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每日一博 | 亿级流量高并发春晚互动前端技术揭秘

前言 2022年1月,京东成为央视总台2022年春节联欢晚会独家互动合作伙伴,双方在红包互动、电商等方面展开全方位深度合作。在除夕当天产生691亿次互动,送出15亿元红包好物。 如何在这种大规模、高并发的场景下,确保系统的稳定性和性能,为用户提供稳定流畅的互动体验,成为了我们亟待解决的问题。 接下来我们主要从静态资源优化、缓存、容错、工程化几个方面来详细介绍前端团队所做的努力和创新。 静态资源优化 首屏资源加载策略 在春晚主持人口播之后,大量用户会集中在一段时间内涌入互动页面,这会导致流量峰值。为了降低页面打开时的请求次数和资源体积,我们根据页面交互,将所需资源分为三类:首屏、次屏以及操作后。 首屏资源主要包括:HTML文档、JavaScript、CSS以及样式图片。由于这是单页面应用,我们可以通过常规技术将JS和CSS进行打包。对于样式图片,我们可以通过按需加载的方式,显著减小首屏资源体积。 页面包含两个楼层,首屏的互动楼层和次屏的万券齐发楼层。其中,首屏会展示两排优惠券,因此,我们需要在首屏加载这部分券楼层的样式图片。互动主玩法中主要包括抽奖弹窗、邀人弹窗和击鼓游戏。通过拆分优化,...

ACK One Argo工作流:实现动态 Fan-out/Fan-in 任务编排

作者:庄宇 什么是Fan-out Fan-in 在工作流编排过程中,为了加快大任务处理的效率,可以使用 Fan-out Fan-in 任务编排,将大任务分解成小任务,然后并行运行小任务,最后聚合结果。 由上图,可以使用 DAG(有向无环图)编排 Fan-out Fan-in 任务,子任务的拆分方式分为静态和动态,分别对应静态 DAG 和动态 DAG。动态 DAG Fan-out Fan-in 也可以理解为 MapReduce。每个子任务为 Map,最后聚合结果为 Reduce。 静态 DAG: 拆分的子任务分类是固定的,例如:在数据收集场景中,同时收集数据库 1 和数据库 2 中的数据,最后聚合结果。 动态 DAG: 拆分的子任务分类是动态的,取决于前一个任务的输出结果,例如:在数据处理场景中,任务 A 可以扫描待处理的数据集,为每个子数据集(例如:一个子目录)启动子任务 Bn 处理,当所有子任务 Bn 运行结束后,在子任务 C 中聚合结果,具体启动多少个子任务 B 取决由任务 A 的输出结果。根据实际的业务场景,可以在任务 A 中自定义子任务的拆分规则。 ACKOne分布式工作流 A...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。