而在今天的文章中，我们将聊到重复付款的异常，即同一笔订单，扣了用户两笔钱。 另外我们还将会提到另外一种异常，用户扣款成功，但是订单却支付失败的场景。...以上两种异常对于被扣款的用户来讲，使用体验极差，自己多付了钱，订单却还不成功。所以如果不及时处理这两类异常，那就真的等着被投诉吧。 欢迎关注我的公众号：程序通事，获得日常干货推送。...如果您对我的专题内容感兴趣，也可以关注我的博客：studyidea.cn 重复付款异常 异常场景 重复付款异常一般常见于网银支付，微信支付，支付宝等这类需要跳转到一个支付网关页（网银支付），或者跳转到钱包...上次我们提到，支付系统主要表结构如下： 在这个表结构下，只要支付订单未成功，商户就可以重复使用其内部同一订单号调用支付接口。...这时候由于支付单已存在，所以仅仅会再创建一条渠道订单记录，并且调用招行系统的接口。这时用户的浏览器将会再次打开一个招行的网站。 如果用户在两个招行网银页都完成支付，这时就发生了重复付款。
如果供求比紧张，可以提起给常用用户发送报警push，提醒他们错峰下班;另一边，还提前通知司机端目前闲置的运力，赶往供求比比较紧张的区域。 关于如何选择被通知的司机，大数据也可以发挥重要作用。...另外，除系统主动广播司机外，还可以有一只“看不见的手”提前将运力资源过剩区域的司机在分派单策略中实现逐步引导到资源紧张的区域，具体策略下期细讨论。...乘客是否愿意拼车 乘客所去目的地(商圈、区域、方向) 乘客愿意接受的加价(一般是系统默认加价，乘客可自己增减) 整个匹配过程如下： 调度过程分为召回订单和订单排序推送两个阶段。...如何发掘司机不接订单的原因，可以通过数据挖掘一批司机进行访谈，比如系统预测可调度性高的司机，但并没有应答，或者比如明明在空驶，推送订单却不被司机接受，这些原因需要深入分析司机背后的心理来决定调度系统的改进...但是，如果实在是你不想进行这么复杂的设计和计算，那么也不要气馁，无人驾驶可能马上就到来了。一旦实现无人驾驶，就可以完全用计算机去调度每一辆车了，而不是通过利用司机的人性来达到推广目的。
，比如上海用户与深圳用户在同个群里，抢同一个红包，如果订单数据在上海与深圳都有，在抢的时候，无法保证数据同步，可用性低，所以，设计系统时，一定要梳理清楚系统间的调用关系，优化接入层的业务逻辑，把网络耗时降到最小...柔性服务.打造好的产品体验 柔性可用是在有损服务价值观支持下的方法，重点在于实际上会结合用户使用场景，根据资源消耗，调整产品策略，设计几个级别不同的用户体验场景，保证尽可能成功返回关键数据，并正常接受请求...，如果是数据层发生故障，先在接入层，把新产生的红包订单号屏蔽有故障对应的set编号，比如，set1 数据库出现故障，为了避免在故障的set1 上继续产生新的支付请求，在订单生成器直接跳过set1的单号规则...在set模块的基础上，我们把发/抢的资源请求都会落到同一个资源set，在最外层，cache红包的状态，如果红包已经被抢完了，即刻返回，如果红包未接完，对于一个红包进去抢环节还有限流，这是第一级保护，通过一致性...hash算法，一一个单到dao层都会路由到同一个机器的同一个进程，dao到mysql在现一个连接上完成抢操作，把并发抢修改成串行化，mysql可以无锁等待，性能明显提升。
默认情况下，脚本使用与图表相同的比例。 pyramiding (const int) 同一方向允许的最大条目数。如果值为0，则只能开同一个方向的挂单，拒绝追加挂单。...如果true，策略会在订单成交后重新计算，而不是仅在K线关闭时重新计算。此设置也可以在策略的“设置/属性”标签页中更改。可选。默认值为false。...如果false，策略仅在实时K线关闭时计算。使用的参数不影响历史数据的策略计算。此设置也可以在策略的“设置/属性”标签页中更改。可选。默认值为false。...currency (const string) 策略在货币相关计算中使用的货币。通过将`currency`转换为图表商品的货币，仍然可以打开市场仓位。...---- 对照解读 strategy('btc [4h]' //脚本标题 , overlay=true //策略将显示在图表上 , pyramiding=100 //同一个方向运行开的最大订单数量 ,
假如我们的系统有了秒杀的业务，那么会有海量的用户访问我们的订单系统集群，其实这里还不是技术的瓶颈，只要扩展订单系统集群，增加订单系统的机器数量就可以抗下这样甚至更高的高并发情况。...这种分库分表的策略是这样的，假设我们目前操作的是一个库中的一张订单表，那么分库后就变成了多个库，每个库里都只存一部分的订单数据，分库策略可以是按时间戳或者哈希算法计算得出（这不是本篇重点，以后会有单独的数据库专题讨论...所以，首先接受高并发请求的系统是前端页面系统。...大家思考一个问题，如果平时不是秒杀的时候，用户看的商品可能都是不同的，但是一旦有秒杀活动，可能有大量的用户一起不停的刷新同一个商品的同一个页面，对系统造成压力。...Nginx是可以基于Lua脚本实现本地缓存的，我们可以提前吧页面数据放到Nginx缓存中，作为第二级的缓存。 如果Nginx上边也没有想要的数据呢？
交易员通常会区分以下几种最常见的策略： 做市策略：指在同一证券上发出买卖指令，以捕捉两种价格之间的差价。 套利策略：在两个交易场所或一篮子股票与期货合约之间对同一种证券进行套利。...方向性策略：使用算法预测未来趋势。 纳秒级的竞赛 高频交易员正在纳秒尺度内争分夺秒。从执行决策程序到确定连接他们的机器和机构交易平台的电缆长度，速度至关重要。...该机构本身提出了对资金流动不利的地方进行优化的建议。由于没有通过中央账簿的订单，通过自动化小尺寸应用程序（也就是说，通过插值额外订单流和在源执行其他重复订单）可以减少支付。...因此，市场运营商接受了部分订单较低的combat pay，希望在一个更具争议性的环境中，作为对其客户产生的大部分流动的回报，这种做法能够持续下去。...每次操作可以赚几美分，有时一天能赚几百万次。一只行动缓慢的共同基金下了一份购买5000股XYZ股票的订单。 在30毫秒时间内： 订单在发送到整个金融中心之前，会先发送给高频交易员。
一、策略模式的使用场景： 针对同一问题的多种处理方式，仅仅是具体行为有差别时； 需要安全地封装多种同一类型的操作时； 同一抽象类有多个子类，而客户端需要使用if-else 或者 switch-case...OrderHandlerType.class.getName()); return (AbstractHandler)beanFactory.getBean(map.get(type)); } } 6、调用入口 我这里是在接受到...由于策略类都实现同一个接口，所以使它们之间可以自由切换 每个策略类使用一个策略类，符合单一职责原则 客户端与策略算法解耦，两者都依赖于抽象策略接口，符合依赖反转原则 客户端不需要知道都有哪些策略类，符合最小知识原则...缺点 策略模式，当策略算法太多时，会造成很多的策略类 客户端不知道有哪些策略类，不能决定使用哪个策略类，这点可以通过封装common公共包解决，也可以考虑使IOC容器和依赖注入的方式来解决。...以下是订单来源策略类的一部分，不得不说策略类确实比较多。 ?
如果订单未被应答，则进入下一轮播单，直到它被出租车司机应答或被乘客取消。而模型的目标则是最大化订单成交率，从而确保司机和乘客的出行体验。...其中，max(E) 为整个模型的优化目标，即成交率；g(a)≤0 为模型必须要满足的约束条件，在这里可能是一些业务规则，比如一个司机同一时刻只能分配一个订单等；a 为模型的解，即如何对整体的订单和整体的司机进行分配...考虑到每个出租车司机同一时刻只能播送1个订单，那么对每个司机，也就是每个j而言，其至多只能播送n个订单中的一个，表现在矩阵中，就是对每个j的一列，至多只能出现1个“1”，其余必须全部为“0”。...司机接受订单的概率往往取决于诸多因素，如订单的价值、接驾距离、方向夹角、行驶方向等。这些信息可以编码成特征向量x_ij。...如果能够在用户发出订单前，率先为用户推荐他最可能前往的地点，往往可以大幅减少他自行操作软件时间。
上面的例子之所以成立是因为他们有相同的参考系，即他们的时间是对应的同一个物理时钟的时间。如果A发生的时间是北京时间，而B依赖的时间是东京时间，那么先A后B的顺序关系还成立吗？...如果没有一个绝对的时间参考，那么A和B之间还有顺序吗，或者说怎么断定A和B的顺序？ 显而易见的，如果A、B两个事件之间如果是有因果关系的，那么A一定发生在B之前（前因后果，有因才有果）。...，这意味着a、b订单的消息可以在不同的线程中被发送出去 在存储时，需要分别保证a、b订单的消息的顺序，但是a、b订单之间的消息的顺序可以不保证 a1、b1、b2、a2、a3、b3是可以接受的 a1、a2...、b1、b2、a3、b3也是可以接受的 a1、a3、b1、b2、a2、b3是不能接受的 消费时保证顺序的简单方式就是“什么都不做”，不对收到的消息的顺序进行调整，即只要一个分区的消息只由一个线程处理即可...不过可以提供一些策略，由用户根据错误类型来决定是否跳过，并且提供重试队列之类的功能，在跳过之后用户可以在“其他”地方重新消费到这条消息。
解决方案要点： a) 使用多起点（周边车辆）到同一终点（乘客）的距离计算方式。 b) 一般先查找乘客周边直线1公里范围内车辆，再计算接驾距离，以降低计算量。...c) 设置车头方向可以辅助确定车辆所在道路，提高计算准确度。车头方向通过车辆GPS获取，调用本服务时做为输入参数传入。...判断为可拼车的基本逻辑是，A乘客发起拼车，确定初始起/终点，增加B乘客后，距离增加在可接受范围内，即为可拼车。...解决方案要点： 首先初筛存在拼车可能性的订单，根据发起拼车的起终点，查找周边起点相近、方向相同的订单，作为备选拼车订单，当然这个策略可以根据业务实际情况进行设计。...如果您的业务目前仅需考虑距离因素，我们为您提供了基于驾车方式的最优配送顺序的服务，输入起点及若干终点，自动为您计算最优的遍历顺序，可直接使用。 ?
（2）消费积分，用户每消费一笔给用户增加一定积分，京东豆，信用卡积分，2020年如果还没倒闭的电商平台中，可以100%的确定订单系统和积分/奖励系统不是耦合在一起的。...这些都是很典型的使用消息队列的场景。 那么问题来了，想象一下，积分系统收到同一个用户同一个订单两条相同的消息会怎样？积分会被加两遍吗？针对这个问题，面试官又开始一轮三连问，你还能扛得过去吗？...问题分析： 还是拿上面的例子分析，积分系统收到同一个用户同一个订单两条相同的消息会怎样，先不管因为什么原因消息发了两次，积分会被加两遍吗？...我可以根据用户订单号或者流水号做强幂等，每成功操作一次加积分就记录下来，即使消息重负了，我只要判断同一个订单号已经操作加分了，后续我们就不会再做任何操作了。...问题分析： 说真的，工作中要求消息顺序消费的业务场景真的挺少见的，用到的时候少，你可以不用深入研究这一块，知道方法就行，到时候真的遇到了知道从哪个方向下手。
另外，当用户打开你的应用的时候，你可以检查他的订阅状态。有了这些信息之后，你就可以围绕它展开一些行动了！...你可以呼吁用户修改他们的支付订单，或者给他们提供一些折扣以免他们离开，又或者通过展示产品新内容新特性来说服他们回归。...使用实时用户通知工具允许 Elevate 给那些离开的用户发一封邮件，提醒他们如果离开，会蒙受哪些损失，并邀请他们重新订阅产品。 ? 确保你不会因为意外而损失用户 你知道真正难办的是什么吗？...有了它，你可以将支付失败的用户放入一个挂起状态，并阻止他们访问内容直到支付成功，这样也能促进他们去进一步支付。然而，账户挂起需要一些额外的代码，不像宽限期，后者不需要浪费你额外的时间去提供内容。 ?...你也可以在应用内创建一个 「管理服务」的按钮来展示这一功能。 ? 使用一些赠品，比如，给用户提供有期限的服务，作为网络不稳定或者服务出错的补偿策略。
但此时打开的仍然是我这一份订单PDF，无论你提供给downloadPdf函数的订单ID值是多少，它都只会返回当前机票订单的PDF。接下来，我开始分析downloadPdf函数。...第二个IDOR：同一家公司的另一个终端节点 接下来，我对该公司旗下的Android应用程序进行了分析，并且发现流量会被路由至一个终端节点处： http://cloud.whereIDORsLive.in...还记得ProcessType参数吗？我们可以直接将URL地址中的最后一个参数改成1或者其他值： 将“3”传递给ProcessType参数，将会触发异常，并允许我们查看到底层代码。...第三个IDOR：同一家公司的另一个终端节点 在查看文档时，我还发现了另一个可能会泄露敏感信息的节点： /GetPaxBookingDetails/{TransactionscreenID}/{UserName...只要你在这家公司的网站上订过票，那你的数据就可以通过这样的方式来获取到。 漏洞成因 该节点之所以会存在这个漏洞，是因为它没有部署任何的访问控制策略或健壮的身份验证机制。
Dubbo支持同一服务向多注册中心同时注册，或者不同服务分别注册到不同的注册中心上，甚至可以同时引用注册在不同注册中心上的同名服务。另外，注册中心是支持自定义扩展的。...Dubbo支持为同一个服务配置多个版本，也就是说当一个接口实现，出现不兼容升级时，可以用版本号过渡，版本号不同的服务相互间不引用。...第六问，Dubbo支持多协议吗？ Dubbo是支持多协议的，开发者可以在Dubbo中配置多协议，并在不同服务上支持不同协议或者同一服务上同时支持多种协议。 第七问，Dubbo支持只订阅不注册吗？...比如开发人员在开发服开发订单服务中的订单接口，但是开发人员连接的是测试环境的注册中心，如果这个正在开发的订单服务注册到了注册中心中，那么测试环境中依赖订单服务的交易服务，会通过负载均衡，将订阅的流量路由到开发人员正在开发的订单服务上...列觉一个简单的例子，我使用了Dubbo的异步调用的功能解决了订单支付慢的性能问题，好吧这个就可以展开了。
这一模型会将每个代理视为一个计算单元，它会同时计算处理 N 个订单和司机的匹配，但一个订单只会匹配一个出租车司机。如果一个出租车司机拒绝该订单，系统才会转发给下一司机。...如果订单未被应答，则进入下一轮播单，直到它被出租车司机应答或被乘客取消。而模型的目标则是最大化订单成交率，从而确保司机和乘客的出行体验。...其中，maxE 为整个模型的优化目标，即成交率；g(a)≤ 0 为模型必须要满足的约束条件，在这里可能是一些业务规则，比如一个司机同一时刻只能分配一个订单等；a 为模型的解，即如何对整体的订单和整体的司机进行分配...司机接受订单的概率往往取决于诸多因素，如订单的价值、接驾距离、方向夹角、行驶方向等。这些信息可以编码成特征向量 x_ij。...如果能够在用户发出订单前，率先为用户推荐他最可能前往的地点，往往可以大幅减少他自行操作软件时间。
沉淀即成长，这个系列的成文已经是我最大的收获，如果他还能给大家带来一点启发甚至得到同行朋友们的指教将是我莫大的荣幸，非说教不权威请按需索取： 1、 餐饮外卖中的数据化运营需求和现状（非餐饮行业请跳过）...页PDF 1、餐饮外卖中的数据化运营需求和现状 数据驱动、数据化运营的思维方式和工具正被越来越多餐饮企业所接受和使用。...最常见的就是耗损，如果仅仅是月结汇总时发现本月采购量远远大于销售量时你知道是什么原因导致的吗？...总结：越了解你的用户，你的营销策略将越有针对性也更加有效，用户的购买行为甚至习性品好都可以从数据中得以窥探，这都可以帮助我们改善经营。...而且更重要的是如果过分迷信数据，这将可能把你带向深渊，如果你搜索一下“数据会说谎”，相信你一定能找到无数十分真实而又荒诞绝伦的故事，这正是我希望提醒大家的，别迷信数据。
这些系统每个用户要查询的信息都和用户相关，即使同一功能界面，那每个人看到数据都不一样。 如“我的订单”，用户在这里看到的都是自己订单数据，我打开我的订单缓存的数据，是不能给你打开你的订单来使用。...订单系统，一般用户从购物车里发起结算创建订单，进入订单页，打开支付页面支付，支付完成后，应再返回支付之前的订单页。但若此时马上自动返回订单页，可能出现订单状态还显示“未支付”。...更复杂一点儿的，可以在请求中带上一个刷新标志位，如果用户在查看订单的时候，手动点击刷新，那就不走缓存直接去读数据库，也可以解决一部分问题。...sharding可以做到同一个线程内更新后的查询在主库进行，其他的情况也是在交互上做改进。 读写分离后，是否可以满足高并发写呢，比如秒杀系统，能够满足瞬间大量订单创建写数据库吗？...默认读写分离的情况下，更新语句会走主库，查询语句会走从库。如果把这两条语句放到同一个事务里面，因为事务的原子性，那查询语句也会走主库。
前面是电商交易平台所交易食品，现在不仅是食品，可以在上面买鲜花，买到药品，同时还有本地的帮买帮送等等，所以电商只是第一部分，电商到了什么规模大家知道吗？...第一：交易 大家可以看一下中间这个模块是用户商户分层，推荐搜索以及智能补贴，这几个大的方向是任何电商都必须做的。...“饿了么” 相当于下了一个单，大概 20 分钟才能做好，我希望来的早不如来的巧，作为我平台骑手刚好在 20 分钟就到，如果早了骑手等在那儿是浪费，但是去晚了，就可能订单超过了时间。...我强调是平均，因为有很多特殊场景，如果厨师出了什么事情，我们也不知道，因为机器学习只能根据过去的事情来预测将来。...订单实际上有相似性，因为订单是可以打包的，一个人稍微等几分钟，也许这个订单出来跟那个订单很相似的性质，就是去同一个地方，就可以把订单给同一个人拿走。
3.SQL 路由 根据解析上下文匹配用户配置的分片策略，并生成路由路径。目前支持分片路由和广播路由。 4.SQL 改写 将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。...图片 通过订单 order_id 可以反查出 slot , 就可以定位该用户的订单数据存储在哪个分片里。...图片 解决了分布式 ID 问题，接下来的一个问题：sharding-jdbc 可否支持按照订单 ID ，企业用户 ID 两个字段来决定分片路由吗？ 答案是：自定义复合分片算法。...此时N条数据有可能是对同一张表同一条记录的操作，所以此处只需要保留最后一条（类似于 redis aof 重写）; 3.update 转 insert 数据合并时，如果数据中有 insert + update...黄东旭：分布式数据库历史、发展趋势与 TiDB 架构 如果我的文章对你有所帮助，还请帮忙点赞、在看、转发一下，你的支持会激励我输出更高质量的文章，非常感谢！
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