在微服务架构中，根据业务来拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用（RPC），在Spring Cloud可以用RestTemplate+Ribbon和Feign来调用。为了保证其高可用，单个服务通常会集群部署。由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现线程阻塞，此时若有大量的请求涌入，Servlet容器的线程资源会被消耗完毕，导致服务瘫痪。服务与服务之间的依赖性，故障会传播，会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果，这就是服务故障的“雪崩”效应。

本文来带大家一起从0到1搭建属于自己的脚手架项目。

本文主要介绍流量规划中的网络请求过程及对一次网络请求的过程作简要介绍，然后介绍目前了解到的前端网络组件搭配方式、后端网络组件搭配方式；介绍LB负载系统 、vip与rip 的映射关系；介绍内网域名解析及公网域名解析。

本文基于JDV平台在大促中的使用情况，讲解过程中遇到的各种场景和技术挑战，通过采取相应的技术创新、技术保障确保系统稳定性，推动数据可视化编排能力在大屏业务场景中发挥更大的价值。

状态机是有限状态自动机的简称，是现实事物运行规则抽象而成的一个数学模型。

先来解释什么是“状态”（ State ）。现实事物是有不同状态的，例如一个自动门，就有 open 和 closed 两种状态。我们通常所说的状态机是有限状态机，也就是被描述的事物的状态的数量是有限个，例如自动门的状态就是两个open和 closed。

市面上有很多可以被用于AI绘画的应用，例如DALL-E、Midjourney、NovelAI等，他们的大部分都依托云端服务器运行，一部分还需要支付会员费用来购买更多出图的额度。在2022年8月，一款叫做Stable Diffusion的应用，通过算法迭代将AI绘画的精细度提上了一个新的台阶，并能在以秒计数的时间内完成产出，还可以在一台有“民用级”显卡的电脑上运行。

本文通过分析一次线上线程池耗尽的问题，剖析理解JVM初始化的原理。

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人工智能技术正在不断发展和演变，因此设计师需要时刻保持学习和更新的状态，以跟上技术的发展，帮助自己创造出更加创新和独特的设计作品。

本文主要通过源码和对照实验分析 Mybatis 的 parameterType、resultType 参数的不当使用造成线程阻塞的原因。

本文将从会员生命周期各阶段设计侧重，并以一号会员店为例，探讨如何做好会员触点设计。

本文系统地讲解DDD到底是什么，解决了什么问题，及一些建议和实践。主要是思想的一种碰撞和分享，希望能对朋友们有所启发或帮助。

大数据实时链路是数据中台的核心，如何保障实时链路在大促期间的时效和稳定性，是备战的重中之重，本文介绍了实时大数据链路的双流建设和高保真链路压测实践，为大数据实时链路的大促保障提供了一种有效的解决方案。

配运平台组的快递订单履约中心(cp-eofc)及物流平台履约中心(jdl-uep-ofc)系统都使用了ShardingSphere生态的sharding-jdbc作为分库分表中间件, 整个集群采用只分库不分表的设计,共16个MYSQL实例,每个实例有32个库,集群共512个库。

当每增加一台客户端主机,一个MYSQl实例最少要增加32个连接(通常都会使用连接池,根据配置的最大连接数,这个连接数可能会放大5~10倍).并且通常一个系统都会分为web,provider,worker等多个应用,这些应用共用一套数据源.随着应用机器数的增加,MYSQL实例的连接数会很快达到上限,这就对系统的扩容造成了阻碍,无法横向的增加机器数,只能纵向的提高机器的配置来应对流量的增长。

作为京东物流的核心系统,业务增长迅速,系统所承接的流量也是逐渐增加,所以急需解决这个制约系统扩展的瓶颈点。

Promise时效控单系统作为时效域的控制系统，在用户下单前、下单后等多个节点均提供服务，是用户下单黄金链路上的重要节点；控单系统主要逻辑是针对用户请求从规则库中找出符合条件的最优规则，并将该规则的时效控制结果返回客户端，比如因为临时疫情等原因针对仓、配、商家、客户四级地址等不同维度进行精细粒度的时效控制。

该系统也是Promise侧并发量最大的系统，双11高峰集群流量TPS在百万级别，对系统的性能要求非常高，SLA要求在5ms以内，因此对海量请求在规则库(几十万)中如何快速正确匹配规则是该系统的技术挑战点。