拆分订单===初

Java生鲜电商平台-电商订单系统全解析 今天分享将会分为以下三个环节来阐述: 1.订单系统的介绍 2.订单系统的解构 3.垂直电商订单系统设计思路 一.什么是订单系统? 订单管理系统(OMS)是物流管理系统的一部分,通过对客户下达的订单进行管理及跟踪,动态掌握订单的进展和完成情况,提升物流过程中的作业效率,从而节省运作时间和作业成本,提高物流企业的市场竞争力.顾名思义,电商系统就是用户.平台.商户等对于订单的管控.跟踪的系统,衔接着商品中心.wms.促销系统.物流系统等,是电子商务的基础模块:

通过一个实例来说明如何划分聚合与聚合根 场景:一个下订单的业务,一个订单必须有相应的客户信息,订单下有订单项,每个订单项必须有相应的产品信息,产品有分类的信息. 1.根据这个基本的需求,我们初步确定的实体.值对象与关联关系为(这里采用EF的Model First): 2.经过业务深入分析,以及聚合与聚合根确定原则,最终我们确定的聚合与聚合根是(红色代表聚合根,蓝色代表聚合内的实体,灰色代表值对象): 划分与确定理由1.订单.客户与产品都可以在不同的领域被独立访问到,所以应该是属于不同聚合的聚合根

大型网站我认为指的是高并发,海量数据,业务复杂的网站,搭建这类网站往往需要多种角度技术优化,本文所述的有些技术我并没有实战经验,在这里只是记录一下,以备后续学习  一.数据库相关问题                                                                                                       大型网站一般最容易产生的性能瓶颈就是数据库,因为关系型数据库所能承受的并发链接数是很有限的,可以从以下几点做出优

11月2号,了解到京东在搞双十一,11月1日图书满200减100,11月2日~11月15日,是搞其它的. 2号当天,去京东看了下,不知道从哪得到的消息,图书活动延长了1天,因此,我在2号当天抢购了价值800多元的书籍,实际支付400多. 需要特别说明的是,我买的书,可以保证95%以上的阅读,只有少数书籍,感觉没有兴趣,延迟读. 下面是清单: 我重点学习研究的领域: IT互联网技术.金融投资经济.政治历史 . 需要指出的是,读书都是有目的的,除了兴趣. 由于情况有变,未来奋斗发展方式有所变化. -

2015年10月1日,期待已久的Odoo9正式发布.本文是Odoo9正式版发行说明,基于官网资料翻译. 译者: 苏州-微尘原文地址:https://www.odoo.com/page/odoo-9-release-notes译文地址:http://blog.csdn.net/wangnan537/article/details/48850915 1. 新设计与导航(New design & Navigation)简单之美基于内容的设计.简单.清晰.体验极佳.更快数据加载速度快,各应用瞬时切换.简

上一篇博文中讲述了使用EF开发电商项目的代码基础篇,提到EF后,一语激起千层浪.不少园友纷纷表示:EF不适合增长速度飞快的互联网项目,EF只适合企业级应用等等. 也有部分高手提到了分布式,确实,性能优化从数据库出发,初期就加索引,然后垂直拆分,水平拆分,读写分离,甚至是分布式事务,阳春白雪,格局很高.然而笔者希望通过渐进的过程来优化这个项目,我们缩小格局,从细节查看不同方案的优劣. 之前提过,使用EF最主要的原因是项目时间紧迫,EF搭建速度快,熟悉的同事也多,使用方便.这个决策确实帮助我们挺过了

这个话题,可以从类与对象说起. Dog dog1 = new Dog(); 哪个是类,哪个是对象?这个问题搞不清楚,后面就无从说起了.然后两个程序员之间沟通说,那个狗有问题.除非两人很默契,不然另一人肯定要懵圈,是狗这个类有问题,还是狗的实例对象的属性有问题.由此引出了今天的话题:如何id一个事物.首先,这个事物是一个类型,还是这个类型中具体的一个对象. 再者,同一个东西,有不同的阶段不同的形态. 比如,扎啤.从仓库里搬出来的时候是整桶的,销售的时候却是一扎一扎的.计算一扎的利润时,就要进行转换

前言:BootstrapTable基于Bootstrap,Bootstrap基于jquery,所以需要引入jquery后再引入bootstrap. <link href="${ctx}/assets/plugins/bootstrap/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"><link rel="stylesheet" href="${ctx}/assets/plugins/bo

一.基本概念 大数据量下,搞mysql,以下概念需要先达成一致 1)单库,不多说了,就是一个库 2)分片(sharding),水平拆分,用于解决扩展性问题,按天拆分表 3)复制(replication)与分组(group),用于解决可用性问题 4)分片+分组,这是大数据量下,架构的实际情况 二.大数据量下,mysql常见问题及解决思路 1)常见问题 如何保证可用性? 各色各异的读写比,怎么办? 如何做无缝倒库,加字段,扩容? 数据量大,怎么解决? 2)解决思路 2.1)可用性解决思路:复制 读库