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百億造訪還能正常運作：全球最大購物網站技術公開(熱銷版)

為了解決威剛ssd的問題，作者張開濤 這樣論述：

　　閱讀本書需要對Java、OpenResty（Nginx+Lua）、Redis、MySQL等有一定了解，OpenResty 可以參考我的部落格《跟我學OpenResty（Nginx+Lua） 開發》系列文章。本文提到的Nginx+Lua 等於OpenResty。可掃碼閱讀《跟我學OpenResty（Nginx+Lua）開發》。因篇幅有限，本書範例很難做到全面且詳細，因此想法不要受限於書中所寫，要活學活用，舉一反三。例如多級快取的想法，可以擴充到多級儲存：記憶體→ NVMe/SATA SSD →機械碟。 本書特色 　　透過梳理大型網站技術發展歷程，剖析大型網站技術架構模式，深入講述大型互聯

網架構設計的核心原理，並透過一組典型網站技術架構設計案例，為讀者呈現一幅包括技術選型、架構設計、性能優化、Web安全、系統發佈、運維監控等在內的大型網站開發全景視圖。 作者簡介 張開濤 　　任職於京東，「開濤的博客」公眾號作者。寫過《跟我學Spring》、《跟我學Spring MVC》、《跟我學Shiro》、《跟我學Nginx Lua開發》等系列教程，博客現有1000多萬訪問量。 第1 部分概述 01 交易型系統設計的一些原則 1.1 高平行處理原則 1.2 高可用原則 1.3 業務設計原則 1.4 歸納     第2 部分高可用 02 負載平衡與反向代理 2.1 upstrea

m 設定 2.2 負載平衡演算法 2.3 失敗重試 2.4 健康檢查 2.5 其他設定 2.6 長連接 2.7 HTTP 反向代理範例 2.8 HTTP 動態負載平衡 2.9 Nginx 四層負載平衡 參考資料 03 隔離術 3.1 執行緒隔離 3.2 處理程序隔離 3.3 叢集隔離 3.4 機房隔離 3.5 讀寫隔離 3.6 動靜隔離 3.7 爬蟲隔離 3.8 熱點隔離 3.9 資源隔離 3.10 使用Hystrix 實現隔離 3.11 基於Servlet 3 實現請求隔離 04 限流詳解 4.1 限流演算法 4.2 應用級限流 4.3 分散式限流 4.4 連線層限流 4.5 節流 參考

資料     05 降級特技 5.1 降級備緩 5.2 自動開關降級 5.3 人工開關降級 5.4 讀服務降級 5.5 寫服務降級 5.6 多級降級 5.7 設定中心 5.8 使用Hystrix 實現降級 5.9 使用Hystrix 實現熔斷 06 逾時與重試機制 6.1 簡介 6.2 代理層逾時與重試 6.3 Web 容器逾時 6.4 中介軟體用戶端逾時與重試 6.5 資料庫用戶端逾時 6.6 NoSQL 用戶端逾時 6.7 業務逾時 6.8 前端Ajax 逾時 6.9 歸納 6.10 參考資料. 07 回覆機制 7.1 交易復原 7.2 程式庫回覆 7.3 部署版本回覆 7.4 資料

版本回覆 7.5 靜態資源版本回覆     08 壓測與備緩 8.1系統壓測 8.2 系統最佳化和災難恢復 8.3 應急備緩 第3 部分高平行處理     09 應用級快取 9.1 快取簡介 9.2 快取命中率 9.3 快取回收策略 9.4 Java 快取類型 9.5 應用級快取範例 9.6 快取使用模式實作 9.7 效能測試 參考資料     10  HTTP 快取 10.1 簡介 10.2 HTTP 快取 10.3 HttpClient 用戶端快取 10.4 Nginx HTTP 快取設定 10.5 Nginx 代理層快取 10.6 一些經驗 參考資料 11 多級快取 11.1 多

級快取介紹 11.2 如何快取資料 11.3 分散式快取與應用負載平衡 11.4 熱點資料與更新快取 11.5 更新快取與最小性 11.6 快取當機與快速修復 12 連接池執行緒池詳解 12.1資料庫連接池 12.2 HttpClient 連接池 12.3 執行緒池 13 非同步平行處理實戰 13.1 同步阻塞呼叫 13.2 非同步Future 13.3 非同步Callback 13.4 非同步編排CompletableFuture 13.5 非同步Web 服務實現 13.6 請求快取 13.7 請求合併 14 如何擴充 14.1 單體應用垂直擴充 14.2 單體應用水平擴充 14.3

應用拆分 14.4 資料庫拆分 14.5 資料庫分資料庫分表範例 14.6 資料異質 14.7 工作系統擴充 15 佇列術 15.1 應用場景 15.2 緩衝佇列 15.3 工作佇列 15.4 訊息佇列 15.5 請求佇列 15.6 資料匯流排佇列 15.7 混合佇列 15.8 其他佇列 15.9 Disruptor+Redis 佇列 15.10 下單系統水平可擴充架構 15.11 基於Canal 實現資料異質 第4 部分案例 16建置需求回應式億級商品詳情頁 16.1 商品詳情頁是什麼 16.2 商品詳情頁前端結構 16.3 我們的效能資料 16.4 單品頁流量特點 16.5 單品頁技術

架構發展 16.6 詳情頁架構設計原則 16.7 遇到的一些地雷和問題 16.8 其他 17 京東商品詳情頁服務閉環實作 17.1 為什麼需要統一服務 17.2 整體架構 17.3 一些架構想法和歸納 17.4 引用Nginx 連線層 17.5 前端業務邏輯後置 17.6 前端介面伺服器端聚合 17.7 服務隔離 18 使用OpenResty 開發高性能Web 應用 18.1 OpenResty 簡介 18.2 以OpenResty 為基礎的常用架構模式 18.3 如何使用OpenResty 開發Web 應用 18.4 以OpenResty 為基礎的常用功能歸納 18.5 一些問題 19

應用資料靜態化架構高性能單頁Web 應用 19.1 整體架構 19.2 資料和範本動態化 19.3 多版本機制 19.4 例外問題 20使用OpenResty 開發Web 服務 20.1 架構 20.2 單DB 架構 20.3 實現 21使用OpenResty 開發廠商品詳情頁 21.1 技術選型 21.2 核心流程 21.3 專案架設 21.4 資料儲存實現 21.5 動態服務實現 21.6 前端展示實現 序 　　❉ 為什麼要寫這本書 　　在2011年底的時候筆者就曾規劃寫一本Spring 的書，但是因為Spring入門類型的書，架構的內容更新太快，覺得還是寫部落格好一些，因此

就把寫完的書稿《跟我學Spring》放到部落格（jinnianshilongnian.iteye.com，因為是龍年開的部落格，很多網友喊我龍年兄）中，並持續更新。大家在網上找資源時會發現，很多內容不成系統，無法系統地學習，這也是我曾經的痛點，因此我寫部落格的特色就是堅持寫系列文章——想學習某種技術只要我的部落格有就不需要去其他地方再找了，到現在已經寫過《跟我學Spring》、《Spring 雜談》、《跟我學Spring MVC》、《跟我學Shiro》、《跟我學Nginx+Lua》等系列， 累計存取量已超過1000萬。我寫部落格還有一個私心：帶新人，當時我們系統架構使用OpenResty，而團

隊成員都是Java 程式設計師，所以就寫了《跟我學OpenResty（Nginx+Lua）開發》，新人跟著教學學一遍就能上手做事。 　　2015 年開始，筆者在個人公眾號「開濤的部落格」撰寫《聊聊高平行處理系統》系列文章，陸續發表《聊聊高平行處理系統之限流特技》、《聊聊高平行處理系統之降級特技》、《聊聊高平行處理系統之佇列術》、《建置需求回應式億級商品詳情頁》等文章。這些內容都是筆者在第一線使用過的一些技能，而這些技能又是第一線程式設計師或架構師應該掌握的必備技能。這一系列也獲得很多讀者的回饋和認可，幫助他們解決系統的一些問題。公眾號發表的有些內容偏理論，很多人不知道怎麼去用，因此就有了豐富

理論和實戰內容並出版本書的想法。想學習高可用和高平行處理系統技能，看這本書就夠了，並且可以作為案頭工具書來用。 　　筆者耗費了大半年業餘時間才成就此書，希望這些在實戰用上的技術可以幫助到讀者。 　　本書說明的原則並不是筆者歸納出來的，有許多前輩們已經實作過，筆者只是用一點時間進行整理，並把工作中使用過的經驗和案例融入到書中。 　　成長和進步是一個循序漸進的過程，妄圖看完本書後能屠龍降魔是不可能的，別人走過的路還是要走一遍，別人踩過的地雷還是要踩一遍。正如作家格拉德威爾在《異類：不一樣的成功啟示錄》一書中的一萬小時定律：「人們眼中的天才之所以卓越非凡，並非天資超人一等，而是付出持續不斷的努

力。一萬小時的錘煉是任何人從平凡變成世界級大師的必要條件」。 　　❉ 適合讀者群 　　本書希望對在第一線從事開發工作或正解決第一線問題的朋友有所幫助。 　　❉ 如何閱讀本書 　　本書的內容是理論與實戰相結合，有關的基礎知識比較多，共分為4個部分，讀者可按照任何順序閱讀每一個部分，但建議先閱讀第1部分進行系統了解。 　　第1部分 概述，主要介紹開發高平行處理系統的一些原則，並說明本書將要說明的原則。 　　第2部分 高可用，幫助讀者了解高可用的一些原則，如負載平衡、限流、降級、隔離、逾時與重試、回覆機制、壓測與備娛等，並能實際應用到自己的系統中。 　　第3部分 高平行處理，介紹開發高

平行處理系統的一些原則，如快取、池化、非同步化、擴充、佇列等，並配合大量案例幫助讀者更進一步地掌握和運用。 　　第4部分 案例，介紹筆者開發過的商品詳情頁、統一服務等系統架構，還有一些靜態化架構的想法，幫助讀者了解前面介紹的一些原則。 　　閱讀本書需要對Java、OpenResty（Nginx+Lua）、Redis、MySQL等有一定了解，OpenResty 可以參考我的部落格《跟我學OpenResty（Nginx+Lua） 開發》系列文章。本文提到的Nginx+Lua 等於OpenResty。可掃碼閱讀《跟我學OpenResty（Nginx+Lua）開發》。 　　因為篇幅有限，本書範例

很難做到全面且詳細，因此想法不要受限於書中所寫，要活學活用，舉一反三。例如多級快取的想法，可以擴充到多級儲存：記憶體→ NVMe/SATA SSD →機械碟。 　　❉ 勘誤和支援 　　由於筆者能力有限，雖然找了很多朋友幫忙校對，但書中難免會出現一些錯誤，也請讀者朋友批評指正。大家可以掃以下二維碼關注我的公眾號或存取我的部落格留言回饋錯誤和建議，筆者會積極提供解答。 　　❉ 致謝 　　首先要感謝進入京東商場時的架構組的同事們，感謝隋劍峰、鄒開紅、馮培源、李尊敬、徐濤、楊超、王戰兵、趙輝、孫炳蔚等對我的幫助，也感謝楊思勇、尚鑫、徐爍、韓笑躍等對我的信任，並給我大膽實作商場單品頁的機會，還有

我的好搭檔劉峻樺，還有王曉鐘、劉海峰、林世洪、肖飛、何小鋒、鮑永成、劉行、周昱行等對我的幫助和支援，感謝我的主管徐春俊、楊建對我的支援和肯定，感謝京東和我的團隊，還有許許多多一起合作過和交流過的朋友們，沒有你們的幫助就沒有這本書的出版。 　　感謝張志統、肖飛、趙雲霄、馬順風、劉兵、張亮、顏晟、曾波、孫偉、王景、黃楊俊、王君富、李晉、劉嘉南、劉藝飛、吳正軒、邵東風、孫鵬、張金立、任敬表、劉冉、陳玉苗、王曉雯、李樂偉、晁志剛、王向維、趙湘建、尤鳳凱等對本書的校對和建議。感謝林世洪、肖飛、趙雲霄為本書提供素材。也感謝那些在我部落格和公眾號留言和鼓勵我的朋友，最後感謝電子工業出版社的俠少和楊璐的支持

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威剛ssd進入發燒排行的影片

王者降臨，NAND Flash模組廠經營發展策略—以群聯電子為例

為了解決威剛ssd的問題，作者李學典 這樣論述：

隨著全球邁入大數據時代，其所產生的巨量資料，推升龐大儲存市場的需求，因而帶動半導體產業與記憶體產業等相關產業的發展。臺灣身為全球半導體供應鏈的一份子，更是有著令人驚豔的成長，其中之一便是群聯。2020年的群聯表現非常亮眼，其整體營收約485億元，較2019年增長約8.5%，淨利率更是創下歷史新高來至17.95%。因此，群聯自身擁有何種競爭優勢，得以藉此掌握產業關鍵要素，以獲取優異表現，便是本研究核心課題之一。本研究認為群聯的優異表現來自於其掌握快閃記憶體產業的三大關鍵要素，分別為關鍵供應商的合作關係、滿足市場的程度，以及技術領先的程度。這三個關鍵要素形成綜效，群聯於策略聯盟的幫助下增強自身的

研發能力，這使得群聯能夠生產具競爭力之產品，以滿足市場的多樣化需求，而市場又能為群聯帶來更多的策略夥伴，因此形成一個循環，而這個循環就是綜效所在之處，也造就群聯成為快閃記憶體產業中模組業之王者。

細價樓爆煲論之危中有機

為了解決威剛ssd的問題，作者湯文亮 這樣論述：

2015年，「爆煲」預言成真，細價樓急劇轉勢，樓市下跌大局已定。 後爆煲年代，湯文亮以「危中有機」，為香港樓市指點迷津！ 　　預測樓市「準到冇人有」的「爆煲之父」湯文亮，預言樓市跌勢未止，形成「新樓借唔足，舊樓賣唔郁」的困局；一萬個銀主盤隨時出現、財務公司進擊追數、政府絕不會救市……樓市仲要衰幾年？ 　　不過，危中自有機。湯文亮為你解構香港樓市的根本問題、破解各種樓市怪現象、教你如何睇清走勢，親授心法助你逆轉勝： 　　業主租客如何攻防？ 　　有甚麼指標可為樓市測溫？ 　　欲上車的年輕人何時行動？ 　　經濟轉壞，樓市是否避風港？ 　　湯文亮為你一一拆招！ 本書特色 　　湯文亮

為市場最矚目的樓市評論員，去年發表「細價樓爆煲論」引來全城熱話，更被選為「2015年風雲人物」。本書包括一些湯文亮從未發表的文章，勢引來讀者注目。 　　湯文亮對樓市的預測相當準確，他於本書亦為來年樓市提供詳盡的展望。 　　本書針對各類型的投資者給予相關建議，包括業主、租客、物業投資者、準備上車的年輕人等等。

以人工智慧透視學術研究商業化對智慧學習影響之研究

為了解決威剛ssd的問題，作者李昊餘 這樣論述：

第三次人工智慧 (Artificial intelligence, 革命性地崛起，人類科技躍升 智 慧世代 儼然成為進行式。海量數據主要由 智慧型行動個人裝置 經由聯網活動，以及物聯網感知裝置所接收之訊息組成 透過網際網路雙向傳遞，產生各式 結構化、半結構化 與非結構化數據 ；經由人工智慧系統框架演算法，分析海量數據中所蘊藏富含價值之資訊，將其辨識、擷取、分群、歸納，藉此達到預判以及系統自我學習目的，其結果具有高度精準性以及高可信度。各國相繼提出高科技生 產策略，其建構於人工智慧主體的系統 關鍵技術 。 實證 研究指出， 物聯網 (Internet of things, 技術作為鏈結虛擬與實

體媒介，能有效雙向傳遞接收之數據以及下達決策指令，且具有可靠性、完整性與即時性。導入產業媒合相容 特性之商業模式， 技術框架具 高信度決策輔助， 能實質 提升產業營運績效。近年 來 科技革新產業面臨轉型或 升級 ，系統框架結合管理學理論模型建構 ，以 學術研究商業化模式 作為 技術 導入 切點，勢必 影響 各行 百業 之 商業模式與經營策略 。 學術研究機構具有前端創新性研究能量，整合 實務 技術 以實現 科技 創新、管理創新 以及價值創新三面向 ，並以擴散創新為主要表現手段 。本研究採以雙架構 量化研究 方式 利用層級分析 Analytic h ierarchy p rocess ,AHP

方法， 建構智慧化層級架構評估準則之優先發展權重排序，並 尋求替代方案之可行性 利用 結構方程模式 Structural equation modeling, SEM 方法， 檢驗 學術研究商業化構念對於智慧製造、智慧學習之結構關聯性 並 驗證本研究提出假說 。 AHP 問卷共回收 146 份有效樣本， SEM 問卷共回收 2 30 份有效樣本。兩份問卷皆獨立且於不同時間序進 行調查，樣本歸類以產業及學界且平均分布狀況良好 ，調查結果具代表性 。研究結 果顯示，層級架構替代方案以智慧學習權重最高，其優先發展 排序第一位，其次為學術研究商業化； 學術研究商業化對智慧製造有正顯著影響，學術研究商業

化對智慧學習具正顯著影響，且服務創新於物聯網對學術研究商業化具完全中介影響效果 ，而智慧資本於人工智慧對學術研究商業化不具中介影響效果 。由此可見，研究成果透過學術研究商業化實質影響智慧化應用端。