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基于中台思想的物流系统设计(三):构建物流地址能力
在电商物流领域我们会涉及到地址,其中包括了基础的四级地址和用户填写的地址。四级地址在整个从下单到收货的业务流程中都会用到,因此设计的时候要考虑如何最大限度地提高QPS。用户...
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基于电商中台架构-商品系统设计(一)
为什么采用中台架构前几篇已经说明了,这里就介绍一下基础层和平台层的功能。 1. 发布、编辑、上架、下架这些功能大家应该比较熟悉。 2. 1. 2. 前端商品:面向用户的,在...
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从github超24小时的故障看异地多活全局设计的重要性
我们先来回顾一下github这次事故: 2018年10月21日,github 在更换网络设备时,引发了美国东海岸网络中心和东海岸数据中心的网络链接发生了40秒的中断,最终导...
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基于中台思想的物流系统设计(四):物流服务与物流详情
在物流系统中,中台只负责物流订单的流转,具体的物流履行往往需要对接第三方快递公司。由于第三方快递公司的技术标准不一样,因此我们需要对第三方快递公司的接口进行封装,这里涉及到...
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基于电商中台架构-商品系统设计(二):类目设计
类目简单来说就是商品的分类,用大家最常用的淘宝来看,就是图中圈出来的地方。 为什么会有类目,也是其功能决定的,类目目前已经作为电商网站导航的标配,只是不同网站的类目不同罢了...
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基于“大中台,小前台”架构的高可用电商交易中台最佳实践之四—高扩展性技术要点设计
本篇主要介绍交易中台如何做到高可扩展性,通过对在线交易业务梳理分析,可以发现变化部分主要来自两个方面,一方面是交易流程的不同,如虚拟商品交易流程就非常简单,而大家电类的交易...
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Docker常用命令指南
在介绍命令之前,先了解一些docker相关的几个核心概念,将有助于更容易理解和使用命令。 Layer(镜像层):一组只读文件或命令,描述如何构建起容器之下的底层系统。Lay...
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Java基础异常整理(持续更新)
异常算术条件时抛出。 例如,“除以零”的整数会抛出。 抛出以表示使用非法索引访问数组。 索引为负数或大于或等于数组的大小。 抛出以表示尝试将错误类型的对象存储到对象数组中。...
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Druid配置详解
配置这个属性的意义在于,如果存在多个数据源,监控的时候可以通过名字来区分开来。如果没有配置,将会生成一个名字,格式是:"DataSource-" + System.iden...
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基于中台思想的物流系统设计(五):设计可扩展的产品服务平台
在前面四篇文章中,我们把物流中台的基础能力层构建了起来,接下来,我们就可以在这些基础能力之上构建我们的产品服务,从而支撑各条业务线。 基础能力层主要关注的是稳定可用的原子接...
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如何成为更好的软件开发人员
今天,我想分享一些关于软件开发人员如何提高他们的专业技能并在工作中变得更好的想法。这里提出的主题是通用的,并不是特定于任何技术堆栈。就此而言,其中大部分都不是特定于IT的。...
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我如何用57行代码复制一个价值8600万美元的项目
维多利亚警察局是澳大利亚维多利亚州的主要执法机构。去年维多利亚州有超过16,000辆汽车被盗 - 耗资约1.7亿美元 - 警察部门正在试验各种技术驱动的解决方案,以打击汽车...
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在物联网设备,边缘和云上分配机器学习算法
在设计新的物联网系统时,需要进行许多权衡,以确定在系统的不同组件(设备,边缘和云)之间分配机器学习算法的最佳方法。电池寿命,物理尺寸,成本,实时连接需求,隐私问题以及调试/...
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Java的API设计实践
了解在设计Java API时应该应用的一些API设计实践。通常,这些实践很有用,并确保API可以在模块化环境中正确使用,例如OSGi和Java平台模块系统(JPMS)。有些...
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使用Go构建区块链 第1部分:基本原型
区块链是21世纪最具革命性的技术之一,至今仍在发展,很多潜力尚未完全实现。从本质上讲,区块链只是一个分布式数据库。但是它的独特之处在于它不是私人数据库,而是公共数据库,也就...
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使用Go构建区块链 第2部分:工作量证明
在上一篇文章中,我们构建了一个非常简单的数据结构,这是区块链数据库的本质。我们可以通过它们之间的链状关系为它添加区块:每个区块都链接到前一个块。我们的区块链实现有一个重大缺...
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使用Go构建区块链 第3部分:持久化和cli
到目前为止,我们已经建立了一个带有工作量证明系统的区块链,这使得挖矿成为可能。我们的实现越来越接近功能齐全的区块链,但它仍然缺乏一些重要的功能。今天将开始在数据库中存储区块...
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在Go中构建区块链 第4部分:交易1
交易是比特币的核心,区块链的唯一目的是以安全可靠的方式存储交易,因此没有人可以在创建交易后对其进行修改。今天我们开始实施交易。但是因为这是一个相当大的话题,我将它分为两部分...
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神经网络似乎遵循一种令人费解的简单策略来对图像进行分类
在这篇文章中,我将展示为什么最先进的深度神经网络仍能很好地识别乱码图像,以及这有助于揭示DNN似乎用来对自然图像进行分类的令人费解的简单策略。这些发现发表在ICLR 201...
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