(VRPinea 12月29日讯)今日重点新闻:触觉技术厂商bHaptics,发布了全新的VR触觉手套TactGlove,售价299美元;Meta已收购数据合成公司AI.Reverie,将其并入AR/VR团队Reality Labs;Meta Quest开启“2022新年特卖”活动,20多款热门VR游戏低价促销中。
『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。
Quartz是一款比较优秀的分布式任务调度框架, ApiBoot对其封装之前就有两种任务存储方式,分别是:memory(内存方式)、 jdbc(数据库方式),不过我们需要编写一些繁琐的代码配置, ApiBoot实现了集成后,可快速应用到项目中,而且还提供了 ApiBootQuartzService 接口用于操作任务的状态、有效性、新任务创建等,提供了一些常用方法,使用时只需要注入即可,因为该类在 ApiBootQuartzAutoConfiguration 自动化配置类中已经做了实例化。
团购订单系统简介 美团团购订单系统主要作用是支撑美团的团购业务,为上亿美团用户购买、消费提供服务保障。2015年初时,日订单量约400万~500万,同年七夕订单量达到800万。 目标 作为线上S级服务,稳定性的提升是我们不断的追求。尤其像七夕这类节日,高流量,高并发请求不断挑战着我们的系统。发现系统瓶颈,并有效地解决,使其能够稳定高效运行,为业务增长提供可靠保障是我们的目标。 优化思路 2015年初的订单系统,和团购其它系统如商品信息、促销活动、商家结算等强耦合在一起,约50多个研发同时在同一个代码库上开发
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。
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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。
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。
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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。
利是又称利事,即红包,是中国文化传统的一种社交行为。现在,新年开工第一天,很多中国公司也形成了派开工利是的风俗,比如马化腾携高管亲自给员工发红包已成为腾讯的传统,今年元宵节李彦宏也系上了围裙,在公司饭堂给百度员工乘起了汤圆…… 企业主如此重视开工日,不难理解:不只是可以起到激励士气的目的,更重要的是要自上而下地传达出一种新年新气象的氛围。 今年钉钉也抓住了开工日,从元宵节后的第一个工作日开始,一直到本月底期间,举办“酷公司开工季——20万元开工特权”系列开工利是活动,面向钉钉500万家中小企业客户中已获得钉
“金三银四”指的是在3月、4月,尤其是3月是应届生求职、也是在职人员跳槽到更满意职位的黄金时期。求职、跳槽,说到底,本质上就是职场人员和工作职位匹配的过程,一个萝卜一个坑,此坑不适合,自有留爷处。
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。
作为一名成熟的程序员,自然是要有一个自己的技术博客,来总结自己平时遇到的问题以及学到的知识。这样既能沉淀自己的技术,也可以帮助别人。正好手里有一台闲置的云服务器,部署一个小型的博客绰绰有余了。
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。
作者:冯忠旗原文:https://juejin.im/post/5cfde01bf265da1bba58f863
编辑手记:对于资深的老DBA们,他们在漫长的职业生涯中养成了很多稀奇古怪的守则,以在复杂多变的环境中“幸存”,这源于无数血泪的教训,我曾经在《数据安全警示录》一书收录了大量现实案例,现在整理分享给大家
感谢这一年的遇见与陪伴,我们帮大家总结了全年精选文章,恭祝大家新的一年大展宏“兔”!“兔”飞猛进! Tips:文末有红包封面 及互动礼品 等你来领! 技术精选 新一代 Serverless 高阶多媒体转码方案 如何使用 Serverless + CLB 快速部署 Web 服务 如何使用 Serverless 做架构和项目管理——三年全栈经验总结 Web 函数请求多并发上线,Web 服务部署更快更省 运维提效利器——事件总线「链路追踪功能」正式发布 全面提升数据库日志处理效率,EventB
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。
在过去的一年里,作为一名Java程序员,我成功地完成了多个项目,包括开发新功能、修复bug和优化性能。
这是我的 2022 年第一篇文章。一直在想写些什么比较好,既然是新年,新年新气象,写点技术展望的想法是不是更合适?于是这篇文章的标题,也就是本文的核心思想出来了:
作为SpringCloud教程的第一篇,不讲解具体的技术使用,通过一个通俗易懂的小故事,来解决这些疑惑。
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。
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降级是系统保护的重要手段,保证系统的高可用,简单理解,降级就是丢车保帅,在系统压力极大时,暂时不做非必要动作,以保证系统核心功能的正常。
注意:部分功能暂未实现,只是对表结构进行了设计,商品管理、订单管理、营销管理大部分功能均已实现。
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。
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。
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。
接上一篇文章,本文主要对编辑商品、商品评价及回复、商品操作记录这三块功能的表进行解析,采用数据库表与功能对照的形式。 编辑商品 相关表结构 商品表 商品信息主要包括四部分:商品的基本信息、商品的促销信息、商品的属性信息、商品的关联,商品表是整个商品的基本信息部分。 create table pms_product ( id bigint not null auto_increment, brand_id bigint comment '
(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。
创建一个真实高质量的低代码商业项目需要考虑多个方面,包括项目的目标、技术选择、团队组建等。以下是一个简要的示例项目:
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。
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。
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。
本文主要对订单及订单设置功能的表进行解析,采用数据库表与功能对照的形式。 订单 相关表结构 订单表 订单表,需要注意的是订单状态:0->待付款;1->待发货;2->已发货;3->已完成;4->已关闭;5->无效订单。 create table oms_order ( id bigint not null auto_increment comment '订单id', member_id bigint not null comment '会员
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