4 天前 / Yourtion
导读：百度 APP 内含有现金、活动、虚拟等多类资产信息，分布于百度 APP 内各个业务线中，用户回访信息难度较高，且用户对百度资产认知度不高。我的钱包建立后，汇聚百度 APP 内所有用户资产信息，解决了用户回访难的问题，建立用户百度 APP 资产认知。本文主要介绍了钱包从 0 到 1 的搭建过程、遇到的各种问题以及相应的解决方案，旨在抛砖引玉，希望能给读者带来思考和帮助。 全文 6082 字，预计阅读时间 16 分钟 一、背景百度 APP 坐拥日活 2 亿 +、月活 6 亿 + 用户，在百度 APP 内每时每刻都产生了众多用户的资产信息。
5 天前 / cxc_xinconan
响应式是 Vue 的特色，如果你简历里写了 Vue 项目，那基本都会问响应式实现原理。 而且不只是 Vue，状态管理库 Mobx 也是基于响应式实现的。 那响应式是具体怎么实现的呢？ 与其空谈原理，不如让我们来手写一个简易版吧。 响应式首先，什么是响应式呢？ 响应式就是被观察的数据变化的时候做一系列联动处理。 就像一个社会热点事件，当它有消息更新的时候，各方媒体都会跟进做相关报道。 这里社会热点事件就是被观察的目标。 那在前端框架里，这个被观察的目标是什么呢？ 很明显，是状态。 状态一般是多个，会通过对象的方式来组织。
7 天前 / flyer0126
hello，大家好，我是张张，「架构精进之路」公号作者。 目前随着微服务化建设的普及，存在越来越多的跨系统数据交互情况，跨系统数据一致性问题越发凸显，那如何有效保证跨系统数据的一致性呢？本文旨在总结沉淀工作中问题的解决经验，整理解决跨系统数据不一致问题的经验方法。1、为什么会有跨系统数据一致性问题？提到数据一致性，我们很容易想到的就是数据库中的事务操作。事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内，操作多条数据，要么都成功，要么都失败。这样在一个系统内部，我们可以很自然地使用数据库事务来保证数据一致性。
7 天前 / 逗逗
世界是多元的，思维模式也是。对于数智化，不同的人会有不同的观点和迥异的结论，其原因在很大程度上是人与人之间思维模式的差异。系统思维是迄今为止人类所掌握的最高级的思维方式，主要解决顶层设计和数字治理两大问题。今天我们就以这两大问题作为切入点，一起走进数智化系统思维的世界。 本文约 3325 字，建议阅读时间 9 分钟 导语 对系统思维来说，最基本的事情就是对系统因素的结构化。如何通过一个视角进行结构化？这是个难题。
7 天前 / Android开发
一、引言 原文链接：https://www.jianshu.com/p/b0de542204f8 Android 里面内存泄漏问题最突出的就是 Activity 的泄漏，而泄漏的根源大多在于因为生命周期较长的对象去引用生命周期较短的 Activity 实例，也就会造成在 Activity 生命周期结束后，还被引用导致无法被系统回收释放。 Activity 导致内存泄漏有两种情况： 应用级：应用程序代码实现的 activity 没有很好的管理其生命周期，导致 Activity 退出后仍然被引用。 系统级：Android 系统级实现的对 activity 管理不太友好，被应用调用导致内存泄漏。
8 天前 / BloomingRose
作者：vivo 官网商城开发团队 -Ju Changjiang 一、前言 随着用户量级的快速增长，vivo 官方商城 v1.0 的单体架构逐渐暴露出弊端：模块愈发臃肿、开发效率低下、性能出现瓶颈、系统维护困难。 从 2017 年开始启动的 v2.0 架构升级，基于业务模块进行垂直的系统物理拆分，拆分出来业务线各司其职，提供服务化的能力，共同支撑主站业务。 商品模块是整个链路的核心，模块的增多严重影响系统的性能，服务化改造势在必行。 本文将介绍 vivo 商城商品系统建设的过程中遇到的问题和解决方案，分享架构设计经验。
13 天前 / reesunhuang
大家好，我是老赵！什么是限流呢？限流是限制到达系统的并发请求数量，保证系统能够正常响应部分用户请求，而对于超过限制的流量，则通过拒绝服务的方式保证整体系统的可用性。 根据限流作用范围，可以分为单机限流和分布式限流；根据限流方式，又分为计数器、滑动窗口、漏桶和令牌桶限流，下面我们对这块详细进行讲解。 常用限流方式计数器计数器是一种最简单限流算法，其原理就是：在一段时间间隔内，对请求进行计数，与阀值进行比较判断是否需要限流，一旦到了时间临界点，将计数器清零。
14 天前 / Yourtion
总第 514 篇 2022 年 第 031 篇 全量 SQL（所有访问数据库的 SQL）可以有效地帮助安全进行数据库审计，帮助业务快速排查性能问题。一般可通过开启 genlog 日志或者启动 MySQL 审计插件方式来进行获取，而美团选用了一种非侵入式的旁路抓包方案，使用 Go 语言实现。无论采用哪种方案，都需要重点关注它对数据库的性能损耗。 本文介绍了美团基础研发平台抓包方案在数据库审计实践中遇到的性能问题以及优化实践，希望能对大家有所帮助或启发。
15 天前 / bytearch
写在前面上篇文章聊了聊 如何设计可落地的重构技术方案——理论篇这篇文章主要以最近正在做的线上重构项目——乘客排队系统重构为场景，介绍一篇完整的系统重构技术方案。 详细技术方案介绍一、背景 1、现状： * 目前线上乘客排队性能瓶颈很明显，主要采用 Redis List 存储结构。随着队列中订单量增大，查询、插入、判断订单是否在队列中等操作 RT 指数级增长。* 目前乘客排队架构，无法满足业务扩展需求，为支撑之后业务快速迭代，乘客排队重构迫在眉睫。
25 天前 / reesunhuang
推荐关注 责编：猿哥| 来源：GitHub 黑板报 整理 正文 今天，推荐一个 API 快速生成系统。猿哥第一次使用就有点上头，爱不释手，必须要推荐给大家。上次是谁要的 API 快速生成系统啊，猿哥帮你找到了。 这是我目前见过最好的 API 快速生成系统。功能完整，代码结构清晰。值得推荐。扩展： 项目介绍我们日常会有不少的静态数据，格式也有很多的种类，比如 excel、csv、json、sqlite 等，如果数据量很少的话，用默认软件打开是没什么问题的。
32 天前 / 携程技术
作者简介 一十，携程资深后端开发工程师；振青，携程高级后端开发专家。 一、前言 携程酒店查询服务是酒店 BU 后端的核心服务，主要负责提供所有酒店动态数据计算的统一接口。在处理请求的过程中，需要使用到酒店基础属性信息、价格信息等多维度的数据信息。为了保证服务的响应性能，酒店查询服务对所有在请求过程中需要使用到的相关数据进行了缓存。随着携程酒店业务的发展，查询服务目前在保证数据最终一致性以及增量秒级更新延迟的情况下，在包括服务器本地内存以及 Redis 等多种介质上缓存了百亿级的数据。
35 天前 / u277623
KubeSphere 简介 Kubernetes 是一个非常复杂的容器编排平台，学习成本非常高，KubeSphere 所做的事情就是高度产品化和抽象了底层 Kubernetes，是一个面向云原生的操作系统。讲得再通俗一点，Kubernetes 屏蔽了底层容器运行时的差异，而 KubeSphere 则屏蔽了底层 Kubernetes 集群的差异，它解决了 K8s 使用门槛高和云原生生态工具庞杂的痛点。你可以在可视化界面上点几下鼠标即可将 Pod 调度到集群的不同节点中，无需编写 YAML。
43 天前 / HueiFeng
推荐大家关注一个公众号 点击上方 "JavaEdge"关注，星标或置顶一起成长 后台回复“面试”有惊喜礼包！ 这是一个纷杂而无规则的世界，越想忘掉的事情，越难忘记。 正文 1 Scenario 场景电商大厂常见促销手段： 优惠券 拼团 砍价 老带新 1.1 优惠券的种类满减券 直减券 折扣券 1.2 优惠券系统的核心流程 1.2.1 发券发券的方式：同步发送 or 异步发送 1.2.2 领券谁能领？ 所有用户 or 指定的用户 领取上限 一个优惠券最多能领取多少张？ 领取方式 用户主动领取 or 自动发放被动领取 1.2.3 用券作用范围 商品、商户、类目 计算方式 是否互斥、...
47 天前 / BloomingRose
原创不易，求分享、求一键三连。回复保障方案获取资料 面对业务迅速增长复杂度会呈几何级增加，为了降低维护复杂度而引入了微服务，只要每个服务足够简单，那么维护成本也可以降低。 服务保障也是一个非常困难的事情，今天聊一聊系统稳定性方案。 方案设计层面业务逻辑正常是最基础的要求。接口安全、数据安全（数据泄漏、数据遍历、越权访问）。服务扩展性（服务是否可平滑扩容，能扩的最大范围是多少个节点）、是否存在单点。数据库表结构设计、索引设计。
48 天前 / 博文视点Broadview
【本文原创：苏博亚】 货币是人类发展史上一个极为重要的角色，它不仅是市场上物品交换的媒介，更是人类文明发展史上里程碑式的代表物。 几千年前人类在贸易市场上使用实物交换，可以想象一下我们的祖先进行市场贸易：一个人手上有羊奶，另一个人手上有牛肉，如果两个人都需要对方的物品，那么交换一下就可以了，这是最早的贸易。 但是随着人类文明的发展，这种实物交换已经无法满足人类的市场需求，比如拥有牛肉的人不喜欢羊奶，交易就无法进行。 这时候智慧的古人学会了使用媒介，大家所熟知的古时候的媒介是金、银、铜等。