卖羊肉串首先就得有羊肉，于是我就联系了很多养殖场，我又是一个比较负责任的人，为了保证羊肉的质量，我就去考察了一家又一家养殖场，同时我也是个“小气”的人，所以我考察过程中，和对方谈判、比价，最终选了一个养殖场作为我的羊肉供应商，为我提供羊肉。
人称T客 当大家都把目光锁定在saas和云计算市场的时候，很少有人去关注移动开发平台这一类厂商，因为资本不了解他，也没有saas应用那样光鲜亮丽吸引众多的目光，更没有云计算拥有高热度的外衣受人敬仰，但他却是企业移动战略中不能忽略的一员。 移动中间件曾经来过 翻看这类产品的历史，不难发现这并不是一个新兴事物，2012年SAP以58亿美元收购Sybase一个非常重要的原因就是看中了Sybase在移动端市场上的潜力。当年的Sybase-SUP平台曾经叱咤风云，业内也普遍认为SAP是Sybase的一个不错的买家,也
裸奔秒杀 不加思考，上来直接按照 SpringBoot + MyBatis 模式进行秒杀系统的设计，流程如下：
从2010年依靠插件框架创业至今，已有不少年头了。看着我们以前刚创业的照片不禁有感而发，跟大家来分享一下我们创业最苦逼的那段历史。
上一周浪潮股市停牌，当时就有证券公司朋友的问，浪潮是不是有什么重要事情要发生，T哥当时的第一反映很可能是年终的收购案，那么最急需的也是迫切的是完整软硬件一体化策略，数据库是浪潮的短板，而此次停牌浪潮很可能与数据库的收购有关。 其实浪潮的高管曾在不同的场合表示，他们要软硬一体化最大的瓶颈在于基础软件的缺失，不过从近两年来浪潮的股市的优异表现上看，以及浪潮要完成千亿的宏伟目标，基础软件的课一定要补，收购自然成为重金在握的浪潮最便捷的到达方式，因此可以预见数据库和中间件将会成为浪潮的必修课。 昨天，浪潮电子
在Java中，注解（Annotation）和反射（Reflection）是两个重要的特性，它们分别用于在代码中添加元数据和动态地操作类、对象和方法。
最近网传，微信支付崩了，哈罗出了问题，部分公司性能测试架构师招聘又开始火热起来，现在都叫做全链路压测，那什么是全链路压测呢，跟传统压测区别是啥呢？全链路最早是阿里提出来的，在2012年的双11，零点的时候，系统交易成功率不足50%，下单报错，购物车报错，并伴随着大量超卖，后来提出了全链路压测，这篇文章就来聊聊全链路压测的关键点。
RabbitMQ 是一个消息中间件，它接收消息并且转发，是“消费-生产者模型”的一个典型的代表，一端往消息队列中不断的写入消息，而另一端则可以读取或者订阅队列中的消息。
我之前写过一篇关于 rocketMQ 实现分布式锁的文章，主要介绍如何使用 RocketMQ 实现分布式锁，
说到消息队列，相信大家并不陌生。大家在日常的工作中其实都有用过。相信大部分的研发在使用消息队列的过程中也仅仅是停留在用上面，里面的知识点掌握得并不是很系统，有部分强大的功能可能由于本身公司的业务形态或者业务量级的原因根本无法触及到。老猫在工作中就是如此，所使用的MQ都是架构师封装好的，简单调用即可。为了更好地了解其所以然，所以老猫就花时间好好梳理了一下MQ的一系列的知识点，俗话说“好记心不如烂笔头”，所以老猫在学习的过程中就记录了下来。分享出来给有需要的小伙伴，当然也方便后续自己查阅，因此就有了该系列文章。
2013年，美国前安全局管理员斯诺登曝光了PRISM（棱镜计划），美国政府买通了微软、雅虎、谷歌、苹果、Facebook、PalTalk、YouTube、Skype、Aol等互联网公司，从他们手中获取用户资料。这里有全球知名的浏览器、社交、购物及视频软件，这意味着，你在互联网上的一举一动随时可以被美国政府窥探到，甚至能远程控制你的手机，窃取其中隐私。
Oracle这个公司我的看法一直非常的矛盾。一方面作为IT公司来说，对同行业界并不友好，律师队伍强大，对学校出来的学生也有很奇特的癖好。另外一方面，作为数据库领域的大拿，Oracle的确是一直在引领这个领域的工业化的潮流，敢做其他人不敢做的事。Oracle的数据库产品组的确是聚集了相当多的牛人。最近的SQL in Silicon的大规模宣传，让大家看到了Oracle在做什么。结合云计算的发展，的确有一些值得让人思索的地方。 说到Oracle，闲扯一下Oracle的招人制度。简而言之就是名校毕业。Oracl
RabbitMQ作为一款能实现高性能存储分发消息的分布式中间件，具有异步通信、服务解耦、接口限流、消息分发和业务延迟处理等功能，在实际生产环境中具有很广泛的应用，其特性可以概括为如图1所示。
去年得知蚂蚁金服放出SOFA的部分开源项目, RPC部分号称源于阿里内部的HSF, HSF当年可是把dubbo 1.x踢出局的, 只是没想到京东改造dubbo为JSF, 当当改为dubbox。国内蛮多电商公司实施服务化就直接上dubbo 1.x或dubbox。这应该是阿里没想到的, 所以现在dubbo 2.x又回笼为apache的顶级项目, 把dubbox合并还继续完善。
《MySQL冲冲冲》是由 IMG 社区和爱可生开源社区联合举办的一款专门针对 MySQL 技术话题的节目，以下是第五期的直播内容。
第一个思路叫「倍增」，就是让时间片的数量成倍的增加。但这里有一个前提，就是不能过多的增加我们的精力消耗和风险。
在nacos服务发现中我们介绍了nacos服务发现sdk的基本原理和golang源码实现。我们发现应用服务在启动的时候需要使用
同时这也是课表的第9天课程《架构初探-谁动了我的蛋糕》。PC端阅读效果更佳，点击文末：阅读原文即可。
AMQP协议介绍 AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。 AMQP的主要特征是面向消息、
如果就这么的把生产的物品理解为产品，或者一套套的软件理解为产品，那么侧重点自然就会放在设备的生产和软件的一套套兜售为盈利的方向，而产品不应当但指生产的物品或软件。
谈起性能测试，大家经常聊的是高并发、高可用、性能优化、全链路压测等Topic，听起来都挺高大上，但这些概念追本溯源，还是要落到性能测试基础的东西上。比如需求分析、场景建模、测试方案、性能分层、指标监控、结果评估和优化本身上面。在上家公司离职前一天，我给测试同学做了一场性能测试基础知识分享和全链路压测演进的分享，这篇文章，整理了基础部分的一些知识和我自己的思考，供大家参考。
一、前言 本文仅代表作者的个人观点； 本文以IFAB：中小银行金融科技发展研究报告。作为素材进行分析。 二、城商行2017 “经过黄金十年的发展之后，城商行当前面临着严峻挑战：向上没有实力与大行竞争大
最近在知乎上看到了下面这个问题，说用Go写Web或者叫写业务系统不爽。但为啥还这么多人用。
API 经济生态链已经在全球范围覆盖， 绝大多数企业都已经走在数字化转型的道路上，API 成为企业连接业务的核心载体， 并产生巨大的盈利空间。快速增长的 API 规模以及调用量，使得企业 IT 在架构上、模式上面临着更多的挑战。
既然是新手教学，肯定很多同学不明白什么是分布式和远程服务调用，为什么要分布式，为什么要远程调用。我简单画个对比图说明（图1看到图2。画板画的，勿喷）。
前面我们简单了解了互联网电商中的 分布式订单管理系统的设计，这篇我们聊聊其中涉及到的分布式事务以及一些查询优化方案。
笔者对于政治实时有一些兴趣，但不是非常大。但美国那位开心大哥川普上台以后，每一两天都能整点爆炸性新闻，语不惊人死不休，倒吸引了笔者看看国际新闻的兴趣。本来美国自家的事情，他是老大，说了必须算。但IT行业与笔者是有关系的，而对于“未来哪些行业肯在IT上多花钱”这件事上，恐怕川普说了不算了。 前言 在工作多年，接触过多家厂商产品以后，从技术角度，笔者更倾打破技术“门派”的壁垒，把眼界放得更开一些，从行业发展的角度去看问题。所有的技术，都是手段，而非目的。IT最大的价值，是给企业的业务系统赋能，最终实现企业的目标
在开发高并发系统时用三把利器——缓存、降级和限流来保护系统。缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统能处理的容量，可谓是抗高并发流量的银弹；降级是当服务出现问题或者影响到核心流程的性能时需要暂时屏蔽掉服务请求，待高峰或者问题解决后再打开；
本来这个公众号的交流消息中间件相关的技术的。这周去上海参加了QCon，第一次参加这样的技术会议，感受挺多的，所以整理一下自己的一些想法接公众号和大家交流一下。
这篇分享源自之前购买的极客时间课程《如何设计一个秒杀系统》，以及书籍《亿级流量网站架构核心技术》。
秒杀活动是电商项目中常出现的活动。比如演唱会门票抢购，京东淘宝秒杀商品抢购。在抢购那一刻，会有大量用户同时高并发的请求应用系统，可能会达到每秒几万、几十万的请求。如果系统无法处理这么高的请求，那么就会崩溃，从而导致系统不可用。
2015年以IaaS、PaaS和SaaS为 代表的典型云服务市场规模达到522.4亿美元，增速20.6%，预计2020 年将达到1435.3亿美元，年复合增长率达22%。
1956年，周恩来总理亲自领导了“科学技术发展十二年规划”，标志着我国计算机事业的开始。而那时，几乎没有人知道计算技术是怎么回事，不知道磁芯存储器，不知道集成电路，甚至没有人见过一台真正的数字计算机。在前苏联的帮助下，相继研制出了我国第一台小型机—103机和第一台大型机—104机。之后又研制成功107、119、111、717、757等计算机。由于这些是遵从苏联的体系，所以，随着上个世纪五十年代末中苏关系的破裂，开始一刀切的停滞了。
新年初始，渠道合作伙伴可以指望的一件事就是软件即服务（SaaS）应用程序提供商之间的竞争水平将变成更加激烈的几个量级。 其中两个主要的驱动原因是Salesforce和Oracle。 Salesforc
“秒杀”系统的建设需要整个系统从前到后全栈的协同配合，其中包含了基础技术部维护的多个服务，比如CDN、高防IP、容器平台、缓存、数据库、中间件、全链路压测、监控系统等，我们围绕这些基础服务讨论秒杀系统的技术挑战与架构优化。
发展至今，云计算提供三种形式的云服务，基础设施即服务(IaaS)，平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。尽管这三种服务形式有所差异，其最终的目的就是为用户提供服务(Service)的，而不仅仅是软硬件和各种资源。 下面小编将带你了解一下为何说这三种云服务最终拼的都是运维，以下将了解一下关于云计算的技术难点和云计算的门槛。 PaaS+IaaS+SaaS云计算的技术难点 到今天，云计算的工业实现已经不太难了。现在有开源软件KVM和Xen，这两个东西基本把虚拟化搞定;而OpenStack则把管理、控制系
标签： ASP.NETCore 1. 前言 作为一个.NET Web开发者，我最伤心的时候就是项目开发部署时面对Windows Server上贫瘠的解决方案，同样是神器Nginx，Win上的Nginx便始终不如Linux上的，你或许会说“干嘛不用windows自带的NLB呢”，那这就是我这个小鸟的从众心理了，君不见Stack Overflow 2016最新架构中，用的负载和缓存技术也都是采用在Linux上已经成熟的解决方案吗。没办法的时候找个适合的解决办法是好事，有办法的时候当然要选择最好的解决办法。
物联网作为一个提出 20 多年的概念，在技术上已经获得了各项突破性进展，包括感知技术促进智能设备获取数据，通信技术负责传输数据，大数据技术使企业开始向往海量数据存储与处理的能力，以及近年引起广泛讨论的 AIoT，让人们对人工智能在物联网的应用充满期待。
市面上讲Java框架的书很多，包括SpingBoot、SpringCloud、Kafka等，但这些书通常只会让你技术的“量”增长，而“质”仍处于SSM的阶段。而且互联网上并没有体系化、结构化的提升技术的“质”的教材，于是团长行动了起来，给大家推荐分享一本能将技术“质”的提升的书籍。
👨💻个人主页： 才疏学浅的木子 🙇♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 🙇♂️ 📒 本文来自专栏： 消息队列 RabbitMQ面试题 什么是RabbitMQ 什么是AMQP 为什么要使用RabbitMQ(优点) RabbitMQ的缺点 RabbitMQ的构造 生产者生产消息的过程 消费者接受消息过程 如何保证消息不丢失，进行可靠传输 如何保证消息不被重复消费 如何保证消息的有序性 如何处理消息堆积情况 什么是RabbitMQ 使用AMQP高级队列协议的一种消息队列技术，最大的
注意: 其他附加功能与实现一基本一致，这里需要注意的是“where name=lock ”，name字段必须要走索引，否则会锁表。有些情况下，比如表不大，mysql优化器会不走这个索引，导致锁表问题。
在秒杀，抢购等并发场景下，可能会出现超卖的现象； 如：我们一共只有100个商品，在最后一刻，我们已经消耗了99个商品，仅剩最后一个。这个时候，系统发来多个并发请求，这批请求读取到的商品余量都是1个，然后都通过了这一个余量判断，最终导致超发。 在 PHP 语言中并没有原生提供并发的解决方案，因此就需要借助其他方式来实现并发控制，其实方案有很多种。总结下如何并发访问。
大家还记得2013年的小米秒杀吗？三款小米手机各11万台开卖，走的都是大秒系统，3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。经过日志统计，前端系统双11峰值有效请求约60w以上的QPS ，而后端cache的集群峰值近2000w/s、单机也近30w/s，但到真正的写时流量要小很多了，当时最高下单减库存tps是红米创造，达到1500/s。
一般的雏型如下图，用户通过浏览器输入网址进行域名解析，然后从CDN上获得静态资源，从后台服务器获得HTML文件，这些信息拼装组成显示的网页。
云计算的IaaS、PaaS、SaaS最后那个S都是Service。就是说，无论你云计算长成什么样，都得要向用户提供“服务”而不仅仅是软硬件和各种资源。 【云计算的技术难点】 到今天，云计算的工业实现已经不太难了。现在有开源软件KVM和Xen，这两个东西基本把虚拟化搞定；而OpenStack则把管理、控制系统搞定，也很成熟。PaaS也有相应的开源，比如OpenShift，而Java里也有N多的中间件框架和技术。另外分布式文件系统GFS/TFS，分布式计算系统Hadoop/Hbase等等，分布式的东西都不神秘了
为了更快响应请求，减少不必要的查询，加速数据的处理，数据缓存是我们日常开发绕不过去的环节
1. 一些数据2. 热点隔离3. 动静分离4. 基于时间分片削峰5. 数据分层校验6. 实时热点发现7. 关键技术优化点7.1 Java处理大并发动态请求优化7.2 同一商品大并发读问题7.3 同一数据大并发更新问题8. 大促热点问题思考
最初的秒杀系统的原型是淘宝详情上的定时上架功能，由于有些卖家为了吸引眼球，把价格压得很低。但这给的详情系统带来了很大压力，为了将这种突发流量隔离，才设计了秒杀系统，文章主要介绍大秒系统以及这种典型读数据的热点问题的解决思路和实践经验。
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