第一章:周介绍 1-1 介绍 需求指导设计,设计指导开发。无设计不开发。 服务端技术方案设计的方法 B端和编辑器基本功能API 技术方案设计文档 第二章:技术方案设计 2-1 技术方案设计-章介绍 领导技术方案设计、评审技术方案设计。 主要产出:server端技术方案设计 主要内容: 接口设计 选择Restful,而不是GraphQL 数据库设计 sever端整体设计 注意:正视技术方案设计,设计会节约时间。 2-2 接口设计-整理所有接口 接口设计应该是在需求后的第一设计,接口设
眼下虽然才2月份,但真正的金三银四已经悄然开始。从认识的HR那得知,有些公司甚至在过年前就开始布局了。。而年前偃旗息鼓的,年后也势必加速进入这波抢人大战! 因此,真的要等到3、4月份再做准备的话,就晚了。 这不最近,就有读者问有没有分布式的项目,还有想要电商、秒杀项目的,最好能有热门框架、消息中间件等技术栈的深入应用。 如果你也想: 金三银四目标进大厂,薪资涨幅30%以上 简历上多一个拿得出手的高并发项目 彻底掌握SpringBoot/Dubbo/Redis/RocketMQ等热门框架与中间件
「腾讯云大学」在疫情期间为开发者特推出了免费的「腾讯云认证辅导直播课」!让您足不出户,即可享受优质的学习资源,就能完成开发技能升级。
在后端开发中,高并发电商业务的开发、架构设计难度堪称一绝,而在电商系统中,又数大量定时任务的业务场景最为棘手。所以,一提起电商系统,MQ的使用是一个绕不开的话题。 像阿里、京东这样有电商业务的公司,和抖音、快手这样的电商后起之秀,延时队列方案是面试重点考察的核心之一, 比如: 延时队列都有哪些方案? 如何实现一个秒级延时消息系统? Kafka、RabbitMQ、RocketMQ适用场景分别是什么? — 1 — 电商业务面对的延时消息挑战 提起延时消息场景,大多数人马上就会想到以下几个: 实现买卖
关于MySQL私有云平台的方案设计,最从开始要基于RDS的设计方式到现在的迭代,其实还是走过了一段旅程,也算是比较坎坷,我来总结一些思路。
2022年度Gdevops全球敏捷运维峰会,将于6月17日以广州为起点正式开启! 与大家携手走过的第7个年头,Gdevops始终坚持输出技术干货、传播前沿理念与实战经验。本次广州站峰会,除了致力于帮助大家解决运维、数据库、金融科技等领域的老大难问题以外,Gdevops还希望与产学研界技术同仁一起探索云原生时代、数字化转型背景下的新趋势、新挑战和新解法。 时间:2022年6月17日 地点:广州阳光酒店 指导单位:上海市软件行业协会、上海市计算机行业协会 学术指导单位:中国信息通信研究院云计算与大数据研究所
在我看来这整个步骤很完整了,很多相关的技术我仍未接触过,只有部分了解过,说明还有很多需要学习的内容需要自己掌握
从新手码农到高级架构师,要经过几步?要多努力,才能成为为人倚重的技术专家?本文将为你带来一张程序员发展路径图,但你需要知道的是,天下没有普适的道理,具体问题还需具体分析,实践才能出真知。
近几年,新一代信息通信技术的快速发展为数据中心的建设注入了强劲动力。5年来,我国IDC市场规模增长了近6倍,年复合增长率超过30%。但在行业整体欣欣向荣的背后,各种隐忧也开始逐步浮现。从整体看,IDC在全国范围内存在日益突出的结构性矛盾。表现在区域性供需失衡,不同地区的数据中心优势要素又未得到充分利用。导致这一现象的重要原因就是缺乏有效的、全面的数据中心选址工作。 数据中心选址是数据中心建设运营过程中要迈出的第一步,既是一门科学,也是一门艺术,就像复杂的魔方游戏一样,需要考虑的因素很多,遗漏了哪一点都不可能
在电商业务中,秒杀属于技术挑战最大的业务,只有经验够丰富、底子够稳的程序员,才能够hold住从搭建、上线到调优全链路。 双十一就是一个经典的秒杀案例,动辄数十万笔的交易请求,对于我们来说,核心的两个问题: 1-高并发读取与写入(涉及到集群,负载,读写分离,分库分表等操作) 2-性能优化(玩转降级、限流、拒绝服务这三件法宝) 程序员们应该都知道这样一句话:在工作中如果知道问题出现在哪里、是怎么发生的,问题就解决了一半。而从“不懂”到“知道”,中间不是鸿沟天堑,往往只差一次亲身经历。此外,应对工作中可能出现的突
过了年,2022年的金三银四黄金招聘季也就近在眼前了。卧薪尝胆也罢、踌躇满志也好,作为一名技术人,想要进阶大厂或者升级加薪,首先必须要拥有能够通关打怪的实力加持,这样才可能在千军万马中脱颖而出成为优胜者。每到这个时候各路面经也往往铺面而来,以我往年参加的大咖闭门分享会的经验而言:选对方向好过自我感动式的盲目努力。在数智化时代,围绕数据存储、处理和分析的技能都是必须要掌握的,而MySQL作为数据库里使用最广的开源软件,是技术人怎么都绕不开的全方位支撑技能。而大厂面试重基础早已闻名业界,只不过偶尔表述的套路不同
背景介绍 4月23日09:00-12:45,在DataFunSummit2022:大数据计算架构峰会上,由腾讯云大数据资深高级工程师熊训德出品的大数据计算加速论坛,将邀请来自腾讯、阿里巴巴、矩阵起源、喜马拉雅的5位技术专家,就相关主题进行深度分享,欢迎大家一起探讨交流。 具体日程 详细介绍 出品人:熊训德 腾讯云 大数据资深高级工程师 个人介绍:四川大学硕士毕业后加入腾讯,在腾讯云大数据从事 hadoop 生态相关的云存储和计算等后台开发,专注于研究大数据、虚拟化和人工智能等相关技术。 嘉宾介绍:
今晚,我在知识星球:测试人员生存指南的线上会议里,与星球伙伴们进行了大数据测试主题的分享,此篇为《大数据测试实践之全量改增量》上半部分的文字版~
最近在看《从零开始学架构》,深入浅出通俗易懂,值得一看。作者将架构设计分为4个步骤,第一步:有的放矢-识别复杂度,解决复杂度带来的问题,是架构设计的本质。第二步:按图索骥-设计备选方案,利用备份冗余思维,多设计几套方案,不只是一种选择。第三步:深思熟虑-评估和选择备选方案,多维多角度的去比较方案的优劣,根据实际情况选择最合适的方案。第四步:精雕细琢-详细方案设计,落实方案的细节。
在一个数据为王时代,数据安全视为一家企业命根子,因此如何保障企业数据安全尤为重要。本文主要从数据库容灾方案视角,基于当前客户业务并结合技术&产品,制定最佳容灾方案。主要从以下三个方面来介绍:
为了向铁路各部门用户提供高可用、整合的信息,受铁道部科技司委托,我单位承担了“信息应用集成的研究”这一项目的研究和开发工作。本人作为该项目的负责人之一,担任了方案设计师的职务。该项目的目标是实现现有系统中的数据共享,有机的结合相关联的数据,搭建统一的使用平台,为今后铁路信息化更大规模应用集成建立可行、可靠的依据。本文主要从以下三个方面描述作者在该项目中的工作:确立企业应用集成的解决方案;选择应用集成规范和平台;在现有的铁路信息系统中选择二至三个,对应用集成的方案进行实践,分析并改进方案。
【背景介绍】【知识剖析】【常见问题】【解决方案】【编码实战】【扩展思考】【更多讨论】【参考文献】
百度百科对计算机软件的的定义为:“计算机软件( Software,也称软件)是指计算机系统中的程序及其文档,程序是计算任务的处理对象和处理规则的描述;文档是为了便于了解程序所需的阐明性资料。程序必须装入机器内部才能工作,文档一般是给人看的,不一定装入机器”。
2021 Gdevops全球敏捷运维峰会 - 广州站,将在5月28日盛大举办。Gdevops经过创办6年成功举行近20场大会的经验积淀,于本次峰会打磨精选出最贴合当下运维痛难点及运维转型趋势热点的议题,本文带大家先睹为快。 腾讯大讲堂·限时专属优惠 报名 福利一: 扫描下方二维码,关注腾讯大讲堂,回复“Gdevops全球敏捷运维峰会·广州站”,就有机会抽取免费门票 福利二: 限时特价优惠门票有限,码上报名 运维主题看点 讲师介绍:现任职新炬网络副总裁,多年跨国大型IT企业的团队管理、销售和市
摘 要:随着工业4.0时代的发展,物流装备领域的技术也在不断地迭代更新,各种新奇复杂庞大的物流方案设计频繁出现,而仅仅依靠二维视图已经很难对这些方案进行详细直观的理解。为便于深入讨论、充分交流、直观了解物流各个环节,山西迎才引入了高级影视三维制作软件Maya。本文介绍了Maya在物流装备领域中的应用,同时介绍了Maya和FlexSim仿真软件的搭配使用。
引言:设计数据存储方案时,Feed流、IM消息、订单等一些典型业务场景的,都有比较多的技术文章和教学课程;在线Excel场景下的文章却很匮乏,所以把自己近期对在线Excel存储选型的一些思考写下来,和大家一起交流。
腾讯云数据库TDSQL是腾讯自研的企业级分布式数据库,在金融、政务、运营商、电商、游戏等数十个行业中落地应用,具备金融级高可用、强一致、高性能、高可靠等特性。目前,腾讯云数据库TDSQL 已助力 20 余家金融机构进行核心系统改造,TOP 10 银行中服务比例也高达 60%。 作为专业的 IT 社区,CSDN 也希望有更多人能够和腾讯云一起投身国产数据库发展建设中来,用技术的砖墙筑起共赢的国产数据库生态圈。 CSDN 联合腾讯云正式发布“腾讯云数据库TDSQL 工程师路线图”,由多名资深技术专家出谋划策,历
在日常开发中,老大经常要求我们给出一个完善并合理的技术方案之后才能进行开发。并且要求技术方案一定要细,要重点覆盖监控、异常处理、灰度、降级方案。同时要注重边界处理。最初,我的技术方案写的很粗,也没有理解老大说的边界处理到底是怎么一回事。于是乎,辛辛苦苦写了一周的方案,就会在技术方案评审的时候直接打回重做,甚至多次打回。 不过还好,在经历过几次大项目的方案设计后,我的方案设计越来越完善,直到最后老大非常认可并在组内进行参考。随着我的方案设计逐渐完善,也逐渐发现,不但编码效率越来越高,编码时思维更加清晰,而且方案中的每一个模块都贯穿了整个软件生命周期。
开发环境: jdk:Jdk1.8 Scala:2.11.8 CDH6.2.1: zookeeper-3.4.5-cdh6.2.1、hadoop-3.0.0-cdh6.2.1,hive-2.1.1-cdh6.2.1、hue-4.3.0-cdh6.2.1 Sqoop:sqoop-1.4.7-cdh6.2.1 Mysql:5.7 Zeppelin:0.8.0
说到系统稳定性,不知道大家会想起什么?我想大多数人会觉得这个词挺虚的,不知道系统稳定性指的是什么。一年前的我看到这个词,也是类似于这样的感受,大概只知道要消除单点、做好监控报警,但却并没有一个体系化的方法论。经过一段时间的摸索,我对系统稳定性有了较为体系化的认识,于是迫不及待地希望和大家一起分享。所以今天,就让我跟大家简单聊聊系统稳定性建设这个话题吧!
为什么采取分区,而不是分表,以及MySQL分区不仅能够提升数据库性能和管理效率,还能有效支持处理大规模数据的需求。
承接上一篇《理解分布式系统中的缓存架构(上)》,介绍了大型分布式系统中缓存的相关理论,常见的缓存组件以及应用场景,本文主要介绍缓存架构设计常见问题以及解决方案,业界案例。
大数据实战项目的知识点 1、大数据集群环境的搭建 CentOS 6.8、 hadoop-2.7.3、 hive-0.13.1 zookeeper-3.4.10 kafka_2.10-0.10.2.0、 flume-ng-1.7.0 日志采集流程、 Spark 1.6.3 2、企业级大数据项目的架构搭建 Java、配置管理组件、JDBC辅助组件(内置数据库连接池)、Domain与DAO模型 scala:只适合用于编写一些比较纯粹的一些数据处理程序(比如说一些复杂的数据etl) 真正的讲师本人做
大家好,我是林宗霖,是一位测试工程师,也是全栈测开训练营中的一名学员。学习完全栈测开训练营的课程,让自己更加意识到:基础不牢,地动山摇的道理。近两年,行业的很多小伙伴都热衷于自动化、测试开发等方面的技术,而忽略了测试基本功的修炼!
目前CMDB使用RedisGraph存储各种关系映射数据,数据的重要性不言而喻,所以数据的防灾、高性能及高可用非常重要。目前现状RedisGraph是单节点运行,存在数据防灾、高可用、性能不易扩展的缺陷在CMDB系统中RedisGraph应用流程图📷现状改进为了解决数据防灾、高可用、高性能的需求,RedisGraph设计为主从(1主2从)、读写分离架构改进后RedisGraph架构设计📷高可用主要通过主从模式实现,当主redis数据变动时,实时同步到从redis当主redis出现问题不能继续提供服务时,哨兵
1. 分层缓存架构设计2. 缓存带来的复杂度问题数据一致性缓存穿透缓存雪崩缓存高可用缓存热点3. 业界案例技术挑战Feed缓存架构图架构特点参考
【什么是分库分表】 顾名思义,分库分表就是对数据库进行拆分以一种方式或策略。但是在实际场景中,分库和分表并不是要一起出现的。有可能只是需要分表,有可能只是需要分库,如果在大流量高并发的情况下,会出现分库分表同时出现的情况。那么什么时候需要分库分表呢? 我们可以考虑一个问题,比如我们所负责的业务线是全新的而且非常有潜质的,那么我们设计系统的时候,通常并不会上来就做分库分表的设计,因为对于系统上线之后的发展,没有人可以预测出来。所以,都会中规中矩的按照单库单表的方式去设计。忙碌了好几个月,系统上线了,最初每天
据说谷歌AI中国研究中心,最近内部有个项目是针对建筑方案设计、施工图设计,到施工现场管理的AI解决方案。 方法原型来源于建筑师习惯使用的grasshopper(即参数化设计)。只是所有的过程将有AI掌控。 当然,谷歌的产品离发布,还早着。 说起参数化设计,早些年我的毕业论文研究的就是参数化设计。 国内比较快速上线的人工智能建筑师是XKool,小库。 这类产品有个特点,延续了参数化设计的快速生成多方案的能力。 也可以说是人工智能应用在设计上的一个最核心的优势:多方案生成能力。 比如阿里的鲁班,也以多取胜;
为加强产学研深度融合,促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接,推动高校毕业生更高质量创业就业。腾讯公司参与第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛产业命题赛道,并正式发布了10 个命题方向。命题方向聚焦国家“十四五”规划战略新兴产业方向,倡导新技术、新模式的创新。 欢迎感兴趣的高校团队关注并申报。关于命题要求、命题内容解读、以及各命题咨询联系方式,可以下载附件文档。 命题发布及报名请扫码登录大赛官网: (在企业名称中搜索“腾讯”)。预祝大家在本届大赛中取得优异的成绩,赛出风格,赛出水平。 命
在传统数据大集中的环境下,银行核心系统很容易发生故障,而且一旦发生故障,影响面将特别广,带来很大的舆论压力和监管压力,历史上大型商业银行核心系统故障的例子不在少数。而且传统的集中式架构不易扩展,各模块间高度耦合,最终造成核心系统体量太过庞大、业务太过繁重。
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针对当前远程容灾备份系统普遍造价高昂的缺点,技术人员提出了一种通过基于Linux系统下的Rsync(Remote Synchronize)远程同步框架进行改进,采用节点间数据复制技术实现数据库远程备份方案。 根据容灾备份系统对备份类别的要求程度,数据库备份系统可以分为数据级备份和应用级备份。数据备份是指建立一个异地的数据备份系统,该系统是对原本地系统关键应用数据实时复制。当出现故障时,可由异地数据系统迅速恢复本地数据从而保证业务的连续性。应用级备份比数据备份层次更高,即在异地建立一套完整的、与本地数据库系统
1.业务调研 明确需求并经过需求评审后,调研相关系统的功能模块及系统运行流程,生成业务调研报告。
五年前,香河大厂村,开张大吉。我和弟兄们雄心壮志,坐公交车去面试,谁知道求职不到半个月,每天平均1.3个人挂在八股文造火箭,一年内6个兄弟去了外包。
UbiSQL 这个词对大家来说可能比较陌生,UbiSQL 是平安集团内部打造的分布式数据库产品,代码基于 TiDB,完全兼容 TiBD 4.0 版本。在 TiDB 的特性之上,UbiSQL 在稳定性、安全性和应用性上面都做了提升,打造出一个金融级且内核源码自主可控的分布式数据库,提供一栈式 HTAP 解决方案。
昨天发布的《缓存架构,到底设计些什么?》一文,评论里问“究竟啥时候用memcache,啥时候用redis”的比较多。
随公司业务不断发展,营销活动、广告、页面改版等需求日益倍增,靠纯人工撸代码已经无法跟上需求增长速度。加班?招人?显得不够明智,也不够前端,提效也就成为了关键。如何提效?从何入手?那不得不提的就是前端提效神器 —— 搭建系统,下文将从多个方面,向大家简单介绍政采云前端团队 ZooTeam 的可视化搭建系统 —— 鲁班。
2004年10月,我参加了某车站综合信息平台项目的开发,承担项目的方案设计任务。该项目力图通过対车站现有信息子系统的集成,以达到共事各子系统的数据,优化企业运输作业流程,提高企业经营管理水平之目的。 本文结合笔者的实践,以该综合信息平台建设项目为例,讨论了企业应用集成技术。在本着集成、开放标准、管理配套的原则下,提出了基于Java技术的J2EE应用服务器作为统一的应用集成平台,以集成适配器作为系统集成架构模式的总体设计思路,并着力介绍了该项目关键部件一一集成适配器的构建过程。还就项目的具体实施作了详细叙述。最后,提出了企业应用集成的持续性,并确定了下一歩集成的目标。
前段时间接手了一个还处于方案设计阶段的工作,我重新做了设计。觉得新方案比旧方案业务清晰明朗、解决了旧方案的缺陷。我就很高兴,跟同事聊这个事情。同事就问我是怎么想到这些的呢。
高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。
记得 TensorFlow 2.0 刚发布时,一票开发者都在疯狂吐槽:官方文档不好找,bug 没有及时修复和更新等等。尽管上线这么久,仍有大量开发者不愿从 1.x 升级,或从别的框架迁移过来。 事实上,TensorFlow 2 不仅继承了 Keras 快速上手和易于使用的特性,还扩展了原有 Keras 所不支持的分布式训练,并整合了 TF 生态的其他组件(如 TF Serving、TF Lite、TF Hub、TFX 等),能有效提升生产环境的稳定性和可维护性。 所以,掌握 TensorFlow 2 是一
如今非常多企业都在搭建自己的私有PAAS平台,当然也有非常多大型互联网公司搭建共同拥有PAAS平台(比如SAE/BAE/JAE(jae.jd.com))。那么使用PAAS平台来部署SAAS应用有哪些优点呢?除了大家都知道方便部署管理,节约资源和成本,今天我主要给大家介绍还有一个优点就是让部署在PAAS平台上的应用非常easy做到7×24小时不server执行(哪怕须要又一次部署和更新应用),这个对于一般的企业和普通开发人员来说是非常难办到的。当然假设要在PAAS平台做到事实上也不是那么简单的。须要非常强的技术力量。以下就主要介绍一下在PAAS平台如何实现让部署在PAAS平台上的应用达到7×24小时执行的方案。
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