【12.5 - 12.7】2015·第四届TOP 100 Summit 享誉业界的全球软件案例研究峰会TOP 100 Summit将于12月5-7日在北京国家会议中心举行。本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队,案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题。 好雨云受主办方麦思博邀请将参加本次大会。 好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用
2016年初,京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点;今年11.11,京东印尼站当天单量同比增长845%,连续三年保持超高速增长。
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java,可许多朋友一提到“并发”就头疼: 为什么我已经学习了很多相关技术,可还是搞不定并发编程? 小公司根本遇不到并发问题,高并发经验该怎么积累?平时该怎么学习? 昨天面试又卡在并发问题上了,并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗? 有这些困惑很正常,因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点,它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力,而这些知识点看上去非常的零散、独立,可实则关联性又比较强,更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
取值范围如果加了unsigned,则最大值翻倍,如tinyint unsigned的取值范围为(0~256)。 int(m)里的m是表示SELECT查询结果集中的显示宽度
想做一个B2B2C的电商平台,在后台数据统计搭建的时候需要注意哪些问题?如何设计具体的统计模块?
首先我们需要通过multipass启动安装了PostgreSQL的虚拟机,然后我们就可以开启PostgreSQL数据库之旅了。
这期给大家分享一个读者给我分享的一个关于 MyBatis 的“编程小技巧”,说真的,这骚操作,直接把我看得一愣一愣的。
PHP和其他几种web语言一样,都是使用一对标记将PHP代码部分包含起来,以便和HTML代码相区分
单体系统中,在高并发场景下想要访问共享资源的时候,我们需要通过加锁的方式来保证共享资源并发的安全性,确保在同一时刻只有一个线程对共享资源进行操作。相信大家对于 Java 提供的 synchronized 关键字以及 Lock 锁都不陌生,在实际的项目中大家都使用过。如下图所示,在同一个 JVM 进程中,Thread1 获得锁之后,对共享资源进行操作,其他线程未获得锁的线程只能等待 Thread1 释放后才能进行对应的操作。
导读:在实际项目中Redis常被应用于做缓存,分布式锁、消息队列等。但是在搭建配置好Redis服务器后很多朋友应该会发现和有这样的疑问,为什么Redis默认建立了16个数据库,如下图所示。
但是在搭建配置好Redis服务器后很多朋友应该会发现和有这样的疑问,为什么Redis默认建立了16个数据库,如下图所示。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作,经过双方的不懈努力及精诚合作,双方公司决定共同举办一场秒杀活动,我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景,对方公司提供巨大的用户流量,再加上我们公司自己的用户流量,粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实,当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的,但是双方老板已经达成协议就要快速干起来,而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急,我们公司技术部召开了紧急会议,最终得出结论就是在原有架
今天给大家推荐一个基于.NET Core开源、跨平台的仓储管理系统,数据库支持MSSQL/MySQL:ZEQP.WMS。
本篇简单的讲解一个基于SSM框架搭建的商城购物系统,可参考设计思路做毕业设计,也可以作为学校实训项目,主要分享一下业务逻辑,设计思路。
秒杀商品的库存都会放到redis缓存中,在客户下单时就减库存,我们设置库存库存闸值,用于某些商品数量非单件不可分割,减完库存会判断库存是否为大于库存闸值,如果小于,表示库存不足,刚才减去的数量再恢复,整个过程使用redis的watch锁 。
作者 | Arslan Ahmad 译者 | 平川 策划 | Tina 什么是 NoSQL 数据库? 通常,“NoSQL 数据库”是指非关系型数据库。不管它是“non SQL”的缩写,还是“not only SQL”的缩写,大多数人都同意,NoSQL 数据库是以关系表之外的格式存储数据的。 NoSQL 数据库之所以如此大受欢迎,是因为它们为用户提供了灵活的数据存储模式。 为什么要使用 NoSQL 数据库? NoSQL 数据库性能优异、可扩展,而且很灵活,非常适合移动、Web 和游戏应用程
点击关注公众号,Java干货及时送达 来源:my.oschina.net/xiaolyuh/blog/1615639 在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作,比如电商系统中的商品库存,抽奖系统中的奖品库存等。 解决方案 使用mysql数据库,使用一个字段来存储库存,每次扣减库存去更新这个字段。 还是使用数据库,但是将库存分层多份存到多条记录里面,扣减库存的时候路由一下,这样子增大了并发量,但是还是避免不了大量的去访问数据库来更新库存。 将库存放到redis使用redis的incrby特性来扣减库
用户在咨询弹性伸缩服务时,觉得该产品挺好,但一经解释,发现不能用(软件架构不支持)。原因是,使用该产品,需要做到“应用无状态化”。
其实,整个秒杀的业务场景并不复杂,可即查看参与秒杀的商品信息,加上购买和支付的动作,如下图所示。
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高,如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动,最典型的就是“双11抢购”。
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高,如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动,最典型的就是“双11抢购”。“秒杀”是指在有限的时间内对有限的商品数量进行抢购的一种行为,这是商家以“低价量少”的商品来获取用户的一种营销手段。
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作,经过双方的不懈努力及精诚合作,双方公司决定共同举办一场秒杀活动,我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景,对方公司提供巨大的用户流量,再加上我们公司自己的用户流量,粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实,当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的,但是双方老板已经达成协议就要快速干起来,而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急,我们公司技术部召开了紧急会议,最终得出结论就是在原有架构基础上增加秒杀的相关接口,增加两个H5页面作为前端秒
本文内容讲解了关于网易云音乐基于Flink实时数仓实践,包括实时数仓版本的演进过程,具体实现和最佳实践。
在之前的 【Python】Python 字面量 ( Python 数据类型 | Python 字面量含义 | 使用 print 函数输出字面量 ) 博客中 , 介绍了数据类型 ;
在分布式系统设计中,随着微服务的流行,通常一个业务操作被拆分为多个子任务,比如电商系统的下单和支付操作,就涉及到了创建和更新订单、扣减账户余额、扣减库存、发送物流消息等,那么在复杂业务开发中,如何保证最终数据一致性呢?
httpjuejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac8248149
存储引擎是一个图数据库的核心组件,它负责数据在磁盘中的存储和检索。对于处理大量节点和边的场景,以下存储引擎可以考虑使用:
/**************2016年4月25日 更新********************************************/
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作,经过双方的不懈努力及精诚合作,双方公司决定共同举办一场秒杀活动,我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景,对方公司提供巨大的用户流量,再加上我们公司自己的用户流量,粗略估算下来有5000万的用户流量。
图数据库是一种特殊的数据库管理系统,用于存储和操作图形结构的数据。它是基于图论理论的数据库,使用图形模型来表示实体之间的关系。图数据库中的数据以节点和边的形式存在,节点表示实体,边表示实体之间的关系。
📷 近年来,基于图卷积网络(GCNs)的协同过滤(CF)方法引起了广泛的研究兴趣,并取得了最先进的性能。然而,现有的基于GCN的CF模型都是浅层的,无法对高阶协同信号进行建模。此外,大多数基于GCN的CF模型利用相同的归一化规则对邻居信息进行聚合,导致邻居具有与流行相关的重要性(对称归一化)或同等重要性(左归一化)。由于节点之间的内在差异,不同的归一化规则适合于它们聚合邻居信息。在本文中,我们提出了一种新的混合归一化深度图卷积网络(DGCN-HN)来缓解上述局限性。首先,设计了一个由残差连接和整体连接组成的
MySql不提供拷贝或直接对文件夹重命名,而且我们也不推荐这么去做;我们比较推荐的是使用mysql的备份工具。
虽然现在大多数情况下都能订到票,但是放票瞬间即无票的场景,相信大家都深有体会。尤其是春节期间,大家不仅使用12306,还会考虑“智行”和其他的抢票软件,全国上下几亿人在这段时间都在抢票。
各位小伙伴面试的时候,经常会碰到面试官问一些高并发相关的业务场景,这篇文章帮助进入开发行业不久的程序猿了解如何简单实现抢购相关的业务流程,帮助大家梳理下思路。
上面部分引用了维基百科对图数据库的词条来讲解何为图数据库,而本文整理于图数据库 Nebula Graph 交流群中对图数据库的零碎知识,作为对图数据库知识的补充。本文分为小知识及 Q&A 两部分。
在如今数据库管理中,应对MySQL中的热点数据更新一直是业内的一大挑战,尤其在秒杀等高并发场景中显得尤为重要。如果处理不当,可能会造成数据库系统崩溃。
首先要介绍的是,什么是实时竞价广告?如图11-9所示 📷 图11-9 实时竞价广告模式 与广告业务相关的术语 首先介绍几个与广告业务相关的术语: RTB(RealTime Bidding)实时竞价:一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同,实时竞价规避了无效的受众到达,针对有意义的用户进行购买。它的核心是DSP平台(需求方平台),RTB对于媒体来说,可以带来更多的广告销量、实现销售过程自动化及减低各项费用的支出。而对于广告商和代理公司来说
因为本人最近几年都在从事电商相关的工作,因此购买了这本书,主要是想了解大型的电商系统应该包括哪些组成部分,以弥补自身知识的不足。
12306在很久以前,对购票和乘车规则是有限制的,当同一乘车人的两张车票涉及的行程出现冲突时,会拒绝购票请求。
最近参加各种面试,5次面试里至少有3次被面试官问到有关数据库事务方面的问题,尤其以事务的隔离级别和传播行为的问题问得比较多。因为笔者之前对这有关数据库事务方面涉及事务的隔离级别和事务的传播行为理解的不是很深入,因此回答面试官时停留在一知半解的地步。痛定思痛后,我决定写下一篇系统总结数据库事务方面的博客,不仅对自己未来的面试会有很大帮助,希望对从事Java技术栈开发且有想法在金三银四跳槽的小伙伴们会有帮助!下面开启正文模式
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 MongoDB作为领先的NoSQL,为了支撑更多的需求场景,也在不断完善其功能。从早期支持大吞吐量读/写操作的MMAPv1存储引擎,到引入支持高并发操作的WiredTiger存储引擎,以及对事务功能的持续演进,MongoDB不仅保留了最初的架构优势,同时又汲取了其他数据库的优点。 MongoDB从 3.0版本引入WiredTiger存储引擎之后开始支持事务,MongoDB 3.6之前的版本只能支持单文档的事务,从MongoDB 4.0版本开始支持复制集部
导读:对于很多工程师来说,进入微服务领域是很困难的。99%的服务属于五类之一,通过这种方式划分责任考虑如何通过管道服务一起管理特性,就像在Unixshell脚本中一样。
精彩早知道 消息队列概述 消息队列应用场景 消息中间件示例 JMS消息服务(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 常用消息队列(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 参考(推荐)资料(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 本次分享总结(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
墨墨导读:本文介绍什么是存储过程?为什么要使用存储过程?如何使用存储过程?如何去使用存储过程以及怎么执行存储过程。
微服务架构和SOA区别 微服务现在辣么火,业界流行的对比的却都是所谓的Monolithic单体应用,而大量的系统在十几年前都是已经是分布式系统了,那么微服务作为新的理念和原来的分布式系统,或者说SOA(面向服务架构)是什么区别呢? 我们先看相同点: 需要Registry,实现动态的服务注册发现机制; 需要考虑分布式下面的事务一致性,CAP原则下,两段式提交不能保证性能,事务补偿机制需要考虑; 同步调用还是异步消息传递,如何保证消息可靠性?SOA由ESB来集成所有的消息; 都需要统一的Gateway来汇聚、编
做为一名程序员,发展方向大致可以分为两个方面:一个是业务架构,一个是技术架构(中间件方向)。
简介 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键。举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Web服务器,配置MaxClients为500个(表示服务器的最大连接数目)。 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS为(理想化的计算方式): 20*500/0.1 = 100000 (10万QPS) 在高并发的实际场景下,机器都处于高负载的状态,在这个时候平均响应时间
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情,既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
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