Redis

电商网站该如何进行云服务器配置呢？电商云服务器的配置选择，其实和网站或应用的类型、访问量、数据量大小、程序质量等因素有关，建议和您的网站或应用的开发技术人员沟通，选择最适合您的配置。 如果您没有技术人员可提供建议，可以参考我们的建议进行配置选择。网站初始阶段访问量小，只需要一台低配置的服务器即可，应用程序、数据库、文件等所有资源均在一台服务器上。 阿里云服务器具有强大的弹性扩展和快速开通能力。随着业务的增长，你可以随时在线增加服务器的CPU、内存、硬盘以及带宽等配置，或者增加服务器数量，无需担心低配服务器在业务突增时带来的资源不足问题，不让一个用户流失。 方案目的：适合初创电商公司快速搭建平台，例如电商网站/APP/电子商城，能轻松承受约1-10万的日均访问量，能支持约300单/天的有效成单量 一键搭建：整体解决方案一键搭建，自动化部署，缩短3倍业务上线时间 安全防护：解决方案针对电商行业常遇到的胁，加强了安全防护性能。为电商企业保驾护航 高性能：针对电商业务峰值频发的特点，配置了缓存、CDN、弹性伸缩等功能，有效提升平台性能 高效容灾：负责均衡、RDS、ECS等都配备了跨可用区容灾策略，保护应用与数据万无一失 适用于初创电商公司快速搭建平台，例如电商网站/APP/电子商城 本架构能够解决 云产品随时升级扩容 轻松应对高并发 负载均衡一键搭建随时灵活扩展 网站防DDos攻击

分布式概念简单了解：数据一致性、CAP、BASE、分布式事务、分布式锁 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 今天对分布式相关的一些概念与理论进行学习。 1.集群与分布式 集群 ：相同的应用部署在多台服务器。 分布式 ：不同的应用部署在多台服务器。 1.数据一致性 在分布式环境中，为了提高系统整体性能，数据以多副本冗余机制存储，副本之间通过数据复制进行同步。 数据副本与数据复制必然引入新的问题：如何处理副本数据的一致性？ 总的来说，无法找到一种能够满足所有分布式环境的一致性解决方案，很多时候要在系统性能与数据一致性之间权衡。 由此，分布式一致性常见以下三种一致性： 1.1.强一致性 强一致性 ：数据写以后，任意时刻，所有数据副本中的数据都是一致的。 强一致性，也可以称为：原子一致性、线性一致性。 强一致性，是非分布式环境中主要被采用的一致性原则。 在非分布式环境中，数据可以集中存储，例如整个系统就一个数据库，这种情况下容易保证数据的强一致性。 在分布式环境中，数据存在多个副本，分布在不同的服务器上，数据副本之间的同步会经过网络通讯，这种情况下，很难保证强一致性。 1.2.顺序一致性 顺序一致性 ：任何一次读都能读取到数据的最近一次写的数据，系统的所有进程的顺序一致，而且是合理的。 顺序一致性，其实本人接触也不多

今天，就来给大家盘点一下，2019 年实验楼的 Pyhton 项目里，最值得一做的几个项目。 警告： 本来只想推荐几个课程的，但 Python 的好项目实在是太多了！无法割舍，最后决定推荐 16 个。 这些课程要么特别实用，要么特别装逼，拿来武装自己的简历再好不过了。如果你也不巧中了学习的毒，过年在家沉迷其中，代码撸得飞起，面对家人、朋友的指责，请不要甩锅给我们，请正大光明地告诉他们： Python 项目 1. Python 数据分析入门与进阶（数据分析方向） 通过 Python 数据分析和算法，实现【苹果公司股票分析、实验楼课程数据统计、用户情绪分析、潜在客户分析】等项目： https://www.shiyanlou.com/courses/764 2. Flask + VueJS 全栈 Web 开发实战（Web开发方向） 使用 Python 的 Flask 框架和 VueJS，通过两个实战项目留言板项目和论坛应用的练习，掌握 Flask + VueJS 进行 Web 开发的能力。 https://www.shiyanlou.com/courses/878 3. Python 实现搜索引擎（爬虫+Web框架） 利用 Python 异步特性实现异步爬虫系统，一步一步地将构建索引、索引压缩、排名算法等环节编码实现，最后利用异步 web 框架 sanic

前言 nginx可所谓是如今最好用的软件级别的负载均衡了。通过nginx的高性能，并发能力强，占用内存下的特点，可以搭建高性能的代理服务。同时nginx还能作为web服务器，反向代理，动静分离服务器。十分的方便好用，今天让我来一起看看，你真的了解nginx吗？ Nginx 简介 Nginx 概述 Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器，特点是占有内存少，并发能力强，事实上nginx 的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好，中国大陆使用 nginx 网站用户有：百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等。 Nginx 作为 web 服务器 Nginx 可以作为静态页面的 web 服务器，同时还支持 CGI 协议的动态语言，比如 perl、php 等。但是不支持 java。Java 程序只能通过与 tomcat 配合完成。Nginx 专为性能优化而开发， 性能是其最重要的考量，实现上非常注重效率，能经受高负载的考验，有报告表明能支持高达 50,000 个并发连接数。 https://lnmp.org/nginx.html 正向代理 Nginx 不仅可以做反向代理，实现负载均衡。还能用作正向代理来进行上网等功能。 正向代理：如果把局域网外的 Internet 想象成一个巨大的资源库，则局域网中的客户端要访问 Internet

spring.kafka.bootstrap-servers=10.10.6.33:9092,10.10.6.34:9092,10.10.6.35:9092 spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=5000 spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=latest 默认的消费组ID spring.kafka.consumer.group-id=WeChatLogConsumerGroup 是否自动提交offset spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true Kafka提供的序列化和反序列化类 spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer 消费端监听的topic不存在时，项目启动会报错(关掉) spring.kafka.listener.missing-topics-fatal=false spring.kafka

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 面对可能出现的网络延迟，不可预估的请求流量等情况，设计一个分布式系统，我们通常围绕系统高可用，数据一致性的目标去规划和实现，想要完全实现这个目标，却并非易事。由此，分布式系统领域诞生了一个基本定理，即 CAP 定理，用于指导分布式系统的设计，从系统高可用，数据一致性，网络容错三个角度将分布式系统的特性抽成一个分区容错一致性模型。这样一来，让系统设计者只需根据业务场景特点，进行权衡设计适合业务场景的分区容错一致性模型即可，很大程度简化了分布式系统设计的难度。 也因此，CAP 定理是架构师所必须要掌握的内容，它影响着架构师对分布式系统的技术选型，技术决策。既然如此重要，接下来，我们就一起学习下 CAP 定理吧。 什么是 CAP CAP 定理最初是由加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在 2000 年的 ACM PODC 上提出的一个猜想，也因此被叫做布鲁尔定理。后来在 2002 年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特（Seth Gilbert）和南希·林奇（Nancy Lynch）发表了 CAP 定理的证明，让它成为分布式系统领域公认的一个定理。 CAP 定理指出了，在一个跨区域网络连接，共享数据的分布式系统中，一致性（Consistency），可用性

作者：一起web编程 链接： http://www.toutiao.com/i6825148720728769028 点赞功能是目前app开发基本的功能 今天我们就来聊聊 点赞、评论、收藏等这些场景的db数据库设计问题。 1. 我们先来看看场景的需求： 显示点赞数量 判断用户是否点过赞，用于去重，必须的判断 显示个人点赞列表，一般在用户中心 显示文章点赞列表 我们先看一下头条和微博的例子 这两个都是具有顶级流量的，后端肯定有复杂的架构，我们今天只谈大众化的方案。 方案 2.1 mysql方案 mysql方案, 随着nosql的流行，大数据的持续热点，但是mysql仍然不可替代，对于大多数的中小项目，低于千万级的数据量，采用mysql分表+cache，是完全可以胜任的，而且稳定性是其他方案无可比拟的： -- 文章表 create table post { post_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, ...... star_num int(11) COMMENT '点赞数量' } -- 用户表 create table user { user_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, ...... star_num int(11) COMMENT '点赞数量' } -- 点赞表 create table star {

杭州Java培训要多长时间？需要学习什么内容？ 浙江优就业 07-14 15:22 Java行业是很注重技术与工作经验的，零基础的人想找Java相关工作比较困难，需要先学习一定的Java知识才行，而参加Java培训是快速学习Java技术的一条捷径。当然在选择Java培训机构的时候首先要了解Java培训的学习时间与学习内容才行，下面小U就来介绍下 杭州Java培训要多长时间？需要学习什么内容？ 杭州Java培训要多长时间？ 不同的培训机构，不同的培训方式，Java培训时长也是不同的。优就业杭州Java全日制面授班的学习时长为6个月左右，因为Java学起来相对比较难，所以学习时间会比较长。 杭州Java培训需要学习什么内容？ 优就业杭州Java培训课程内容是根据企业需求研发的，涵盖时下热门的Java技能，高度契合企业需求。并且在专业技术学习的同时，融入大量全真项目实训，理论与实战相结合，帮助学员学会、学懂。优就业杭州Java培训课程内容分为六个阶段，分别为： 第一阶段JavaEE基础，主要包含的知识点有：Java基础语法、面向对象、核心类库、集合、异常、IO、线程、JDK新特性、阶段考核。 第二阶段JavaWeb开发，主要包含的知识点有：前端技术、数据库、JAVA数据库操作、软件服务器及服务器相关技术、动态网页JSP、AJAX、优就业-在线医疗系统、阶段考核。 第三阶段Java高级框架

以下内容仅作为个人主观看法，不代表业界，仅供参考 架构是一个系统的整体骨架的简称。理论上可以说所有运行的系统都有自己的架构，不同的是数据处理方式、工具和目的。一个理想的架构需要表现出最大的扩展性、最好的安全性、最佳的运行性能、最简的维护工作、最快的升级特点、最合适的支撑团队、最低的运营成本和最优的发展目标。为了实现这些要求无数团队与个人在无私贡献丰厚的成果，但还远远不够，因为业务要求与市场不断在升级变化，与之要求的系统也需要不变的升级与变化。很多时候系统在随着变化而面临重构，更甚的会在不同的阶段重构一次或几次。但有些并非架构全责，比如：团队重组、语言变更、业务转向、硬件调整、成本管控等。 不可否认大公司很有钱可以拥有你不敢相像的团队，可以买你可能永远都接触不到的硬件或系统，去完成他们定义的高端架构标准，但他们在处理架构时经历了什么、成功到什么节点、能适应到什么节点、还有多少优化空间你能断言否？这不应该是架构的标杆，这只是有钱的标杆。我认为架构的初衷不应该有绑架的动机，它需要我们拿出自己擅长的能力不断去学别人所长补自己所短，权衡的思考现在的要求与情况、将来的要求与情况，再尽可能的去选择一套合适的方案，一步一步迭代与完善。 目前还没有一个绝对的权威的架构标准，不过业界都有同一个目标：把数据库、业务逻辑的处理量与并发量减少到可承受的范围内，并预留一定的扩展和伸缩空间

背景 在我们的业务场景中有一个需求，我们有一个配置功能，该功能需要配置两个变量之间比较大小。使用tab比较难表达，所以就提出了，可以让用户写比较简单的函数进行配置。或者选tab进行选择（前段直接将对应的tab字符串拼接来给后端执行）。 或者这么说吧，可以通过字符串的表达的意思，进行执行这个字符串的索要表达的逻辑，且这个逻辑和这个字符串可以自定义。 Aviator 简介 Aviator是一个高性能、轻量级的java语言实现的表达式求值引擎，主要用于各种表达式的动态求值。现在已经有很多开源可用的java表达式求值引擎，为什么还需要Avaitor呢？ Aviator的设计目标是 轻量级 和*高性能 ，相比于Groovy、JRuby的笨重，Aviator非常小，加上依赖包也才450K,不算依赖包的话只有70K；当然，Aviator的语法是受限的，它不是一门完整的语言，而只是语言的一小部分集合。 其次，Aviator的实现思路与其他轻量级的求值器很不相同，其他求值器一般都是通过解释的方式运行，而Aviator则是直接将表达式*编译成Java字节码，交给JVM去执行。简单来说，Aviator的定位是介于Groovy这样的重量级脚本语言和IKExpression这样的轻量级表达式引擎之间。 内部原理 任何语言都是通过一步一步的抽象，从硬件原理再到我们人类可以认识的语言。