其实把 next.js/nust.js 称为 SSR（服务器端渲染 Server Side Render）不太精确，应该是 Isomorphic render（同构渲染）。...通常同构渲染主要是为了： 利于 SEO 搜索引擎收录 加快首屏呈现时间 同时拥有单页(SPA)和多页路由的用户体验 前端同构就是：让一套javascript代码同时跑在服务端和客户端 为什么需要现代的前端同构框架...现代前端框架（react、vue、angular）都有服务端渲染API，为什么我们还需要一个同构框架？...其中Next.js可以说是前端同构中的开山，翘楚级框架，依赖React渲染组件。当然Vue有Nuxt.js，Angular有 Angular Universal。...getServerSideProps（SSR）每次访问时请求数据 页面中export一个async的getServerSideProps方法，next就会在每次请求时候在服务端调用这个方法。
1.概念 1.1-SSR和CSR、spa SSR:serve side render,服务端渲染技术 CSR:client side render,客户端渲染技术 SPA：spa是单页面应用程序, vue...框架 是一种语法而已。...1.2-Nuxt 是一个 实现服务端渲染（SSR） 的开发框架 (*只不过语法类似vue而已*)，Vue官方介绍：Nuxt 是一个基于 Vue 生态的更高层的框架，为开发服务端渲染的 Vue 应用提供了极其便利的开发体验...2.2-Nuxt项目和普通vue项目的区别 一个是 nuxt的项目, nuxt 是 使用vue语法的一种 实现ssr 技术的框架, 它是服务端渲染技术ssr 一个是普通的vue项目,它是客户端渲染技术csr...客户端 是csr , 服务端端是ssr ,vue 是语法, nuxt 是 使用vue语法的一种 实现ssr 技术的框架而已 image.png
围绕小程序 / 公众号 H5 / 视频号/企业微信等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，已成为众多电商、新零售企业获客转化的新标配。...微信云开发营销大促一站式解决方案 腾讯云推出微信云开发营销大促一站式解决方案，结合腾讯云微搭低代码、云函数、云开发、云托管等多种产品能力，并搭载微信安全网关、风控、私有链路等安全服务，从低码开发到测试上线
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hydration 的性能损耗 难题 6：数据请求 这些问题是 SSR 一直以来远不如 CSR 应用广泛的主要原因，但时至今日，Serverless、low-code、4G/5G 网络环境三大机遇让 SSR...出现了新的转机，落地开花正当时 第一大机遇：Serverless 无服务器计算（serverless computing）将服务器相关的配置管理工作统统交给云供应商去做，以减轻用户管理云资源的负担 对云计算用户而言...的更多信息，见前端性能优化：当页面渲染遇上边缘计算 第二大机遇：low-code 如果说 FaaS 解决了 SSR 落地最核心的服务可用性问题，给 SSR 插上了双翼，那么low-code则是让 SSR...比如 RPC low-code 开发模式下，数据依赖以配置化的形式录入，天然剥离，客户端公参、数据协议等均可通过 low-code 平台来配置，比如配 HTTP、RPC 两套协议，按环境自动选用 第三大机遇.../5G 网络环境 移动时代早期，离线 H5 是业界最佳实践，因为在线页面意味着秒级的加载时间，离线页面有着巨大的加载速度优势 但随着网络环境的发展，离线页面的加载速度优势已经不再是决定性因素（小程序的大爆发足以说明问题
基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一，基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，再通过企业微信搭建私域用户流量池，早已成为众多电商...更低成本 活动大促专属资源包服务配置，实用实收，降低核心服务资源投入。 02....GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」，了解更多营销大促一站式解决方案详情
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Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求，从大的方向上看，XView 需要做到 快：快速搭建 准：精准投放 稳：高效触达 因此，接下来我们将刨析一个弹窗从生产到应用的过程中所涉及到的一些环节，再来看看如何细化弹窗需要具备的能力
引言 今天这篇文章中和大家聊一聊号称世界上第一个 O(1) 的 JavaScript SSR 框架：qwik。...之后，会根据 NextJs 的运行机制思考针对目前主流 SSR 框架设计思路上存在的不足从而引出 qwik 为何会在众多成熟框架中脱颖而出。...为何 qwik 可以在众多老牌优秀框架中脱颖而出。接下来，让我们一起来一探究竟吧。 SSR & CSR 目前业内存在非常多基于 SSR 的优秀框架，比如 Next、Remix、Nuxt 等等。...其实社区内部之前已经有非常多的方案来提升所谓 SSR 框架的性能方案。...只是在使用框架的过程中，qwik 希望开发者更加专注于他们自身的业务逻辑。 当存在非常多的延迟加载时，传统构建工具会从一个大 bundle 分割成为无数个小的 bundle 。
但是由于某个爆品的出现、或者由于大促优惠活动，突发大批机器人以远超正常用户的速度发起极其密集的请求，这些机器人只需要很小的代价就能发出百倍于普通用户的请求量，从而大幅挤占正常用户的资源。...是的，框架提供了是否是热key的方法，如果是redis热key，就需要用户自己去redis获取value，然后调用框架的set方法，将value也set进去就好。...热key探测框架性能表现 该key已经历了多次大促压测、极端场景压测以及618大促线上使用，这期间修复了很多不常见、甚至有些匪夷所思的问题，之前也发表过相关问题总结文章。...以上每10秒打印一次，可以看到处理量每10秒大概是160万次。 ? 机器cpu占有率达到70%左右，高峰地方多是gc导致，整体到这个压力级别，我们认为它已经不能再大幅加压了。...该框架已在京东APP后台上线使用，并经历了多次大促压测演练以及618大促，表现相当稳定，社区版也已在码云发布（https://gitee.com/jd-platform-opensource/hotkey
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。...本篇文章，就简单地说一说在做大促预测时候常用的一般方法和逻辑。这里需要说明的时候，预测是允许存在一定误差的，我们无法要求实现百分百的准确，但是至少，需要做到和最终结果在数量级上是一致的。...这里很明确的，我们就是要预测某个大促时间段的GMV，做本次预测的核心目标是，让业务方做好对促销资源投入的评估，最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。
电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ?...②、除了核心业务流程，还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动，这类型的业务一般具有短时间内流量剧增，商品优惠券数量有限下的超卖现象，因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说，第一次大力度的大促，只能通过高峰流量来进行倍增预估，然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面，有时候会有其他合作渠道的引流。...六、分析调优 1、性能分析 性能分析是一个复杂的话题，不同的系统架构设计、应用场景、业务逻辑、编程语言及采用的框架，都有一定的差异。
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...诉求1 在大促期间，服务器承压往往是个重大的考验，而很多企业往往会忽视压力测试这一环节，没有正确预估系统能承载的最大流量，或是虽然提前做了压测，但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案，并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈，...目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 “618大促”落幕，主要电商平台业绩和用云量再创新高，显示出消费已经复苏...今年“618大促”期间，腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时，直播带货正在成为新趋势。2020年上半年，直播卖货的流量节节高走，6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。
现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。...6.记录大促过程中出现的主要异常。 三.大促后复盘 1.完善补充大促使用的链路图，完善没有想到的节点。 2.收集汇总大促期间出现的问题点。
引言 今天这篇文章中和大家聊一聊号称世界上第一个 O(1) 的 JavaScript SSR 框架：qwik。...之后，会根据 NextJs 的运行机制思考针对目前主流 SSR 框架设计思路上存在的不足从而引出 qwik 为何会在众多成熟框架中脱颖而出。...为何 qwik 可以在众多老牌优秀框架中脱颖而出。接下来，让我们一起来一探究竟吧。 一、SSR & CSR 目前业内存在非常多基于 SSR 的优秀框架，比如 Next、Remix、Nuxt 等等。...其实社区内部之前已经有非常多的方案来提升所谓 SSR 框架的性能方案。...只是在使用框架的过程中，qwik 希望开发者更加专注于他们自身的业务逻辑。 当存在非常多的延迟加载时，传统构建工具会从一个大 bundle 分割成为无数个小的 bundle 。
监控大屏： 做展示用，在公司显眼的位置放一个大屏幕，显示主要的运营指标和实时的业务发生情况，给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。
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这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路：基于历史数据复用的大促转化率精准预估】 常规的销量预测，遇到一些特大事件，直播、大促，一般很难预估得准确。...整个方案会基于历史分布相似的数据进行融合，基于重要性加权经验风险最小化框架（Importance-Weighted Empirical Risk Minimization）设计了微调方案，通过最小化以下经验性风险来进行模型微调...分布相似数据的搜寻 找到当下大促，相似的历史“促销”数据，包括双11，618，双12等等大促时间点 寻找的方式就是构建大促时序向量，然后求相似。...第一个是查找与99大促相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88大促，以及2022年6月14日的618大促二峰，CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季大促，以及7月31日的七夕节大促（没有检索到99大促是因为88大促发生在99大促之前）。同时，我们还随机展示了一个低相似度的非大促日期。
作为淘宝平台的基石，搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。...第一次在双11大促场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天，Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼，系统运行可以说是一波三折。...2. 2015年双11，双链路实时体系大放异彩 2014年双11，实时技术在大促场景上实现了商品维度的特征实时，表现不俗。...因此效果会较离线模型有较大提升，特别是在大促这种实时数据极为丰富的情况下。 问题2：为什么实现秒级的模型更新？ 回答：相比离线长期模型，小时级模型和纯实时秒级模型的时效性都有大幅提升。...总结 经过三年大促的技术锤炼，围绕在线人工智能技术的智能框架初具规模，基本形成了在线学习加智能决策的智能搜索系统，为电商平台实现消费者、卖家、平台三方利益最大化奠定了坚实的基础。
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