电商航线整理

相关概念

  高并发

    新浪的高级技术,会定期给我们做一些技术培训,他曾经跟谷歌的人员合作,写框架,还有一个写AngularJs的大牛,项目紧急,必须有人去,培训了一下午,就去葛洲坝了,那个项目从头到尾包括用户的绑定管理都是我写的,只不过有一个扫码,需要用到nodejs后台去写

  场景

    比如我们在竞拍商品、转发评论微博或者是秒杀商品等,同一时间访问量特别大,队列在此起到特别的作用,将 所有请求放入队列,以毫秒计时单位,有序的进行

  解决方案

    高并发的解决方法有俩种,一种是使用缓存、另一种是使用生成静态页面

    

  nosql 与mysql优缺点比较

    mysql 

    优点

    1.事务处理—保持数据的一致性;

    2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上只有一处);

    3.可以进行Join等复杂查询。

    缺点

    1. 扩展困难:由于存在类似Join这样多表查询机制,使得数据库在扩展方面很艰难; 
    2. 读写慢:这种情况主要发生在数据量达到一定规模时由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂,使得其非常容易发生死锁等的并发问题,所以导致其读写速度下滑非常严重; 
    3. 成本高:企业级数据库的License价格很惊人,并且随着系统的规模,而不断上升; 
    4. 有限的支撑容量:现有关系型解决方案还无法支撑Google这样海量的数据存储; 

    nosql

    现在主流的NoSQL数据库有MongoDB和Redis等

    优点

    1. 简单的扩展:典型例子是Cassandra,由于其架构是类似于经典的P2P,所以能通过轻松地添加新的节点来扩展这个集群; 
    2. 快速的读写:主要例子有Redis,由于其逻辑简单,而且纯内存操作,使得其性能非常出色,单节点每秒可以处理超过10万次读写操作; 
    3. 低廉的成本:这是大多数分布式数据库共有的特点,因为主要都是开源软件,没有昂贵的License成本;

  web服务器与应用服务器

     WEB服务器一般是通用的,而应用服务器一般是专用的

     WEB服务器与客户端打交道,它要处理的主要信息有:session、request、response、HTML、JS、CS等。

     如Tomcat只处理JAVA应用程序而不能处理ASPX或PHP。而Apache是一个WEB服 务器f(HTTP服务器),后来连接Tomcat应用服务器来支持java。

     Web服务器专门处理HTTP请求(request),但是应用程序服务器是通过很多协议来为应用程序提供(serves)商业逻辑 (business logic)。

     大的站点都是将Tomcat与Apache的结合,Apache负责接受所有来自客户端的HTTP请求,然后将Servlets和JSP的请求转发给Tomcat来处理。Tomcat完成处理后,将响应传回给Apache,最后Apache将响应返回给客户端。

        而且为了提高性能,可以一台apache连接多台tomcat实现负载平衡。

 

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    redis(chapter8)

      redis是一款开源的Key-Value数据库,运行在内存中 Spring整合redis 需要提供redis运行的服务器地址 端口号 有一个RedisTemplate,连接到它统一的Operations接口 一般用Hash 这是个Map 跟据key找到Map,再在Map里面跟据id找到具体的订单等东西

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转载于:https://www.cnblogs.com/yeason/p/8295951.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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