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
在我看来这整个步骤很完整了，很多相关的技术我仍未接触过，只有部分了解过，说明还有很多需要学习的内容需要自己掌握
第一章：周介绍 1-1 介绍 需求指导设计，设计指导开发。无设计不开发。 服务端技术方案设计的方法 B端和编辑器基本功能API 技术方案设计文档 第二章：技术方案设计 2-1 技术方案设计-章介绍 领导技术方案设计、评审技术方案设计。 主要产出：server端技术方案设计 主要内容： 接口设计 选择Restful,而不是GraphQL 数据库设计 sever端整体设计 注意：正视技术方案设计，设计会节约时间。 2-2 接口设计-整理所有接口 接口设计应该是在需求后的第一设计，接口设
五年前，香河大厂村，开张大吉。我和弟兄们雄心壮志，坐公交车去面试，谁知道求职不到半个月，每天平均1.3个人挂在八股文造火箭，一年内6个兄弟去了外包。
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。
导语 | TDSQL-C 为了满足更高的弹性能力和更精准的计费能力要求，推出了 Serverless 实例的形态，为用户提供更低成本、更灵活的云数据库服务。本文由腾讯云 TDSQL-C 高级工程师杨珏吉在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲《突破极致弹性-腾讯云原生数据库 TDSQL-C Serverless 架构设计与实践》整理而成，向大家分享 TDSQL-C Serverless 的特点以及实现原理。 点击可观看精彩演讲视频 一、Serv
今天，又一张图片刷爆朋友圈 是的，腾讯云2019年度收入在第三季度破百亿，并且给员工推送了一个 H5，内含领取一部 iPhone 11 pro 作为纪念礼的消息。而在这张包含惊喜的 H5 推送背后，腾讯云云函数为其提供了底层技术支持，完美支撑了短时间内超万名用户的访问请求。 需求背景 需求描述：腾讯云向员工发放激励，最终需要输出微信 H5 页面； 开发挑战：只有1名工程师，两天内完成方案设计，开发，测试，上线！ 技术实现 系统架构 系统需要实现： 根据员工属性直出H5页面，领手机的员工直接在前端
手机云服务目前作为每家手机厂商必备的一项基础服务，其服务能力和服务质量对用户来说可以说是非常重要。用户将自己大量的信息数据存储在云端，那我们的云端服务如何保证服务的稳定和数据的安全，以及如何应对越来越多用户群体的使用？本文将主要介绍 vivo 手机云服务系统的建设历程。
不管是工作还是生活中，我们经常会遇到将某件事情分开安排不同的人员负责完成。比如要组织一次野外露营，车辆租用、帐篷租用、食品购买、路线安排、人员集合时间地点、保险购买等等。一个人的精力有限，需要不同人员的配合完成。那么工作中的任务该如何分配呢？ 适用场景 1.领导给下属分配任务； 2.同事之间工作配合时任务拆解安排； 3.新同事入职时安排任务能力考察； 以上只是列举了一些常用场景，其实只要涉及到事情安排另外一个人员做都和任务分配有关。 任务分配考虑的因素 1.人员与任务相匹配的胜任能力 2.时间安排 3
过了年，2022年的金三银四黄金招聘季也就近在眼前了。卧薪尝胆也罢、踌躇满志也好，作为一名技术人，想要进阶大厂或者升级加薪，首先必须要拥有能够通关打怪的实力加持，这样才可能在千军万马中脱颖而出成为优胜者。每到这个时候各路面经也往往铺面而来，以我往年参加的大咖闭门分享会的经验而言：选对方向好过自我感动式的盲目努力。在数智化时代，围绕数据存储、处理和分析的技能都是必须要掌握的，而MySQL作为数据库里使用最广的开源软件，是技术人怎么都绕不开的全方位支撑技能。而大厂面试重基础早已闻名业界，只不过偶尔表述的套路不同
今晚，我在知识星球：测试人员生存指南的线上会议里，与星球伙伴们进行了大数据测试主题的分享，此篇为《大数据测试实践之全量改增量》上半部分的文字版～
最近在看《从零开始学架构》，深入浅出通俗易懂，值得一看。作者将架构设计分为4个步骤，第一步：有的放矢-识别复杂度，解决复杂度带来的问题，是架构设计的本质。第二步：按图索骥-设计备选方案，利用备份冗余思维，多设计几套方案，不只是一种选择。第三步：深思熟虑-评估和选择备选方案，多维多角度的去比较方案的优劣，根据实际情况选择最合适的方案。第四步：精雕细琢-详细方案设计，落实方案的细节。
推荐序二 在IT领域里，解决方案架构师的培养成本也是极高的，架构的优劣决定着企业IT的建设和运营成本，架构设计上的漏洞可能会给企业带来巨大的损失。一名优秀的解决方案架构师在成长的道路上，要学习各类IT知识，在项目中摸爬滚打，总结经验教训，从实践中提炼方法论 ---- 推荐序四 我们介入后，围绕发布目标，反向梳理了三大模块工作细节及其配合关系，包括功能性开发与测试、非功能性开发与验证、产品运营与推广等，帮助产品相关的几十人的业务与技术团队就目标形成共识，包括帮助团队明确和调整优先级，舍弃一些不太重要的功能，提
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目，业务核心是物流订单的履约过程，包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上，LCS 依据业务所在的市场不同，应用层分市场部署，并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期，这些不同市场的数据库共用同一套物理集群，共享内存和磁盘空间，在资源上看，是足以应付初期流量的。
在后端开发中，高并发电商业务的开发、架构设计难度堪称一绝，而在电商系统中，又数大量定时任务的业务场景最为棘手。所以，一提起电商系统，MQ的使用是一个绕不开的话题。 像阿里、京东这样有电商业务的公司，和抖音、快手这样的电商后起之秀，延时队列方案是面试重点考察的核心之一， 比如： 延时队列都有哪些方案？ 如何实现一个秒级延时消息系统？ Kafka、RabbitMQ、RocketMQ适用场景分别是什么？ — 1 — 电商业务面对的延时消息挑战 提起延时消息场景，大多数人马上就会想到以下几个： 实现买卖
在一个数据为王时代，数据安全视为一家企业命根子，因此如何保障企业数据安全尤为重要。本文主要从数据库容灾方案视角，基于当前客户业务并结合技术&产品，制定最佳容灾方案。主要从以下三个方面来介绍：
最近梳理了之前学习的架构设计相关的一些课程学习总结，将其整理成了一个大纲脑图，以每篇5分钟系列展现出来，希望对你有所帮助。
SOA SOA 是通过功能组件化、服务化，来实现系统集成、解决信息孤岛，这是其主要目标。而更进一步则是实现更快响应业务的变化、更快推出新的应用系统。与此同时，SOA 还实现了整合资源，资源复用。 SO
为了向铁路各部门用户提供高可用、整合的信息，受铁道部科技司委托，我单位承担了“信息应用集成的研究”这一项目的研究和开发工作。本人作为该项目的负责人之一，担任了方案设计师的职务。该项目的目标是实现现有系统中的数据共享，有机的结合相关联的数据，搭建统一的使用平台，为今后铁路信息化更大规模应用集成建立可行、可靠的依据。本文主要从以下三个方面描述作者在该项目中的工作：确立企业应用集成的解决方案；选择应用集成规范和平台；在现有的铁路信息系统中选择二至三个，对应用集成的方案进行实践，分析并改进方案。
【背景介绍】【知识剖析】【常见问题】【解决方案】【编码实战】【扩展思考】【更多讨论】【参考文献】
原来这张图说的是腾讯云在 Q3 已完成 2019 年全年 100 亿元的营收目标，为此为部门所有员工奖励每人一部iPhone 11 Pro 新款手机。据内部人士消息，甚至合作部门也被“雨露均沾”发了手机。稍后，腾讯回应此消息属实：“腾讯云在第三季度内实现年度收入成功突破 100亿元，今年公司特别授予腾讯云团队及TEG兄弟团队创业里程碑激励。为此，特别选择这个时间点，对相关团队发放纪念礼。”
摘 要：随着工业4.0时代的发展，物流装备领域的技术也在不断地迭代更新，各种新奇复杂庞大的物流方案设计频繁出现，而仅仅依靠二维视图已经很难对这些方案进行详细直观的理解。为便于深入讨论、充分交流、直观了解物流各个环节，山西迎才引入了高级影视三维制作软件Maya。本文介绍了Maya在物流装备领域中的应用，同时介绍了Maya和FlexSim仿真软件的搭配使用。
引言：设计数据存储方案时，Feed流、IM消息、订单等一些典型业务场景的，都有比较多的技术文章和教学课程；在线Excel场景下的文章却很匮乏，所以把自己近期对在线Excel存储选型的一些思考写下来，和大家一起交流。
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。
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。
在日常开发中，老大经常要求我们给出一个完善并合理的技术方案之后才能进行开发。并且要求技术方案一定要细，要重点覆盖监控、异常处理、灰度、降级方案。同时要注重边界处理。最初，我的技术方案写的很粗，也没有理解老大说的边界处理到底是怎么一回事。于是乎，辛辛苦苦写了一周的方案，就会在技术方案评审的时候直接打回重做，甚至多次打回。 不过还好，在经历过几次大项目的方案设计后，我的方案设计越来越完善，直到最后老大非常认可并在组内进行参考。随着我的方案设计逐渐完善，也逐渐发现，不但编码效率越来越高，编码时思维更加清晰，而且方案中的每一个模块都贯穿了整个软件生命周期。
说到系统稳定性，不知道大家会想起什么？我想大多数人会觉得这个词挺虚的，不知道系统稳定性指的是什么。一年前的我看到这个词，也是类似于这样的感受，大概只知道要消除单点、做好监控报警，但却并没有一个体系化的方法论。经过一段时间的摸索，我对系统稳定性有了较为体系化的认识，于是迫不及待地希望和大家一起分享。所以今天，就让我跟大家简单聊聊系统稳定性建设这个话题吧！
开发环境： jdk：Jdk1.8 Scala：2.11.8 CDH6.2.1： zookeeper-3.4.5-cdh6.2.1、hadoop-3.0.0-cdh6.2.1，hive-2.1.1-cdh6.2.1、hue-4.3.0-cdh6.2.1 Sqoop：sqoop-1.4.7-cdh6.2.1 Mysql：5.7 Zeppelin：0.8.0
为什么采取分区，而不是分表，以及MySQL分区不仅能够提升数据库性能和管理效率，还能有效支持处理大规模数据的需求。
将通过分析企业对于SCRM系统的需求、方案设计、实施过程和效果评估，探讨SCRM系统在企业中的实际应用。
承接上一篇《理解分布式系统中的缓存架构(上)》，介绍了大型分布式系统中缓存的相关理论，常见的缓存组件以及应用场景，本文主要介绍缓存架构设计常见问题以及解决方案，业界案例。
从新手码农到高级架构师，要经过几步？要多努力，才能成为为人倚重的技术专家？本文将为你带来一张程序员发展路径图，但你需要知道的是，天下没有普适的道理，具体问题还需具体分析，实践才能出真知。
大数据实战项目的知识点 1、大数据集群环境的搭建 CentOS 6.8、 hadoop-2.7.3、 hive-0.13.1 zookeeper-3.4.10 kafka_2.10-0.10.2.0、 flume-ng-1.7.0 日志采集流程、 Spark 1.6.3 2、企业级大数据项目的架构搭建 Java、配置管理组件、JDBC辅助组件（内置数据库连接池）、Domain与DAO模型 scala：只适合用于编写一些比较纯粹的一些数据处理程序（比如说一些复杂的数据etl） 真正的讲师本人做
随着全球大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，数字化产业已经成为社会经济核心发展动力。影响数字化产业应用的最普遍、最核心的制约因素是数据安全性和数据私密性保护，持续深化商用密码技术应用，保障数据安全和隐私性具备战略性意义。 12月18日，“2021商用密码应用创新高端研讨会”举行，以密码“融入新时代、赋能新发展”为主题，集中呈现我国商用密码理论、技术、产品、服务、应用等最新成果，共同探索未来密码产业发展。腾讯安全云鼎实验室高级研究员谢灿出席“商用密码应用创新高端研讨会”分论坛，并作了《腾讯云商密
大家好，我是林宗霖，是一位测试工程师，也是全栈测开训练营中的一名学员。学习完全栈测开训练营的课程，让自己更加意识到：基础不牢，地动山摇的道理。近两年，行业的很多小伙伴都热衷于自动化、测试开发等方面的技术，而忽略了测试基本功的修炼！
简单聊一下智能家居的商业模式，大家都认为现在是智能家居产业最好的时代，用户需求明显，产品厂商极其活跃，供销两旺的势头越来越明显。但智能家居毕竟是一个新兴事物，加上5G、AIoT等新技术的加持，在市场定位、渠道建设、商业模式构建上必定有其特点，其中最大的特点就要区别对待To C和To B两个市场。
介绍 推荐系统并不总是需要用到复杂的机器学习技术．只要手头上有足够的数据，你就可以花很少的功夫开发一个推荐系统．一个最简单的推荐系统可以只是从用户感兴趣的表中查找所需要的推荐信息．当你已经有很多用户和其行为的数据时，使用协同过滤就是一个简单的推荐方案．例如，对于一个运用了协同过滤推荐算法的电子商务网站，你就可以知道哪些购买过睡袋的用户也购买了手电筒，灯笼和驱虫剂．而基于内容的推荐系统则进一步，它具有强大的预测功能，如基于用户的交互就能预测一个用户想要什么．本文将演示如何使用Redis基于用户的兴趣和协同过滤
目前CMDB使用RedisGraph存储各种关系映射数据，数据的重要性不言而喻，所以数据的防灾、高性能及高可用非常重要。目前现状RedisGraph是单节点运行，存在数据防灾、高可用、性能不易扩展的缺陷在CMDB系统中RedisGraph应用流程图📷现状改进为了解决数据防灾、高可用、高性能的需求，RedisGraph设计为主从（1主2从）、读写分离架构改进后RedisGraph架构设计📷高可用主要通过主从模式实现，当主redis数据变动时，实时同步到从redis当主redis出现问题不能继续提供服务时，哨兵
1. 分层缓存架构设计2. 缓存带来的复杂度问题数据一致性缓存穿透缓存雪崩缓存高可用缓存热点3. 业界案例技术挑战Feed缓存架构图架构特点参考
中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。
【什么是分库分表】 顾名思义，分库分表就是对数据库进行拆分以一种方式或策略。但是在实际场景中，分库和分表并不是要一起出现的。有可能只是需要分表，有可能只是需要分库，如果在大流量高并发的情况下，会出现分库分表同时出现的情况。那么什么时候需要分库分表呢？ 我们可以考虑一个问题，比如我们所负责的业务线是全新的而且非常有潜质的，那么我们设计系统的时候，通常并不会上来就做分库分表的设计，因为对于系统上线之后的发展，没有人可以预测出来。所以，都会中规中矩的按照单库单表的方式去设计。忙碌了好几个月，系统上线了，最初每天
这是星云图，他表示的是QQ同时在线人数，看到这个图大家脑袋里面想到什么？QQ，蓝钻、绿钻、太阳、月亮、上学的时候跟同学聊天，认识默认网友，你会是这众多闪亮星星中的哪一个呢，进一步分析可以看到沿海地区相对闪亮，结合现实情况，沿海地区设备网络相对发达，年轻化程度高，用户活跃等等。这就是数据可视化的魅力，给特定角色在特定场景讲述特定的故事。数据可视化的目的是让数据说话，让复杂抽象的数据以视觉的形式更准确快速的传达
据说谷歌AI中国研究中心，最近内部有个项目是针对建筑方案设计、施工图设计，到施工现场管理的AI解决方案。 方法原型来源于建筑师习惯使用的grasshopper（即参数化设计）。只是所有的过程将有AI掌控。 当然，谷歌的产品离发布，还早着。 说起参数化设计，早些年我的毕业论文研究的就是参数化设计。 国内比较快速上线的人工智能建筑师是XKool，小库。 这类产品有个特点，延续了参数化设计的快速生成多方案的能力。 也可以说是人工智能应用在设计上的一个最核心的优势：多方案生成能力。 比如阿里的鲁班，也以多取胜；
记得 TensorFlow 2.0 刚发布时，一票开发者都在疯狂吐槽：官方文档不好找，bug 没有及时修复和更新等等。尽管上线这么久，仍有大量开发者不愿从 1.x 升级，或从别的框架迁移过来。 事实上，TensorFlow 2 不仅继承了 Keras 快速上手和易于使用的特性，还扩展了原有 Keras 所不支持的分布式训练，并整合了 TF 生态的其他组件（如 TF Serving、TF Lite、TF Hub、TFX 等），能有效提升生产环境的稳定性和可维护性。 所以，掌握 TensorFlow 2 是一
为加强产学研深度融合，促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接，推动高校毕业生更高质量创业就业。腾讯公司参与第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛产业命题赛道，并正式发布了10 个命题方向。命题方向聚焦国家“十四五”规划战略新兴产业方向，倡导新技术、新模式的创新。 欢迎感兴趣的高校团队关注并申报。关于命题要求、命题内容解读、以及各命题咨询联系方式，可以下载附件文档。 命题发布及报名请扫码登录大赛官网： （在企业名称中搜索“腾讯”）。预祝大家在本届大赛中取得优异的成绩，赛出风格，赛出水平。 命
自2020年1月，新型冠状病毒肺炎被证实人传人后，无论是普通民众还是政府部门，都想着怎么去控制病情。而口罩成为防疫病情的第一需求，口罩很多时候一罩难求，是全国人民的刚需产品。
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