如今的互联网已经在海量服务领域有了很成熟的理论，因此自己也很庆幸，能够从 0 到 1 完整践行海量服务。微视春节项目中的集卡瓜分活动，是一个典型的秒杀场景，自己参与其中，分享一些心得和总结。上图是一个典型的互联网业务，用户完成一个写操作，一般会通过接入层和逻辑层，这里的服务都是无状态，可以通过平行拓展去解决高并发的问题；到了 db 层，必须要落到介质中，可以是磁盘/ssd/内存，如果出现 key

木兰系列许可证包含“木兰宽松许可证”和“木兰公共许可证”（后续可能还有更多），均由北京大学作为牵头单位，依托全国信标委云计算标准工作组和中国开源云联盟，联合开源生态圈产学研优势团队和个体、尤其是开源法务和律师，起草、修订并发布。木兰开源许可证第一个版本于2019年8月5日发布，第二版本于2020年1月发布。PSMulanPSL是国内首个被OSI认定的“国产开源软件协议”。MulanPSLv2版本通

今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资源

事务ACID原则原子性：事务中的所有操作，要么全部成功，要么全部失败一致性：要保证数据库内部完整性约束、声明性约束隔离性：对同一资源操作的事务不能同时发生持久性：对数据库做的一切修改将永久保存，不管是否出现故障一、理论基础1）CAP理论1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出，分布式系统有三个指标：Consistency（一致性）Availability（可用性）Parti

K8S的文章很多人都写过，若要想好好研读，系统的学习，真推荐去看官方文档。但是若是当上下班路上的爽文，可以看下我的笔记，我也会尽力多写点自己的理解进来。大家都知道Docker，我们可以将自己的应用打包制作成Image，然后通过docker run命令将Image启动成Container对外提供服务。基于此，K8S不仅能将用户提供的单个容器运行起来，将其对外暴露出去提供服务。还提供了：路由网关、集群

是指container使用分配主机CPU相对值，比如share设置的是500m，代表窗口启动时向主机节点申请0.5个CPU，也就是50，000微秒，通常对应kubernetes的resource.cpu.requests的值。是指容器的使用CPU时间周期总量，如果quota设置的是700，000，就代表该容器可用的CPU时间是7*100,000微秒，通常对应kubernetes的resource.

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前置知识CoroutineScope到底是什么?CoroutineScope即协程运行的作用域,它的源码很简单public interface CoroutineScope {public val coroutineContext: CoroutineContext}可以看出CoroutineScope的代码很简单，主要作用是提供CoroutineContext，协程运行的上下文 我们常见的实现有

分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。以商品流水账单为例，我们拆分为商品购买系统，订单系统，

记录发送钉钉的几种格式消息的使用方式。目前通过webhook向钉钉发送消息，必须要有 安全配置 ：下面记录一个使用​​编写的生成加签字符串的脚本:#python 3.8import timeimport hmacimport hashlibimport base64import urllib.parsetimestamp = str(round(time.time() * 1000))#webho