前言 本应该继续连载手撸框架系列文章的。但最近有一个需求 -> 优惠卷，之前很多朋友让我出一篇优惠卷相关的文章。这不，本章应了大伙的愿。开始我自己的表演 ?? 额,这里还要插一句，有很多新人感觉在使用
ReentrantLock是 java提供代码层面的锁，和synchronized关键字相同。为什么在用提供了 synchronized关键字后，还提供了ReentrantLock等代码层面的锁API，首先在synchronized关键字刚推出是，性能方面差很多，直到后面的版本中推出了锁升级的概念，在性能上有所好转。更重要的也是，JUC的包里面，提供的API更加灵活，符合生产环境各种需求。
优惠券的使用非常广泛，从线下门店到线上电商，经常使用到优惠券的。但并不是每一个商家的优惠券都能激发用户的兴趣，有的优惠券使用率很高，有的则是极低；
我们先看一下维基百科是怎么说的： Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”，[这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。此外，Kafka可以通过Kafka Connect连接到外部系统（用于数据输入/输出），并提供了Kafka Streams——一个Java流式处理库。看完这个说法，是不是有点一脸蒙蔽， 再看看其他大神的理解：Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。 总的来说就是他就是发布订阅消息的引擎系统，在做集群的时候需要依靠zookeeper。
秒杀专区为用户展示了后台设置的秒杀商品，在秒杀有效期内可以进行商品秒杀操作. 后台使用了储存过程提高秒杀操作的tps
该模式定义了一系列算法，并将每个算法封装起来，使它们可以相互替换，且算法的变化不会影响使用算法的客户，比如公司都会为我们每个人交公积金，但是每个公司所交的比例又不一样，又如我们每个每个人出行所选择的交通工具也不一样，有人开劳斯莱斯出行，有人开宾利，而我要么坐地铁，要么骑共享单车
今天来探讨一下程序员写单元测试这个事儿，为什么国内程序员不喜欢写单元测试呢？我观察下来大概率是下面几个因素相互作用造成的。
在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等
上一节我们讲解了数仓DWD层（用户行为日志数据）的搭建、解析、加载。并且讲解了通过编写java代码来实现UDTF功能。
前阵子因为机器学习训练营的任务安排，需要打一场 AI 比赛。然后就了解到最近热度很高且非常适合新人入门的一场比赛：天池新人实战赛o2o优惠券使用预测。今天，红色石头把这场比赛的一些初级理论分析和代码实操分享给大家。本文会讲解的很细，目的是带领大家走一遍比赛流程，实现机器学习理论分析到比赛实战的进阶。话不多说，我们开始吧！
放了大半年假的我如今开学了，说实话在屋里呆久了还不太愿意来学校。待了两天了，还是觉得屋里安逸，舍不得离开。不过来了学校自己不会像在家里那么懒惰了，每天打卡鞭策自己努力前行，早日达到毕业条件。
本文给大家推荐博主自己开源的电商项目newbee-mall-pro。在newbee-mall项目的基础上搭建而来, 使用 mybatis-plus 作为 orm 层框架，并添加了一系列高级功能以及代码优化，特性如下：
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/83859845
本项目是在newbee-mall项目的基础上改造而来, 使用mybatis-plus，集成RedisSearch作为商城搜索中间件，商城首页集成tianai-captcha作为滑块验证码，还添加了高级秒杀、优惠劵以及完善可用的后台全部功能，喜欢的话麻烦给我个star
上述就是实现最基本的优惠卷下单功能。当然真实的业务场景绝对不会是向我们这么简单的。
我们在很多应用场景中，通常是需要给数据加上一些标识，已表明这条数据的某个特性。比如标识用户的支付渠道，标识商家的结算方式、商品的类型等等。对于这样的具有有限固定的几个值的标识，我们通过枚举的方式来标识就可以了，但是对于一些同时具有多个属性且变化比较大的就显然不合适了，举个很简单的例子，我们在某宝上想买一个平板，这个平板的商品类型可标识为电子商品、二手商品、、手机、数码等等，对于这种场景，一个商品对应多种类型，不确定性很大，这种就不是简单的通过几个值标识就能解决的了。本文就是针对这个问题，给出了自己的一些思考。
当今时代数据海量爆发，创新业务飞速发展，当前各行各业行业正处在巨大的IT架构变革与紧迫的数字化转型时期，数据库作为底层基础架构，它的选型尤为重要。TDSQL是腾讯云自主研发的企业级分布式数据库，直到今天整个TDSQL的产品家族已经为2000+家客户提供了数据库服务，覆盖政务、银行、保险、游戏、电商、互联网等多种行业。近日腾讯云官方就针对该产品设立了一场比赛，一起探索TDSQL的开发实战前景，为数据库领域用户创更高价值的产品与解决方案。正好借此机会，我来向大家介绍一下TDSQL的简单配置以及使用。
摘要：在到来的元宵节，为了结合传统元宵节活动和程序的互动，笔者决定开发一个前端H5猜灯谜游戏，那么本文就来分享一下基于前端H5实现一个交互性高、符合龙年主题的猜灯谜游戏，顺便和大家庆祝元宵佳节。
电视剧《你安全吗？》我也追完了，到了终结篇。在结尾，网安黑产头子马平川终于因为陷害秦淮攻击虎迫系统被查出来就是虎迫内奸，随后也被一系列证据指出饮料厂等薅羊毛事件背后都有马平川的影子：
京东的内容创作平台有很多的样式，比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道，频道就好比露出的位置，频道露出的前提是内容质量审核通过后，频道侧二审通过。上面列举的有些样式因为时效性的考虑所以是不需要审核就可以外露的，比如直播预告、优惠卷，其他的样式则需要在CMS后台管理中经过一道或者两道审核，或者在质检抽查中复活。
如果一个饭店只有一个服务员，并且这个服务员不仅需要负责客人的点餐服务，还需要负责炒菜服务，显然这样的话，只能是先处理完第一个客人所有的点餐，烧菜任务后，才能去处理下一个客人的点餐，烧菜任务，这样显然把任务给串行化了，效率大大降低。
如果您也是一名追求轻奢品牌的热衷者或者是正在考虑把自己的轻奢商店搬到线上微信小程序经营，那么请不要错过这期的案例推介，直播商城小程序绝对满足您的需求.
描述：在 DOM XSS 挑战中使用奖励支付load。 payload：复制代码到搜索框中即可。
select username from security.user where id=1 and (extractvalue(‘anything’,concat(‘/’,(select database()))))
大家好，我是Tone，前几天我们字节脉搏的活动获得行业内各家媒体、企业、粉丝的支持，在此我非常感谢各位，相继的奖品和开奖会陆续送出请耐心的等待。
此文主要是分析一下常见的web、系统、逻辑漏洞、各行业漏洞常见存在点,马上实习高峰期也要到来，各位有意向做渗透测试的同学请耐心观看，点点再看并转发，谢谢（有所不足欢迎提意见，毕竟我可能是想水一篇）
/public_html/App/M/Action/PddAction.class_bak.php
腾讯域名到到期了，听说申请此计划，可获得优惠卷，看到网上5年域名只需要10元，姑且试试看。
由易语言编写而成的腾讯云抢学生机优惠卷的一个小工具。 易语言编写，也许会报毒。 本工具只是一种辅助，其实学生机的劵很好抢，最好大家去经历这个过程，不要一味的使用辅助工具，因为每天都有200名额，抢到的几率很高很高！！ 转自AE博客，由杨小杰修改版权，并编译完成。需要源码的自行去AE博客下载！ 抢劵工具
前端登录 ，使用nginx启动前端项目 ，然后访问8080端口，必须是在后端项目启动的情况下
本文主要对优惠券功能相关表进行解析，采用数据库表与功能对照的形式。 相关表结构 优惠券表 用于存储优惠券信息，需要注意的是优惠券的使用类型：0->全场通用；1->指定分类；2->指定商品，不同使用类型的优惠券使用范围不一样。 create table sms_coupon ( id bigint not null auto_increment, type int(1) comment '优惠卷类型；0->全场赠券；1->会员赠券
抛去测试、架构来说，数据表设计是指定功能开发的一个起点，如果出现失误将会对未来开发以及运行都会有很大的影响。接下来我们聊聊应该如何根据需求去设计数据表。
1、SPU介绍 SPU = Standard Product Unit（标准产品单元） SPU是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。通俗的讲，除去规格信息以外的，属性值、特性相同的商品就可以归类到同一个SPU里面。
最近在查询资料的时候，发现腾讯和阿里云都有优惠，用起来也就让我们有了优惠了，把博客申请加入到腾讯的云社区之后，给了 ￥180.00 ，刚好可以申请三个月的服务器资源，不过又看到了阿里社区的 ￥206.00/年 的优惠，如果是同一家就好了。
首页爬取 1.首页获取各个目录的url 如所有优惠all_offers的其中urlhttps://www.snapdeal.com/products/men-apparel-shirts?sort=p
一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作，实际发出了五个写操作，当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后，系统突然故障，导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后，数据库程序重新从磁盘中读出数据时，就会发现数据再逻辑上存在问题，数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer（包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等）。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的，所以就需要添加Cache来缓存IO操作，适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时，也可能会“滞留”IO操作，带来一些负面影响。如果在系统发生故障时，仍有部分IO“滞留”在IO操作中，真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据，造成数据的不一致。当系统恢复时，直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误，导致应用无法启动。尽管一些数据库系统（如Oracle、DB2）可以根据redo日志重新生成数据，修复逻辑错误，但这个过程是非常耗时的，而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库（如SQL Server），这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个，关闭Cache或创建快照（Snapshot）。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降，但在有些应用中，这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中（RPO为0），都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的，所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图，通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据，在此时间点之后源数据卷的更新（有新的数据写入），不会反映在快照视图中。利用这个快照视图，就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢？这涉及到多个实体（存储控制器和安装在主机上的快照代理）和一系列的动作。典型的操作流程是：存储控制器要为某个数据卷创建快照时，通知快照代理；快照代理收到通知后，通知应用程序暂停IO操作（进入 backup模式），并flush数据库和文件系统中的Cache，之后给存储控制器返回消息，指示已可以创建快照；存储控制器收到快照代理返回的指示消息后，立即创建快照视图，并通知快照代理快照创建完毕；快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作，并且flush了主机中的 Cache，所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的（以Oracle数据库为例，进入Backup模式大约需要2分钟，退出Backup模式需要1分钟，再加上通信所需时间，一次快照需要约4分钟的时间），所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作（如备份、复制）时，在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上，如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联，分别对一个个卷进行操作，那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组（Volume Group）”，把多个关联数据卷组成一个组，在创建快照时同时为组内多个卷建立快照，保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作，由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享，主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。
今天带来一个电脑上的软件，尤其对于我这种女生来说再适合不过了，经常性的不小心安装了很多垃圾软件导致电脑卡顿。
由于程序逻辑不严谨或逻辑太过复杂，导致一些逻辑分支不能正常处理或处理错误，统称为业务逻辑漏洞
云服务器、云数据库特惠，服务更稳，速度更快，价格更优 前往地址> 云服务器年付3折起 所有机型免费分配公网IP，50G高性能云硬盘（系统盘） 。 英特尔Ⓡ至强处理器 CPU负载无限制，利用率最高为100% 搭配网络增强，包转发能力最高可达30w 个人建站，轻量APP，企业用户等各应用场景均可适用 云数据库年付3折起 MySQL高可用版 提供备份，恢复，监控，数据迁移等产品功能 双机热备，自动容灾 采用高性能SSD硬盘 按需使用，弹性扩展 Redis 提供备份，恢复，监控，按需升级等产品功能 适用所用高
任务调度是指系统为了自动完成特定任务，在约定的特定时刻去执行任务的过程。有了任务调度即可解放更多的人力由系统自动去执行任务。
Python语法（01）- 基础入门（一） 目录 1、打印 2、注释 3、算术运算符 4、变量的基本使用 5、练习-下单购买 1、打印 脚本代码： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 公众号：AllTests软件测试 print("Hello World") 运行结果： 2、注释 什么是注释？ 在程序中对某些代码进行标注说明，以增强程序的可读性。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -
异次元发卡系统乃荔枝发卡系统3.0完全从0代码的重构版本，原生php开发，数据库底层使用Eloquent ORM，模板渲染使用Smarty3.1以及PHP原生渲染，会话保持全程使用session，而且是全开源，下面是简单功能介绍，还有更多细节无法一一介绍，需要你自己下载并安装才能体验。
简单说明一下：逻辑漏洞可以分为很多种web逻辑漏洞、业务逻辑漏洞、支付逻辑漏洞等等 其中有部分漏洞都是大体相似的，所以鄙人就不再做归类总结了
因为大赛并不要求参赛者自写小程序代码，所以同学们可以借助第三方小程序平台，通过图形界面，定制小程序UI和功能。通过拖曳和后台布置的方式，轻松实现自定义小程序和设计炫酷的UI布局。
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LOGO动图.gif 第一点 最吸引线下商户和企业入驻小程序的最大原因是，不需要等待客户上门，通过小程序直播就能将最新一季的商品带给客户，根据主播在线介绍试搭，选择心仪的款式直接下单，绝对是VVIP的服务质量！大大减少了双方的选购时间，刺激消费欲望.（小程序开通了直播功能！不需要我重复三遍了！） 而且小程序直播在未来将会被推向一个崇高的位置！ 小_看图王.jpg 2. 第二点 小程序支持首页DIY，最大限度的实现排版自由，留给商户或设计师发挥的空间，大面积留白、配色统一，整体呈现出高端大气的视觉感官，首
（1）在居民生活品质意识加强及物流产业发展日渐成熟的推动下，中国冷链物流市场规模不断扩大，2019年冷链物流市场规模已达3780亿元，并预计在2020年达到4850亿元。同时，中国冷链物流企业数量持续增长，在2019年达到了1832家，但存在着地域分布不均的问题，32.3%的企业集中在华东地区。
区块链是一种块链式数据结构，以时间先后为基准，将存储数据的区块以顺序相连的形式相结合，同时以密码学方式确保数据的不可篡改和不可伪造，是一种安全性极高的分布式账本。广义来讲，区块链利用块链式数据结构来对数据进行验证与存储、利用分布式节点共识算法对数据进行更新、利用密码学方式确保数据的传输与访问安全、利用自动化脚本编写的智能合约来对数据进行编程和操作，是一种全新的分布式架构基础与计算方式。
职责链模式的定义是：使多个对象都有机会处理请求，从而避免请求的发送者和接收者之间 的耦合关系，将这些对象连成一条链，并沿着这条链传递该请求，直到有一个对象处理它为止
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