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一年一度的双11马上就要到了,

你被这股全民购物狂潮席卷了吗?

今天的节目教你一个双11不能不知道的词“shopaholic”。

双11来了!

“购物”最口语、最常用的说法就是shopping:

  • I'm going shopping this afternoon. 我今天下午要去购物。

买东西不是【【淘密令】】?,地道的说法是:

  • Buy stuff: 买东西

“双11”已经成为了中国最大的购物节日,不论是电商活动还是消费者的心情都以此为节点分成了:

  • Pre double 11: 双十一前
  • Post double 11: 双十一后

“购物狂”英语怎么说?

双11将全中国人民都变成了购物狂,“购物狂”英语叫做:

  • Shopaholic: /?.ph?.l?k/ 购物狂

-oholic -aholic 这两个后缀的意思和addict相似,表示过度、上瘾“someone cannot stop doing or using something”。

例如:

  • Workaholic: 工作狂
  • Alcoholic: 酒鬼
  • Chocoholic: 嗜巧克力者
  • sugarholic: 嗜甜者

某人是购物狂,可以直接说“He/She is a shopaholic”。

和“shopping”有关的说法

#1 疯狂购物

Drop表示fall down(倒下),体现购物购到累趴下了:

  • Shop till you drop: 买到手软,血拼。
  • E【【微信】】ps till she drops. 每个周末我妻子都会去商场血拼。

Shopping spree指购物狂欢,所以“买买买”也能这样表达:

  • Go on a shopping spree: 疯狂购物。

对于购物上瘾的人,可以说他:

  • Got a shopping problem

Shopping也可以替换成drinking,sugar等词,表示这件事已经无法控制,成为需要解决的问题。

购物是女人的天性,美国文化里也有一句类似的名言,出自1996年电影《The Nutty Professor》

  • Women be shoppin’: 女人永远都在购物

#2 购物疗法

其实不管男人还是女人,对于很多人来说,购物是一种很好的解压方式,英语中也有一个相关的表达:

  • Retail therapy: 购物疗法。Retail是零售的意思,表示“selling goods to public”,therapy指治疗,疗法。
  • I needed a lot of retail therapy to help me get o【【微信】】. 我需要大量的购物治疗,来帮助我忘记前男友。

#3 线上VS实体

网购在英语中叫做Online shopping,与之相对的也有:

  • Offine shopping: 线下购物

另一个常用的说法是:

  • Brick and mortar: 实体的。字面意思是砖块和灰浆。

#4 购物者

购物的人通常叫做shopper,另一个大家熟知的consumer意思更加广泛:

  • 【【微信】】: 购物者
  • Consumer: 消费者

如果每月交电费,你就是a consumer of electricity,但你不是一个shopper,因为没有人会特意shop for electricity。

双11预售

除了双11当天买买买之外,预售活动是双11前的重要环节:

  • Pre-sale: 预售

各种优惠福利吸引用户提前支付定金:

  • Deposit: 订金
  • Down payment: 预付定金,常用来表示买房时的首期款

如此层出不穷的诱惑下,很容易就会冲动消费:

  • Impulse buy/purchase: /m.p?ls/ 冲动消费
  • I hadn't intended to get one ―― it was an impulse buy. 我本来不想买的 ―― 这就是一次冲动消费。

今年的购物车里又放了哪些宝贝?

你买过最划算、最好的东西是什么?

欢迎大家在评论区留言分享!

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分布式原理和实战45讲 分布式技术原理和实战45讲

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从这一课时开始,专栏内容进入最后一个模块,即分布式高可用系列,这部分的内容,我将以电商大促为背景,讲解系统限流、降级熔断、负载均衡、稳定性指标、系统监控和日志系统等方面的内容。

今天一起来讨论一下,在面对电商大促、秒杀抢购等高并发的业务场景时,都有哪些高可用的保障手段。

每年的电商大促活动,规模最大的就是双十一促销,双十一已经从光棍节,演变成了国内最大的电商促销活动。每年的双十一,我都会买一些打折力度比较大的商品,特别是数码产品,比如相机、键盘等,相信你肯定也和我一样,有很多“买买买”的经历。

类似双十一、618 这种促销活动,都会设置整点抢购。不知道你在双十一零点下单的过程中,有没有经历过排队等待,或者系统不可用的情况呢?

另外,细心的你可能已经发现了,历年的双十一活动,当天往往是不支持退款的,几大电商网站都会提前发布公告,对和订单无关的业务进行降级,比如订单退款。

上面这些,都是系统高可用的保障手段。以限制退款为例,一方面从业务角度考虑,由于活动期间流量巨大,订单产生数量过大,需要节省平台和商家的人力资源,节省库存盘点等工作;另一方面,退款处理并不是核心流程,在双十一当天,商家也没有这么多的资源来处理退款请求,在服务治理中,这是典型的业务降级,保护系统,对非核心业务做降级处理。

电商大促高可用活动保障的核心是什么呢?当然是稳定性了。

大促是对系统架构的大考,稳定性是技术保障的核心,大公司内部都有严格的故障管理手段,以及故障评级制度,业务团队出现一个大的线上故障,可能一年的绩效都要受影响。

在服务治理中有一个服务可用性的概念,服务可用性是对服务等级协议 SLA 的描述,我们平时说的 4 个 9、5 个 9,就是 SLA。在实际业务中,即使是 4 个 9 的可用性,可能也不足以满足业务需求。我们来做一个简单的计算,假设一个核心链路依赖 10 个服务,这 10 个服务的可用性是 99.99%,那这个核心链路的可用性是 99.99% 的 10 次方,也就是 99.9%,可用性直接下降了一个等级,关联服务再多一些,可用性会更低。

这是一个理想的估算,在生产环境中,还要考虑服务发布、部署等导致的停机情况,可用性还会降低,如果是银行业、金融业等对可用性非常敏感的行业,这个数字是远远不够的。

回到电商大促,我们结合电商的业务场景,讨论一下在电商大促时,如果要保证高可用性,可以从哪些方面入手呢?

第一个特点是 海量用户请求万倍日常流量,大促期间的流量是平时的千百倍甚至万倍,从这一点来讲,要做好容量规划,在平时的演练中需做好调度。目前大部分公司的部署都是应用 Docker 容器化编排,分布式需要快速扩展集群,而容器化编排操作简单,可以快速扩展实例,可以说,容器化和分布式是天生一对,提供了一个很好的解决方案。

第二点是 流量突增,是典型的秒杀系统请求曲线,我们都知道秒杀系统的流量是在瞬间达到一个峰值,流量曲线非常陡峭。为了吸引用户下单,电商大促一般都会安排若干场的秒杀抢购,为了应对这个特性,可以通过独立热点集群部署、消息队列削峰、相关活动商品预热缓存等方案来解决。

关于活动商品预热,这里简单展开说一下,秒杀活动都会提前给用户预告商品,为了避免抢购时服务不可用,我们可以提前把相关商品数据都加载到缓存中,通过缓存来支撑海量请求。

在模块六“分布式缓存”中,我花了很多篇幅对缓存的高可用、缓存命中率等知识点做了分享,你可以回顾并思考一下,秒杀活动中如何预热商品数据,可以更好地支撑前端请求?

最后一点是 高并发支撑海量用户请求,对于业务系统来说就是高并发,QPS 会是平时的几百倍甚至更高。开发经验比较多的同学都知道,如果在系统设计时没有考虑过高并发的情况,即使业务系统平时运行得好好的,如果并发量一旦增加,就会经常出现各种诡异的业务问题。比如,在电商业务中,可能会出现用户订单丢失、库存扣减异常、超卖等问题。

应对高并发,需要我们在前期系统设计时,考虑到并发系统容易出现的问题,比如在 Java 语言中,高并发时的 ThreadLocal 数据异常,数据库高并发的锁冲突、死锁等问题点,进行针对性的设计,避免出现业务异常。

可以看到,电商大促面临的问题主要是支撑高并发和高可用,高可用常见的手段有缓存、消息队列,关于这两部分的内容,我们在前面课时中也花了很大的篇幅去介绍,这里就不再赘述了。

另外还有一点在大促时特别重要,那就是避免服务雪崩问题、链路问题、故障传导。

关于服务雪崩我们在模块三“分布式服务”中简单提过,除了对服务可用性的追求,微服务架构一个绕不过去的问题就是 服务雪崩。由于微服务调用通常是通过一个链路的形式进行,各个服务之间是一个调用链,牵一发而动全身,某个服务提供者宕机,可能导致整个链路上的连续失败,出现整体超时,最后可能导致业务系统停止服务。

避免服务雪崩问题,可以从限流、降级、熔断、隔离这几个方面入手,我喜欢称它们为高可用的 8 字箴言,在本模块后面的课时中,我将继续深入讨论这几个知识点。

这一课时的内容,以双十一电商大促作为背景,总结了电商大促的业务特点,业务开发中保证稳定性的关键,并且简单介绍了高可用技术保障的几个常见手段,包括我们在前面讲解的消息队列技术、缓存技术,以及后面要展开讲解的限流、降级、熔断、隔离、负载均衡等手段。

在你的工作中,在对系统进行高可用设计时,都做了哪些工作呢?比如如何进行容量评估,超出系统水位如何进行限流和降级,使用了哪些高可用技术中间件呢?欢迎留言分享你的经验。