直播预告｜如何完成云时代的超大规模迁移实践，欢迎预约观看

转载 于 2022-05-23 10:06:54 发布 · 104 阅读 · 0 ·
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原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1OTgxMTg2Nw==&mid=2247502185&idx=1&sn=08ba4b77924c53e5c6ba8050fa3da599&chksm=fc13151dcb649c0bd753c6f40227732e420b86165ff0e27101b2424cc5e168bc169cd02ac8bc&scene=126&&sessionid=0
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#大数据 #java #编程语言 #人工智能 #项目管理

本文将由京东云资深架构师贾世闻分享云迁移的实践经验，探讨从传统环境到云平台，以及跨云迁移过程中如何确保业务连续性、数据安全，涉及云迁移流程、策略制定、业务需求满足及工具选择等方面。通过具体的京东内外部案例，为读者揭示超大规模迁移的挑战与解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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当前大规模推行的产业数字化转型中，以云计算承载数智技术是企业的最佳选择。对企业而言，云计算不仅仅是产品，还有服务，云迁移则是服务中的关键环节。

无论是从传统物理机到云虚拟机的迁移上云，还是从某云平台到另个云平台的跨云迁移，都需要保障业务的正常开展，做到平滑迁移数据不丢失，由此需要面对一系列问题，诸如：

云迁移流程有哪些？

不同规模的云迁移如何制定策略？

不同业务的云迁移需求如何满足？

云迁移的工具如何选择？

......

5月23日16:00，我们邀请到拥有近二十年研发经验的京东云资深架构师贾世闻老师，分享云时代的超大规模迁移实践，结合京东体系内外部的众多迁移案例，探讨云迁移的这些事儿。

欢迎大家扫码预约观看直播

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LambdaQueryWrapper遇上@Async
07-09 430
MyBatis-Plus的LambdaQueryWrapper与Spring Boot的@Async注解的结合，为Java后端开发提供了强大的工具组合。LambdaQueryWrapper是MyBatis-Plus提供的一种类型安全的查询条件构造器，它利用Java 8的Lambda表达式特性，避免了硬编码字段名，提高了代码的可读性和可维护性。最近在测试业务需求时通读了研发指定需求的代码，发现研发大佬们用到了如下的内容，有些内容我还不是十分的清楚，比如下述真实代码；
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京东零售基于国产芯片的AI引擎技术
07-08 997
作者：京东零售 李杰峰。
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企业和个人基于业务知识和代码库增强的大模型生成代码实践
07-08 1014
阶段1 - 基础应用 李明首先整理了团队日常使用大模型的常见场景：•研发人员用AI生成基础代码片段•测试人员用AI编写测试用例•产品经理用AI辅助撰写需求文档 这些基础应用虽然简单，但确实提高了部分工作效率。阶段2 - 知识整合 在取得初步成效后，李明开始着手解决更深层的问题：1.建立了系统维度的知识库模版，确保关键文档都能被有效收录2.开发了智能检索功能，不仅能给出答案，还能定位到具体文档位置3.通过知识库建设，反向推动了各部门完善文档沉淀。
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Java的SPI机制详解
07-08 912
SPI（Service Provicer Interface）是Java语言提供的一种接口发现机制，用来实现接口和接口实现的解耦。简单来说，就是系统只需要定义接口规范以及可以发现接口实现的机制，而不需要实现接口。SPI机制在Java中应用广泛。例如：JDBC中的数据库连接驱动使用SPI机制，只定义了数据库连接接口的规范，而具体实现由各大数据库厂商实现，不同数据库的实现不同，我们常用的mysql的驱动也实现了其接口规范，通过这种方式，JDBC数据库连接可以适配不同的数据库。
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基于业务知识和代码库增强的大模型生成代码实践
07-08 34
抱着试试看的心态，他写了个简单的脚本，把公司文档库里的需求文档和代码提交记录做了关联索引。当李明训训练好一个基本的智能体后，当产品经理再次询问某个历史功能时，李明腿间了这个智能体，产品经理查到了两年前的需求，并且还可以做解释。ps:此处以DIFY（大模型工作流平台）为例，对于在企业内部的小伙伴要注意权限敏感问题，强烈建议使用各自的内部的大模型平台工具，否则会有法律风险，涉及代码安全。深夜的办公室里，李明盯着屏幕上复杂的代码，突然萌生了一个想法：如果能把这些零散的知识点都串联起来，是不是就能解决现在的问题？
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京点点AI试衣×主图A/B实验，时尚商家订单转化率提升80%+实战路径​
07-04 133
AI 难以精确地还原服装的版型，尤其是一些复杂的款式，如蓬松的裙摆、多层次的叠穿效果、长款服装等。在训练阶段，该机制可根据输入服饰品类（如上装、下装、连衣裙等）自动调整mask生成策略，使系统在处理不同款式及材质服饰时，始终保持稳定且真实的试穿效果，切实实现“一键换装，所见即所得”的极致用户体验。从目前SKU生成不同风格素材的单一维度，到生成不同用户年龄、体型（如梨形/苹果型）、肤色等，甚至特殊群体（孕妇、残障人士）的全维度商品素材，并模拟面料垂坠感、光影效果，让同一件商品可以适配于不同用户特征。
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京东小程序JS API仓颉改造实践
07-03 64
当一个JS API调用请求到来后，首先判断该API是否有Native实现，如果没有则调用ArkTS的派发逻辑来调用到原生API实现。以某店铺为例，该店铺小程序在冷启动过程约2800ms，其中有900ms-1000ms的时间在webview任务中穿插着大量的getSystemInfo API的调用。小程序页面加载/活跃过程中存在大量的JS API的调用。4.仓颉具备高效的与ArkTS互操作的能力，在需要时，可以获取到ArkTS语言的runtime，webview等信息，保证API执行的逻辑正确性。
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JoyGen：音频生成逼真的3D说话人脸视频
07-02 65
为了在推理过程中改进预测嘴部深度信息与原始面部图像之间的空间对齐性，在训练时对嘴部区域的深度信息应用了随机位移扰动，旨在减少音频驱动唇部运动生成过程中的对齐误差。因此，在训练过程中，有50%的情况下随机忽略深度信息，以便模型能够充分利用音频特征，更有效地学习音频信号与嘴部运动之间的关系。在推理阶段，由Real3DPortrait 训练的 A2M 模型预测的表情系数替代原始表情系数，以生成相应的面部深度图，如图1 推理pipeline所示。实验中使用的训练集包括开源的HDTF数据集和我们整理的数据集。
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Java的SPI机制详解
07-02 947
SPI（Service Provicer Interface）是Java语言提供的一种接口发现机制，用来实现接口和接口实现的解耦。简单来说，就是系统只需要定义接口规范以及可以发现接口实现的机制，而不需要实现接口。SPI机制在Java中应用广泛。例如：JDBC中的数据库连接驱动使用SPI机制，只定义了数据库连接接口的规范，而具体实现由各大数据库厂商实现，不同数据库的实现不同，我们常用的mysql的驱动也实现了其接口规范，通过这种方式，JDBC数据库连接可以适配不同的数据库。
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如何一眼定位SQL的代码来源：一款SQL染色标记的简易MyBatis插件
07-02 625
答：org.mybatis:mybatis 版本较低。可以将sword-mybatis-plugins 升级至 1.0.5-SNAPSHOT 或之上版本，对低版本 mybatis 做了兼容。
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动态化-罗码(京东科技一码多端解决方案)介绍
07-02 946
针对上述背景中两种技术存在的问题，业界相继出现了FaceBook公司的ReactNative、阿里巴巴公司的Weex、腾讯公司的微信小程序、京东的Taro(RN原生部分)、Google公司的的Flutter、华为的ArkUI-X等各种跨端解决方案。几乎每个跨端解决方案追求的就是在保证C端用户良好的用户体验的同时，让业务以最小的人力成本和最快的速度触达用户；框架代表WeexH5小程序Flutter动态化开发效率高高高高高高性能高高差中高高动态性高高高高。
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系统整容纪：用知识来“武装“自己~认识MySQL的锁与事务
07-01 1045
通过文章上述内容，我们对于MySQL锁和事务的基本知识算是有了基本的了解，那么回到文章开篇的问题上来。
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高并发系统的艺术：如何在流量洪峰中游刃有余
07-01 793
我们常说的三高，高并发、高可用、高性能，这些技术是构建现代互联网应用程序所必需的。对于京东618备战来说，所有的中台系统服务，无疑都是围绕着三高来展开的。而对于京东庞大的客户群体，高并发的要求尤为重要。用户对在线服务的需求和期望不断提高，系统的并发处理能力成为衡量其性能和用户体验的关键指标之一。高并发系统不仅仅是大型互联网企业的专利，对于任何希望在市场中占据一席之地的公司来说，能够处理大量并发请求的能力都是至关重要的。
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用 AI 解锁技术调研的新姿势
07-01 467
在日常开发中，为了保证技术方案的质量，一般会在撰写前进行调研。如果先前没有相关领域的知识储备，笔者的调研方式一般是先通过搜索引擎进行关键字查询，然后再基于搜索的结果进行发散。这样调研的结果受关键字抽象程度和搜索引擎排名影响较大，可能会存在偏差导致调研不充分。刚好大模型风靡有一段时间了，就想如果AI能自动检索资料并进行内容总结，岂不美哉。避免重复造轮子，先在网上检索了一下，发现刚好有一个工具“STORM”满足诉求。STORM。
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高性能缓存设计：如何解决缓存伪共享问题
06-30 873
我们使用注解将这两个字段定义在两个不同的缓存行中，执行结果耗时与显示声明字段占位耗时相差不大，为 520ms。另外需要注意的是，要想使注解。
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缓存之美：Guava Cache 相比于 Caffeine 差在哪里？
06-30 941
作者：京东科技 王奕龙本文将结合的源码来分析它的实现原理，并阐述它相比于 Caffeine Cache 在性能上的劣势。为了让大家对 Guava Cache 理解起来更容易，我们还是在开篇介绍它的原理：Guava Cache 通过分段（Segment）锁（）机制、volatile变量和多种缓存策略实现了性能相对 Caffeine 性能较差的缓存，它的数据结构如上图所示。它会将缓存分成多个段（Segment）去管理，
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一次线上生产库的全流程切换完整方案
06-30 578
本文详细梳理了线上生产环境的全流程，包括迁移和切换的灰度方案对比。在数据源选型方面，根据实际业务需求选择合适的中间件是整个工作的基石。在代码改造和数据异构方面，选择恰当的设计模式和合理的架构方案是关键所在。存量数据迁移和增量数据同步是不可或缺的步骤。上线过程中，确保系统具备可监控、可回滚和可灰度的能力，是实现平滑切换的保障。欢迎各位同学与我交流探讨。
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SNMP协议在设备监控中的使用
06-27 978
SNMP（Simple Network Management Protocol）是一个基于互联网协议族（IP）的网络管理标准，用于在IP网络中的管理节点与被管理节点之间进行通信，以实现对网络设备的远程监控和管理。SNMP具有简单、高效、易于实现和扩展性强等优点，因此在网络管理领域得到了广泛应用。本文开篇即对SNMP（简单网络管理协议）的基本概念与核心构成进行了全面阐述，紧接着深入剖析了SNMP命令在实际网络管理场景中的具体应用。
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由 Mybatis 源码畅谈软件设计（八）：从根上理解 Mybatis 二级缓存
06-27 978
上一篇 从根上理解 Mybatis 一级缓存 我们介绍了一级缓存。本篇则是关于二级缓存，同样地，仍然需要关注它的实现原理，以及要考虑“为什么在已经有了一级缓存的情况下还需要设计二级缓存”的问题，在以后实际业务中的缓存设计提供借鉴和参考。在上一篇帖子中的 User 和 Department 实体类依然要用，这里就不再赘述了，要启用二级缓存，需要在 Mapper.xml 文件中指定 cache 标签，如下：在 Department.xml 中的 cache 标签指定了 readOnly 属性，因为该配置相
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三步根治前端缓存“顽疾”
06-27 507
我明明部署了新版本，用户为什么还在看旧页面？！” —— 这是多少前端开发者深夜加班时的灵魂拷问。问题的根源往往不是代码没上传，也不是服务器抽风，而是浏览器和服务器联手上演的一场“缓存大戏”。本文将带你化身“侦探🕵️♂️”，用三步精准定位问题，手把手教你解决页面未更新问题，让用户永远看到最新鲜的页面！•用户反馈页面功能异常，但开发者本地测试正常•浏览器反复刷新后，index.html引用的仍是旧版 JS/CSS 文件•查看网络请求，某些文件状态码显示或•：浏览器直接使用本地副本，不询问服务器•。
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