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微服务架构拆分
核心组件和关联关系 OHS: 开放式的接口（正常的接口） PL: 推送(消息推送过去就行，不关心返回) U: 上游 D: 下游 各个服务特性 订单：时效性，高并发 促销：时效性，可伸缩性 支付：安全性 商品：可定制性 决策： 设置反腐层 在服务内部按照领域进行功能划分 rest风格 原则： 数据消息队列学习记录
参考 B站视频 PPT 参考文章 为什么要使用消息队列 主要考察应用场景及优缺点 优点 解耦: 不同服务间的调用 异步：不同系统间的调用 消峰：秒杀等场景，平时量不高，但在特定时间会有大量请求的情况，配置基础服务器资源，并引入MQ平滑处理请求，亦节约了成本。 缺点 可用性降低: 依赖延迟任务场景，该如何提高吞吐量和时效性
摘要：随着业务需求的发展和功能的复杂度提升，往往反馈到研发设计和实现，就不那么简单了，怎么办呢？ 本文分享自华为云社区《给面试加点硬菜：延迟任务场景，该如何提高吞吐量和时效性！》，作者： 小傅哥。 一、延迟任务场景 什么是延迟任务？ 当我们的实际业务需求场景中，有一些活动开始前的状态变更给面试加点硬菜：延迟任务场景，该如何提高吞吐量和时效性！
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！python爬虫爬取微信公众号历史文章链接
一、最近公司有了要爬取微信公众号文章链接的需求，之前最初接触爬公众号文章的时候，用的是搜狗微信，在这个上面可以搜到相关的微信公众号文章，但是这些链接是有时效性的，第二天链接就打不开了（不知道现在是多久），当然如果是要抓文章内容的，可以用这种方法，但是如果要抓文章的URL，那就不行了，只软考初级程序员零碎知识点
信息的特性 1.载体依附性 信息不能独立存在，需要依附于一定的载体，而且，同一个信息可以依附于不同的载体。信息可以转换成不同的载体形式而被存储下来或传播出去，供更多的人分享。 因此，信息的载体依附性也同时使信息具有可存储，可传播和可转换等特点。 2.共享性 信息共享性是信息在一定【Flink实时数仓】实时的需求（一）
一、普通实时计算和实时数仓的比较 普通实时计算优先考虑时效性，从数据采集经过计算直接得到结果，时效性更好，但是中间结果没有沉淀下来，当面临大量实时计算的时候，计算的复用性差，开发成本大大提高； 实时数仓是基于数仓理论对数据分层，提高数据的复用率； 二、实时数仓分层搜索引擎判断网页页面价值的标准
搜索引擎每天处理着数以亿计的查询请求，每个查询请求都代表了一个用户对于某种资源的特定需求。多数时候，通过查询返回的网页结果，这些需求被满足 了，我们可以认为结果中的某些页面对特定用户的特定需求产生了价值。那么对于搜索引擎而言，页面的价值是指什么，我们为什么要研究页面localStorage时效性
如何设计一个localStorage，保证数据的时效性？ localStorage HTML5的本地存储API中的localStorage与sessionStorage在使用方法上是相同的，区别在于sessionStorage在关闭页面后即被清空，而localStorage则会一致保存。 localStorage是HTML5本地存储的API，使用键值对的方式进行存取数滴滴打车-花小猪
滴滴本身掌握着超九成的网约车运力，其产品阵营丰富，足以覆盖不同需求的用户。 覆盖高性价比需求通常通过一口价模式完成，本质是运力共享，也就是对时效性的削弱。 一口价是卖家愿意直接成交而不需要进行竞价的价格。 传统市场营销理论： 竞争导向定价法、成本加成定价法和需求导向定价法验证码的时效性
redis场景，服务器内存不够了，怎么办（或者说被人干蹦了），我们的redis信息是不是就没了，redis服务hi不是挂了，如何优化？容灾方式？分配redis多大内存，是否满足我们的生产的需求，一般我们会缓存到多大的一个数据量，峰值是多少？ 思路 Redis场景，服务器内存不够了： 一，增加内存 redis存储在内存中，数据太忽略了时效性
看完文章在想这篇文章讲的是屁啊，一点都符合现在的情况。无意中看到了写作的时间，才发现文章是一年前写的，当时是适用的，现在不适用了，是自己的失误。 以后要注意，不管是文章、图片、视频等载体都要看一下时间、时效性，看是不是适用于现在的情况。《程序员修炼之道》之基本工具读后感
在第二章中，我知道了注意时效的重要性，然后在第三章，我了解到了我们如何去运用基本工具去让我们的时效性增强 第三章开头就有一句话让我的记忆十分深刻，那就是作为注意时效的程序员，我们手中的基本材料不是木头，不是铁块，而是知识，我们搜集顾客的需求，然后将其转化为知识，随后又在我们4个影响缓存命中率的因素，你知道几个？
一、缓存命中率的介绍命中：可以直接通过缓存获取到需要的数据。不命中：无法直接通过缓存获取到想要的数据，需要再次查询数据库或者执行其它的操作。原因可能是由于缓存中根本不存在，或者缓存已经过期。通常来讲，缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高，应用的性能越好（响应时间越短、吞时效性：NABCD分析结果
N：失物招领，表白墙，二手跳骚群，里面的信息都没有真正的利用起来，好多有用的信息，全部被覆盖，同时，也有好多信息，使用户不想看到的，时效性，是个重大的问题。 例如：暑假放假，我背着书包拿着行李，等候火车的时候，忽然发现，身份证还有钥匙，丢掉了，忽然想起来，可能丢在食堂，本来已经计划好的行程安排，就这样被