『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程，电商对于精细化、精准化促销运营的需求，使多渠道（终端）、多区域化营销成为简单易行的配置操作，提升运营能力。
在当今数字化时代，电商业务正蓬勃发展。为了满足不断增长的电商市场需求，构建高效、可扩展的电商系统至关重要。Mall 项目是一套出色的电商系统，包括前台商城系统和后台管理系统，采用了现代化的技术栈，为您提供了构建电商平台的最佳实践。
2014年加入京东，负责京东财务退款及价格保护研发建设，擅长京东逆向流程场景、金额拆分计算、高并发下网站优化。
前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
1.设置：站点设置；帐号同步；上传设置；SEO设置；消息通知；支付方式；权限设置；配送地区；
提高系统性能首先考虑的是数据库的优化，之前一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》中有提到过开发中，针对数据库需要注意的事项。但是数据库因为历史原因，横向扩展是一件非常复杂的工程，所有我们一般会尽量把流量都挡在数据库之前。 不管是无限的横向扩展服务器，还是纵向阻隔到达数据库的流量，都是这个思路。阻隔直达数据库的流量，缓存组件和消息组件是两大杀器。之前文章《Redis常见的应用场景解析》已经描述了最常用的缓存组件redis的应用场景，那么今天，就重点说说MQ的应用场景。
二、按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的，而对促销期数据就要进行按需装载。 在“建立数据仓库示例模型”中讨论的日期维度数据生成可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本节的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在DW数据库上执行按需装载，使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度定期装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在source.promo_schedule表中。
谈起.NET/.NET Core的企业级实战案例，电商项目是典型代表。其中高负载、高并发、高可用性等问题是考核.NET技术性能的重要指标。下面整理的几个电商项目都是国内外著名的真实电商应用系统。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
前文提到了事件风暴产出的领域模型是概念模型，到实际落地还有些距离，而落地的结果也是各不相同，我觉得说落地，要先回顾一下领域驱动设计的两个作用。
数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。
对于互联网应用和企业大型应用而言，多数都尽可能地要求做到7*24小时不间断运行，而要做到完全不间断运行可以说“难于上青天”。为此，对应用可用性程度的衡量标准一般有3个9到5个9。
在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等
如上图，在不使用消息队列服务器的时候，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下数据库压力剧增，使得响应速度变慢。但是在使用消息队列之后，用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回，再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据，异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度快于数据库（消息队列也比数据库有更好的伸缩性），因此响应速度得到大幅改善。
作者：冯忠旗原文：https://juejin.im/post/5cfde01bf265da1bba58f863
性能优化是每个Oracle DBA说不出的痛，也是难点。你可能已经在互联网的各种技术博客和论坛中学习到了一些关于Oracle优化的内容。但是有些内容是如此的散乱，以至于当你真的想要开始做优化时，根本不知道如何入手。
事务的原子性、持久性可确保在一个事务内，更新多条数据都成功/失败。在一个系统内部，我们可以使用数据库事务来保证数据一致性。那如果一笔交易，涉及到跨多个系统、多个数据库的时候，用单一的数据库事务就没办法解决了。
（五）进阶技术 2. 按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效时或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的。 在“准备数据仓库模拟环境”中讨论的“生成日期维度数据”可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本篇的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在dw数据库上执行按需装载。使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在名为一个promo_schedule.csv的CSV平面文件中。 PROMOTION CODE,PROMOTION NAME,START DATE,LAST DATE SO,Special Offer,2015-04-01,2015-04-10 DP,Disk Promotion,2015-05-05,2015-05-20 MS,Month Special,2015-06-01,2015-06-30 MS,Monitor Promotion,2015-07-10,2015-07-15 BS,Back to School,2015-08-10,2015-08-30 注意源数据提供了促销周期，而不是单个的促销日期。示例假设只需要装载今后新的促销数据，而在数据仓库中不需要促销期的历史数据。 修改数据库模式 图（五）- 2-1 显示了修改后的模式，date_dim表增加了promo_ind列，用来标识该日期是否为促销日期。使用清单（五）-2-1里的SQL脚本修改数据库模式。脚本中还建立了一个促销过渡表，用来装载促销期CSV文件的内容。
出现性能问题的一个常见的迹象是用户的应用程序出错，此时，用户需要跟踪从应用程序到数据库的组件，确定问题出在哪里？此外，问题也可能由应用程序和数据库之外的因素引起，例如，大量的通信导致路由或者交换机崩溃或超载，应用程序与数据库的连接发生中断。大量的磁盘操作引起的I/O中断。
原始方案（失败）：在每次下订单前我们判断促销商品的数量够不够，不够不允许下订单，更改库存量时加上一个条件，只更改商品库存大于0的商品的库存，当时我们使用ab进行压力测试，当并发超过500，访问量超过2000时，还是会出现超卖现象。
MongoDB帮助我们用短短90天内交付了客户360项目。对大都会人寿，这是真正突破，保险业的开创性突破。它树立了我们所期望的公司榜样。
本文将介绍微服务架构和相关的组件，介绍他们是什么以及为什么要使用微服务架构和这些组件。本文侧重于简明地表达微服务架构的全局图景，因此不会涉及具体如何使用组件等细节。
转载来源:https://www.cnblogs.com/skabyy/p/11396571.html
来源：www.cnblogs.com/skabyy/p/11396571.html
几年前，小明和小皮一起创业做网上超市。小明负责程序开发，小皮负责其他事宜。当时互联网还不发达，网上超市还是蓝海。只要功能实现了就能随便赚钱。所以他们的需求很简单，只需要一个网站挂在公网，用户能够在这个网站上浏览商品、购买商品；另外还需一个管理后台，可以管理商品、用户、以及订单数据。
1.商品的资料（比方：卖什么手机，手机的一些资料） 2.商品的图片处理（拍照，ps特效等） 3.商品发布 4.商品维护（商品库存的更新，商品图片，属性的修改，促销价格修改） 5.商品下架（卖的比较好，断货了需要下架）
1、根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 2、RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权
服装电商零售线上线下一体化帮助解决企业单渠道运营难题，融合线上线下全渠道销售体系，实现全渠道商品信息、价格、服务等环节一体化。
要理解微服务，首先要先理解不是微服务的那些。通常跟微服务相对的是单体应用，即将所有功能都打包成在一个独立单元的应用程序。从单体应用到微服务并不是一蹴而就的，这是一个逐渐演变的过程。本文将以一个网上超市应用为例来说明这一过程。
Uber 一开始是单体架构，后来逐渐演化为面向服务的架构。Uber 最早只为旧金山提供服务，他们称之为 UberBlack。后来随着核心领域模型的增长以及引入了越来越多的新特性，组件的耦合非常严重，持续集成变成了沉重的负担，每次部署都意味着需要一次性部署所有的东西。在单一代码库中添加新功能、修复 bug、解决技术债务变得非常困难，这也是为什么 Uber 后来采用面向服务的架构的原因，这也促使 Uber 工程团队重构了新的 Uber 应用。
B2C产品采用SSH+Jquery框架开发。具备构建大型电商平台的底层技术体系。支持Oracl与Mysql等多个主流数据库。
Shopee（https://shopee.com/）是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台，覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea（https://seagroup.com/）为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来，Shopee 业务规模迅速扩张，逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一：
首先，用于支持决策，面向分析型数据处理；其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
Sharding JDBC:是一个jar包，使用sharding-jdbc时需要修改代码。 我们在使用的时候，需要引入sharding jdbc的jar包，在配置文件里面写明总共有多少个库，每个库里面的表，每个表的分片规则等信息。
疫情持续已经两年了，改变的有很多。这一点相信每个人都有深刻的体会，其中最直接的一点就是，人们出门少了，吃穿用度很多都转线上了。
上周，前1号店技术总监、海尔农业电商CTO，《技术管理之巅》作者黄哲铿为大家带来了一场关于微服务架构的分享，包含了微服务架构在千万级别日调用量、亿级别海量数据场景下的应用实践；从领域驱动设计、服务依赖治理、服务高可用、故障熔断降级快速恢复等方面，结合大型移动电商系统等应用案例，全面剖析微服务的应用等丰富的内容。
电商是促销拉动式的场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
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