Spring的核心特性就是IOC和AOP，IOC（Inversion of Control），即“控制反转”；AOP（Aspect-OrientedProgramming），即“面向切面编程”。
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Windows 凭据管理是操作系统从服务或用户接收凭据并保护该信息以供将来向身份验证目标呈现的过程。对于加入域的计算机，身份验证目标是域控制器。身份验证中使用的凭据是将用户身份与某种形式的真实性证明（例如证书、密码或 PIN）相关联的数字文档。
一个大型网站应用一般都是从最初小规模网站甚至是单机应用发展而来的，为了让系统能够支持足够大的业务量，从前端到后端也采用了各种各样技术，前端静态资源压缩整合、使用CDN、分布式SOA架构、缓存、数据库加索引、读写分离等等。 这些技术是高并发系统所必须的，但是今天先不细说，而先谈谈在这些架构既定的情况下，一些高并发业务/接口实现时应该注意的原则，以及通过工作中一个6万QPS的秒杀活动，来介绍一下秒杀业务的特点以及如何优化。
凭据参数、字符参数、密码参数、布尔值参数、文件参数、文本参数、运行时参数、选项参数
通过之前的文章我们了解到，引入MQ后主要可以解决三个问题：异步、解耦、削峰，小伙伴们可以回顾一下这篇文章什么是消息中间件？主要作用是什么？
秒杀商品的库存都会放到redis缓存中，在客户下单时就减库存，我们设置库存库存闸值，用于某些商品数量非单件不可分割，减完库存会判断库存是否为大于库存闸值，如果小于,表示库存不足，刚才减去的数量再恢复，整个过程使用redis的watch锁 。
项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 关于并发 并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时，产生了事务，因此产生写锁，当一个获取了事务的线程
秒杀系统之所以难做，是因为在极短的时间内涌入大量的请求，来同时访问有限的服务资源，从而造成系统负载压力大，甚至导致系统服务瘫痪以及宕机的可能。本文会介绍秒杀系统中存在的痛点以及针对这些点的优化思路。
这天我在 Nginx 转发服务器上遇见了请求小空 ，我跟小空说有重要消息不方便在现在告诉他，下班再约，然后就都匆匆赶路了，因为我俩都要快速将请求数据运送到订单星球去。
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了，你准备好剁手了吗？我每年都要购买好几百，有时候甚至是一千多的东西。不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题，直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。
随着企业上云和数字化转型升级的深化，数据正在成为企业的核心资产之一，在生产过程中发挥的价值越来越大。
认证是一种安全措施，用于识别用户并验证他们是否有权访问系统或服务器。它能够保护系统免受未经授权的访问，确保只有经过验证的用户才能使用系统。
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实，当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的，但是双方老板已经达成协议就要快速干起来，而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急，我们公司技术部召开了紧急会议，最终得出结论就是在原有架构基础上增加秒杀的相关接口，增加两个H5页面作为前端秒
在今天双 11 这个万众狂欢的节日，对于阿里员工来说，每个环节都将面临前所未有的考验，特别是技术环节，今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
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曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。
个人从事电商行业十几年，经历过大大小小的促销活动和秒杀上百次，每次做秒杀瞬时访问量会翻数十倍，甚至数百倍。对系统架构是巨大的考验，期间也曾经历过系统宕机，甚至整体雪崩。那么我们怎么设计秒杀系统，才能保证秒杀系统的高性能和稳定性，同时还要保证日常业务不受影响呢？
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。
假设某网站秒杀活动只推出一件商品，预计会吸引1万人参加活动，也就说最大并发请求数是10000，秒杀系统需要面对的技术挑战有：
并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时，产生了事务，因此产生写锁，每当一个获取了事务的线程把锁释放，另一个排队线程才能拿到写锁，QPS(Query Per Second每秒查询率)和事务执行的时间有密切关系，事务执行时间越短，并发性越高，这也是要将费时的I/O操作移出事务的原因。
一天清晨，我被一个客户电话惊醒，客户异常焦急，寻问CDN能不能帮助他们解决“秒杀”的问题，他们昨天刚刚进行了“整点秒杀活动”，结果并发量过大，导致服务宕机，用户投诉。 为了理清思路，我问了对方三个问题
之前写了利用命令行工具创建LinuxMac系统下网站备份的文章，但是windows系统无法采用命令行工具进行网站备份，这个时候我们就需要借助第三方工具了。欲知详情，且看下文介绍。 目前仍有很多网站运营商没有做好备份工作，一旦网站突然“罢工”或遭到病毒感染，一切数据、资源、心血都将付诸东流。 前期准备 有的网站托管商会提供备份服务，当然你也可以购买一些附加的备份服务和插件。但本文的写作前提是你的网站托管商不提供备份服务，我们自己通过免费的软件进行网站备份。 首先，准备以下三个工具： 1.Filezilla
其实，整个秒杀的业务场景并不复杂，可即查看参与秒杀的商品信息，加上购买和支付的动作，如下图所示。
（1）查询商品；（2）创建订单；（3）扣减库存；（4）更新订单；（5）付款；（6）卖家发货
（1）查询商品； （2）创建订单； （3）扣减库存； （4）更新订单； （5）付款； （6）卖家发货；
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高，如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动，最典型的就是“双11抢购”。
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高，如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动，最典型的就是“双11抢购”。“秒杀”是指在有限的时间内对有限的商品数量进行抢购的一种行为，这是商家以“低价量少”的商品来获取用户的一种营销手段。
秒杀读多写少。无需每次实时校验库存。库存预热，放到Redis，信号量控制进来秒杀的请求。
编辑手记：让安全成为一种习惯，使用 Oracle 的 Security External Password Store 功能实现加密登录, 不将明文密码暴露在生产环境当中。 本文来自周四大讲堂整理。
最后一篇案例篇，"愿站在巨人的肩膀上"，加油熊二同学。 常见案例 淘宝网架构演进 2017年5月18日，阿里巴巴集团公布2016财年的全年业绩，集团收入为1582.73亿元人民币，同比增长56％
网购相信大家一定不陌生，很多小伙伴甚至号称“剁手达人”，今天我们就来聊下电商中的秒杀系统是如何架构？
这些泄露的信息一旦落入恶意行为者手中，则会成为其对汉堡王连锁店实施网络攻击的工具。由于此次遭遇信息泄露的是求职网站，因此那些在法国汉堡王求职的人可能会受到影响。
电商行业在近十几年中，经历过大大小小的促销活动和秒杀上百次，每次做秒杀瞬时访问量会翻数十倍，甚至数百倍。对系统架构是巨大的考验，期间也曾经历过系统宕机，甚至整体雪崩。那么我们怎么设计秒杀系统，才能保证秒杀系统的高性能和稳定性，同时还要保证日常业务不受影响呢？
秒杀活动是电商项目中常出现的活动。比如演唱会门票抢购，京东淘宝秒杀商品抢购。在抢购那一刻，会有大量用户同时高并发的请求应用系统，可能会达到每秒几万、几十万的请求。如果系统无法处理这么高的请求，那么就会崩溃，从而导致系统不可用。
服务配置参数的托管一直是开发和运维过程中比较重要的一环，对配置数据进行统一托管、安全存储、安全分发对于业务的安全稳定运行有极大的帮助。
SQLRecon是一款针对Microsoft SQL Server的安全研究工具，该工具专为红队研究人员设计，可以帮助广大研究人员针对MSSQL执行网络侦查和后渗透利用测试。
想要搞透一套架构方案，最根本的方法，就是去实践它。 可是，大部分程序员，遇不到这样的业务，接触不到这样的场景啊，怎么办呢？ 有个朋友自动化的搭了一套，能让所有人瞬间体验与调优高并发的秒杀架构，分享给大家！ 对于秒杀类业务，系统上能如何优化呢？ 方向上，主要有两点： 第一，将请求尽量拦截在系统上游，而不要让锁冲突落到数据库。 传统秒杀系统之所以挂，是因为请求都压到了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，访问流量大，下单成功的有效流量小。 第二，充分利用缓存。 秒杀买票，这是一个
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