继续订单拆分，从服务化的角度，订单拆分业务可以做成一个单独的微服务，即拆分的框架和流程。...订单如何进入拆分系统 用户下单之后，可以先构建一个订单缓冲池，再加入订单管道——它是订单的全流程的管理，工作流的管理，它会负责去接到这张订单，然后把这张订单推送给订单的拆分系统，由订单系统进行相应的拆分操作...订单拆分流程 通过获取订单信息，然后进行拆分，和构建。真正的订单拆分动作做的是——根据拆分的业务逻辑，按照业务逻辑的条件去生成满足仓储生产的订单。...拆单服务的基本原则就是按SKU的金额比例去分摊并取整数。这里面不光包括优惠，还有各种运费，虚拟资产（如积分）等。...拆分系统最终对外提供了一个订单金额查询服务，一般来说，售后系统，比如发票系统，还有外围系统都会去调这个服务。举例，售后系统中，用户要退的一个东西，那用户买的时候是什么钱？买的时候用了什么样的优惠？
混排层负责将多个异构队列的结果如广告、游戏、自然量等进行融合，需要在上下游和业务多重限制下取得最优解，相对复杂和难以控制。...在 vivo 信息流场景中，Qlearning 混排取得了较好的效果，已经覆盖绝大部分场景。...2．商店混排往往有保量等相关诉求，保量无法关联到整体收益，追求整体收益势必改变保量的结果，并产生相互冲突。如何在既满足保量的情况下，又实现整体最优？...针对重排与 PID 保量冲突，重排只对部分位置生效，使得在部分流量如首屏下能够进行收益的探索，而又能满足保量需求。 在重排层我们一开始考虑沿用信息流的混排方案，使用强化学习进行混排。...当前版本，当一个请求到来时，我们会根据分流模块判断是否为高质量流量，对于高质量流量通过混排模型探索收益，对于低质量流量采用 PID 进行保量，并将最终结果融合。
混排层负责将多个异构队列的结果如广告、游戏、自然量等进行融合，需要在上下游和业务多重限制下取得最优解，相对复杂和难以控制。...商店混排往往有保量等相关诉求，保量无法关联到整体收益，追求整体收益势必改变保量的结果，并产生相互冲突。如何在既满足保量的情况下，又实现整体最优？不同于信息流，商店为高成本消费场景，用户行为稀疏。...游戏LTV预估是行业的难题，如何在混排侧为游戏LTV提供一定的容错空间？?回到vivo应用商店混排，整体迭代包含固定位混排、PID保量、带约束混排、混排精细化分流4个阶段。3.2 PID保量?...针对重排与PID保量冲突，重排只对部分位置生效，使得在部分流量如首屏下能够进行收益的探索，而又能满足保量需求。?在重排层我们一开始考虑沿用信息流的混排方案，使用强化学习进行混排。...当前版本，当一个请求到来时，我们会根据分流模块判断是否为高质量流量，对于高质量流量通过混排模型探索收益，对于低质量流量采用PID进行保量，并将最终结果融合。
在实践落地的过程中，上述上架构存在以下问题： 首先，从架构视角，批流双链路对应不同的存储和计算组件，维护和资源成本高； 其次，从用户视角，实时链路观测性较差，离线链路时效性不足； 第三，数据孤岛，数据应用层一般都要基于多种仓外组件流转...首先，支持高效的数据流转，比如实时数据入湖，流量日志动态分流，以及数据模型层的湖上流式构建能力，如Join、维表等。...其次，传输层的分流优化，从平台边缘开始，按照BU进行动态规则分流，以单流单job传输到ODS层，增强隔离性和稳定性。 最后，仓内的分流优化，从传统的物理分区分流，改为逻辑分区分流。...如上图，用户可以通过hint标记子查询或主动创建物化视图，在后台构建起托管的指标物化任务。它增量消费Hudi源表，将物化结果写入Hudi Upsert表。...而在批流融合过程中，尤其是流转批时，下游调度通知尤为重要。此外，分区推进问题，也关系到如何在同一张表中，协同好用户实时分析和调度ETL两种场景。 我们的方案是基于Watermark的分区推进机制。
如何安全地持续地拆？即如何在不影响当下系统运行状态的前提下，持续安全地演进？ 如何保证拆对了？ 拆完了怎么保证不被破坏？ 问题1：如何将单体结构拆分为服务化架构？...待团队获取相应经验和基础设施平台构建完善后，再进行核心应用迁移和大规模的改造。另外，核心通用服务尽量先行，如身份认证服务。 3. 拆分步骤 对于模块的拆分包括两部分：数据库与业务代码。...问题3：如何安全地持续地拆？ 就如前言中提到的，系统已经上线大量的用户正在使用，如何在不影响当下系统运行状态的前提下，持续安全地演进？...真正有挑战的问题4：如何保证拆对了？ 拆分不能没有目标，尤其在具有风险的架构层次拆分更需谨慎。那么我们如何验证拆分的结果和收益？...我认为不管表象是什么，拆之前需要弄清拆分的价值所在，这也是我们可以保证拆分结果的源头。 总结 系统可由单体结构开始，不断的演进。
电商系统涉及到3流，分别时信息流，资金流，物流，而订单系统作为中枢将三者有机的集合起来，订单系统就从这三流开始吧。...而每个步骤的背后，订单是如何在多系统之间交互流转的，可概括如下图： ? 1....支付完成后下一步是等待卖家发货或者是订单下放到仓库，在此过程中，会涉及到拆单过程，一般拆单分为两次拆单： 一次拆单：订单层面的拆单，这个拆单主要是因为组合商品时，各个商品属于不同商家，此时订单需要使用父子订单进行区分...第一次拆单 订单层面拆单 订单层面拆单主要加购下单后存在上面说的对应不同的商户和不同仓库，用户完成支付后可以订单中有多个不同的子订单。...以上就是整个订单信息流的说明，关于订单还包括订单结算，订单支付等流程，这块属于支付和结算体系需要考虑的范畴，有机会再后面会进行支付和结算体系的说明。
我们在做系统设计的时候，必须有一个清楚的认知是：任何软件系统，故障是不可避免的，并且大多数还是不可预测的，因此，我们只能在系统的设计之初就充分的考虑好应对措施，如何在故障发生时，去尽最大可能的止损和减少故障范围...而把系统分离成子服务，将子服务进行一定程度隔离的做法，能保证在有不可预测的故障发生时，缩小故障范围的最佳手段。 二、服务隔离应该怎么做？ 那在实际项目中，一般通过什么方法去做服务隔离呢？...比如上图里面，微博项目可以把 Feed信息流、用户系统、评论系统 都分拆为独立业务模块，这些模块无论是对外的接口应用、还是到数据库、到底层硬件资源都是完全隔离的。...简单一句话解释就是：我们先部署多套一模一样的业务服务，然后将用户根据一定的特征去做分类，让不同分类的用户去访问不同的业务实例，达到分流和隔离的效果。 怎么给用户分类？...上述三种方式，从下到上，独立性和安全性越来越高，资源利用率越来越低，根据业务特性去选择，一般选择折中方案。 另外，功能隔离和用户隔离 两种方式并非互斥的，是可以结合在一起使用的。
0x02：Fork/Join 框架 Fork/Join 框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分(fork)成若干个小任务（拆到不可再拆时），再将一个个的小任务运算的结果进行join 汇总. ?...如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行.那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了线程的等待时间,提高了性能....System.out.println("*****************************"); /*** * 如果forEachOrdered()中间有其他如filter...如果任务之间是独立的，并且代码中不涉及到对同一个对象的某个状态或者某个变量的更新操作，那么就表明代码是可以被并行化的。 结果是否取决于任务的调用顺序？...由于在并行环境中任务的执行顺序是不确定的，因此对于依赖于顺序的任务而言，并行化也许不能给出正确的结果。
提示链工作流。 什么时候更适合用提示链工作流呢？当一个复杂任务能够被清晰地拆分成一系列固定的子任务时，提示链就是最佳选择。...工作流：并行 大语言模型可以同时处理任务，并以编程方式聚合输出。这种并行化的工作流主要有两个特点： 任务分段：将任务拆分为可并行运行的独立子任务，每个子任务可以同时进行处理，最后再整合结果。...工作流：领导 — 执行者 在这种工作流中，一个中央大语言模型会动态分解任务，分派给执行者模型，并汇总最终结果。 领导 — 执行者工作流。 这种工作流最适合那些难以提前确定具体步骤的复杂任务。...需要从多个来源收集和分析相关信息的搜索任务。 工作流：评估 — 优化 在评估 — 优化工作流中，一个 LLM 调用生成响应，而另一个提供评估和反馈，形成循环。 评估 - 优化工作流。...一旦任务明确，智能体就会独立规划和操作，中途可能需要向人类索取更多信息或让人类做判断。 在执行过程的每一步，从环境中获得「真实情况」（例如工具调用结果或代码执行）以评估其进度至关重要。
避开 NPE 的建议 这节将介绍如何在开发过程中避开 NPE 的一些建议。...，同样里面也调用了对象的 toString()方法，所以结果是相同的。...（6）避免不必要的装箱拆箱 如果包装对象为 null，在拆箱时容易发生 NPE。...再举个 Jackson 中的例子，当子节点不存在时， path()会返回一个 MissingNode 对象，当调用 MissingNode 对象的 path() 方法是将继续返回 MissingNode...而使用 Optional 再结合 Java8 的特性 Lambda 表达式、流处理，可以采用链式操作，更为简洁。
环境说明：Windows 10 + IntelliJ IDEA 2021.3.2 + Jdk 1.8前言在Java编程中，原始数据类型（如 int、char、boolean 等）和引用类型（如 Integer...通过核心源码解读与实际案例分析，本文将帮助读者理解装箱与拆箱的原理、应用场景及其潜在的性能问题。我们将介绍Java中的自动装箱和自动拆箱技术，并展示如何在实际开发中正确处理这些转换。...为了在面向对象的世界中操作这些原始数据类型，Java提供了对应的包装类（如 Integer、Double、Boolean 等）。...自动拆箱与运算：sum = c + d; 中，c 和 d 被自动拆箱为 int，然后进行加法运算，最终结果为 400。...我们探讨了自动装箱与拆箱的使用场景和潜在问题，并通过实际案例和代码示例展示了如何在开发中正确处理这些转换。
拆之 那我们要合理地拆解微服务，应该怎么拆解呢？上节课其实我有提到，目前主流的解决方案就是领域驱动设计，也叫 DDD。...当然你像 SFF 那样通过传统的函数，将每个 HTTP 数据的请求结果通过数组或对象加工处理，再将这些结果返回也是可以的。但我在这里想向你介绍另外一种编排思路，工作流。 ?...每个器官一接收到新鲜血液，就会吸取氧气返回二氧化碳，最终血液循环将二氧化碳带到肺部呼出，这个就是数据返回链路。...线上根据灰度策略，将小部分流量导入灰度环境验证灰度版本。 在灰度窗口期，比如两个小时，灰度验证没有异常则用灰度版本替换正式版本；反之则立即丢弃这个灰度版本，止损。...这套流程，目前规模大一些的互联网公司发布流程基本都在这样跑，如果你不是很了解，可以自己尝试用我们介绍的 Serverless 工作流或者云服务商提供的工作流工具动手搭建下。
拆之 那我们要合理地拆解微服务，应该怎么拆解呢？上节课其实我有提到，目前主流的解决方案就是领域驱动设计，也叫 DDD。...当然你像 SFF 那样通过传统的函数，将每个 HTTP 数据的请求结果通过数组或对象加工处理，再将这些结果返回也是可以的。但我在这里想向你介绍另外一种编排思路，工作流。...每个器官一接收到新鲜血液，就会吸取氧气返回二氧化碳，最终血液循环将二氧化碳带到肺部呼出，这个就是数据返回链路。...线上根据灰度策略，将小部分流量导入灰度环境验证灰度版本。 在灰度窗口期，比如两个小时，灰度验证没有异常则用灰度版本替换正式版本；反之则立即丢弃这个灰度版本，止损。...这套流程，目前规模大一些的互联网公司发布流程基本都在这样跑，如果你不是很了解，可以自己尝试用我们介绍的 Serverless 工作流或者云服务商提供的工作流工具动手搭建下。
无线网络能力 对于运营商而言，需要考虑MEC怎么能够发挥移动通信网络优势，以CT能力作为抓手，提供ICT融合的统一MEC平台为最终目标。...MEC可提供CT特有的无线网络能力，如本地分流、NAT/ VFW/DNS/LB、无线室内定位等。 －本地分流能力 本地分流能力是MEC的核心能力。...－NAT/VFW/DNS/LB 业务数据流量通过本地分流卸载后，走隧道方式到MEP平台，MEP平台提供NAT地址转换、虚拟防火墙VFW、域名服务DNS、负载均衡LB，完成业务数据流从运营商网络分发到各个...基于MEC的DPI功能通过在MEC平台实现深度报文识别，把识别结果通过随路报文通知基站，基站按照设定的策略实现对特定业务类型的差异化调度算法保障，从而获得更好的业务体验。...RNIS能够提供如小区ID、无线信道质量、小区负荷和吞吐量等信息，后续随着AI等人工智能分析推理能力的引入，可以实现业务QoS从用户级->流级->报文级的更细粒度保障，提供位置感知、链路质量预测等新的网络能力
程序计数器: 程序中即将被执⾏的下⼀条指令的地址 5. 内存指针: 包括程序代码和进程相关数据的指针，还有和其他进程共享的内存块的指针 6....PID 获取当前进程PID - getpid 进程创建的时候， 里面都有一个自己的PID，我们如何在一个程序运行时获取这个程序的PID呢？...并且没有子进程被创建 也就是说， fork有两个返回值， 并且这两个返回值的类型都是pid_t， 也就是有符号整形 运行结果： 我们可以看到每一秒打印一条父进程， 打印一条子进程...，这说明父进程和子进程是同时进行的，并且id > 0, 和 id == 0同时成立， 如果在其他的代码中， 这两种情况不可能同时存在，但是在调用的fork下就可以 所以在我们fork之后所有的代码都是共享的...） 子进程就被创建出来了， 然后执行流就变成了两个（可以使用if或者else或者else if来进行分流）， 一个子进程的执行流， 一个父进程的执行流 也就是说， 这个时候的return语句，
对于基于TCP开发的通讯程序,有个很重要的问题需要解决,就是封包和拆包. 一.为什么基于TCP的通讯程序需要进行封包和拆包....三.怎样封包和拆包....再后来就是对数据包进行封包和拆包的操作....E,判断缓存区中除包头外的数据长度是否够一个包体的长度,如不够,则不进行拆包操作.....： 1.为每个连接动态分配一个缓冲区增大了内存的使用. 2.有三个地方需要拷贝数据,一个地方是把数据存放在缓冲区,一个地方是把完整的数据包从缓冲区取出来,一个地方是把数据包从缓冲区中删除.第二种拆包的方法会解决和完善这些缺点
为了承载这些履约内容，如何把客户的一个诉求，最终以按时的效果交付到用户手中，就产生了一个系统—OFC（Order Fulfillment Center）简单来说，订单履约中心就是连接的用户下单，和订单在库房生产的一个系统...然而，为什么会拆这个订单？ 哪些订单需要拆分，哪些不需要？ 京东订单主要分为虚拟订单和实物订单。 实物订单：京东自营商品，pop商家商品等都是实物订单。...实物订单是指订单中为实物商品，发货需要物流的一些商品订单，比如订单中有冰箱，笔记本，手表，那么这个订单就是实物订单，全部需要通过OCS服务和拆分系统进行处理。...后款订单两类来源：京东自营、POP有中的FBP订单。 当然，除了以上3类主要维度，还包括其他的拆分维度和规则。 3. 拆分流程 三、金额拆分 1....DB，并发送计算结果到MQ； 对外提供查询服务。
它允许你声明性地将顺序流变为并行流。 另外我们也要关注流是如何在幕后应用Java 7引入的分支/合并框架的。 同时了解并行流内部是如何工作的很重要，避免因误用而得到意外的（很可能是错的）结果。...在上面的代码中，对流中所有数字求和的归纳过程的执行方式和下图差不多 ? 不同之处在于 Stream 在内部分成了几块。因此可以对不同的块独立并行进行归纳操作，如下图所示 ?...最后，同一个归纳操作会将各个子流的部分归纳结果合并起来，得到整个原始流的归纳结果。 请注意，在现实中，对顺序流调用 parallel 方法并不意味着流本身有任何实际的变化。...例如，范围1到20可分为1到5、6到10、11到15和16~20 让我们先看一下它用于顺序流时的性能如何，看看拆箱的消耗到底要不要紧： public static Long adderByLongStreamRangeClosed...这个数值流比前面那个用 iterate 工厂方法生成数字的顺序执行版本要快得多，因为数值流避免了非针对性流那些没必要的自动装箱和拆箱操作。 由此可见，选择适当的数据结构往往比并行化算法更重要。
在平时，红包系统主要处理个人会话中以消息形式发出的红包，其中：1）信息流主要包括用户操作背后的请求通信和红包消息在不同用户和群中的流转；2）业务流是用户请求引发的包红包、抢红包和拆红包等的业务逻辑；3）...这三个服务模块是可以比较容易用较低成本就做到高可用的，可以较好地规避业务流和资金流中几十甚至上百个服务模块可能出现的风险。...我们可以精确控制和调整每次用户交互出现什么结果，曝光哪个赞助商；活动过程中，有个很难预估的因素——参与人数。说不准参与的用户少了（或互动次数少了），导致红包很久都发不完？...于是我们对这个技术方案做了全面的思考和设计，最终实现了现在这个系统，可以用很低的成本实现极高的性能和可用性，在除夕活动中得到了成功的应用。...类似的降级方案还有很多，每个环节都有若干个不同的降级方案，有些是针对业务专门设计的（如 a 和 b），还有些是使用基础组件 / 服务 / 方案本身就具备的降级能力（如 c）。
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