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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年 11,就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反, 11 的主要阵地“淘宝 APP”、 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。

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    书单 | 12购书清单TOP10

    点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 今天是12,错过11的小伙伴们可不要连12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书,可以看看大家都在买哪些。...12福利 京东满100减50,部分图书满减叠券300减200 当当科技好书五折封顶 还等什么?速抢吧!...03 ▊《数据标准化:企业数据治理的基石》 祝守宇,蔡春久 等 著 周建平、梅宏、廖湘科、付梦印、石勇院士倾情推荐 涉及油气、多元化集团、装备制造、核电、汽车、金融、政务、互联网等行业案例 本书既具有国际性理论高度...发布:刘恩惠 审核:陈歆懿 如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连  热文推荐   7天搞定一门新技术!...5个含金量很高的短篇课程推荐 Go语言学习&求职路径(附Go语言书单) 中国楼市能一直充当“蓄水池”吗? 云存储技术首次全景展现,7大技术趋势解读 ▼点击阅读原文,查看更多图书~

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    书单推荐 | 12本前端必备书籍

    开篇想给大家两点关于读书的建议: 经典书籍需要不断被重读——每一次重读都会有新的体会; 书籍并非读的越多越好——大多数书籍只是经典书籍中的概念延伸(有时甚至是照搬) 一灯儿将给大家推荐12本前端经典书籍...《HTML5 Canvas核心技术图形动画与游戏开发》 11.《3D数学基础:图形与游戏开发》 12....【一灯儿推荐】个人认为绝对是迄今为止读过的最好的一本Js书籍,墙裂推荐!...【一灯儿推荐】这本书我在看第一章的时候就被吸引住了,相信你看完之后也一定会对JS有一种全新的感觉。...【小灯儿推荐】webkit方面技术第一本书,把渲染引擎和javascript引擎讲得很详细。

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    书单推荐 | 12本前端必备书籍(下)

    之前给大家推荐12本前端经典书籍, 本文收录了后6本。 书单推荐 1.《JavaScript高级程序设计》 2.《你不知道的JavaScript》 3....《HTML5 Canvas核心技术图形动画与游戏开发》 11.《3D数学基础:图形与游戏开发》 12....【一灯儿推荐】 安娜·亨宁森(Anna Henningsen, addaleax)、曹力(ShiningRay)等12位大佬联合推荐,在深度上远远超过了目前市面上的Node书籍。...如果英文水平还可以的,推荐看原版哦~ 12 《Node.js区块链开发》 【作者】 这本书是朱志文先生带领的“亿书”团队多年艰辛实践的结晶,相信这本书能够为广大区块链技术人员和爱好者提供有益的参考和借鉴...【小灯儿推荐】 可作为node.js、函数式编程、区域链入门,推荐阅读~

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    2023年4月的12篇AI论文推荐

    本月的论文推荐除了GPT-4以外还包括、语言模型的应用、扩散模型、计算机视觉、视频生成、推荐系统和神经辐射场。...现在他又开始折腾推荐系统了。 可微分搜索索引使用transformer 来记忆文档id,并根据查询自回归地生成它们,消除了对传统索引的需要。...基于这一想法,研究人员提出了TIGER,一种基于生成检索的推荐模型。TIGER为每件商品分配唯一的语义ID,然后训练检索模型来预测用户将使用之前商品ID的下一件商品的语义ID。...尽管与DSI相关的缺点(向预训练的模型中添加新项目并不容易),但这种新的生成式检索范式确实提供了一些优势,例如推荐不常见的项目(改善冷启动问题),并通过调整生成的温度来生成多样化的推荐。...有兴趣的可以先看看他的demo网站segment-anything.com 12、Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior https

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    面试官:为什么在系统中不推荐写?

    作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码 来源:孤独烟 引言 正文 背景介绍 写缺点...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持...那么,写会带来什么坏处呢?OK,继续往下看! 写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client,同时往两个DataSouce写数据。...如果采用写的方法,是避不开这个问题的! 那么有没有通用的办法来解决这些问题呢?有的,只要能按顺序记录数据的变更即可!那具体怎么做呢,我们继续往下看!...直接提取数据变化到kafka中,其他数据源从kafka中获取数据,避免了直接写从而导致一致性和原子性问题。 基于微服务的思想,构建在 B2C 电商场景下的项目实战。

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    TKDE2023 | 基于曲图学习的社交推荐算法

    TLDR: 本文将社交推荐任务建模在曲空间学习之下,并提出了一种基于曲图学习的社交推荐模型。...具体的,其设计了一个曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征,并从显式的异质图学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。...最近,一些研究探索了将图嵌入学习转移到曲空间的替代方法,曲空间可以保留现实世界图的层级结构。 然而,直接将当前的曲图嵌入模型应用于社交推荐并非易事,因为存在两大挑战:网络异质性和社交扩散噪声。...为了解决上述挑战,本文提出了一种基于曲图学习的社交推荐(HGSR)模型。首先,利用曲社交嵌入的预训练来探索社交结构,这可以保留社交网络的层级特性。...总之,本文提出了一种新颖的HGSR模型用于曲空间的社交推荐。为了利用社交影响扩散引入的异质性和噪声问题,设计了一种社交预训练增强的曲异质图学习方法。

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