还有一部分高级用户，制作强大的自动请求脚本。这种做法的理由也很简单，就是在参与秒杀和抢购的请求中，自己的请求数目占比越多，成功的概率越高。...高级的黄牛刷票时，在识别验证码的时候使用真实的人，中间搭建一个展示验证码图片的中转软件服务，真人浏览图片并填写下真实验证码，返回给中转软件。...解决方案： 并没有很好的解决方案，唯一可以动心思的也许是对账号数据进行“数据挖掘”，这些黄牛账号也是有一些共同特征的，例如经常抢票和退票，节假日异常活跃等等。将它们分析出来，再做进一步处理和甄别。...或者设计一个极大的内存队列，也是一种方案，但是，系统处理完一个队列内请求的速度根本无法和疯狂涌 入队列中的数目相比。...电商秒杀和抢购，是两个比较典型的互联网高并发场景。虽然我们解决问题的具体技术方案可能千差万别，但是遇到的挑战却是相似的，因此解决问题的思路也异曲同工。
一、秒杀（高并发）系统关注的问题 图片 图片 秒杀业务： 秒杀具有瞬间高并发的特点，针对这一特点，必须要做限流 + 异步 + 缓存（页面静态化）+ 独立部署 限流方式： 1....秒杀流程: 1、先新增秒杀场次到 DB【后台系统新增】 2、再关联商品【后台系统关联】 3、定时任务将最近三天的场次+关联商品上传到 redis 中【定时 上架 3 天内的秒杀场次+商品】....*),/$\{segment} 登录后台管理界面，添加秒杀场次 **例如: **添加 8 点场，对应表 sms_seckill_session【秒杀场次表】 图片 秒杀场次关联商品...的延迟队列、QUARTZ【搭配 cron 表达式使用】、spring 框架的定时任务，可以整合 QUARTZ(springboot 默认定时任务框架不是 QUARTZ，如果需要使用引入即可) 最终解决方案...4.1 秒杀架构图 项目独立部署，独立秒杀模块gulimall-seckill 使用定时任务每天三点上架最新秒杀商品，削减高峰期压力 秒杀链接加密，为秒杀商品添加唯一商品随机码，在开始秒杀时才暴露接口
感谢于霆霖的投稿，本文摘自：http://yutinglin.cn/2017/08/01/秒杀系统解决方案/ 我看了二十篇左右的秒杀系统设计及解决方案的文章，从架构、产品、前端、后端四个层面分别总结了一些解决方案...实际上超卖问题是高并发带来的一个子问题，但是因为这个问题太过致命，所以我们把他的解决方案单独拿出来说。 二、如何解决？...还有一个重要的功能，就是把峰值的下单请求给拉长了，从以前的1s之内延长到2~10s左右，请求峰值基于时间分片了，这个时间的分片对服务端处理并发非常重要，会减轻很大压力，另外由于请求的先后，靠后的请求自然也没有库存了...利用两个队列异步处理业务减轻秒杀高峰时期服务器负载。 3.程序计数器： 队列与缓存为了保证请求redis的次数不超过总的库存量，利用一个程序计数器来这一点。程序计数器用JUC包下原子类可以实现。...5.分布式去锁 方案 利用集群并发加入队列，选举队列处理服务单点执行，这样可以保证并发实现和加锁一样的并发量但不会影响性能。
）意味着1 秒钟可以处理完 10 万的请求，而“秒杀”的那 5w/s 的秒杀似乎是“纸老虎”。...消息中间件(ActiveMQ、Kafka等)：消息队列可以削峰，将拦截大量并发请求，这也是一个异步处理过程，后台业务根据自己的处理能力，从消息队列中主动的拉取请求消息进行业务处理。 2....前端设计方案 页面静态化：将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。...禁止重复提交：用户提交之后按钮置灰，禁止重复提交 用户限流：在某一时间段内只允许用户提交一次请求，比如可以采取IP限流 后端设计方案 控制器层 限制uid（UserID）访问频率：我们上面拦截了浏览器访问的请求...异步处理：秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，其实异步处理就是削峰的一种实现方式。
LiveVideoStackCon2022音视频技术大会上海站邀请到了美摄科技的侯康老师，为我们分享美摄汽车图像及视频处理方案，将介绍图像画质增强、智能视频剪辑和虚拟场景娱乐等内容。...今天，我将和大家分享美摄汽车图像及视频处理方案里的算法、系统架构和技术等。 1、美摄发展 首先，介绍美摄和将要分享的技术的背景。...首先是视频编辑处理SDK，在底层进行视频编辑处理、渲染等。然后是AI的SDK，主要包括基础的检测、点位、表情识别功能等。...最后是AR渲染的SDK，基于此SDK得到了云端/PC端视频处理方案、汽车及智能硬件方案和开发及设计服务。 3、方案总述 接下来详细介绍方案的整体框架。...这套方案是目前较为通用的一套方案，后续我们会继续研究新的方案：针对不同的画面内容（如湖面、沙漠等），提供特殊的校色方案。 接下来介绍摄像头防抖处理。
本文我们来聊聊秒杀系统中的订单异步处理。...这些处理对于一个秒杀系统都是非常重要的，并且效果立竿见影，那还有什么操作也能有立竿见影的效果呢？答案是对于下单的异步处理。...这种实现可以理解为是一中流量削峰：让数据库按照他的处理能力，从消息队列中拿取消息进行处理。 结合之前的四篇秒杀系统文章，这样整个流程图我们就实现了： ?..."; } catch (Exception e) { LOGGER.error("下单接口：异步处理订单异常：", e); return "秒杀请求失败，服务器正忙...这里这样处理是为了兼容之前的秒杀系统文章） try { stock = checkStock(sid); } catch (Exception e) {
（如果你没看过我的文档，导致你写公司秒杀业务时库存超卖了，公司损失了，将你开除了，你会多么不开心，哈哈我来给你写稻草救救你） 嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻 解决方案：解决高并发导致库存超卖问题的核心思想就是，库存扣减要保证串行化操作...哈哈 2.每次当我们秒杀成功后，会创建订单、通知库房、通知快递等一系列操作，如果我们把这些操作也放在秒杀时来处理，那么我们程序处理起来可想而知，会很慢的。那么这时我们就要优化，怎么优化？...实现异步处理，我们可以通过MQ（RocketMQ等消息队列）来实现异步处理，当用户秒杀成功后，我们发送消息给其他服务，然后返回给用户秒杀结果，这样是不是就很快了呢。对是快了。...什么问题呢，那就是当他查询Redis时队列消息还是没处理她的消息，当他查询数据库之前，队列处理完了，这样你查数据库发现库存没有了，你就会返回秒杀失败，但其实你是秒杀成功的。这样还是会影响用户体验的。...终极解决方案 我们在查数据库判断库存为0时(标记：数据库库存为0，消息肯定处理完了，也就是redis肯定有订单了，因为有妹子问了，我必须更新一下哈哈)，我们再次查询Redis里是否已经有生成的订单了，这样就避免了问题咯
，因此，视频信号处理最终仍属图像处理范畴。...但是，时间维度在视频中包含了许多有用的信息。为了获取视频，首先创建一个VideoCapature对象。...其参数可以是设备的索引号，也可以是一个视频文件，设备索引号一般笔记本自带的摄像头是0，如果捕获非摄像头的视频，0改为视频文件路径。...cv2.waiKey()设置适当的持续时间(帧间频率)，如果设置的太低，视频会播放的很快，太大又会播的太慢，一般设为25ms即可。...视频信号是重要的视觉信息来源，其中包含的信息要远大于图像，对视频的分析也是计算机视觉领域的主要研究方向之一。
秒杀解决思路 有了上面的情景以及引出来的问题，来看看秒杀方案的设计思路，我们服务器如何应对这一百万的TPS呢？...秒杀的技术方案 分布式，可以降低服务器的压力，下面开始讲述秒杀的设计思路。 方案一 很明显，要让一百万用户能够同时打开抢货的网页，势必要用要到 CDN。...如果到这一步还是有很多请求压到数据库势必撑不住，那么可以采取服务限流、服务降级等措施，进行削峰处理。...也可以像方案二那样逐层过滤请求，这种业务场景和双十一相同吗？如果像双 11 那样，想尽可能多地卖出商品，那么就不像秒杀了。...使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。这个时候就需要认认真真地做高并发的架构和测试了。 需要各个系统把自己的性能调整上去，还要小心地做性能规划，更要把分布式的弹力设计做好。
;// 商品id private int userId = new Random().nextInt(100000);// 用户ID private int status;// 0:未处理...) < totalQueSize.get()) { // System.out.println(orderRequest.getGood_id()+" 增加到待处理队列成功...status = 2; if (totalprodocut.get() > 0) {//需再次判断是否还有商品，加锁范围内 //TODO 下单处理其他逻辑...感谢你的提问 说下处理逻辑：1.进入了请求队列，就有可能被请求到，而且这里是异步，就是说请求收到ok了，但后台逻辑完全可能还没处理 所以，在接收到OK后，前端应该发起一个类似倒计时页面，...提示系统正常处理中，同时隔一定时间去后台确认是否处理完成以及状态 当获取到的状态为完成且成功时，跳转到下一步如付款操作界面，现在很多秒杀系统都是这么处理的 我的博客即将搬运同步至腾讯云+
今天继续来聊聊视频，现在影视剧、短视频在我们的生活中无处不在，再加上智能手机拍摄视频的便捷，我们可谓是生活在视频的时代。 那么如果我们想要像修图一样，处理视频，该怎么实现呢？...如果我们从视频中能够提取出独立的帧，那么就可以使用图像处理的方法对其进行处理，这样就达到了处理视频的目的。 以上就是基本处理视频的原理。...视频处理的快与慢，取决于视频长度和修复的要求，还有就是用什么技术来处理。 如果我们用OpenCV该如何做呢？...OpenCV提供了cv2.VideoCapture类和cv2.VideoWriter类来支持各种类型的视频文件处理。如何喜欢内容，欢迎分享转发，下次继续分享如何通过编写程序处理一段视频。...比如，把视频分割成图片。
完整的 JavaScript 实现是由以下 3 个不同部分组成的：ECMAScript、文档对象模型、浏览器对象模型。
文章简介 本文内容是对并发业务场景出现超卖情况而写的一pian解决方案。主要是利用到了 Redis 中的队列技术。 超卖介绍 所谓的超卖，就是我们的售卖量大于了物品的库存量。...常规的秒杀模式 首先，我们见下图 ? 1.第一步是我们用户进入商品秒杀页面，点击秒杀按钮，向服务端发送秒杀请求。...(文章中示例也是通过该方案实现)。 秒杀实现 这里单独讲一讲示例代码中秒杀的解决思路。 在秒杀前将商品的库存信息加入到 Redis 缓存中。...这时候将秒杀的信息写入到缓存中去，给缓存信息配一个唯一的键，将该键返回给用户。...返回给用户秒杀成功的信息，用户根据返回的键进行下单操作。利用该键，将秒杀中的缓存信息写入数据库并生成对应的订单。 接下来，我们可以结合上图，得出下面的流程图 ?
本章讨论一下在FPGA设计中多时钟域和异步信号处理有关的问题和解决方案，并提供实践指导。...1.2 解决亚稳态方案1：相位控制 考虑这样一个设计，两个时钟域的周期不同，而且相位关系任意。...1.3 解决亚稳态方案2：打两拍处理，即寄存两拍 跨越两个异步时钟域传输单比特信号时，可以使用打两拍技术。...当然，同样的问题也经常在异步时钟域之间传递数据的时候发生，所以理解这类设计实践对于一个高级FPGA设计者来说非常重要。...图18：时钟门控删除 现在大部分逻辑器件里逻辑单元都提供了一个时钟使能输入，有了该使能输入就可以不使用本方案。
电商系统中秒杀是一种常见的业务场景需求，其中核心设计之一就是如何扣减库存。本篇主要分享一些常见库存扣减技术方案，库存扣减设计选择并非一味追求性能更佳，更多的应该考虑根据实际情况来进行架构取舍。...如果库存不足，需要采取相应的处理措施，例如提示用户库存不足或进行库存预订等。...单一商品的超高并发扣减可能会影响到同一数据库实例上的其他商品扣减，同一个数据库实例上也可能存在多个热点商品造成互相影响，这时就考虑引入基于缓存的分桶扣减方案。...其他解决方案 针对单品较多场景，也可以考虑批量扣减库存，批量处理库存的更新操作，这样可以大量的减少数据库事务。...令牌库存，可控的时间内进行秒杀库存，提升用户秒杀感知。
随着近几年视频行业的爆发增长，各个业务场景对视频处理的需求越来越高。本周的技术解码就由段争志老师带大家一起探秘腾讯云视频云全链路媒体处理解决方案中的关键技术。...腾讯云视频云依托自身多年的视频技术的积累以及众多业务应用的落地优化实践，不断完善自身产品体系，优化性能，结合用户业务场景不断创新，提供一整套集视频质检、画质修复增强、编码、低延时传输全链路媒体处理解决方案...如果可以针对海量视频提供快速正确的审核或监控方案，则可以全天候不间断地检测视频质量，大幅降低人工成本，减少线上服务的风险和事故率。...下图展示了一种典型的基于多tile宫格式编码的应用： 多tile宫格编码的一个应用 如上图所示，在一个超高清视频，超高分辨的视频应用中了，为了给用户提供超高清的视频体验，一种解决方案是如上图所示，将8K...目前，腾讯视频云媒体质检、修复增强、编码、超分全链路媒体处理解决方案的业务支持越来越广泛，涉及在线教育，广电/OTT，游戏直播，社交分享，电商直播，短视频，安防监控等众多领域，视频云团队也不断的开拓创新
所谓高级处理，从用户的角度来讲，就是那些对数值进行排序，计算销售总额等我们熟悉的处理；从SQL的角度来讲，就是近几年才添加的新功能，这些新功能使得SQL的工作范围不断得到扩展。...OLAP是OnLine Analytical Processing的简称，意思是对数据库进行实时分析处理。 窗口函数就是为了实现OLAP而添加的标准SQL功能。
简介 时间应该是在数据处理中经常会用到的一种数据类型，除了Numpy中datetime64 和 timedelta64 这两种数据类型之外，pandas 还整合了其他python库比如scikits.timeseries
本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的视频和一个普通视频进行合并。 正文 绿幕视频合成可以分为两步，首先是把视频读取成视频帧并做好对齐，其次是做两个图像的合成。...RGB、YUV、HSV颜色空间的替换方案大同小异，这里以YUV颜色空间为例，解释其具体的过程。...所以读取出来是yuv的纹理，需要通过yuv=>rgb的转换矩阵进行处理，得到rgb的颜色值。...注意上述的16、128在shader中的处理要除以255。 总结 绿幕视频合成的实现很顺利，只在计算转换后的颜色值差异时有所疑惑，也顺利解决。故此文章不多赘述，如有疑问直接看源码。...还有文章中没有提及的视频的加载、Metal的相关处理详见demo，Github地址。 附录 rgb和yuv颜色空间的转换
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