1：查下优惠券、2：判断是否秒杀开始；3：判断秒杀是否结束；4：判断库存是否充足；5：扣减库存；6：创建订单；
众所周知现在连市场卖菜的大妈都快知道高并发了，哈哈，那么我们生活中是否接触过高并发呢。当然了哈哈，比如你给你女朋友抢秒杀的化妆品什么的了。秒杀最棘手的问题就是解决并发带来的问题。下面我们一起聊聊喽。
2. 梳理优化系统后台数据库的性能，保证执行效率，建立相关备份与恢复机制，保障数据存储安全；
采访嘉宾 | 九章云极 DataCanvas 创始人 & 董事长 作者 | 刘燕 2014 年，刚成立 1 年的数据智能基础软件供应商九章云极 DataCanvas 董事长方磊曾在一封发给投资人的邮件中谈到自己的创业设想。 这个设想的核心观点是，容器技术自 2012 年出现后，给分析行业带来了很大的改变，容器化的方式统一了分析流程的运行基础。而且，与容器结合后，机器学习、深度学习等不再只是在上层增光添彩的小工具，而成为了标准化的基础设施。 如今再回头去看，令方磊感到庆幸地是，创业这 9 年来，九章云极 D
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
12月9日，以“数智金融-大数据的创新与应用”为主题的第二届中欧大数据金融论坛在深圳举行，国家千人计划金融领域特聘专家、北京大学汇丰商学院金融实验室主任朱晓天教授，国家千人计划金融领域特聘专家、平安科
这里我以我做的一个最有意思的营销活动，给大家介绍一下，不涉及技术,后面出案例会以此为案例而已，看技术可以跳过，我这个活动叫做《周期循环购》，这个活动可以设置好参与的商品，然后支持设置活动总的有效时间之外呢，我们还支持让你选择周一到周日哪几天是开团天，每个开团日再进行设置哪几个时间段为开团时段，然后还支持设置商品在每个时段的库存是多少，那么其实在这里看，团购对于我来说就是一个产品的概念（SPU），而我的营销活动限制的才是真正的库存（SKU）,另外这个又涉及到周期性库存的概念,每天每个事件段都有一个自己的独立库存,这比单一的商品库存要复杂许多许多。
招行ACS私有云上线投产后, MySQL作为云上主要服务的RDS数据库服务,规模急剧增长且部分承载着分行核心业务，对业务连续性要求也越来越高，因此迫切需要建立并完善云MySQL支持服务体系和提升MySQL服务能力。
人们形容运维人的工作日常：不是在解决问题就是在解决问题的路上。以至于运维人自己也感叹干的工作是操着卖白fen的心、赚着卖白菜的钱……
说到 Why HTAP Matters，其实包含两部分，一部分是说为什么我们叫 HTAP，另外一部分是说 TiDB 怎样在 HTAP 架构下发挥它的优势。
如何在有限的商品数量的限制下如何保证抢购到商品的用户数不能大于商品数量，也就是不能出现超卖的问题；还有就是抢购时会出现大量用户的访问，如何提高用户体验效果也是一个问题，也就是要解决秒杀系统的性能问题
在Java中，注解（Annotation）和反射（Reflection）是两个重要的特性，它们分别用于在代码中添加元数据和动态地操作类、对象和方法。
httpjuejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac8248149
Oracle这个公司我的看法一直非常的矛盾。一方面作为IT公司来说，对同行业界并不友好，律师队伍强大，对学校出来的学生也有很奇特的癖好。另外一方面，作为数据库领域的大拿，Oracle的确是一直在引领这个领域的工业化的潮流，敢做其他人不敢做的事。Oracle的数据库产品组的确是聚集了相当多的牛人。最近的SQL in Silicon的大规模宣传，让大家看到了Oracle在做什么。结合云计算的发展，的确有一些值得让人思索的地方。 说到Oracle，闲扯一下Oracle的招人制度。简而言之就是名校毕业。Oracl
业界对于库存敏感的业务往往通过数据库进行库存方案的设计，那么基于数据库库存系统会有哪些坑呢？
临时工访谈经常有一些人说，你看看你，都访谈了什么人，被裁员的DBA，被裁员的程序员，努力向上的数据库销售，你你能访问一个高大上的，和人家那些访谈一样的，西装革履，走进直播间那种的。
昨晚在直播间带着大家刷第 22 套小米面试真题时，遇到了这样一个问题，面试官问：“你在开发电商系统的过程中，都遇到了哪些问题？”，个人觉得这个问题既属于开放性问题，同时又比较具有代表性，所以就单拿出来和大家分享交流一下经验。
每逢淘金热，最后的赢家都是卖铲人，而非淘金者。在近两年的大模型风口下，向量数据库就成了这把铲子。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
大家好，我是小义。2024年除夕才能放假，相信这几天很多人都在抢回家的票，网上很多的抢票软件其实最后都是走的12306，没有其他便捷途径，只不过是可以预约自动抢票。可能很多人认为12306软件只不过是一个卖车票的简单平台，不需要很高的技术含量，但其实说它是全国最庞大且最繁杂的系统也不为过。12306的业务复杂度远远比淘宝京东这种电商网站要复杂得多。
秒杀这个话题到现在来说已经是一个老生常谈的话题了，不过因为又临近一年一度的双11，而且发现前段时间无论是阿里还是腾讯一些大厂其实还是在频繁的问到这个场景题，所以还是准备拿出来说说。
经济新常态下，精细化运营成为企业增长的关键动力，对决策质量提出了更高要求。同时，复杂多变的商业环境使决策约束条件不断增多，并对决策敏捷性提出了更高要求。因此，依靠业务规则和专家经验的传统业务决策愈发难以满足企业的需求，企业需要对决策方式进行升级。
【新智元导读】没有什么技术是不能被取代的，旷视科技Face++联合创始人唐文斌认为，算法技术只是手段，最终是产品价值让用户买单。日前，唐文斌接受了新智元专访，谈了旷视科技Face++的商业模式、公司定位以及人才和发展观。他表示旷视不是一家技术公司，而是一家产品公司，一家以人工智能技术为核心的产品公司。 “没有什么技术是不能被取代的。”唐文斌说：“算法也好，技术也好，都是手段，最后能够提供出去的是产品价值。”这位三十刚出头的旷视科技Face++联合创始人，对这家中国人脸识别独角兽有着很清晰的定位：“旷视不是
主讲人 | 腾讯云数据库副总经理-王义成 张康 编辑整理 量子位编辑 | 公众号 QbitAI 6月中旬起，量子位发起了以数据库为主题的系列公开课，邀请来自腾讯云、浪潮、蚂蚁集团等头部企业的数据库技术线负责人，围绕数据库的行业现状、趋势与技术进展等内容，以线上直播的形式为大家带来3期分享。 6月17日第一期直播中，腾讯云数据库副总经理—王义成全面剖析了全球数据库的发展历程，同时分享了如何将云计算、新基建、数据库的能力进行融合创新，以及自主创新研发新型国产数据库技术背后的历程。此外还结合实际金融案例，详细介
之前和某个同仁探讨问题，得知某金融类的大型xx,在转型上云，并且在上云后，第一件事情就是解雇了几个DBA ，美其名曰，体现上云后的成本节约。
电商系统中秒杀是一种常见的业务场景需求，其中核心设计之一就是如何扣减库存。本篇主要分享一些常见库存扣减技术方案，库存扣减设计选择并非一味追求性能更佳，更多的应该考虑根据实际情况来进行架构取舍。在商品购买的过程中，库存的抵扣过程通常包括以下步骤：
导语 | 关系型数据库体系已经走过了50年的历程，这期间数据库已经成为数字化时代的核心组件。近年来，国产数据库更是百花齐放，走上历史舞台。在历史发展的每个阶段，数据库技术都经历了哪些关键性的演进，在未来，数据库技术又将走向何方？本文由云和恩墨CEO、腾讯云TVP 盖国强在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《万象更新——数据库技术的发展与未来》演讲分享整理而成，为大家详尽介绍数据库技术的关键演进阶段、领先的技术探索方向，阐述国内数据库发展的最新
随着人工智能技术越来越多的应用到我们的工作和日常生活中，人们对与计算机交互提出了更高的要求。人们显然已不满足于只是简单的人机对话，而是畅想可以达到人与人交流那样的酣畅淋漓，就像科幻片像人们所展现的那样。
订单定时取消是一个非常常见的需求,尤其是上面说到的下单减库存模式,因为我们有时候会比较担心用户下单了,但是不支付,这时候又锁住了库存,那其他用户就一直没法购买了,所以我们其实就需要进行订单的自动取消功能,避免长期锁住库存让其他人无法购买;
超卖是指商品本来只有固定的数量比如10个，但是在某一时刻有大量的并发请求涌入，导致商品卖出去了100个，这就是超卖现象。
为了让大家全面了解大数据在产业和资本层面上的实战运用，我们将针对不同的产业挖掘案例、多角度剖析，最近我们的重点在农业大数据： 看美国如何实现农业大数据 德强农场：一家国内大数据农场 Farmeron：农场主的数据分析网站 在后台回复【arg】查看 除了开放二胎，十八届五中全会通过的“十三五”规划中，还有几个需要关注的热点，其中有两个重磅的，一个叫做农业现代化、一个叫国家大数据战略，你还有什么理由不关注数说君？ 本文来源：中国农业网 ---- 在农业领域中，互联网与大数据的应用可以节约农产品资源、增加农产品流
文/CSDN大琦 7 月22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大开幕。 大会第二天，德国人工智能研究中心（DFKI）科技总监、北京人工智能技术中心（AITC）总监兼首席科学家Hans Uszkoreit发表了主题为《机器学习在商务智能中的创新应用》的演讲。 Hans Uszkoreit介绍了如何分析各种来源的数据，用于执行众多的商务智能任务，如供应链
本文总结
文/CSDN大琦 7 月22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大开幕。 大会第二天，德国人工智能研究中心（DFKI）科技总监、北京人工智能技术中心（AITC）总监兼首席科学家Hans Uszkoreit发表了主题为《机器学习在商务智能中的创新应用》的演讲。 Hans Uszkoreit介绍了如何分析各种来源的数据，用于执行众多的商务智能任务，如供应链监控、市场调研和产品
近期突然想到，一道珠海笔试题，让你写atm机的逻辑，当时想多了，以为重点是让你写清楚其中的事务互斥关系，当时也忘记数据库是否会自动互斥，从而不会出现脏数据。所以就敲了个代码实践了下。
7 月22-23日中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大开幕。德国人工智能研究中心（DFKI）科技总监、北京人工智能技术中心（AITC）总监兼首席科学家Hans Uszkoreit发表了主题为《机器学习在商务智能中的创新应用》的演讲。 Hans Uszkoreit介绍了如何分析各种来源的数据，用于执行众多的商务智能任务，如供应链监控、市场调研和产品管理等。其所讨论的方法包含了不同类型的机器学习和基于知识的自然语言理解技术，充分利用知识图谱和各种其他结构化数据源，实现信息的互为补充。
中国专利保护协会12日发布的《人工智能技术专利深度分析报告》（下称《报告》），对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了分析。
2019年如果说计算机领域有什么东西很热闹，除了一直都很热闹的人工智能和区块链以外，当属数据库。仿佛一夜之间，数据库领域就遍地开花，各种各样的数据库层出不穷，如同雨后春笋一样冒了出来。
作者 | 百度云原生团队 根据 Gartner 的调查数据，到 2022 年底，全球企业在云计算基础设施方面的支出约为 3330 亿美元。麦肯锡在调查报告中指出，2020 年，由于缺乏成本优化手段，80% 企业的云资源成本大幅超出预算；同时，45% 的企业由于缺乏优化措施，在直接迁移上云的过程中会超买 55% 的资源，并且在上云的头 18 个月会多花 70% 的费用。 随着全球经济持续下行，企业应该如何做好精细化运营和降本增效，如何优化云资源的分配、使用和管理成为了当下必须要考虑的问题。 本文将会具体介绍百
那些年熬夜刷的12306经过多年迭代，承受着这个世界上任何秒杀系统都无法超越的 QPS，上百万的并发再正常不过。那么，系统如何在 100 万人同时抢 1 万张火车票时，提供稳定的服务？
秒杀大家都不陌生。自2011年首次出现以来，无论是双十一购物还是 12306 抢票，秒杀场景已随处可见。简单来说，秒杀就是在同一时刻大量请求争抢购买同一商品并完成交易的过程。
秒杀大家都不陌生。自2011年首次出现以来，无论是双十一购物还是 12306 抢票，秒杀场景已随处可见。简单来说，秒杀就是在同一时刻大量请求争抢购买同一商品并完成交易的过程。从架构视角来看，秒杀系统本质是一个高性能、高一致、高可用的三高系统。而打造并维护一个超大流量的秒杀系统需要进行哪些关注，就是本文讨论的话题。
作者：JRChian 来源：techbang 比特币最近又涨到了新高，你也可以听到各种虚拟货币打算ICO。也因为比特币的关系，“区块链”这个名词常常伴随着比特币一起出现，区块链似乎和比特币画上了等
玩转 Spring Boot 集成篇（Actuator、Spring Boot Admin）
每逢假期，我们总会接收到很多数据库故障救急请求，因此我甚至经常发出以前的一个总结：警惕数据库假期综合症，呼吁大家提高警惕，防范疏忽下发生的故障和问题。 在这个元旦假期中，我们同样收到了很多的紧急援助请求，这其中大多是熟悉的问题，包括： 数据库回滚段问题导致的ORA-01555错误； SYSTEM表空间坏块导致的BootStrap失败，2662错误； 误删除导致的数据丢失； 空间不足导致的归档挂起； 阳光之下，并无新事，这些问题大都是我们以前曾经面对过的，很多专家已经写过了很多案例，如果大家对类似的问题感兴
结果让我懵逼，我搜到的第一条内容竟然不是拿来剔牙的工具，而是搜出了一位明星，江湖美誉 “吴牙签”。
今天，我们就来聊一聊字节跳动刚推出的一个非常酷的平台——coze.cn。这个平台简直是为编程小白和资深程序员都准备的“AI梦工厂”。（体验过，0代码，比 GPTs 配置还顺畅，还可以自己的知识库拓展等等功能）
首先介绍一下我做的这样一个智能运维平台，在这个智能运维平台里面，大致分为这样4个部分：
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