最近和很多金融同业、厂商讨论云平台建设，普遍感觉2018年是金融行业云计算的爆发之年，“天时、地利、人和”全部具备，春雷滚滚、祥云化雨。
零售领域变革不是一个新话题，从电商到 O2O ，从无人售货柜到机器人导购，腾讯云的尝试一直未曾止步。对于传统零售企业来说，通过数据中台可以让顾客与需求更好地匹配，同时实现平台上多触点获取流量。而技术中台，则可以帮助零售企业提升整体运营效率，在提高安全性的基础上，还能享受 AI 时代带来的智能化红利。 谈及腾讯电商业务中台，腾讯云应用与服务编排工作流 ASW 的项目负责人王子一认为，“以消费者为中心，实现上下游的产业协同，赋能商家，商家一次接入后，可应用于如下全部业务场景：检索业务、广告业务、智能广告投放、
这两年，Kubernetes 击败了 Swarm 和 Mesos，几乎成为容器编排的事实标准，BAT、滴滴、京东、头条等大厂，都争相把容器和 K8s 项目作为技术重心，试图“放长线钓大鱼”。 就说阿里吧，目前基本所有业务都跑在云上，其中一半迁移到了自己定制 Kubernetes 集群上。据说，今年计划完成 100% 基于 K8s 集群的业务部署。而服务网格这块儿，在阿里的一些部门（比如蚂蚁金服），已经有线上业务在用了。 这充分说明了容器在当今软件研发领域的地位。所以，掌握容器技术成为很多公司招聘时的重要选项
应用与服务编排工作流（Application Services Workflow，ASW）是一个用来协调分布式任务执行的编排产品，根据腾讯云状态语言定义来编排分布式任务和服务，工作流会按照设定好的顺序可靠地协调执行，将云函数与多个腾讯云服务按步骤进行调度，通过低代码配置，就可以完成开发和运行业务流程所需要的任务协调、状态管理以及错误处理等繁琐工作，让研发团队能更简单、更高效的构建与更新应用。 01. ASW 工作流与传统工作流的对比 特性 ASW 工作流传统工作流易用性已完成云服务集成, 方便调用云上资源
今年国外开发者平台 HackerRank 最新的调查中，2021 年的理想语言仍然为 Go。上年发布的《2020 年你最想学的编程语言是哪个》调查中，Top 3 分别是 Go、Python 和 Kotlin，其中 Go 以 36.2% 的比例排在首位。 如果没记错，这已经是 Go 第三年蝉联榜首了。 相对于 Java 语言的繁琐编码，和为了应用设计模式而做的大量冗长设计， Go 提供了便利的并发编程方式——简简单单的语句，就可以创建多个 goroutine 执行并发任务。此外，Go 还提供了独特的 Cha
这两年，Kubernetes 击败了 Swarm 和 Mesos，几乎成为容器编排的事实标准，BAT、滴滴、京东、头条等大厂，都争相把容器和 K8S 项目作为技术重心，试图“放长线钓大鱼”。 就说阿里吧，目前基本所有业务都跑在云上，其中一半迁移到了自己定制 Kubernetes 集群上。据说，今年计划完成 100% 基于 K8S 集群的业务部署。而服务网格这块儿，在阿里的一些部门（比如蚂蚁金服），已经有线上业务在用了。 这充分说明了容器在当今软件研发领域的地位。所以，掌握容器技术成为很多公司招聘时的重要选项
为了实现这一点，在这里，我们将介绍一个下一代服务流量网关 - Easegress 该软件是用Go编写的开源软件（Apache 2.0 许可证），采用Go编程语言，天然具备在高并发场景下提供高性能服务的能力。
作者 | 方利 编辑 | 贾亚宁 本文由大厂案例转载自汽车之家主机厂事业部 - 技术部高级研发工程师方利首发于之家技术公众号的文章。 汽车之家电商系统诞生在 2014 年，成长于 2016~2019 年，并经历多年双 11、818 晚会的洪峰考验，沉淀了稳定可靠、性能卓越的在线交易能力。随着业务中台的建设浪潮兴起，2019 年进入中台化建设阶段，输出其在汽车电商领域五年沉淀的能力，助力汽车电商行业发展，加速企业数字化转型！ 一、架构演进 这个部分主要讲一下汽车之家电商系统的架构发展历程，每
作者 | 鲁冬雪 谈起瞬时流量高峰场景下的高可用架构设计，那首先要解决的肯定是高并发问题。 类似电商大促就是典型的高并发场景，当业务突发波动（如秒杀、限量抢购）时，无法准确预估流量，企业会苦恼需提前准备多少台机器，突发流量过后，这些机器往往又处于空载状态。这就意味着系统需要承担 100% 的业务和流量，需要具备超强的稳定性和容灾能力，并可以紧急处理各种故障： 应对快速增长的用户访问：流量短时间内达到峰值，系统面临宕机危险； 应对大量业务数据和用户数据：计算资源需求突增，技术上需做到弹性自如； 紧急故障处理
随着电商业务迅猛发展，技术人员的增加，到 2016 年技术团队已经有了上百人。单体架构之痛扑来，一个前台商城 git 项目就近 30 个 Maven 的子项目，遇上需求并行开发，经常出现代码的合并冲突、需求上线等待、线上慢 SQL 等问题，整个系统的开发效率和系统稳定性都变差：
对于各大电商平台而言，爆款运营和促销活动的日常化已成为常态，而支撑这些的秒杀系统自然是不可或缺的一环。同时，秒杀活动的巨大流量就像一头洪荒之兽，若控制不当，可能会冲击整个交易体系。因此，秒杀系统在交易体系中便扮演着至关重要的角色。
业务架构 (Business Architecture) 定义了企业各类业务的运作模式及业务之间的关系结构。它以承接企业战略为出发点，以支撑实现企业战略为目标， 通过对于业务能力的识别与构建，并将业务能力以业务服务的方式透出，实现对于业务流程的支撑， 并最终通过组织给予保障。
作者简介： 柯开，腾讯云高级工程师，腾讯压测领域 OTeam PMC，负责腾讯云可观测-云压测产品设计研发。 前言 在当今数字化的时代，越来越多的应用程序和服务都被迁移到云上运行。性能测试，正是变更前验证的关键一环，是对系统进行全方位的性能“体检”。它一般通过模拟用户操作，使系统处在高强度压力之下，检验系统是否稳定、哪里会出问题。 随着分布式、微服务、云原生等架构的发展，性能测试面临了新的挑战。 分布式系统的复杂性和较高的网络通信延迟，使得性能测试难以规避设计上的死锁、竞争条件、资源泄露等问题。 微服务架构
尽管随处可闻云原生，却鲜少有人告诉你到底什么是云原生，若是找资料来看，读完大多会感觉云缭雾绕，一知半解，总之虚得很，甚至会让你一度怀疑自己的智商，不过我对于读不懂的文章，一律归因于文章写得不够直白，当然这不一定是事实，但这样的思考方式能让我避免陷入自我怀疑的负面情绪。
伴随云计算的滚滚浪潮，云原生(CloudNative)的概念应运而生，云原生很火，火得一塌糊涂，都2022年了，如果你还不懂云原生，那真的out了。
伴随云计算的滚滚浪潮，云原生(CloudNative)的概念应运而生，云原生根火，火得一塌糊涂，都
八股文整的挺好，算法也刷的够多，但问到项目就很拉胯。 这可能是现在大部分没有实际项目经验的校招生和一直从事边角料开发的社招生所面临的问题。
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作者：冰河 星球：http://m6z.cn/6aeFbs 博客：https://binghe.gitcode.host 文章汇总：https://binghe.gitcode.host/md/all/all.html 源码获取地址：https://t.zsxq.com/0dhvFs5oR 备注：本文节选自 冰河技术 知识星球《Seckill秒杀系统》专栏，文末有福利！ 沉淀，成长，突破，帮助他人，成就自我。 本章难度：★★★☆☆ 本章重点：全面阐述建设秒杀系统挑战的应对之道，知己知彼，方案了然于胸，自然
对 Python 工程师来说，Web 开发可以选择的框架很多，比如 Django、Flask、Tornado 等等，而其中 Django 是最全面，也是最受欢迎的，我们熟知的 YouTube、Instagram 都是用 Python + Django 开发的。 为什么 Python 开发者更倾向于选择 Django 呢？ 这主要得益于 Django 功能强大的脚手架和诸多开箱即用的组件，搭建 Web 应用快速又省力，不仅能高效解决问题，还非常适合企业内部管理系统的开发。所以，如果你想找一份 Python W
在前面的文章中，详细阐述了建设秒杀系统的目标与存在的挑战，并且简单罗列了如何应对这些挑战的方式。本章，就详细阐述对秒杀系统存在挑战的应对之道，最终构建出兼具高并发、高性能和高可用的秒杀系统。心中不仅了解建设秒杀系统存在的挑战，更清楚的知道这些挑战的应对之道，正所谓：知己知彼，百战不殆，方案了然于胸，自然有应对之法。
作者简介：曾任职于阿里巴巴，每日优鲜等互联网公司，任技术总监，15年电商互联网经历。
秒杀系统之所以难做，是因为在极短的时间内涌入大量的请求，来同时访问有限的服务资源，从而造成系统负载压力大，甚至导致系统服务瘫痪以及宕机的可能。本文会介绍秒杀系统中存在的痛点以及针对这些点的优化思路。
究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构，结合高并发专题下的其他文章，学以致用。关于爬虫和大数据技术，下一篇继续给大家分享。欢迎对大数据和爬虫和大数据技术感兴趣朋友多交流，我QQ：1742396457
开源地址：https://github.com/sunshinelyz/mykit-lock
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
活动时间：2018年12月12日至2019年1月25日，每天两场秒杀，时间分别为：9：00-12：00，14：00-18：00。
这天我在 Nginx 转发服务器上遇见了请求小空 ，我跟小空说有重要消息不方便在现在告诉他，下班再约，然后就都匆匆赶路了，因为我俩都要快速将请求数据运送到订单星球去。
很多小伙伴反馈说，高并发专题学了那么久，但是，在真正做项目时，仍然不知道如何下手处理高并发业务场景！甚至很多小伙伴仍然停留在只是简单的提供接口（CRUD）阶段，不知道学习的并发知识如何运用到实际项目中，就更别提如何构建高并发系统了！
秒杀架构的设计方案就是一个不断过滤请求的过程，从系统架构层面来说，秒杀系统的分层思路如下。
于是，秒杀系统一般会引入MQ、Redis、MySQL、Nginx等中间件，需要对每个中间件进行高性能、高并发、高可用的分析。
初步看去，这套架构方案似乎看不出什么问题。事实情况也这样，我们做这套交易方案支持了日百万级的交易规模，取得了很不错的成果。
Serverless 是一种 “无服务器架构”，让用户无需关心程序运行环境、资源及数量，只要将精力 Focus 到业务逻辑上的技术。
最近在项目中遇到了类似“秒杀”的业务场景，在本篇博客中，我将用一个非常简单的demo，阐述实现所谓“秒杀”的基本思路。
如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现它是一条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来，就会导致一个特别高的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的。
从读者的描述，可以看出高并发处理的经验，在面试中占据着举足轻重的地位，关于高并发相关的面试题，一直都是面试热题，因为这类面试题能够更加直观地体现候选人的技术水平与深度。如何解决高并发场景下的问题，永远都不会过时。
原文：https://blog.csdn.net/u010359884/article/details/50310387
K8S，是Kubernetes（舵手）的简称，是Google在2014年6月开源的一个基于容器技术的分布式集群管理系统。后google捐赠给Cloud Native Computing Foundation（现属Linux基金会）来使用。
所谓秒杀，从业务角度看，是短时间内多个用户“争抢”资源，这里的资源在大部分秒杀场景里是商品；将业务抽象，技术角度看，秒杀就是多个线程对资源进行操作，所以实现秒杀，就必须控制线程对资源的争抢，既要保证高效并发，也要保证操作的正确。
针对于秒杀场景来说，流量往往在一个特定时间点有个高度集中的流量洪峰，这个瞬时对于资源的消耗是很大的，这时往往对于服务的稳定性带来了极大的挑战，如果按照流量洪峰预估系统资源，则可能存在极大的资源浪费。
读了极客时间许令波的如何设计秒杀系统后，总结出秒杀系统设计的一些需要注意的点，如何从更多的角度去考量一个架构的设计，保证性能和高可用。
但是对秒杀这个场景来说，最终能够抢到商品的人数是固定的，也就是说100人和10000人发起请求的结果都是一样的，并发度越高，无效请求也越多。
秒杀是电子商务应用常见的一种营销手段：将少量商品（常常只有一件）以极低的价格，在特定的时间点出售。比如，周日晚上 8 点整，开售 1 部 1 元钱的手机。 因为商品价格诱人，而且数量有限，所以用户趋之若鹜，在秒杀活动开始前涌入系统， 等到秒杀活动开始的一瞬间，点下购买按钮（在此之前购买按钮为灰色，不可以点击），抢购商品。
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