每秒54万笔订单, 阿里P7架构师哭诉性能优化经历

金三银四到了,小王海投了一波简历,几经面试无果,终于又收到了一家面试通知,急急忙忙赶到了面试地点…

-----面试现场-----

面试官:你好,这是你面试的第一家公司吗?

程序员小王:当然不是啦,面了30多家,都不要我。

面试官:哦哦哦,没事,我们面试了50多个,1个都不愿意来呢。你简历上写的5年Java开发经验…

程序员小王:大学编程设计也算进去了,全靠同学我划水!实际上工作不到3年…

面试官:曾参与主导十万级以上用户的中大型项目研发…

程序员小王:之前公司负责一个政府外包项目,我提了一丁点儿意见…

面试官:精通JAVA/JavaScript,熟练掌握IO,多线程、集合等基础类库;熟悉常见设计模式,熟悉dubbo以及dubbo的服务治理;精通Spring、MyBatis等流行开源框架;有高并发高流量互联网分布式开发经验;熟悉数据库原理和常用性能优化技术…

程序员小王:都是吹的,知道一点儿,也就性能优化稍微了解点儿。

面试官:那就好!吓我一跳,这些你要是都精通,我们肯定要不起!我们公司最近打算做个电商app项目,类似淘宝那种,那你就讲讲性能优化相关吧。

程序员小王:性能优化涉及到的是方方面面,从基础代码性能优化,到JVM深度调优、设计模式优化,再到数据库调优、并发编程性能优化,这些我虽然没用过,但是都听过!工作中一边百度,一边Google,大都可以解决的!

面试官:外瑞外瑞good啊!!!那谈谈薪资,你期望薪资是多少?

程序员小王:我期望薪资写的25K,但7K也可以干,就是会偷懒。钱多点,干活就勤快点!

面试官:Hmmm,我们写的是15~30K,实际上最多只给到10K,既然你水平有限,那我就大方点给到8K!但是要经常加班哦!

程序员小王:可以的!反正加班我也是摸鱼!

面试官:行吧,明天就来上班吧!

程序员小王:好嘞! 


天猫今年双11销售额高达2684亿,抗住了全球最大流量洪峰:每秒订单峰值54.4万笔!Lindorm峰值请求达到了7.5亿次每秒,天吞吐22.9万亿次,平均响应时间低于3ms,整体存储的数据量达到了数百PB!背后千万流量并发下,最关键的就是性能优化!

性能优化,其实是个系统性的工程,对java开发人员的技术广度和技术深度都有很高的要求。一个看似简单的应用,不仅只是应用代码本身,还和容器(虚拟机)、操作系统、存储、网络、文件系统等紧密相关,是多方面因素共同作用的结果:如代码质量一般、业务发展太快、应用架构设计不合理等。线上应用如果要解决性能问题,需要我们从各个方面考虑。

高并发架构图

许多精心设计的架构,平时运行稳定,在实战中才会暴露出各种细节问题。

作为开发者,我们多思考一下天猫双11背后的技术解决方案,对我们的日常工作和技术提升都是很有帮助的。比如:

1、双11高并发大促场景下,为什么只能够下订单, 而不能够退款?(服务降级等)

2、支付宝系统可以从哪些角度优化提升性能?(缓存、异步、分布式等)

3、天猫上亿商品数据如何完成快速统计?(Fork/Join任务拆分等)

4、支付宝转账提现功能应该如何优化?(一致性、高吞吐方案等)

5、淘宝网络抖动,如何避免用户重复下订单?(冥等性等)

对于以上这些问题,你都有哪些思路?

为了探知淘宝每秒54万笔订单背后的技术,我特邀了前阿里资深架构师James老师为大家带来《淘宝千万并发性能优化》实战直播课,从基础代码性能优化,到JVM深度调优、设计模式优化,再到数据库调优、并发编程性能优化,带你在实战中解决遇到的各种问题,不仅学技术,更要学习解决问题的思路!

全程实战!两晚时间带你完爆性能优化!

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James:

前阿里、携程资深架构师,10余年java行业经验。

专精领域:软件架构设计、高并发、高性能服务


课程大纲

12.29

优雅提升系统性能场景实战

千万流量淘宝场景剖析

业务代码自杀式设计实战

性能瓶颈多次优化实战

幂等性设计实战

12.30

彻底解决系统性能误区实战

亿级架构剖析实战

支付宝场景剖析

支付宝性能优化实战

手写底层工具实战


两天快速提升自己,还可领取java进阶必备资料

7.8G的Java架构进阶、视频资料

及程序员简历模板


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“全程实战,不来虚的!

学好性能优化,以后面试尽管实话实说

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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