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从设计模式谈业务开发

本文主要讲述我们如何通过一个主干业务流程承接多个业务场景并在数据上可适配到多端型多场景,实现在服务端高质量高效率的“包接口”。

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#设计模式#java#开发语言 +1
探秘RocketMQ源码——Series1:Producer视角看事务消息

简介:探秘RocketMQ源码——Series1:Producer视角看事务消息1. 前言Apache RocketMQ作为广为人知的开源消息中间件,诞生于阿里巴巴,于2016年捐赠给了Apache。从RocketMQ 4.0到如今最新的v4.7.1,不论是在阿里巴巴内部还是外部社区,都赢得了广泛的关注和好评。出于兴趣和工作的需要,近期本人对RocketMQ 4.7.1的部分代码进行了研读,其间产

三步在阿里云上面搭建一套个性化推荐系统

背景信息互联网时代个性化推荐已经渗透到人们生活的方方面面,例如常见的“猜你喜欢”、“相关商品”等。互联网能够对用户投其所好,向用户推荐他们最感兴趣的内容,实时精准地把握用户兴趣。目前很多成功的手机APP都引入了个性化推荐算法,例如,新闻类的有今日头条新闻客户端、网易新闻客户端、阿里UC新闻客户端等;电商类的有拼多多、淘宝、天猫等。分析型数据库PostgreSQL版推出的向量分析可以帮助您实现上述个

云上的移动性能测试平台

简介:功能决定现在,性能决定未来。欢迎大家围观《云上的移动性能测试平台》, 了解EMAS性能测试平台的能力与规划。1. 功能决定现在,性能决定未来性能测试在移动测试领域一直是一个大难题,它最直观的表现是用户在前台使用 App 时的主观体验,然而决定体验优劣的背后,涉及到了许许多多的技术变迁。当我们习惯于诺基亚时,智能机出现了;当我们学会native开发时,hybrid来了;当各种 hybrid 框

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#云原生
数据中台交付专家告诉你,数据架构的分层怎样更加合理?

作者:柯根从整体上看,数据中台体系架构可分为:数据采集层、数据计算层、数据服务层三大层次。通过这三大层次对上层数据应用提供数据支撑。数据采集层对于企业来说,每时每刻都在产生海量的数据,数据采集作为数据体系第一环尤为重要。因此在数据采集层需要建立了一套标准的数据采集体系方案,并致力全面、高性能、规范地完成海量数据的采集,将其传输到大数据平台。互联网日志采集体系包括两大体系:Web端日志采集技术方案;

#大数据#数据分析#人工智能 +1
DLF +DDI 一站式数据湖构建与分析最佳实践

简介:本文由阿里云数据湖构建 DLF 团队和 Databricks 数据洞察团队联合撰写,旨在帮助您更深入地了解阿里云数据湖构建(DLF)+Databricks 数据洞察(DDI)构建一站式云上数据入湖。作者陈鑫伟(熙康),阿里云 计算平台事业部 技术专家冯加亮(加亮),阿里云 计算平台事业部 技术研发背景随着数据时代的不断发展,数据量爆发式增长,数据形式也变的更加多样。传统数据仓库模式的成本高、

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数据湖存储的安全写入之道

数据湖的兴起,给数据存储带来了一轮新的革命。越来越多的公司选择将存储切换到云上对象存储。因为云上对象存储往往意味着大容量、低成本、易扩容。

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#hadoop#大数据#java +2
聊一聊分布式锁的设计模型

随着分布式系统的快速发展与广泛应用,针对共享资源的互斥访问也成为了很多业务必须要面对的需求,这个场景下人们通常会引入分布式锁来解决问题。我们通常会使用怎么样的分布锁服务呢?

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#java#数据库#大数据 +2
以“升舱”之名,谈谈云原生数据仓库 AnalyticDB 的核心技术

企业级云原生数据仓库AnalyticDB提出了升舱计划,旨在承担和帮助金融、运营商、政务等行业构建下一代数据管理和分析系统,以应对不断增长的数据规模,业务数字化转型,和传统数仓替换升级需求。...

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#云原生#数据仓库#云计算 +1
消息队列RocketMQ性能测试案例

1. 消息队列RocketMQ性能测试案例1.1 RocketMQ测试分析客户场景,信息共享交换平台:1.交换平台需支持每秒万级别数据传输2.实现跨路段、跨部门、跨行业、跨区域信息即时共享,做到高可靠、低延迟客户现场展示场景设计思路:1.针对性的编写一套JAVA代码来支撑本次MQ性能POC验证。2.选择合适规格的单台ECS,在单个TOPIC下运行多线程代码实现和MQ的订阅发送,统计1分钟内订阅和发

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