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库存平台稳定性建设实践

库存平台面临的稳定性挑战 库存平台为货品流通链路提供全面的库存管理服务,贯穿其整个订单生命周期,是电商领域不可或缺的核心模块。在平台建设过程中,我们面临了诸多稳定性方面的挑战。  具体而言,存在以下问题: 1、业务流程繁多,不同流程共同访问同一应用,容易相互影响。例如,销售单库存预占功能出现问题时,退供预占功能亦随之失效。     2、业务流程复杂,修改易出错。销售单预占等流程,流程分支多、步骤多,新入职的员工需要至少一周的时间才能理解这些流程。对如此复杂的流程进行修改极易导致错误。  3、库存数据的准确性要求极高。一旦某一货品的库存信息出现错误,可能导致该货品后续的订单都无法正常下单或无法履约。  4、数据库热点操作带来的稳定性威胁。秒杀活动、直播促销等业务场景,往往会出现短时间内多个订单都去预占某一个或几个商品库存的情况。多个线程并发对同一个数据库商品数据做库存扣减时,数据库中会加锁来保障数据被正确操作。当商品数据足够【热】时,大量的锁等待会引发性能问题,进而导致系统不可用,见下图:   5、店铺库存高频、大规模计算带来的稳定性威胁。一个商家的库存发生变动...

​Meta 新超级智能实验室遭遇离职潮

Meta 公司最新成立的超级智能实验室(Meta Superintelligence Labs)刚成立两个月,就传出多名人工智能研究人员辞职的消息。该实验室是由 CEO 马克・扎克伯格亲自推动成立的,旨在吸引顶尖AI 人才,迅速在人工智能领域追赶竞争对手。 据了解,至少有三名研究人员已经从 Meta 辞职,其中两名曾在 OpenAI 工作,分别是 Avi Verma 和 Ethan Knight。他们在 Meta 工作不到一个月就选择返回 OpenAI。Avi Verma 之前在 OpenAI 担任研究员,而 Ethan Knight 则是从埃隆・马斯克创立的 xAI 公司加入 Meta 的。 第三名研究员 Rishabh Agarwal 也在社交媒体上宣布了离职消息。他在四月加入 Meta,最初专注于生成式 AI 项目,但随后转至超级智能实验室。虽然 Agarwal 离职的原因尚不清楚,但他目前居住在加拿大,而 Meta 的 AI 团队主要位于加州门洛帕克。 在社交媒体上,Agarwal 表示,虽然在新实验室工作与周围的优秀人才和技术资源相伴,他仍然做出了艰难的决定,选择迎接不同的挑...

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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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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。