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高并发场景下的库存管理,理论与实战能否兼得?

前言 本篇文章,是一篇实战后续篇,是基于之前我发了一篇关于如何构建高并发系统文章的延伸: 高并发系统的艺术:如何在流量洪峰中游刃有余 而这篇文章,从实践出发,解决一个真实场景下的高并发问题:秒杀场景下的系统库存扣减问题。 随着互联网业务的不断发展,选择在网上购物的人群不断增加,这种情况下,会衍生出一些促销活动,类似抢购场景或者热销热卖场景,在高峰时段的下单数量会非常大,也意味着对数据库中畅销商品的库存操作十分频繁,需要频繁查库存和更新库存。这属于高读写场景,比起单独的并发读和并发写来说,业务场景更复杂一些。那么这种高并发为了保证库存数据一致性,一般会在数据库更新时进行加锁操作,以保证系统不会发生超卖情况。 我们应该如何应对呢?大家可以根据我之前那篇文章中的思维导图,跟随我的思路,一起来看如何解决当前场景下的高并发问题。  小试牛刀 面对库存扣减的场景,我们第一个考虑到是数据一致性问题,因为超卖会对我们的履约和客户信誉造成影响。所以一般情况下,在数据库更新时进行加锁操作,以保证系统不会发生超卖情况。所以更多方案是提高数据库性能方法,比如增加硬件性能,优化乐观锁,提升锁效率,优化SQL性...

在 Elasticsearch 中扩展后期交互模型 - 第 2 部分 - 8.18

作者:来自 ElasticPeter Straßer及Benjamin Trent 本文探讨了如何优化后期交互向量,以适应大规模生产工作负载,例如减少磁盘空间占用和提高计算效率。 在之前关于 ColPali 的博客中,我们探讨了如何使用Elasticsearch创建视觉搜索应用。我们主要关注ColPali等模型为应用带来的价值,但与E5等双编码器向量搜索相比,它们在性能上存在一定劣势。 基于第 1 部分的示例,本文将探讨如何利用不同技术和Elasticsearch强大的向量搜索工具,使后期交互向量适应大规模生产工作负载。 完整代码示例可在GitHub上查看。 问题 ColPali在索引中的每个文档页面会生成1000 多个向量,这在使用后期交互向量时带来了两个主要挑战: 磁盘空间:存储所有这些向量会占用大量磁盘空间,在大规模应用时成本高昂。 计算量:在使用maxSimDotProduct()进行文档排序时,需要将每个文档的所有向量与查询的N个向量进行比较,计算成本极高。 接下来,我们将探讨一些优化技术,以解决这些问题。 位向量(Bit Vectors) 为了减少磁盘空间占用,我们可以将...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。