如今，国内云服务器市场竞争是异常激烈，送走双十一、黑色星期五，又迎来双十二。前天我们有看到阿里云双十二活动又开始忽悠新用户，推出的活动相比双十一是稍微不是那么给力，但是相关的政策和套路，还是应该能完成他们预料的KPI考核的。在双十一期间的活动中，比较有诚意的还是腾讯云商家的活动，其中有一款三年1449元的配置，5M带宽、8GB内存、2核CPU，当然是只可以选择几个国内的机房。
12月对于每个企业来说都是“冲刺月”，做收入、花预算、冲销量。手机行业表现得更加突出——手机公司各出奇招，发起最后冲刺。一个显著的表现是11月手机发布会扎堆，一共发布了16款新机。11月28日这天，更是出现了一加、荣耀和360同时开发布会让媒体分身乏术的盛况。 密集发新品只为冲销量 金立：抓住全面屏热点，连发八款新机。 小米MIX是全面屏概念的提出者，iPhone X加入该阵营则进一步加速全面屏手机普及。正是因为此，许多手机厂商都推出了全面屏手机，11月26日金立更是一口气发布了8款全面屏手机：M7 Plu
原ZLJ卖场的压测流程，是依托于阿里云PTS工具，团队自身缺乏性能测试能力自建，缺少性能分析和数据沉淀，测试场景单一，只有单接口和多接口压测，缺少场景和链路压测，不能相对合理的评估系统性能承载能力，机器扩容只凭借经验进行增加调整，缺乏评估依据。
多年以来电子商务业务快速发展，尤其是移动客户端发展迅猛，移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利，而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
前面已经写了很多亿级流量的文章, 中间讲了各种处理思路, 这儿将这些思路与业务综合起来, 情形一就是秒杀, 提到秒杀, 很多人都会觉得这是一件技术要求很高的事情, 因为这涉及到超大访问量(可能瞬间千万倍的用户访问商品)、维护数据一致性(不能超卖), 前者对性能有极高的要求, 而后者又正好拉低了性能,本文谈谈秒杀的设计思路, 并在最后给出秒杀设计的简单模型图。
【CSDN 编者按】API是Application Program Interface，应用程序连接接口的缩写，作为数据传输流转的重要通道，API网关更成为云原生时代的重要入口。 作者 | 温铭，Apache APISIX PMC主席 责编 | 张红月 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） API 是各个不同的应用程序和系统之间互相调用和传输数据的标准方式。在很多的开发团队中都是使用 API-first 的模式，围绕着 API 来进行产品的迭代，包括测试、Mock、文档、API 网关、Dev Po
正是由于这些专门针对数据包的高性能支持，才得以实现性能优良的负载均衡器来支撑多年双11场景下的脉冲流量的压力。
“双11”带来的购物狂潮余温尚存，“双12”又火热来袭，而面对愈演愈烈的促销大战，云市场显然已按耐不住云服务商的热情，各家动作频频，其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表，借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动。业内专家认为，作为如今最火爆的新兴市场，越来越多的 “云”企业短兵相接、各展所长，预计1-3年内中国必有几个非常大的云服务商强势崛起。 云市场短兵相接，促销活动夺眼球 记者了解到，12月18日前后，云服务商活动相对集中，中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动，其中，主要三家云
Tech 导读 本文面向受众可以是运营，可以是产品，也可以是研发、测试人员，希望通过如下思路（知历史->清家底->明目标->定战略->做战术->促成长）帮助大家了解电商大促系统的高可用保障，减少那些高深莫测的黑话和高大尚的论调，而希望以体系化的知识让读者有所得。
『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。
我的 87 岁的祖母住在沈阳郊区的一所老房子里。虽然她年岁已高，但却很有技术悟性。平常她会用三个 App 进行网购：在京东上买书，在拼多多上买水果，在淘宝上买其他东西（衬衫、围巾、洗涤剂、数独板）。
·acceptCount：如果Tomcat的线程都忙于响应，新来的连接会进入队列排队，如果超出排队大小，则拒绝连接
针对新手入门的普及，有过大型网站技术架构牛人路过，别耽误浪费了时间，阅读之前，请确保有一定的网络基础，熟练使用Linux，浏览大概需要3-5分钟的时间，结尾有彩蛋。 分布式 小马正在经营一个在线购物网站，名叫TT猫，有商品管理、订单管理、用户管理、支付管理、购物车等等模块，每个模块部署到独立的云服务主机。 现在，程序员小明同学浏览TT猫，想买一款牛逼的cherry机械键盘来提升自己的工作效率。小明打开TT猫首页、搜索商品、浏览详情以及评论、添加购物车、下单、支付等等一系列操作。小明同学一气呵成，流畅的完成
小马正在经营一个在线购物网站，名叫TT猫，有商品管理、订单管理、用户管理、支付管理、购物车等等模块，每个模块部署到独立的云服务主机。
在上一篇文章中(分布式高可靠之负载均衡，今天看了你肯定会)，我带你学习了分布式高可靠中的负载均衡。负载均衡的核心在于，将用户请求均匀分配到多个处理服务器处理，以解决单个服务器的单点瓶颈问题。但，如果用户请求数非常多的话，即便实现了负载均衡，服务器能力达到上限，还是无法处理所有的用户请求。
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 在感恩节、“黑五”、Cyber Monday、圣诞节的一系列促销活动结束后，12月26日，亚马逊公布了全球亚马逊销量最高的商品——Echo Dot。 亚马逊并未发布具体销量数据，而仅仅表示“销量为百万级”，“在所有种类和来自所有供应商的商品中销量最大”。 Echo智能音箱家族今年表现亮眼，成了购物季的“明星礼物”。亚马逊表示，Echo Spot、Echo Dot和Echo Buttons在圣诞季的库存都已售罄，接下来顾客仍可购买，不过将转为预订模式，按预订顺序排队发货。 大数
大多数企业的高管谈到如何利用新技术，节省成本，创造新的收入流以及提高敏捷性和性能时，很多时候“云”都是讨论的一部分。各种规模的企业都在增加对云平台的投资，并且期望看到收益。实际上，到2020年，全球公共云服务市场预计将增长到3,310亿美元。
Martin（微服务提出者也叫 Martin）刚来到公司时是一个基层员工，它上面有经理、老板，那个时候所有人都听老板的指挥。但是过了两年，公司的人越来越多，原来的模式下整个公司的运作效率太低，管理也很混乱。
在电商促销活动期间，抢购脚本成为了一种常见的攻击方式，导致服务器负载激增，甚至引发系统瘫痪。本文将探讨抢购脚本的工作原理，分析其对线上商场的影响，并提供一系列预防和应对策略，包括技术实现细节，以确保系统的高可用性和安全性。
中国男人外表配不上中国女人，这是最近在各大社交网络掀起热烈讨论的话题。不管你是否认同这个结论，你都要承认，中国大多数男人并不注重仪表着装，与女人们在“美丽事业”上花费大把时间和金钱的现状截然相反。 男人不注重形象，影响电商格局？ 爱美之心人皆有之。女性用户生来就知道装扮自己，服装、美妆、美容、健身、减肥以及整容产业基本是由女性用户在支撑。男人更多是崇尚硬实力的比拼，权势、财富、学问、才艺、魄力等等，大多数男人认为只要着装整洁顺眼即可，知道如何搭配，保养，塑造形象的男人是小众群体。 于是乎，大街上，写字楼，
k8s是一个编排容器的工具，其实也是管理应用的全生命周期的一个工具，从创建应用，应用的部署，应用提供服务，扩容缩容应用，应用更新，都非常的方便，而且可以做到故障自愈，例如一个服务器挂了，可以自动将这个服务器上的服务调度到另外一个主机上进行运行，无需进行人工干涉。那么，问题来了，要运维何用？
Ali_Mum_Baby是一个包含超过900万儿童信息(生日和性别)的数据集，由消费者提供，他们共享这些信息是为了获得更好的推荐或搜索结果。本次数据共有两个csv。婴儿信息表
高并发应用场景涉及大量用户同时访问或操作系统，这对系统的性能、稳定性和扩展性提出了高要求。以下是一些常见的高并发应用场景及其复杂性简介：
架构问题，其实早在报表高峰期读取问题出现的初期，大数据的同事就提出增加redis从库实例，做负载均衡的想法了。鉴于redis是单线程模型，只能用到一个cpu核心，多增加几个实例可以多利用到几个cpu核心这个想法确实也没错。当时由于从库物理机有富余的内存资源，所以临时新增了三个从库实例，并添加haproxy轮询访问后端4个redis实例。整体架构变为1主4从+haproxy做从库负载均衡。但是我始终认为，cpu高主要还是跟具体的业务查询有关，架构扩展应该是在单实例优化到最佳之后才考虑的。这就好比在mysql当中，有大量慢查询导致cpu过高，你光靠扩展从库而不去先优化SQL，扩展到什么时候是个头呢？
去年8月，国内某大型快递公司S为了应对双十一的快递系统高峰，想学习阿里用全链路压测的方法对系统进行提前检查、优化系统性能。
我曾在淘宝写过一段时间代码，2012年在一家百强民企做电商副总，当时在极为艰苦的条件下带队开发了一个B2C网站，走支付宝和银联支付通道，年营业额千万级(当然实在太少了，我只是说这个网站投入了实际的运营)。
综上,面对突发流量应通过扩容,扩展,限流,负载均衡,缓存等手段来应对,确保系统稳定和可用。并且要从全局角度出发,相互协调各系统之间的关系。
目前中小企业架构设计存在哪些问题? # 1. 通病: 企业组织管理混乱 # 原因： 没有完善的企业组织架构（分工和责任不明确） # 2. 部门协同差劲 # 原因: 企业没有规范的管理流程，部门之间沟
最近看到了几个事情，一个是某保险系统，为了快速上线，全量上云，结果生产正式运行后每月账单高达几十万。相关业务总扛不住这个支出，又劳师动众，让下面的项目经理、开发、运维、架构师花了3个月把业务全量从公有云迁移下来。相关人员被折磨的半死不活，而且大大拖慢了系统的迭代速度。
由于我们的集群服务器，对于应用上，可能不单单是部署在Linux下的，也能是.net程序。所以部分集群服务器采用Windows Server服务器。仅作为例子演示集群服务器Linux或者Windows皆可。
近些年互联网电商从线上+线下的全渠道模式去转型业务，在新零售电商全渠道转型方面也带来了实质性的进展，新零售平台模式愈发成熟的过程中，实力强大的电商企业更注重如何提高用户在消费过程的无缝化购物体验，如何解决消费者需求响应滞后，如何解决供应链环节带来的成本、仓储、物流等问题。
由于用户进来后先要登录并且绑定账号，实际压力先到Passport部分，在这个过程中最开始单机TPS只能到500，经过N轮优化后基本能达到5400 TPS，下面主要是阐述这个优化过程
都怪这些购物软件太了解我的喜好，我脑子里想什么大聪明们就给我推什么、“引诱”我“剁手”，更何况各类折扣活动算得人云里雾里，如何才能占到最大的便宜将资金进行合理支配。
提到秒杀，很多人都会觉得这是一件技术要求很高的事情，因为这涉及到超大访问量（可能瞬间千万倍的用户访问商品）、维护数据一致性（不能超卖）。
找到工作社群会员（现在是分析部门的一个负责人）招了一个面霸，面霸面试期间懂各种机器学习理论等，但是入职以后，之前没有认真做过项目，却连一份基础的分析报告都做不好。
最近在做一款图床服务，前面的文章也有提到，之前整合了阿里云 OSS 做图片存储，虽然小批量的存储并不贵，然而再少也是肉，还是有点心疼的。
无论是我们在学校刚开始学编程，还是在刚参加工作开始处理实际问题，写出来的程序都是很简单的。因为面对的问题很简单。以处理数据为例，可能只是把一个几十K的文件解析下，然后生成一个词频分析的报告。很简单的程序，十几行甚至几行就搞定了。
在传输过程中，RPC并不会把请求参数的所有二进制数据整体一下子发送到对端机器上，中间可能会拆分成多个数据包，也有可能合并成其他请求的数据包。RPC协议就是为了"正确进行装包和拆包"而生的，比如使用长度限制或者标识设定边界。
前面已经介绍了服务治理相关组件，接下来趁热打铁，快速通关Ribbon！前面我们了解了负载均衡的含义，以及客户端和服务端负载均衡模型，接下来我们就来看下SpringCloud 下的客户端负载均衡组件Ribbon 的特点以及工作模型。
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。
响应时间 并发数目 吞吐量。常用的吞吐量指标： ①TPS(每秒事务数)、
上篇文章和大家聊了 Spring Session 实现 Session 共享的问题，有的小伙伴看了后表示对 Nginx 还是很懵，因此有了这篇文章，算是一个 Nginx 扫盲入门吧！
“数据猿年度重磅活动预告：2020年度金猿策划活动（金猿榜单发布+金猿奖杯颁发+2.0版产业图谱+落地颁奖大会）即将推出，敬请咨询期待！
Nginx ("engine x") 是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,特点是占有内存少，并发能力强，事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好，中国大陆使用nginx网站用户有：百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等
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