随笔分类 - 电商课题
摘要：当你开始构建或重构一个复杂系统的时候，请先把大的设计原则写下来，然后在这些设计原则的框架内做推演。
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摘要：我们的数据中台在最近两年发展得更有体系了，这与公司裂变、业务规模激增引发的，当然也跟我们高屋建瓴、高举高打分不开。
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摘要：我们要把别人的历史当作自己的未来，这样才能知道过去人家错在哪里，我们现在应该怎么做。
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摘要：切换过程相当地魔幻，弹指一挥间，流量就切了，容就扩了，商户无感知，该收银收银，小盒子工作无碍。
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摘要：你全量发布了一个新版本应用，怎么在商户的大面积投诉之前，率先发现闪退趋势呢？
如果商户投诉设备运行缓慢，你怎么分析性能瓶颈呢？坐高铁到现场吗？
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摘要：知己知彼，百战不殆，了解一下过去那几年我们所经历过的各种不可抗离奇事件吧。
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摘要：Summoner 是基于 MySQL+Redis+Zookeeper 的分布式并行计算调度和管理系统。Summoner 是 JobCenter 的延伸和有益补充，它们各自有各自的应用场景。我们还会借鉴 mesos 的先进理念，进一步提升 Summoner 的集群调度能力。
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摘要：大家都做这件事，一定是因为当数据量大到一定程度，数据重要到一定程度时，online schema change 和刷库不容有失，第一解决锁表问题，不能影响线上业务，第二搞定操作回滚问题，第三解救 DBA 于倒悬。
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摘要：iDB 的主要目的是解决绝大部分重复、复杂的数据库运维工作 ，满足业务对数据库信息查询和快速变更需求，借此提升研发效率，保证数据库操作符合审计要求，有可追溯的变更和审核日志。
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摘要：电商核心交易流程中，由于涉及的对象较多，如自家的订单中心、资金帐户中心、库存中心、支付中心，第三方支付的接口，银行，自家的支付网关等等，每个对象都可能处于不可知状态，网络消息的投递也不能保证先后顺序，还可能丢包，所以有大量的异常分支需要处理。
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摘要：在这些异常流量对我们的系统或用户产生大量危害之前，系统就应该拦截。
于是，第一个问题是，如何识别异常流量。
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摘要：关键词：在线支付，POS，第三方支付，清算，银企直连，快捷支付，对公对私，支付宝，对账，App
本文档适用人员：交易领域的产品研发人员
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摘要：线下的传统压力测试，难以模拟真实流量，尤其难以模拟正常流量混杂着各色异常流量。所以，线下压得好好的系统，上线后可能某天突然雪崩，说好能支撑 5 倍流量的系统重构，也许流量一翻倍就彻底挂了。但办法总比问题多。
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摘要：Web 站点的安全重灾区就是找回密码功能。很多工作了多年的 Web 开发工程师仍然意识不到这些基本安全原则。
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摘要：如本文所示，在没有部门经理、研发经理、工程师的帮助下，我自己就能从宏观看到微观，并最终明确某个性能瓶颈的 Root Cause（当然还不够接触本质）。
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摘要：一次成功的入侵渗透，并不需要是什么高危漏洞，几个普普通通的中等漏洞，搭配一次社会工程学行动，就可以搞定。
一个公司成千上万人，往少里说也有 80% 的人安全意识淡薄，有耐心的攻击者会盯好几年，穷尽各种招数，没有攻不进去的堡垒。
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摘要：电商系统的分布式缓存一般是 redis 和 memcached 集群，每一个节点上会起很多实例，因为一个业务类型对应于一个端口，拆分得很清楚。既然节点很多，端口很多，业务也在变化，随时都有变动，如何管理呢？
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摘要：大致想来，李丹刘奎还需要解决这么几个基础问题：绘图所依赖的监控原始数据如何收集？如何加工？如何存储？图形如何绘制，各种指标如何叠加？拓扑关系如何绘制？
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摘要：说是定时任务，其实我只是登记了要调用的远端接口、通讯协议、Crontab 时间格式表达式、执行机器组、超时时间、报警接收人等而已。已经没有 crontab 了，全都是远端 WebService。由 JobCenter 按时通知对端的接口，并接收任务执行者的进度反馈和最终执行结果，这些响应均为 JSON 格式。还可以为同一个定时任务添加多个执行机器，JobCenter 保证通知成功。
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