说项目，项目问的非常深（本人提到之前做过的一篇关于FULL GC的问题定位和优化的项目以及一个多并发的项目）
随着我国社会主义市场经济的不断发展，以及互联网技术的普及，我国电子商务等产业迎来了新的发展高峰。为减少订单履行成本，满足客户多样化需求，增强核心竞争力，主流电商企业纷纷加大对仓储物流的投资力度，这为仓储业的发展带来了广阔的发展空间。
直播答题已经是风口，毋容置疑。对攻城狮们来说，2018 年春节是个坎，直播答题技术做细致做到位了，才能安心过个好年。 为了应对这个挑战，我们首先分析一下直播答题和传统直播在技术上的不同，然后深度解释一下直播答题解决方案的海量并发派题和收题。 📷 直播答题和传统直播在技术上的不同 直播答题首先是直播，然后是答题。直播答题是构建在传统直播基础上的创新玩法，和传统直播的不同包括下面几点： 📷 1. 海量并发派题 就传统视频直播而言，直播间通常在线用户人数是少几万人，通常情况下超过五万
干线运输指的是运输的主干线, 在主干线上有最大的运力,一般快件的运行都是由支线去向主干线去汇集, 由主干线运输过去
案例：对账系统的业务是这样的，用户通过在线商城下单，会生成电子订单，保存在订单库；之后物流会生成派送单给用户发货，派送单保存在派送单库。为了防止漏派送或者重复派送，对账系统每天还会校验是否存在异常订单。对账系统的处理逻辑很简单，系统流程图如下。目前对账系统的处理逻辑是首先查询订单，然后查询派送单，之后对比订单和派送单，将差异写入差异库。
近期，受疫情影响，快递企业存在用工缺口导致运力不足。连日来，多地快递揽投量开始持续回升为解决运力不足问题，北京市邮政管理局督促各快递企业全国总部加紧调派京外力量驰援各地。 为全力化解现存积压问题，责成各快递企业制定消减积压邮件方案，并制定两天内的具体细化安排，对重点区域，药品、防疫物资等重点物品优先保障投递派送；确保暂时关停的网点即日全部恢复正常运行，对积压严重的分拨中心实施“拔钉子”措施，细分积压快递类型，对投递较为集中的大型社区，通过组织货车运力，由分拨中心直运至社区进行投递，减少网点分拣环节，提高效率。 刚好这两天阳了在家，看到一些网友在发视频调侃自己的快递派送像是龟速前行。所以我做一个通过快递100这个网站查快递物流信息的爬虫。研究了一下，发现实现起来不是很复杂，在此整理成文档并share给大家。 爬取思路也很简单：输入运单号后从服务器获取快递公司对应的ID号，然后拼接出新的请求地址来获取相关信息，代码分解如下：
HQ Trivia 号称直播答题的鼻祖，它是一款小知识互动游戏，由短视频社交鼻祖Vine的联合创始人拉斯-尤苏波夫和科林-克罗尔共同开发
Shopee 是一个电商平台，业务覆盖新加坡、马来西亚、巴西等多个市场。在今年的 11.11 大促中，Shopee 售出超 20 亿件商品。大量订单在东南亚的派送会遇到什么样的特定问题？Shopee 又将怎样解决和提效？
最近监控发现对账系统最近越来越慢，领导急了，开始询问我能优化一下性能吗。我深入看了对账系统的业务后，发现还是挺简单的：
互联网的发展，让网络购物变得更为方便和快捷，无论是处在时尚潮流前列的年轻人，还是上了年纪的老年人，生活里都已经离不开网购和快递，大到家具彩电，小到一包纸巾，在网上下单驾轻就熟，无论是住宅区还是写字楼，随处可见的快递包裹，正印证着当下网购的火爆程度。
我们都知道Hbase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统。Hbase主要用于海量数据的结构化存储。
系列文章 实战使用Axure设计App,使用WebStorm开发(1) – 用Axure描述需求 实战使用Axure设计App,使用WebStorm开发(2) – 创建 Ionic 项目 实战使用Axure设计App,使用WebStorm开发(3) – 构建页面架构 实战使用Axure设计App,使用WebStorm开发(4) – 实现页面UI 实战使用Axure设计App,使用WebStorm开发(5) – 实现页面功能 实战使用Axure设计App,使用WebStorm开发(6) – 迈向后端
本文阐述了标准地址库在资源预判、工单流转、经营分析中的重要作用，结合实际项目建设情况说明了问题的解决情况和下一步需要完善的工作。
Serverless 作为近几年兴起的新概念，相信不少人都对其有所耳闻，但究竟什么是 Serverless？它真的不需要服务器了吗？传统业务到底如何和 Serverless 适配呢？ 本文将通过 WordPress 建站场景，为您介绍基于 Serverless 的低成本、高性能的全新建站方案。
微软新任CEO Satya Nadella去年上任时，祭出“移动至上，云端优先”（mobile first and cloud first）的新政策，至今抛出了许多新服务与改变，来瞧瞧Nadella上任一年后端出什么样的成果。 新策略1：拉拢百万Android和iOS的App拥抱微软 为了快速扩张App市场，微软不惜化敌为友，让百万Android的App和iOS的App无痛转移到Windows 10 苹果和Google双双透过iOS和Android的App市集稳坐App两大龙头。这次微软决定改采化敌为友
在软件开发领域，解耦这个词相信大家都不陌生。在面向对象的语境下，我们会应用SOLID原则来构建高内聚低耦合的应用，实现模块间的解耦；在复杂业务系统分析和建模时，会通过DDD的战略和战术设计帮助划分领域并实现分布式系统中服务的解耦；当我们在组织大型敏捷开发团队协同工作时，通过组建自治团队来减少摩擦，从而实现团队级别的解耦。 可以看到解耦无处不在，并且以此为目的投入，大家都会觉得是无比的政治正确，因为实现了解耦，我们的系统和应用就能更快速的扩展和演进，我们的团队就能更顺畅的合作并能更加快速的实现业务价值。 但是
日常工作中，经常会碰到这样的场景：有时候数据量特别大，任务量特别多，我们通常会开启多线程去分批执行任务，在所有任务执行完了之后，再去执行接下来的作业。
以下内容来自「玩转腾讯云」用户原创文章，已获得授权。 想搭个博客，可是月底裤兜只有几十块？ 服务器：那我走？ Serverless：走吧走吧，小哥哥快选我~ 1 安装部署 进入腾讯云 Serverless 控制台： 控制台地址：https://console.cloud.tencent.com/sls 创建 Wordpress 模板应用； 输入名称完成即可； 等待部署 部署完成进入管理； 可直接进入访问； 第一次进入需要安装下面输入的需要根据自己需求输入，别学我； 登录即可；
RTSP协议视频平台EasyNVR是目前TSINGSEE青犀视频云边端体系内发展最为成熟的流媒体服务器，目前有了多年的积累和不同项目的成功实践，但是为了给用户提供更加便利的操作，我们仍在不断优化EasyNVR。
以下内容来自「玩转腾讯云」用户原创文章，已获得授权。 本文介绍下如何使用云函数来实现 Office 办公文件的预览。 01. 前言 曾几何时，文档预览曾经很麻烦，小公司需要购买服务器，自行搭建文件服务器来满足产品的文件预览需求，用户上传的文件经由后端进行转码之后才能预览，技术团队需要搭建文件存储服务及转码服务才能实现基础功能，我司曾经就是这么做的。 虽然有公开的微软 Office 预览服务以及 kkfileview 等实现方案，但仍然存在诸多问题，比如微软 Office 预览的大小限制，kk 的略微繁重。
消息不能传递，当消息成功发送到Broker之后，Broker没有收到Producer的二次确认事件，消息被broker标记为暂时不能派发，这种状态下的消息就是Half(Prepare)Message。
和迭代模型一样，每一个执行节点实现一个next函数，区别在于每一次迭代，执行节点返回一组tuple, 而非一个tuple
机器之心原创 作者：力琴 敢为人先的美团，也开始学起亚马逊开店了，不过这是第一家由骑手经营的智慧门店。以无人微仓和无人配送发展「前置仓 + 即时配送」的新型零售门店，首次落地首钢园，为 3km 半径内智慧园区的生活服务提供新的机会。 十一期间，美团在即将开展冬奥会的首钢园开了第一家 AI 智慧门店——MAI shop。 智慧门店并非新鲜事，早在两年前，亚马逊以「无需排队、拿完就走」理念的无人商店 Amazon Go 叩开了新型无人零售店的大门。 美团的 MAI shop 采用门店仓配一体化的模式，采用无人
为了从软件定义数据中心迈向软件定义企业的目标，VMware揭露了正在进行的三大新战略。包括了拥抱竞争对手OpenStack来强化混合云架构，并和潜在对手轻量级虚拟化平台Docker结盟，以强化虚拟机调度能力，最后一项则是从软件市场开始跨入硬件市场，打造全VMware的整柜式服务器设备。 新战略1 化敌为友，拥抱OpenStack强化混合云架构 在VMworld大会上最引人注目的是，VMware执行长Pat Gelsinger宣布，VMware将支持OpenStack，推出VMware Integrat
导语 | 消息队列也通常称为消息中间件，提到消息队列，大部分互联网人或多或少都听过该名词。对于后端工程师而言，更是日常开发中必备的一项技能。随着大数据时代的到来，apache旗下的Kafka一度成为消息队列的代名词，提起消息队列大家自然而然就想到了Kafka。然而消息队列本身是工程领域内一种解决问题的通用方案。它的背后有着一些通用的设计思想和经典模型，这些是消息队列的精髓和灵魂。它们独立于任何一种消息队列的具体实现(例如Kafka)，但每种消息队列(除了Kafka外，还有RocketMQ、Pulsar
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最近在 eBay 淘了一台准系统，看转运四方的价格涨了不少，就在网上搜了一下其他的转运商。最终考虑试试中环转运。因为作为新人第一单，对于中环转运怎么样心里还是没底的，所以也更新一篇文章和大家共享。以下所有经历和观点仅代表个人用户的一次下单体验，可能会有以偏概全的情况发生。
研究比原链已经一年了，用比原链做了几个dapp，而且最近还做了一个基于他们插件钱包的dapp，总结了一些遇到的坑，还有一些技术细节，接下来我会分成三章，从dapp设计架构上，到深入到源码分析去帮各位介绍一下比原链的dapp，还有分析比原官方最近发布的dapp的架构。
阅读目录 发布订阅模型 Redis中的发布订阅 客户端编程示例 0.3版本Hredis 发布订阅模型 在应用级其作用是为了减少依赖关系，通常也叫观察者模式。主要是把耦合点单独抽离出来作为第三方，隔离易变化的发送方和接收方。 发送方：只负责向第三方发送消息。(杂志社把读者杂志交给邮局) 接收方：被动接收消息。(1：向邮局订阅读者杂志，2：门口去接邮过来的杂志) 第三方作用是：存储订阅杂志的接收方，并在杂志过来时送给接收方。 (邮局) C#示例，发送方把杂志放到邮局里面： if (QA.AddB
履约时长是电商的生命线，直接关系到用户的消费体验。新华网[5]2022年双十一的报告显示，37.4%的受访者希望次日达，29.91%希望当日达。相较于其他物品，受访者对手机、电脑、数码产品的物流时效要求更高，更希望当日或1-2天内能收到货。 得物履约场景中，主要的阶段包括仓库内生产和第三方承运商配送。在用户支付时，得物会根据仓库的生产情况和运配资源，给用户一个承诺时效。
传统三层架构大致可以分为表现层，业务层和持久层（数据访问层）。其中表现层负责接受请求和转发请求。业务层负责处理请求（注：事务管理，日志记录等AOP类型的操作均封装在这一层）。持久层主要负责数据库与实体之间的操作。
只要是做生意，都得讲究价值规律，黑市也不例外。某款产品要是搞打折促销，群众们必然蜂拥而至——要是免费大派送，那一传十十传百的速度又怎是门庭若市可形容！ 最近Palo Alto Networks发现了一
以下内容来自「玩转腾讯云」用户原创文章，已获得授权。 01. 什么是 Serverless？ 在《Serverless Architectures》中对 Serverless 是这样子定义的： Serverless was first used to describe applications that significantly or fully incorporate third-party, cloud-hosted applications and services, to manage serv
消息队列：它主要用来暂存生产者生产的消息，供后续其他消费者来消费。它的功能主要有两个：a.暂存(存储)、b.队列(有序：先进先出)。其他大部分场景对数据的消费没有顺序要求，主要用它的暂存能力 。从目前互联网应用中使用消息队列的场景来看，主要有以下三个： 1. 异步处理数据 2. 系统应用解耦 3. 业务流量削峰
作者：jaydenwen，腾讯 PCG 后台开发工程师 消息队列也通常称为消息中间件，提到消息队列，大部分互联网人或多或少都听过该名词。对于后端工程师而言，更是日常开发中必备的一项技能。随着大数据时代的到来，apache 旗下的 kafka 一度成为消息队列的代名词，提起消息队列大家自然而然就想到了 kafka。近而网上有太多太多介绍消息队列 kafka 功能或者内部实现的文章。 然而消息队列本身是工程领域内一种解决问题的通用方案。它的背后有着一些通用的设计思想和经典模型，这些是消息队列的精髓和灵魂。
游戏服务器之数据存档：把逻辑服务器的角色数据存档到mysql和redis，分析的是较早前的一个游戏项目的存档处理。有些设计缺点，会提出优化方式。 设计上： 逻辑服务器在其逻辑线程里读写数据，数据缓存在redis。数据服务器接收消息，并执行写sql和备份写sql和记录存档日志（分线程来写）。写sql的执行都有备份。 有些需要优化的点： 所有的在线角色的数据在游戏启动时就读到逻辑服务器。 所有的有关数据引擎（redis和mysql）的操作在数据服务器的逻辑线程里处理。 数据服务器和逻辑服务器使用自定义存档消息
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亚马逊Amazon供应商平台支持通过EDI和API两种方式进行集成，不禁开始思考到底该选择哪种方式来集成？
OSI模型中最下面的两层用来解决两个硬件设备在物理上的通信问题（如规定怎么将电平信号转换为数字信号），相对应的TCP/IP模型中，这部分代表将会将机器封装为一个MAC地址来实现通讯。网络层是关于，具体到应该由谁、哪一个设备来接受传输的信号，所以对应的TCP/IP模型中，用IP地址来表示“接收方”的地址，用于建立连接。
亚马逊的无人机送快递计划已经提出两三年了，但似乎却并未真正的实施过。空中飞行的管控、无人机的安全性以及调配控制系统的完善，都需要更进一步的细化和落实。当然亚马逊并没闲着，他们的最新专利显示，亚马逊对于
为了保证系统能够对机房级别的故障进行容错,不会使系统不可用,这就需要在机房级别对系统进行冗余处理。而这就需要在架构上进行良好的设计。来面对多机房场景下的技术挑战。事实上，异地多活最大的挑战在于机房之间的物理距离更远,数据传输的延迟已经不能忽略。在网络普遍延迟的情况下,如何根据业务特性设计高可用的性能达标的分布式系统,将是最大的挑战。
Hbase原理、基本概念、基本架构 概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统； HBase是基于Google BigTable模型开发的，典型的key/value系统； HBa
下面我会以登录为例，来讲如何利用postman提取上一个接口返回数据，并且放到当前接口来使用。
Session共享有多种解决方法，常用的有四种： 1）客户端Cookie保存 2）服务器间Session同步 3）使用集群管理Session（如MSM） 4）把Session持久化到数据库 针对上面Session共享四种方法的详解： 1）客户端Cookie保存以cookie加密的方式保存在客户端.优点是减轻服务器端的压力，每次session信息被写在客服端,然后经浏览器再次提交到服务器。即使两次请求在集群中的两台服务器上完成，也可以到达session共享。 2）将session持久化到数据中这种共享ses
以下内容来自「玩转腾讯云」用户原创文章，已获得授权。 WordPress 是使用 PHP 语言开发的平台，用户可以在支持 PHP 和 MySQL 数据库的服务器上架设属于自己的网站，也可以把 WordPress 当作一个内容管理系统（CMS）来使用。 腾讯云 Serverless 提供了基于 Serverless 架构的 WordPress 全新部署方式，仅需三步，就可以快速部署一个 WordPress 项目，抛去繁琐的底层运维步骤，所有的功能都可以在 Serverless 架构上实现。在保证性能优势的同
如何判断一个坐标点是否在一个多边形中，具体的应用场景就是，外卖派送，用户提供的坐标是否是在外卖的派送范围之内。用户的坐标可以通过手机设备获取到，派送范围就是通过在地图上，进行多边形的绘制，获取多个坐标点连接起来的配送范围。下面来看看代码上是如何简单判断的。
随着消费者对配送效率和要求的不断提升，让末端配送“硝烟再起”，前有快递企业、电商企业的布局，后有众包物流、外卖大军的“搅局”，关于同城配送这块仍有挖掘空间的市场，正成为“必争之地”。为了帮助企业更好地适应市场新环境，快递100现推出同城配送API，携手合作客户一起创造更多价值。
JAVA入门多线程邮局派发信件 Postman package cn.campsg.java.experiment.entity; public class Postman { private String postName; private int mailCount; public String getPostName() { return postName; } public void setPostName(String postName
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