g = tf.Graph() #创建新的计算图g g.as_default() #将计算图g设置为当前使用的计算图 g0 = tf.get_default_graph...() # 获取默认的计算图 tf.reset_default_graph() #清空默认的计算图 示范1： import tensorflow as tf # 初始化一个计算图对象g...示范2： import tensorflow as tf #获取默认的计算图对象句柄g0 g0 = tf.get_default_graph() #在g0中添加节点定义计算图 with g0.as_default...示范3： import tensorflow as tf #清空默认的计算图 tf.reset_default_graph() # 直接用Operator定义的节点将添加到默认计算图中 a = tf.constant...推荐使用示范1的方式定义计算图，不用每次都 tf.reset_default_graph()。
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