WebService開發指南Axis的簡單準備Axis的入門實例Axis復雜對象類型的WebServiceAxis的輔助工具發布、調用WebService Axis WebService會話Session的管理Axis用控制臺Dos命令發布WebServiceAxis跨多個WebService管理Session Axis用Spring的JavaBean發布WebServiceAxis異步調用WebServiceAxis的Module模塊Axis使用SoapMonitar監視WebService的請求和響應信息

多IDC部署的電商網站的緩存管理1.多IDC部署的一般性問題2.基于失效的緩存的多活方案3.登錄狀態的同步復制一號店IDC建設的現狀和將來在多個IDC中部署電商應用有兩個基本動機容災擴容一號店的現狀在上海有2個自有的IDC（數千臺物理機；IDC間帶寬10G，延時小于1ms）2014年雙11促銷時向XXX云服務提供商臨時租用資源一號店的規劃以上海為中心，在周邊180公里范圍內建設若干自有的IDC，其中部署核心應用，應對日常運營之需。促銷時和云服務商合作，應對臨時資源需求。

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Python程序設計語言目錄模塊的定義如何使用一個模塊如何查找幫助常用模塊ossysstringtime其他Python程序設計語言定義模塊可把一個復雜的程序按功能分開，分別存放到不同文件中，使程序更容易維護和管理。在Python中的模塊是一個以.py結尾的Python代碼文件。

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Eclipse就像軟件開發者的『打鐵鋪』，它一開始備有火爐、鐵鉆與鐵錘。就像鐵匠會用現有的工具打造新的工具，也能用Eclipse打造新工具來開發軟件-這些新工具可擴充Eclipse的功能。(Eclipse 其中一個賣點就是它的擴充性)

Auto-Deploy based on CT PPTV-internal。What is ControlTier內頁What is Control Tier內頁What is ControlTier內頁自動化部署系統架構-PPTVops前端實現CAS統一認證，由OPS管理員進行授權，相關項目的QALeader有審批權限，DEVLeader有發布的執行權限，運維工程師有新項目添加、項目配置管理的權限后端使用Controltier進行發布任務調度

準備好一個bootstrap、jquery與photoshop就可以了，bootstrap與jquery怎么配置，可以參考《【Bootstrap】

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Mysql中常見問題集錦mysql數據庫層面的負載均衡怎么實現？主從復制中主從數據庫可否使用不同的引擎？Mysql怎么實現增量備份？Sql語句優化的思路有哪些？Orderby和groupby的區別？主從復制中，怎么實現主服務器宕機自動切換到從服務器？Lvs實現負載均衡的思路？高并發的情況下，怎么保證性能穩定？數據表的縱向分離和橫向分離？Myisam和innodb的區別？事務機制的含義？Mysql中的索引有哪些類型？主從復制時，主從數據庫數據不同步的原因有哪些？主從復制時，如果只要求當數據庫結構發生變化時才去同步應該怎么實現？15.怎么按照特別的時間點或者區間段去還原mysql數據庫？

應用架構實踐總結唯品會物流信息部物流信息部系統大事記2011/7接入MA-SCALE系統，唯品會有獨立的wms系統，滿足單倉訂單2-4w單2012/5MA-SCALE系統改造，滿足單倉訂單7-10萬單2014/1隨著業務的發展，開始自主研發wms2.02014/7Wms2.0上線，ODS，CIS系統上線2014/11Wms2.0全國部署上線2014/5ODS，CIS開始研發2015通用wms的研發上線，開放倉儲和配送混沌期：2011之前ERP系統B2C在這期間，公司屬于啟步階段，業務量不是很大，沒有專門的物流部門，ERP承擔了訂單履約的全部功能小結和其它創業公司一樣，倉儲物流的管理由ERP代管。

天貓–平臺型電商平臺型電商生態體系的繁榮三要素平臺型電商生態體系的繁榮三要素行業垂直化品牌豐富度品類豐富度品牌時尚化行業垂直化行業的供應鏈多角色協同品牌線下競爭力接入平臺品牌時尚化消費層次覆蓋度服務分層化天貓五化戰略下的架構挑戰行業垂直化–架構思路（1）行業垂直化–架構思路（2）服務分層化和無線個性化–架構思路架構改造流程-商品平臺向服務平臺的轉變Agenda能力的接入服務能力披露-服務市場物流商2安裝商

目錄1、相關背景2、產品中心重構3、訂單中心重構4、實踐經驗相關

介紹實時數據平臺背景實時數據平臺解決方案關鍵環節詳解關于平臺產品化京東大數據平臺定位支撐全集團數據業務全集團數據集中自助式服務平臺模式京東大數據平臺發展歷程---技術選型2011年之前2011~20122012~至今京東大數據平臺發展歷程---技術選型傳統商業數據倉庫解決方案弊端高復雜度計算任務并發性差海量數據處理能力不足存儲能力有限擴展性差成本高后期遇到的問題越來越多的ETL任務需要12點后才能完成任務排隊現象嚴重基于流量等大數據量的批量計算和復雜推薦類算法基本無法應付存儲達到上限，需不斷轉移歷史數據京東大數據平臺發展歷程

背景：廣告數據流背景實時storm+離線mapreduce計算，多維度分析難點：如何把大量的信息從廣告選取階段傳遞至廣告點擊的模型訓練？Protobuffer實時日志關聯技術選型(1)方案一：廣告請求時把信息編碼到廣告url里面。曝光和點擊的時候再上報。缺點：廣告url過長，“偷”用戶流量，移動端優質APP難以接受。不能放入過多的信息。技術選型(2)方案二：在storm里面實現流式關聯缺點：storm數據無法落地，需要有額外的存儲方案解決storm重啟的問題20%的曝光在廣告請求20min以上，內存無法緩存如此長時間的請求數據。