交易申请中低延迟的原则是指在进行交易时,要求响应速度尽可能快,以便用户能够快速完成交易并获得良好的用户体验。低延迟是指在网络传输中,数据包之间的传输时间尽可能短,以减少数据传输的时间。
在云计算领域中,低延迟是一个重要的指标,因为它可以影响到用户的体验和交易的成功率。为了实现低延迟,可以采用以下方法:
总之,低延迟是一个重要的指标,可以通过选择合适的云服务提供商、使用CDN、优化应用程序和使用负载均衡等方法来实现。
区块链交易的不可逆特性,一度被形容为是唯一的人类对上帝'时间'的低劣仿制品,然而也正是因为不可逆,导致大量黑客攻击资金被盗无处解决,也被趣称为web2向web3最成功的转型:黑客。
时隔一年,终于把主流的大数据组件全部学完了,学成之时,便是出师之日, 那为师便来考考你学的如何:
通过简单回顾阿里中间件(Aliware)消息引擎的发展史,本文开篇于双11消息引擎面临的低延迟挑战,通过经典的应用场景阐述可能会面临的问题 - 响应慢,雪崩,用户体验差,继而交易下跌。为了应对这些不可控的洪峰数据,中间件团队通过大量研究和实践,推出了低延迟高可用解决方案,在分布式存储领域具有一定的普适性。
https://opendocs.alipay.com/open/54/cyz7do
由于外汇交易的特点,其对于我们交易系统的低延迟运行至关重要。银行源源不断地向我们提供报价,然后我们对报价进行比较,以选择最优的价格进行交易。因此,实时接收报价是很重要的。此外,有利的报价会很快消失,所以我们需要在这块提升系统的迅速。
全文共7399字,阅读需要14分钟 导读 刘冠军《万象伊始——集中式架构为何演进到微服务架构》 秦金卫《转型求通——微服务架构的最佳实践和发展趋势》 曹国梁《深度剖析—— 传统架构的云原生改造之路》 万俊峰《转型之后——面对流量洪峰,微服务架构如何进行弹性设计?》 陆绪之《落地实践——Service Mesh下的微服务落地实践》 注:发言仅代表讲师个人观点 讲师介绍 秦金卫 Apache Dubbo/ShardingSphere PMC 前某集团高级技术总监/某商业银行北京研发中心负责人
2月28日,蔚来汽车发布公告称,已通过中国香港交易所聆讯,获得在港交所主板二次上市的原则上批准。本次上市采用介绍上市的方式,不涉及新股发行及资金募集。公司计划于2022年3月10日开始挂牌交易,股票代码为“9866”。
上次我们讲到GHOST算法[2],它在中本聪共识的基础上提出的确定主链的算法,在保障了在高吞吐量的同时还保障了安全性(即不容易分叉,依然保证51%攻击)。但是GHOST算法的吞吐量是否还有进一步的提升空间呢?
接口用于定义 API。它定义了类必须得遵循的规则。同时,它提供了一种抽象,因为客户端只使用接口,这样可以有多重实现,如 List 接口,你可以使用可随机访问的 ArrayList,也可以使用方便插入和删除的 LinkedList。接口中不允许写代码,以此来保证抽象,但是 Java 8 中你可以在接口声明静态的默认方法,这种方法是具体的。
根据菲律宾政府新闻机构周二发布的一份报告,卡加延经济特区(CEZA)宣布已经向一家总部位于香港的加密资产交易所发放了执照(Principe operation license)。
混沌工程是在分布式系统上进行实验的学科, 目的是建立对系统抵御生产环境中失控条件的能力以及信心。由Netflix在2010年底提出,2012开源Chaos Monkey(混乱猴子),中间经过了一系列的演化。具体路线为:
2022年6月24日,由Layer1公链Harmony开发的,以太坊与Harmony间的资产跨链桥Horizon遭到攻击,损失金额约为1亿美元。
订单中心是一个电商后台系统的枢纽,在这订单这一环节上需要读取多个模块的数据和信息进行加工处理,并流向下一环节;因此订单模块对一电商系统来说,重要性不言而喻。
权限管控是一个应用系统最重要的基础能力之一,通常权限可以分为功能权限和数据权限,功能权限主要用来控制用户可以执行的操作,即用户可以做什么;数据权限则控制用户可以操作的对象范围,这里的对象指业务数据,数据权限进一步细化还可以分为行级权限和字段级权限,如控制用户可以查询本部门的数据,而不能查看其他部门数据,或者只能查看一条业务数据的部分字段信息。我们接触的数据权限通常是指对某一个应用系统内部的业务数据进行管控,这些业务数据由用户的行为活动产生,如一个交易应用中的交易数据,通常用户只能查看到自己的交易记录,这就是最基本、最常见的数据权限管控策略。大数据权限系统需要管控的数据范围要大的多,包含了数据仓库中的所有表,同时管控的用户也并非普通的应用系统用户(产生数据的用户),而是数据开发人员、数据分析人员等(使用数据的用户)。本文将着重介绍政采云大数据权限系统的数据权限管控。
“比特币ETF或使熊市终结”,近日比特币市场不断传来类似的声音。但是芝加哥期权交易所(COBE)提交的比特币ETF申请又疑似被推迟,各种不确定因素出现,虚拟货币行业也焦躁起来。
H,艾瑞巴蒂! 这里是 5 月 26 日的每日1句话新闻,只需1分钟,看看全球最热、最新的区块链新闻。 实时币价:BTC $7296.5 ETH $580.21 EOS $12.14(数据来源:
近期在ArchSummit北京会议上,阿里巴巴资深无线技术专家孙兵(花名酒丐)发表了《网格社区-闲鱼技术架构演讲》主题演讲。孙兵2011年加入阿里巴巴,先后在B2B、淘宝、手机淘宝等部门负责过会员、物流、O2O、导购等系统的架构和研发;目前担任阿里创新业务闲鱼的技术负责人,负责产品的技术研发工作。他从技术负责人的视角来分享闲鱼社区的技术架构演变历程,以及在这个过程中不同阶段把握不同重点,通过技术驱动社区架构建立与发展,并且就每个阶段的具体实践给大家带来精彩的实例分享。
《商业内幕》杂志分析了美国外国劳工认证办公室发布的数据,以了解思科为担任高级职位(包括经理、总监和副总裁)的新员工支付多少薪酬。 这些数据有几个方面要注意:仅包括外国劳工,有时包括工资范围而不是确切数字,而且仅包括基本工资,而不是可能含奖金或股票的总薪酬。 此外,《商业内幕》杂志还查看了思科向证券交易委员会(SEC)披露的最新财务数据,以大致了解这家公司的六位薪酬最高的高管的薪资情况。 这些数据罕见地披露了一个通常不太透明的方面,表明了这家市值达2230亿美元的公司如何为高级职位吸引和留住人才。思科在适
6月28日,币世界,火星财经,布洛克财经,金色财经等各大币圈媒体和传统网媒同时发布消息『MasterDAX与微软达成合作,联手步入数字资产交易所云服务的2.0阶段。』IT巨头入局牵手行业老牌企业神州数字,在加上云服务商热酷,三剑合一,势必将催化交易所2.0云时代的到来!
8月14日,MIXIN CEO 冯晓东做客支点访谈,讲解去中心化交易所的发展趋势。
上一篇讲到,数据分析的8大步骤里,找指标是非常重要的一步。通过这一步,把一个具体业务描述,转化为一个可以通过数据量化分析的问题。
一直以来想学学入门的知识,因为自己也在学习,顺便写下来当做自己的入门笔记了解趋势学习,扩展自己的方向吧。可能中途写的不是很明白。希望大家看之后有疑问的地方可以互相探讨学习。 我们一直说区块链,币圈,链圈这些究竟是什么?为什么区块链会出来,目的是解决什么的?我们这次一块来探究下。 区块链 区块链形象的来说就是跟社交,电影等一样,属于一个行业,一个新的行业。而这个行业是先从比特币开始发展起来的,比特币就像区块链的种子似得,开始生根发芽,逐渐成长。在比特币之后出现的很多币种也就是我们俗称的山寨币包含各种币以太坊
Objective-C的内存管理主要有三种方式ARC(自动内存计数)、MRC(手动内存计数)、内存池。
说到滴滴的派单算法,大家可能感觉到既神秘又好奇,从扬召到抢单到派单,我们又是如何演进到今天大家的打车体验的呢,我们首先来看一看,好的派单算法为什么是出行行业不可或缺的能力?
导读:说到滴滴的派单算法,大家可能感觉到既神秘又好奇,从出租车扬召到司机在滴滴平台抢单,最后到平台派单,大家今天的出行体验已经发生了翻天覆地的变化。面对着每天数千万的呼叫,滴滴的派单算法一直在持续努力让更多人打到车。本篇文章会着重介绍滴滴是如何分析和建模这个问题,并且在这过程中面临了怎样的算法挑战,以及介绍一些常用的派单算法。这些算法能够不断提升用户打到车的确定性。
交易委托账本(OrderBook)是整个撮合引擎里最核心也是最复杂的数据结构,每个交易对都需要维护一份交易委托账本,账本里保存着指定交易对所有待撮合的委托单。每份账本都有两个队列,一个卖单队列和一个买单队列,两个队列都需要按照价格优先、时间优先的原则进行排序。
桔妹导读:说到滴滴的派单算法,大家可能感觉到既神秘又好奇,从出租车扬召到司机在滴滴平台抢单最后到平台派单,大家今天的出行体验已经发生了翻天覆地的变化,面对着每天数千万的呼叫,滴滴的派单算法一直在持续努力让更多人打到车,本篇文章会着重介绍我们是如何分析和建模这个问题,并且这其中面临了怎样的算法挑战,以及介绍一些我们常用的派单算法,这些算法能够让我们不断的提升用户的打车确定性。
导读:说到滴滴的派单算法,大家可能感觉到既神秘又好奇,从出租车扬召到司机在滴滴平台抢单最后到平台派单,大家今天的出行体验已经发生了翻天覆地的变化,面对着每天数千万的呼叫,滴滴的派单算法一直在持续努力让更多人打到车,本篇文章会着重介绍我们是如何分析和建模这个问题,并且这其中面临了怎样的算法挑战,以及介绍一些我们常用的派单算法,这些算法能够让我们不断的提升用户的打车确定性。
设计模式(Design pattern)是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。 一、设计模式的分类 总体来说设计模式分为三大类: 创建型模式,共五种:工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。 结构型模式,共七种:适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。 行为型模式,共十一种:策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录
本文来自Seattle Video Tech November 2020,主讲者是Brightcove Video Research小组的视频系统工程师Bo Zhang,进行演讲。这次将介绍的是使用开放源代码工具的低延迟DASH流。
1. 在先前我们的生产消费模型代码中,一个线程如果想要操作临界资源,也就是对临界资源做修改的时候,必须临界资源是满足条件的才能修改,否则是无法做出修改的,比如下面的push接口,当队列满的时候,此时我们称临界资源条件不就绪,无法继续push,那么线程就应该去cond的队列中进行wait,如果此时队列没满,也就是临界资源条件就绪了,那么就可以继续push,调用_q的push接口。 但是通过代码你可以看到,如果我们想要判断临界资源是否就绪,是不是必须先加锁然后再判断?因为本身判断临界资源,其实就是在访问临界资源,既然要访问临界资源,你需不需要加锁呢?当然是需要的!因为临界资源需要被保护! 所以我们的代码就呈现下面这种样子,由于我们无法事前得知临界资源的状态是否就绪,所以我们必须要先加锁,然后手动判断临界资源的就绪状态,通过状态进一步判断是等待,还是直接对临界资源进行操作。 但如果我们能事前得知,那就不需要加锁了,因为我们提前已经知道了临界资源的就绪状态了,不再需要手动判断临界资源的状态。所以如果我们有一把计数器,这个计数器来表示临界资源中小块儿资源的数目,比如队列中的每个空间就是小块儿资源,当线程想要对临界资源做访问的时候,先去申请这个计数器,如果这个计数器确实大于0,那不就说明当前队列是有空余的位置吗?那就可以直接向队列中push数据。如果这个计数器等于0,那就说明当前队列没有空余位置了,你不能向队列中push数据了,而应该阻塞等待着,等待计数器重新大于0的时候,你才能继续向队列中push数据。
原文链接:https://www.infoq.cn/article/bxGvrb_CxAZD6Wv3fUj8
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 前言 伴随股票市场的风格切换以及商品市场的极端波动,量化产品会在一定程度出现部分回撤,这也再次提醒我们多资产、多策略配置的重要性。然而,对于管理人来说,想要真正做好多策略并非易事,也远不止将几个策略组合在一起这么简单,在策略研发、人才、IT方面都对管理人提出了更高的要求。
在上一篇文章中有介绍,产品经理的两项主要职责包括:对产品机会进行评估,以及对开发的产品进行评估。而定义即将开发上线的产品,则需要借助产品需求文档,来进行产品的特征和功能描述。PRD文档的写作会因公司、团队以及个人习惯而异,没有标准的规范和统一模板,但有三大原则是不可忽略的:文字简练、中低保真、测试验证。本文仅陈述个人对产品需求文档的理解,若有不正确的地方,还望多多指教。 (一)PRD的定义、主要构成及用处 简而言之,产品需求文档(Product Requirement Document),是将商业需求
今天是我们安全课程的第一讲,我们不会讲具体的细节内容。我打算先和你聊聊安全本身,以帮你建立整体的大局观。我确信,只要理解了安全的本质,在后续的课程中,你就更容易理解安全的概念和知识,也就能够建立解决安全问题的思维体系。
在上一篇文章中有介绍,产品经理的两项主要职责包括:对产品机会进行评估,以及对开发的产品进行评估。而定义即将开发上线的产品,则需要借助产品需求文档,来进行产品的特征和功能描述。PRD文档的写作会因公司、团队以及个人习惯而异,没有标准的规范和统一模板,但有三大原则是不可忽略的:文字简练、中低保真、测试验证。本文仅陈述个人对产品需求文档的理解,若有不正确的地方,还望多多指教。
设计模式(Design pattern)是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。 毫无疑问,设计模式于己于他人于系统都是多赢的,设计模式使代码编制真正工程化,设计模式是软件工程的基石,如同大厦的一块块砖石一样。项目中合理的运用设计模式可以完美的解决很多问题,每种模式在现在中都有相应的原理来与之对应,每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题,以及该问题的核心解决方案,这也是它能被广泛应用的原因。
实时数据流为企业提供了激动人心的新机会,以改变其运营方式,利用实时洞察力来推动更好的决策制定并提高运营效率。
接触CTP也才半年多,一边学习一边摸索,看到各大CTP的QQ群里,也都是在问一些很菜的问题,就简单总结和介绍下,今天主要是基础知识,即CTP程序的基础和开源的Demo版本:
在此之前2012年推出Aritix-7、Kintex-7和Virtex-7FPGA系列
本文共5000字,建议阅读时间10分钟 本讲座选自史蕾于2015年6月5日在RONG系列论坛之四——大数据与诚信社会研讨会上所做的题为《大数据征信时代的个人信息保护》的演讲。 嘉宾介绍: 史蕾:1998年毕业于复旦大学国际经济法专业,现柏杨云天(北京)企业咨询有限公司,合伙人。曾就职于纳斯达克B2B上市公司环球资源(NDSDAQ:GSOL)和奇虎360法务部。 密切关注大数据企业和大数据产品的创新性业务实践,为多家大数据公司产品合规分析、用户协议拟定、个人数据保护和隐私政策的制定、股权激励项目提供专项咨
而且!与以往在纽约购置办公园区、在全美各地建造数据中心不同,这个房地产计划,并非“自住房”或员工福利房,而是一个睦邻友好的公益行为:
导语 入职接到的第一个需求是实现一个关于K歌实体售卖的ERP系统,管理系统过去做过不少,这次打算换个姿势,基于时下正热但早已不新鲜的Vue 2.0技术实现。本文首先对Vue的相关技术进行简单介绍与分
均线策略应该是我们刚进入股市时就听过的一个策略,而双均线策略,顾名思义,就是两根均线:短期均线和长期均线。当短线均线上穿长期均线(金叉)时买入,当短期均线下穿长期均线(死叉)时卖出,这就是双均线策略的核心思想。
IBM Storwize存储品牌将退出历史舞台,通用阵列(Storwize和FlashSystem)将整合到FlashSystem品牌之下。
数据流(带箭头的线)、加工(圆圈/倒角的矩形)、数据存储(平行线/开右口的长方形)、外部实体(长方形)。
上次咱们聊了聊市场催生的根本原因,是由于人们为了降低交易的成本而“发明”出来并一直保留至今的。在几千年的过程中,随着运输技术和信息技术的不断发展,市场正在以更快速的方式为我们提供者信息的交互能力,也就最大程度地降低了交互的成本。
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