雷畅 腾讯云高级工程师。拥有多年云原生/可观测/性能压测领域的研发经验，目前主要负责腾讯云可观测-云压测（PTS）产品研发。 导语 | 作为应用服务的提供者，在面对产品或新功能上线、活动大促（618、双十一）等重大变更时，明明一切看似无懈可击，到了关键时刻，却不知哪个“系统刺客”在偷偷地 kill 您的系统？我们如何才能“底气十足”地保证系统稳定，在这竞争激烈的时代留住“日益挑剔”的用户？正所谓 Testing is believing，这需要测试、测试、再测试！ 前言 近日，腾讯云可观测平台-云压测 （P
经常会有这样的调用场景：app（或web前端）调用后台的一个接口，该接口接到该请求后，需要调用其他多个微服务来获取数据，最终汇总一个最终结果返回给用户。
随着电商业务迅猛发展，技术人员的增加，到 2016 年技术团队已经有了上百人。单体架构之痛扑来，一个前台商城 git 项目就近 30 个 Maven 的子项目，遇上需求并行开发，经常出现代码的合并冲突、需求上线等待、线上慢 SQL 等问题，整个系统的开发效率和系统稳定性都变差：
LiteFlow是一个轻量且强大的国产流程引擎框架，可用于复杂的组件化业务的编排工作。通过它我们可以把业务逻辑都定义到不同组件之中，然后使用简洁的规则文件来串联整个流程，从而实现复杂的业务逻辑。
商品加工引擎是腾讯基于云原生打造的高可用、可扩展、灵活配置的商品处理引擎，融合商品接入、商品加工、商品存储、商品分发、链路监控、商品对账等核心能力，支持近十亿的商品管理和加工，以及腾讯多个核心应用场景。 商品加工引擎提供不同类型的商品录入、商品统一加工、商品信息分发等能力。存储商品数据接近十亿，支持商品加工能力包括：淫秽、色情、迷信、暴力、涉政等内容机器或人工审核，图片转链、视频转链、统一商品理解类目品牌词生成、统一商品标签生成、商品卖点信息生成等等。 系统架构 支持商品统一接入、商品基于自建的组件市场
作者 | 方利 编辑 | 贾亚宁 本文由大厂案例转载自汽车之家主机厂事业部 - 技术部高级研发工程师方利首发于之家技术公众号的文章。 汽车之家电商系统诞生在 2014 年，成长于 2016~2019 年，并经历多年双 11、818 晚会的洪峰考验，沉淀了稳定可靠、性能卓越的在线交易能力。随着业务中台的建设浪潮兴起，2019 年进入中台化建设阶段，输出其在汽车电商领域五年沉淀的能力，助力汽车电商行业发展，加速企业数字化转型！ 一、架构演进 这个部分主要讲一下汽车之家电商系统的架构发展历程，每
注：微信公众号不按照时间排序，请关注“亨利笔记”，并加星标以置顶，以免错过更新。 Harbor 在国内外已经有很多落地案例，本文介绍 Harbor 项目合作伙伴品高云的 DevOps 案例，节选自《Harbor权威指南》一书。 品高云是广州市品高软件股份有限公司开发的云操作系统，DevOps 容器服务是品高云面向云原生应用的云服务功能，使用了 Kubernetes 和 Harbor 分别作为容器编排和镜像仓库，可面向企业级用户提供微服务开发、交付、运维等平台支撑能力。 经过数年的发展，品高云使用 Harb
微信云托管上线后，有很多同学虽然表现出了极大的好奇心，但碍于对Docker、镜像和容器等概念的不了解望而却步。
营销，就是吸引消费者关注进而使用商家提供的产品或服务的种种手段。某种意义上来说，你能看到的广告、分享、打折、赠送，这些都算是一种营销。
DDD并没有给出标准的代码模型，不同的人可能会有不同理解。 按DDD分层架构的分层职责定义，在代码模型里分别为用户接口层、应用层、领域层和基础层，建立了 interfaces、application、domain 和 infrastructure 四个一级目录。
随着公司业务的发展，订单类型的增多，没有进行抽象的发货逻辑随着迭代的推进难免会显得落后。当然，在迭代的过程中，也一直在优化，一直在演进，正所谓没有最好，只有符合当前业务现状的最合理。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 自微服务架构的概念在2012年由Fred George提出以来，至今已经过了近十个年头。 这期间，随着互联网技术和云服务的蓬勃发展，微服务架构也逐渐从“阳春白雪”走入了“寻常百姓家”。 Spring Cloud作为微服务领域的弄潮儿，利用Spring Boot提供的“开箱即用”的特性，极大地简化了分布式系统基础设施的构建。 借助Docker容器化技术和Kubernetes容器编排技术，我们可以轻松实现微服务应用的跨平台快速部署和弹性伸缩能力。 Sprin
作者简介： 柯开，腾讯云高级工程师，腾讯压测领域 OTeam PMC，负责腾讯云可观测-云压测产品设计研发。 前言 在当今数字化的时代，越来越多的应用程序和服务都被迁移到云上运行。性能测试，正是变更前验证的关键一环，是对系统进行全方位的性能“体检”。它一般通过模拟用户操作，使系统处在高强度压力之下，检验系统是否稳定、哪里会出问题。 随着分布式、微服务、云原生等架构的发展，性能测试面临了新的挑战。 分布式系统的复杂性和较高的网络通信延迟，使得性能测试难以规避设计上的死锁、竞争条件、资源泄露等问题。 微服务架构
“服务上云”一直是一个进行时，在2010年-2017年期间，发力点重心都在「自有物理建设」到「IaaS基础设施即服务」，各个云厂商都在此基础上推出网络产品、数据库产品、存储产品，提供「PaaS」层面的产品来促进上云的过程，我们称为“服务上云1.0”。 “服务上云1.0”本质上就是将自建的物理服务设施迁移到云厂商提供的服务设施，并配备了一大批专业的工具。但在这一过程中，内在的关于开发者所选的服务技术架构，却很少干预触及；目前大部分流通的都是传统服务架构模式。 传统服务架构模式是什么？有什么特点？以下我列举几个
“服务上云”一直是一个进行时，在2010年-2017年期间，发力点重心都在「自有物理建设」到「IaaS基础设施即服务」，各个云厂商都在此基础上推出网络产品、数据库产品、存储产品，提供「PaaS」层面的产品来促进上云的过程，我们称为“服务上云1.0”。
计费系统是广告系统的偏底层一环，承担着反作弊、计算费用、优惠扣减、费用实际扣除等职责。整个扣费流程涉及到了计费单、营销系统、支付账务系统、预算系统等的上下游数据一致性问题。
安全运营中心（Security Operation Center，SOC）是腾讯云原生的统一安全运营与管理平台，提供资产自动化盘点、互联网攻击面测绘、云安全配置风险检查、合规风险评估、流量威胁感知、泄漏监测、日志审计与检索调查、安全编排与自动化响应及安全可视化等能力，帮助云上用户实现事前安全预防，事中事件监测与威胁检测，事后响应处置的一站式、可视化及自动化的云上安全运营管理：
为更好帮助商家的会员快速成长，保持用户活性，完善用户的成长体系，有赞用户中心-会员成长团队基于现有的业务场景，设计了一套较完备任务中心系统。同时也有很多通用技术组件能够落地。接下来本文会简单分享下这些常用的技术组件，抛砖引玉。
电商诞生已经有20多个年头了，从早期很多人的质疑、骗子、不接受、甚至肄业排斥、打压，到现在彻底融入我们生活的方方面面，并号称中国的 “新四大发明”，“认知教育”使命已经完成。人们足不出户，网上下个单，就可以在家坐等收包裹，确实是一种享受。
互联网的工程开发，与传统软件相比，往往要面临非常复杂多变的业务场景，这是老生常谈的问题了。虽然在工程开发与协同领域已经有了比较多的实践案例，但对于比较底层的一些技术框架的协同，由于选型的原因，往往是比较多元化的，这也就导致了一些基础框架之间的协同会出现一些问题。
本文针对去哪儿网酒店业务网关的吞吐率下降、响应时间上升等问题，进行全流程异步化、服务编排方案等措施，进行了高性能网关的技术优化实践。
这两年，Kubernetes 击败了 Swarm 和 Mesos，几乎成为容器编排的事实标准，BAT、滴滴、京东、头条等大厂，都争相把容器和 K8s 项目作为技术重心，试图“放长线钓大鱼”。 就说阿里吧，目前基本所有业务都跑在云上，其中一半迁移到了自己定制 Kubernetes 集群上。据说，今年计划完成 100% 基于 K8s 集群的业务部署。而服务网格这块儿，在阿里的一些部门（比如蚂蚁金服），已经有线上业务在用了。 这充分说明了容器在当今软件研发领域的地位。所以，掌握容器技术成为很多公司招聘时的重要选项
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
轻量，快速，稳定，可编排的组件式规则引擎 / 流程引擎。拥有全新设计的 DSL 规则表达式。组件复用，同步 / 异步编排，动态编排，支持超多语言脚本，复杂嵌套规则，热部署，平滑刷新规则等等功能，让你加快开发效率！
相信通过前面几篇文章的介绍，大家对于 DDD 的相关理论以及实践的套路有了一定的理解，但是理解 DDD 理论和实践手段是一回事，能不能把这些理论知识实际应用到我们实际工作中又是另外一回事，因此本文通过实际的业务分析把之前文章中涉及的理论和手段全部带着大家走一遍，我想通过这种方式，让大家实际的感受下 DDD 落地过程中会遇到哪些问题以及我们应该怎样去解决这些问题。
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：
错把相关性当成因果性 correlation vs. causation 经典的冰淇凌销量和游泳溺水人数成正比的数据，这并不能说明冰淇凌销量的增加会导致更多的人溺水，而只能说明二者相关，比如因为天热所以二者数量都增加了。这个例子比较明显，说起来可能会有人觉得怎么会有人犯这样的错误，然而在实际生活、学习、工作中，时不时的就会有人犯这样的错误。 举个栗子 数据显示，当科比出手10-19次时，湖人的胜率是71.5%;当科比出手20-29次时，湖人的胜率骤降到60.8%;而当科比出手30次或者更多时，湖人的胜率只有
OpenPose 是一个开源项目，它是第一个能够在单个图像上联合检测人体、手部、面部和脚步关键点 (总共 135 个关键点) 的实时多人系统。该项目具有以下核心优势：
考虑数据层的可扩展性和可靠性非常重要，因为它消耗大量资源并影响整个应用程序的性能。
FL STUDIO 21 水果音乐制作软件fl V21Producer 製作人版是一款活跃在音频编辑领域的软件，它的中文名为水果音乐制作软件，是能向用户提供全能型音乐制作环境和数字音频工作站的应用程序。有了它，用户可轻松完成编曲、混音、录音和剪辑等工作，外加上漂亮的大混音盘和先进的制作工具，使得你的计算机就可以成为全能型工作室。利用本软件的功能，帮你快速完成音频的制作，把你的想象力变成现实。
最近一直在忙着招人，发现那些来面试的候选者，代码能力虽然不错，但很多都卡在性能优化问题上。 其实，不论你是高级工程师，还是架构师，性能优化的问题都少不了。想彻底解决，就要全面了解程序设计、算法分析、编程语言、系统、存储、网络等知识，但能做到的人少之又少，比如： 流量高峰期，服务器 CPU 使用率过高报警，是系统 CPU 资源太少，还是程序并发写得有问题？ 系统没有跑吃内存的程序，但敲完 free 命令后发现没内存了，到底被什么占用了？ 一大早收到 Zabbix 告警，发现某台存放监控数据的数据库主机 CP
这两年，Kubernetes 击败了 Swarm 和 Mesos，几乎成为容器编排的事实标准，BAT、滴滴、京东、头条等大厂，都争相把容器和 K8S 项目作为技术重心，试图“放长线钓大鱼”。 就说阿里吧，目前基本所有业务都跑在云上，其中一半迁移到了自己定制 Kubernetes 集群上。据说，今年计划完成 100% 基于 K8S 集群的业务部署。而服务网格这块儿，在阿里的一些部门（比如蚂蚁金服），已经有线上业务在用了。 这充分说明了容器在当今软件研发领域的地位。所以，掌握容器技术成为很多公司招聘时的重要选项
hello，everyone，好久不见。最近几周部门有个大版本发布，一直没有抽出时间来写博。由于版本不断迭代，功能越做越复杂，系统的维护与功能迭代越来越困难。前段领导找我说，能不能在架构上动手做做文章，将架构迁移到DDD。哈哈哈哈，当时我听到这个话的时候瞬间来了精神。说实话，从去年开始从大厂的一些朋友那里接触到DDD，自己平时也会时不时的阅读相关的文章与开源项目，但是一直没有机会在实际的工作中实施。正好借着这次机会可以开始实践一下。
该框架目前正在 京东 App 后台 接受苛刻、高并发、海量用户等复杂场景业务的检验测试，随时会根据实际情况发布更新和 bugFix。
这两年期间，经历了4次跳槽，学习→工作实践→跳槽，是我登上每一节楼梯的方式。当然，跳槽的前提是你新学的知识+工作经验，能让面试官觉得你值得这份工作。
1，未来的云计算服务 在云计算出现的时候，曾有人预言未来的云计算会像用水、用电一样，随时随地、便捷、简单。而云发展到现在，种类繁多，但依然有很高的门槛，使用很不方便。好雨的设计目标"云计算像用水、用电
Kubernetes 早已成为容器编排引擎的事实标准，而随着 Kubernetes 环境的复杂性持续增长，成本也在不断攀升。CNCF 发布的调查报告《Kubernetes 的 FinOps》显示，68%的受访者表示 Kubernetes 开销正在上涨，并且一半的人所在的组织经历了每年超过20%的开销增长。
组内一个服务中有个叫算子的模块，所谓算子可以理解为UDF(User Defined Function)，这个模块的核心思想是：在做业务需求时，把业务拆解为几块通用的业务代码(UDF)，不同的代码块承担不同的业务功能。这些代码块提供出不同的配置项(或者叫“函数签名”)，用户传入对应的参数调用这块代码。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近日，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》（以下简称《规划》，点击查看），并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。 该《规划》的发布引起不小轰动，博文菌也看到不少小伙们纷纷在朋友圈转发相关内容！ 我们该如何看待这份《规划》？它的发布为我们指明了哪些方向？与我们每一位技术人有哪些相关，又该如何趁势而起呢？ 为此，博文视点邀请到《技术赋能：数字化转型的基石》一书的作者、中国商联专家智库入库专家、企业数字化转型IOMM委员会特聘专家
近年来，公有云、混合云等技术在全球迅速发展，云的普及度越来越高，Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后，企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
| 导语 自从容器技术大热后，编排这个词也被大家日日所见。到底什么是编排？它跟K8S到底有什么关系？这篇文章我们来一起讨论研究下。
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其实，严格说来，容器编排Kubernetes，简称K8S，是CNCF（云原生计算基金会）的最核心的项目。几乎其它所有技术都是建立在K8S基础之上，丰富与扩展K8S的能力。
截至2020年12月31日，京东LTM活跃购买用户数达到4.719亿，全年净增了近1.1亿活跃用户，在这样海量规模的用户运营场景下，传统的人工运营方式已经很难实现对成本和收益的精细化控制。事实上，当今互联网行业的头部企业都面临着后流量红利时代的增量用户精准运营的难题。近1年来，京东零售用户增长与运营部积极探索先进的用户运营方法论，并创造了用户增长超1亿的行业壮举。本文结合零售用增团队的业务实践经验，从数智化运营角度介绍目前线上规模化运行的用户增长“机器”的基本原理。
众所周知，Kubernetes 是一个容器编排平台，它有非常丰富的原始的 API 来支持容器编排，但是对于用户来说更加关心的是一个应用的编排，包含多容器和服务的组合，管理它们之间的依赖关系，以及如何管理存储。
1.我们怎么来领域建模? 画个图如下 营销决策树.png (1)初看可能会认为根据站点建立一个领域对象,根据用户等级建立一个领域对象,然后进行组合? 但细想,我们怎么能够穷举所有的具体规则和对象呢
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