时间:2025-03-31 23:57:49
环境:TencentOS Server 4 for x86_64
1、配置 Docker
(1)安装部署
# 安装
yum install -y docker-ce
# 自启
systemctl enable docker
# 启动
systemctl start docker
# 状态
systemctl status docker


时间:2025-03-31 23:57:49
环境:TencentOS Server 4 for x86_64
(1)安装部署
# 安装
yum install -y docker-ce
# 自启
systemctl enable docker
# 启动
systemctl start docker
# 状态
systemctl status docker
现有商品表(goods),其数据如下:
| goods_id | goods_name | stock |
|---|---|---|
| 1001 | 老干妈炒饭 | 9 |
商品库存订单表(goods_stock),用来存储订单扣减的记录,其数据如下:
| id | goods_id | order_id | deduct_stock | back_stock | create_time | back_time |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1001 | 123456 | 1 | NULL | 2025-03-26 17:38:01 | NULL |
今日同事问我一个问题,你看看我这代码,怎么都接不到参数,参数类定义如下:
@Data
public class Demo {
private Long pId;
}
现有一张商品表(t_goods),其 SQL 脚本如下:
CREATE TABLE `t_goods`
(
`goods_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '商品ID',
`shop_id` int(11) NOT NULL COMMENT '店铺ID',
`goods_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '商品名称',
`goods_price` decimal(10, 2) NOT NULL COMMENT '商品价格',
PRIMARY KEY (`goods_id`)
) AUTO_INCREMENT = 11 COMMENT '商品表';
现有某电商项目,基于 Spring Cloud Alibaba 微服务架构,用户在商家端核销后会进行分账的动作,具体来讲:brand-web 服务监听到核销事件后,根据一定的规则和条件查询出相应的分账比例,然后将参数以 @RequestBody 对象的形式发起调用底层的订单服务,其中分账比例等参数是 BigDecimal 类型。
发现测试环境及线上库的部分分账数据,其中手续费为 0,理应不是 0。
现有某电商平台,商品下单支付的常规交易场景,对接的支付平台为易宝支付。
前端同学在联调测试的过程中,疯狂的发起支付但不支付,如此重复,突然发现再进行此操作,订单即使没有支付,也变为了成功的状态,而且正式环境的情况也一样,问题非常严重。
收到反馈后,下意识已经想到了之前留下的一个 FIXME(支付回调处理时未判断是成功还是失败的状态),当时意识到了这个风险,但迫于没有时间处理,因此搁置了。
首先查看了一下支付平台的回调日志,果然,回调的结果是 FAIL。
那怎么个谨慎法儿呢?这单我有五不接:
记住了,选择往往大于努力,竹篮打水一场空的事儿咱不干。
漫天要价无人问,三瓜俩枣我不要。合理的报价也是个技术活儿,通常有两种方式。
DLearn 机器学习产品,现有后端、MC 代理两个项目,其中后端项目集成了公司框架 sousa-framework:1.4.0,属于微服务架构,且 Web 接口遵循公司的规范(Controller 必须定义为某种规则、接口路径也必须定义为某种规则)。而 MC 代理基于的是 SpringBoot 原生规则,并未引入公司框架,接口也都是常规编写方式且已部署到了多个项目现场使用。
现有某卷烟厂项目,边端 WPCS盒子(一种小型服务器)上部署了 MC 代理(一个 Java 服务)、恒定模型(一个 Python 服务)、策略模型(一个 Python 服务),这三个服务的启动停止本来是通过文龙平台的 K8S 进行管理的。
文龙平台:比如工厂有两个车间,它们内部的局域网不互通,而文龙平台即是站在这一堵墙上的系统,它拥有双网卡,可以分别和两个车间的网络进行通讯。
现有 DLearn 产品和其他部门研发的图像标注产品(后称虎视模块),二者分别有独立的 Java 后端项目提供服务,虎视模块采用 docker-compose 部署,DLearn 采用 docker 部署,并同时部署了一个 nginx 代理。DLearn 产品上的部分页面和接口直接由虎视模块提供,通过 nginx 代理的形式集成到了 DLearn 平台上,其中不乏一些图片的访问,是利用 nginx 对服务器的指定目录进行的静态资源映射(虎视模块会将图片上传到服务器上)。