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秒杀架构模型设计 转
出处： 秒杀架构模型设计 前言：秒杀系统相信很多人见过，比如京东或者淘宝的秒杀，小米手机的秒杀，那么秒杀系统的后台是如何实现的呢？我们如何设计一个秒杀系统呢？对于秒杀系统应该考虑哪些问题？如何设计出健壮的秒杀系统？本期我们就来探讨一下这个问题：一：秒杀系统应该考虑的问题二：秒杀系统的设计和技术方案三：系统架构图四：总结 一：秒杀应该考虑哪些问题1.1：超卖问题 分析秒杀的业务场景,最重要的有一点就是超卖问题，假如备货只有100个，但是最终超卖了200，一般来讲秒杀系统的价格都比较低，如果超卖将严重影响公司的财产利益，因此首当其冲的就是解决商品的超卖问题。 1.2：高并发 秒杀具有时间短、并发量大的特点，秒杀持续时间只有几分钟，而一般公司都为了制造轰动效应，会以极低的价格来吸引用户，因此参与抢购的用户会非常的多。短时间内会有大量请求涌进来，后端如何防止并发过高造成缓存击穿或者失效，击垮数据库都是需要考虑的问题。 1.3：接口防刷 现在的秒杀大多都会出来针对秒杀对应的软件，这类软件会模拟不断向后台服务器发起请求...
hdu 4612 Warm up 双连通缩点+树的直径
首先双连通缩点建立新图（顺带求原图的总的桥数，事实上因为原图是一个强连通图，所以桥就等于缩点后的边）此时得到的图类似树结构，对于新图求一次直径，也就是最长链。我们新建的边就一定是连接这条最长链的首尾，这样就将原图的桥降低了直径个。#include<iostream>#include<cstring>#include<cstdio>#include<vector>#include<algorithm>#include<map>usingnamespacestd;#pragmacomment(linker,"/STACK:102400000,102400000")#definemaxn200005#definemaxm2000005structnode{intto,vis,next;}e[maxm],e2[maxm];inthead[maxn],head2[maxn],en,en2;intbelong[maxn],vis[maxn],dfn[maxn],low[maxn],cnt,bridge,col,stack[ma...
pycharm---文件名颜色所代表的含义
绿色，已经加入版本控制暂未提交； 红色，未加入版本控制； 蓝色，加入版本控制，已提交，有改动； 白色，加入版本控制，已提交，无改动； 灰色：版本控制已忽略文件。...
python webdriver 报错WebDriverException: Message: can't access dead object的原因（pycharm中）
PyCharm中运行firefoxwebdriver访问邮箱添加通讯录的时候报错-WebDriverException:Message:can'taccessdeadobject调了半天，发现是因为在登录操作后没有从frame中切换出来导致的，因为在登录的时候需要先切换到frame中，登录之后要切换出来才能继续其他操作。下面是我运行的代码，driver.switch_to.default_content()这一行被我注释掉了，结果就报这个错代码：driver=webdriver.Firefox(executable_path='c:\geckodriver')driver.get('http://mail.126.com')try: wait=WebDriverWait(driver,10,0.2)#显示等待 driver.switch_to.frame(driver.find_element_by_xpath("//iframe[@id='x-URS-iframe']"))#切换到用户名和密码输入框所在的frame元...
TensorFlow：在PyCharm中配置TensorFlow
在本地配置好TensorFlow后，如何在PyCharm中配置TensorFlow呢？ 只需将当前的Python编译环境配置为TensFlow安装路径中的Pyhton环境，具体操作如下： 1.打开‘DefaultSettings’ 2.在ProjectInterpreter中选则Addlocal 3.选择ExistingEnvironment，找到TensorFlow安装路径下bin包里的python文件4.添加完毕后，点击ok即可，之后就可以正常importtensorflow ...
成为架构师之路认识分布式架构
认识分布式架构随着计算机系统规模变得越来越大，将所有的业务单元集中部署在一个或若干个大型机上的体系结构，已经越来越不能满足当今计算机系统，尤其是大型互联网系统的快速发展，各种灵活多变的系统架构模型层出不穷。布式的处理方式越来越受到业界的青睐——计算机系统正在经历一场前所未有的从集中式向分布式架构的变革。分布式学习集中式与分布式集中式系统所谓的集中式系统就是指由一台或多台主计算机组成中心节点，数据集中存储于这个中心节点中，并且整个系统的所有业务单元都集中部署在这个中心节点上，系统的所有功能均由其集中处理。集中式系统的最大的特点就是部署结构非常简单，底层一般采用从IBM、HP等厂商购买到的昂贵的大型主机。因此无需考虑如何对服务进行多节点的部署，也就不用考虑各节点之间的分布式协作问题。但是，由于采用单机部署。很可能带来系统大而复杂、难于维护、发生单点故障（单个点发生故障的时候会波及到整个系统或者网络，从而导致整个系统或者网络的瘫痪）、扩展性差等问题。分布式系统分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。简单来说就是一群独立计算机集合共...
RocketMQ学习笔记（7）----RocketMQ的整体架构
1.rocketmq-common:通用的常量枚举，基类方法或者数据结构，按描述的目标来分包，通俗易懂。报名有admin,consumer,filter,hook,message等。 2.rocketmq-remoting:用Netty写的客户端和服务端，fastjson做的序列化，自定义二进制协议 3.rocketmq-sevutil:只用一个ServerUtil类，类注解是，只提供Server程序依赖，目的是为了拆解客户端依赖，尽可能减少客户端的依赖 4.rocketmq-store:存储服务，消息存储，索引存储，commitLog存储 5.rocketmq-client:客户端，包含producer端和consumer端，消息的生产发送和接收消费的过程。 6. rocketmq-filtersrv: 消息过滤器server 7. rocketmq-broker:对consumer和producer来说是服务端，接收producer发来的消息并存储，同时consumer来这里拉取消息。 8.rocketmq-tools：命令行工具...
Kafka学习笔记（2）----Kafka的架构
一个Kafka集群中包含若干个Broker(消息实例)，Kafka支持Broker横向扩展，Broker越多，吞吐量越大，同时也包含了若干个Producer(可以是web前端产生的PageView，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等）和若干个Consumer(消费者)以及一个zookeeper集群，Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在ConsumerGroup发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。 Topic：是一个逻辑的概念，它可以认为类似于其他中间件中queue的概念，作为一组消息的一个集合，跟其他的消息中间件一样，每个消息的发送或者是消费都必须要指定Topic，表明将消息存在哪个Topic中。一个Topic可以接受多个Producer发送的消息和被多个Consumer消费。 Partition：了使得Kafka的吞吐率可以线性提高，物理上把Topic分成一个或多个Partition，...
PyCharm2017破解步骤
前段时间买了一套python的学习视频，附带一个Pycharm的安装包和注册码，现在注册码被JetBrains封杀了，不得已在网上找了一下破解的教程，在这里记录一下： 先找到破解补丁无需使用注册码，下载地址：http://idea.lanyus.com/jar/JetbrainsCrack-2.6.9-release-enc.jar 下载下来之后，把文件放到bin目录下，可以在属性中找到bin的地址，"C:ProgramFilesJetBrainsPyCharm2017.1.2inpycharm64.exe" 记事本打开pycharm.exe和pycharm64.exe两个文件 在这两个文件的末尾分别加上-javaagent:C:ProgramFilesJetBrainsPyCharm2017.1.2inJetbrainsCrack-2.6.9-release-enc.jar“即-javaagent:后边放上刚才下的jar文件的路径 然后把如下激活码复制进去：{"licenseId":"14544679256...
ZooKeeper的架构
看看下面的图表。它描述了ZooKeeper的“客户端-服务器架构”。 作为ZooKeeper架构的一部分的每个组件在下表中进行了说明。部分描述Client（客户端）客户端，我们的分布式应用集群中的一个节点，从服务器访问信息。对于特定的时间间隔，每个客户端向服务器发送消息以使服务器知道客户端是活跃的。类似地，当客户端连接时，服务器发送确认码。如果连接的服务器没有响应，客户端会自动将消息重定向到另一个服务器。Server（服务器）服务器，我们的ZooKeeper总体中的一个节点，为客户端提供所有的服务。向客户端发送确认码以告知服务器是活跃的。EnsembleZooKeeper服务器组。形成ensemble所需的最小节点数为3。Leader服务器节点，如果任何连接的节点失败，则执行自动恢复。Leader在服务启动时被选举。Follower跟随leader指令的服务器节点。下图描述了用于内存表示的ZooKeeper文件系统的树结构。ZooKeeper节点称为 znode 。每个znode由一个名称标识，并用路径(/)序列分隔。在图中，首先有一个由“/”分隔的zno...
如何进行微服务架构演进
当我们将所有的新业务都使用SpringCloud这套架构之后，就会出现这样一个现象，公司的系统被分成了两部分，一部分是传统架构的项目，一部分是微服务架构的项目，如何让这两套配合起来使用就成为了关键，这时候SpringCloud里面的一个关键组件解决了我们的问题，就是Zuul。在SpringCloud架构体系内的所有微服务都通过Zuul来对外提供统一的访问入口，所有需要和微服务架构内部服务进行通讯的请求都走统一网关。如下图：从上图可以看出我们对服务进行了分类，有四种：基础服务、业务服务、组合服务、前置服务。不同服务迁移的优先级不同基础服务，是一些基础组件，与具体的业务无关。比如：短信服务、邮件服务。这里的服务最容易摘出来做微服务，也是我们第一优先级分离出来的服务。业务服务，是一些垂直的业务系统，只处理单一的业务类型，比如：风控系统、积分系统、合同系统。这类服务职责比较单一，根据业务情况来选择是否迁移，比如：如果突然有需求对积分系统进行大优化，我们就趁机将积分系统进行改造，是我们的第二优先级分离出来的服务。前置服务，前置服务一般为服务的接入或者输出服务，比如网站的前端服务、app的服务接口...