大数据实时链路备战 —— 数据双流高保真压测

大数据时代,越来越多的业务依赖实时数据用于决策,比如促销调整,点击率预估、广告分佣等。为了保障业务的顺利开展,也为了保证整体大数据链路的高可用性,越来越多的0级系统建设双流,以保证日常及大促期间数据流的稳定性。

antv-x6 使用及总结

antv-x6是一个功能强大、可扩展性高的可视化工具,提供了一系列开箱即用的交互软件和简单易用的节点定制能力,能够帮助使用者便捷地创建流程图、ER图等交互性较强的应用。本次分享介绍了x6的基本功能,更多高级功能有待我们进一步学习和探索。

源码解析Collections.sort ——从一个逃过单测的 bug 说起

本文从一个小明写的bug 开始,讲bug的发现、排查定位,并由此展开对涉及的算法进行图解分析和源码分析。

一种配置化的数据脱敏与反脱敏框架实现

在业务量日益剧增的背景下,大量数据在各种业务活动中产生,数据安全控制一直是治理的重要环节,数据脱敏属于安全控制的范畴。对互联网公司来说,数据安全一直是极为重视和敏感的话题

初探webAssembly

本文从为什么需要WebAssembly、WebAssembly的工作原理、哪些语言可用来创建WebAssembly模块、WebAssembly可以用在哪里 以及 怎么使用 几方面简要介绍了webAssembly。如果之前没有了解过webAssembly,可以做一些简要的了解。

并发编程-FutureTask解析

通过本文可以了解FutureTask任务执行的方式以及Future.get已阻塞的方式获取线程执行的结果原理,并且从代码中可以了解FutureTask的任务执行状态以及状态的变化过程。

【实践篇】推荐算法PaaS化探索与实践

目前,推荐算法部支持了主站、企业业务、全渠道等20+业务线的900+推荐场景,通过梳理大促运营、各垂直业务线推荐场景的共性需求,对现有推荐算法能力进行沉淀和积累,并通过算法PaaS化打造通用化的推荐能力,提升各业务场景推荐赋能效率,高效赋能业务需求。

领域建模之数据模型设计方法论

本文通过实际业务需求场景建模案例,为读者提供一种业务模型向数据模型设计的方法论,用于指导实际开发中如何进行业务模型向数据模型转化抽象,并对设计的数据模型可用性、扩展性提供了建议性思考

【实践篇】最全的【DDD领域建模】小白学习手册(文末附资料)

DDD领域建模被各个大小厂商提起并应用,而每个人都有自己的理解,本文就是针对小白,系统地讲解DDD到底是什么,解决了什么问题,及一些建议和实践。本文主要是思想的一种碰撞和分享,希望能对朋友们有所启发或帮助。

MYSQL中JSON类型介绍

在mysql未支持json数据类型时,我们通常使用varchar、blob或text的数据类型存储json字符串,对mysql来说,用户插入的数据只是序列化后的一个普通的字符串,不会对JSON文档本身的语法合法性做检查,文档的合法性需要用户自己保证。在使用时需要先将整个json对象从数据库读取出来,在内存中完成解析及相应的计算处理,这种方式增加了数据库的网络开销并降低处理效率

Spring Boot Starter 剖析与实践

本文介绍了在没有 Spring Boot 和 Starter 之前,开发人员在使用传统的 Spring XML 开发 Web 应用时需要引用许多依赖,并且需要大量编写 XML 代码来描述 Bean 以及它们之间的依赖关系。也了解了如何利用 SPI 加载自定义标签来加载 Bean 并进行注入。

助力618-Y的混沌实践之路

混沌工程,是一种提高技术架构弹性能力的复杂技术手段,旨在将故障扼杀在襁褓之中,也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。通过主动制造故障,测试系统在各种压力下的行为,识别并修复故障问题,避免造成严重后果。

分布式服务高可用实现:复制

复制,即在不同的节点上保存相同的副本,提供数据冗余。如果一些节点不可用,剩余的节点仍然可以提供数据服务,这些节点可能部署在不同的地理位置,以此来改善系统性能

一种轻量级定时任务实现

为了保障整体的稳定性,在改动成本比较小的情况下,达到快速实现,稳定运行,预防这种偶发异常,我们实现了一种轻量级定时任务来进行无缝隙降级

突破传统监测模式:业务状态监控HM的新思路

在系统架构设计中非常重要的一环是要做数据监控和数据最终一致性,关于一致性的补偿,已经由算法部的大佬总结过就不再赘述。这里主要讲如何去补偿?补偿的方案哪些?这就引出来数据监控系统了。有小伙伴会问了,为什么业务状态监控系统可以做补偿?别急,往下看。

关于自动限流的思考

目标 保证系统不因流量过载而挂。 现状:人工限流 正常的微服务限流工具都需要人工配置:支持应用负责人事先配置限流规则(接口 + 调用方 + 限流阈值),流量在阈值以下可以正常响应,超过阈值的流量会快速失败。这种方案存在如下问题: 问题 1. 接口多,无法全面覆盖 要想保证系统不因流量过载而挂,那就需

SpringCloud-Hystrix服务熔断与降级工作原理&源码

在生活中,如果电路的负载过高,保险箱会自动跳闸,以保护家里的各种电器,这就是熔断器的一个活生生例子。在Hystrix中也存在这样一个熔断器,当所依赖的服务不稳定时,能够自动熔断,并提供有损服务,保护服务的稳定性。在运行过程中,Hystrix会根据接口的执行状态(成功、失败、超时和拒绝),收集并统计这些数据,根据这些信息来实时决策是否进行熔断。

JDV背后的技术-助力618

基于本次618大促JDV平台支持大促过程中的表现,共从大促总结、能力沉淀、待提升项3个方向也进行了相应总结和反思。

从原理聊JVM(四):JVM中的方法调用原理

多态是Java语言极为重要的一个特性,可以说是Java语言动态性的根本,那么线程执行一个方法时到底在内存中经历了什么,JVM又是如何确定方法执行版本的呢?

从源码层面深度剖析Spring循环依赖

本文从源码层面介绍了Spring如何创建bean、如何解决循环依赖,同时也介绍了不能解决哪些循环依赖,同时在文章的最后解决循环依赖报错的几个方法