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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年 11,就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反, 11 的主要阵地“淘宝 APP”、 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。

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面试官:为什么在系统中不推荐写?

作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码 来源:孤独烟 引言 正文 背景介绍 写缺点...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持...那么,写会带来什么坏处呢?OK,继续往下看! 写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client,同时往两个DataSouce写数据。...如果采用写的方法,是避不开这个问题的! 那么有没有通用的办法来解决这些问题呢?有的,只要能按顺序记录数据的变更即可!那具体怎么做呢,我们继续往下看!...直接提取数据变化到kafka中,其他数据源从kafka中获取数据,避免了直接写从而导致一致性和原子性问题。 基于微服务的思想,构建在 B2C 电商场景下的项目实战。

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    TKDE2023 | 基于曲图学习的社交推荐算法

    TLDR: 本文将社交推荐任务建模在曲空间学习之下,并提出了一种基于曲图学习的社交推荐模型。...具体的,其设计了一个曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征,并从显式的异质图学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。...最近,一些研究探索了将图嵌入学习转移到曲空间的替代方法,曲空间可以保留现实世界图的层级结构。 然而,直接将当前的曲图嵌入模型应用于社交推荐并非易事,因为存在两大挑战:网络异质性和社交扩散噪声。...为了解决上述挑战,本文提出了一种基于曲图学习的社交推荐(HGSR)模型。首先,利用曲社交嵌入的预训练来探索社交结构,这可以保留社交网络的层级特性。...总之,本文提出了一种新颖的HGSR模型用于曲空间的社交推荐。为了利用社交影响扩散引入的异质性和噪声问题,设计了一种社交预训练增强的曲异质图学习方法。

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    作为互联网企业,能为碳政策做点啥?| Q推荐

    为了应对全球气候的变化,我国在近几年也已经明确提出了“碳政策”。然而在政策之下,很多企业还未到意识自己与“减少碳排放”之间的联系,但在全球性问题面前,没有人是一座孤岛,谁也无法自全。...由于碳政策具有重要战略意义和变革意义,自其开始实行之后,我国各个领域的企业都开始参与到这场经济社会变革当中,来助力达成“碳”目标。...微软等互联网科技巨头在过去十年间相继制定了明确的碳中和目标,设立 100% 使用可再生能源的目标,采取全方位、系统化的节能减排措施;而自 2021 年以来,中国互联网企业开始探索碳中和路径,如阿里、腾讯、百度等互联网巨头纷纷积极响应碳政策...那么,在碳政策已成确定趋势的背景下,中小互联网科技企业又可以采取哪些行动思路来助力实现碳目标呢?...3 碳政策之下,数据库扮演重要角色 众所周知,公有云服务通常可以比本地部署实现更高的 IT 运营效率运行,在减少碳排放的同时也能够减少运营成本。

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    指针】早早开启指针的大门

    同向指针 移动速度相同,一般同向移动 双向指针 移动速度相同,一般相向移动 快慢指针 移动速度不同 问题1:同向指针: 图片 【力扣】1....两数之和 图片 解题; 使用同向指针,两个指针首先都指向第一个元素,然后先固定第一个指针,第二个指针向后遍历,判断两个指针指向的数组元素之和是否等于给定的目标和值,如果不等,等第二个指针遍历完后...问题2:双向指针:(还是两数之和那题) 图片 解题: 注意到该数组原本有序,因此要小心,再思考一下下 我们可以使第一个指针指向第一个元素(左指针),第二个指针指向最后一个元素(右指针),将指针指向的元素相加和目标和值比较...在数组中%d和%d的和为%d\n", a[left], a[right], key); break; } } return 0; } 问题3:快慢指针

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    【算法】指针算法 ( 指针算法分类 | 相向指针 | 有效回文串 )

    文章目录 一、指针算法分类 二、相向指针示例 ( 有效回文串 ) 一、指针算法分类 ---- 面试时经常遇到 限制算法复杂度为 O ( n ) 的情况 , 就需要使用以下算法 : 指针算法...: 相向指针 : 判断一个字符串是否是回文串 , 从两边向中心遍历 ; 背向指针 : 查找一个字符串的最长回文子串使用的 " 中心线枚举算法 " 就是背向指针算法 , 从中心向两边遍历 ; (...出现频率较 - 低 ) 同向指针 : 相向指针算法分类 : 翻转类型 : ① 翻转字符串 , ② 判断回文串 ; 两个指针分别指向收尾 , 两边往中间走 , 对比两个指向的元素是否相等 ; 两数之和型...: ① 两数之和 , ② 三数之和 ; 分割类型 : ① 快速排序 , ② 颜色排序 ; 给定一个数组 , 将其分割成两部分 , 一部分满足某条件 , 另外一部分不满足某条件 ; 二、相向指针示例...然后对比是否相等 ; 但是如果添加了上述要求 , 就需要处理大小写 , 特殊字符问题 , 有两种方案 : 创建新字符串 , 过滤掉大小写及特殊字符干扰, 然后翻转字符对比 , 这样会增加额外空间开销 ; 推荐使用指针算法

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