网商贷被关闭还能开吗关闭多久能开通,网商贷申请关闭了再重新开通可以吗?,网商贷逾期关闭了不能手动还款怎么解决?,网商贷被关闭了,钱还完了还会开起来吗

随着互联网金融的快速发展，网商银行推出了一项面向中小创业网站的新产品――流量贷。该产品旨在为中小创业网站提供便捷的信贷服务，帮助他们扩大业务规模，提升市场竞争力。

为了推动普惠金融，网商银行于2015年9月上线了农村金融专属产品――旺农贷。该产品主要面向农村地区的用户，提供互联网信贷服务，帮助他们解决资金问题，促进农村经济发展。

为了支持线下中小餐饮商户的发展，网商银行于2015年10月与支付宝口碑合作，推出了口碑贷。该产品为餐饮商户提供了便捷的信贷服务，帮助他们扩大规模，提高服务质量。

为了支持天猫淘宝上的小微商户在双十一期间的销售活动，网商银行于2015年11月推出了双十一大促贷。该产品为小微商户提供了快速的信贷服务，帮助他们应对销售高峰，实现业绩突破。

截至2016年2月底，网商银行已累计为80万家小微企业提供了超过450亿元的信贷资金。作为互联网金融的先行者，网商银行致力于为小微企业提供全方位的金融服务，帮助他们实现可持续发展。

对于贷款 而言，一旦逾期必须尽快还款，以免对个人信用造成不良影响，给生活造成麻烦。因此，在借款之前，务必要确保自己有足够的还款能力，以免陷入不必要的麻烦。

第四届阿里间件比赛-mq优化

阿里云中间件性能挑战赛,阿里中间件团队博客,阿里 ump,阿里amp

我最近很喜欢去看天池的比赛，虽然过往很多年前了，18年吧那一期，刚好我大三，当时我比较少关注这些比赛。为什么这类我会忽然关注呢？ 因为无论是日常面试那些高大上的知识理论，还是我们日常了解的东西，它都没有一个应用场景来真正落地实践，比如说高并发，很多都是日常几十qps，我上家商城能达到上w的qps，之前阿里面试官搞过淘宝活动，大概上千万并发。

理论是这么一个理论，但是每个层级、不同的场景，它对应的技术方案也是不一样的，这才是实践的意义。

链接：tianchi.【【微信】】.com/【【淘密令】】…

• 复赛 **：《Apache 【【微信】】消息缓存设计 》

  **赛题描述：Apache 【【微信】】作为的一款分布式的消息中间件，历年双十一承载了万亿级的消息流转，为业务方提供高性能低延迟的稳定可靠的消息服务。随着业务的逐步发展和云上的输出，单机队列数量的逐步增加，给【【微信】】带来了新的挑战。复赛的题目要求设计一个单机百万队列以上的存储引擎，单机内存有限，需要充分利用数据结构与存储技术，最大化吞吐量。

  题目描述：持续更新地址：code.【【微信】】.com/middlewarer…

• 2.1 题目内容实现一个进程内的队列引擎，单机可支持100万队列以上。

• 2.2 语言限定JAVA和C

• 3. 程序目标仔细阅读demo项目中的【【微信】】，Default【【微信】】Impl，DemoTester三个类。

• 你的coding目标是重写Default【【微信】】Impl，并实现以下接口: abstract 【【微信】】ring 【【微信】】, String message); abstract Collection get(String 【【微信】】, long offset, long num);

• 4.参赛方法说明在阿里天池找到"中间件性能挑战赛"，并报名参加在code.【【微信】】.com注册一个账号，并新建一个仓库名，并将大赛官方账号【【微信】】添加为项目成员，权限为reporterfork或者拷贝本仓库的代码到自己的仓库，并实现自己的逻辑在天池提交成绩的入口，提交自己的仓库git地址，等待评测结果坐等每天10点排名更新4. 测试环境描述测试环境为4c8g的ECS，限定使用的最大JVM大小为4GB(-Xmx4g)。带一块500G左右大小的SSD磁盘。

• 5. 程序校验逻辑校验程序分为三个阶段： 1.发送阶段 2.索引校验阶段 3.顺序消费阶段 请详细阅读DemoTester以理解评测程序的逻辑。

• 5.1. 程序校验规模说明1.各个阶段线程数在20 ~ 30左右 2.发送阶段：消息大小在50字节左右，消息条数在20亿条左右，也即发送总数据在100G左右 3.索引校验阶段：会对所有队列的索引进行随机校验；平均每个队列会校验1~2次； 4.顺序消费阶段：挑选20%的队列进行全部读取和校验； 5.发送阶段最大耗时不能超过1800s；索引校验阶段和顺序消费阶段加在一起，最大耗时也不能超过1800s；超时会被判断为评测失败。

• 6. 排名规则在结果校验100%正确的前提下，按照平均tps从高到低来排名

• 7. 第二/三方库规约仅允许依赖JavaSE 8 包含的lib可以参考别人的实现，拷贝少量的代码我们会对排名靠前的代码进行review，如果发现大量拷贝别人的代码，将扣分

  8.作弊说明所有消息都应该进行按实际发送的信息进行存储，可以压缩，但不能伪造。 如果发现有作弊行为，比如通过hack评测程序，绕过了必须的评测逻辑，则程序无效，且取消参赛资格。

第一次性能测试

首先我们拉取代码，然后跑了一下测试

代码

思路就是典型的map，根据topic来保存message，我们知道每个topic下面消息都是顺序性，为了保证线程安全性加上了【【微信】】

优化思路

这个我从之前抽奖项目的灵感来的，之前我们抽奖也是一把大锁，然后里面逻辑咔咔咔搞，然后释放。那这样流量一进来，大家都卡在那，所以考虑到锁粒度细化。

这里我们从put方法开始，你说有必要每个操作都锁住吗，明显不合适的，我们只有topic对应的message才需要上锁，所以细化到topic级别。另外呢，get请求也没有必要上锁，因为它是按顺序去拉数据的，比如说我有个水管，每秒加10米，你自己有个计算器，每秒过来度这水管从第3节到第5节到数字，加不加锁都无所谓。

所以我们定了两个方向，一个是put锁细化到topic级别，一个是get请求去锁。

第二次性能测试

tps提高了很多，那我们继续优化，我们将代码丢给gpt同学分析下还有哪些优化

我敏锐的看到了第3点，就是subList在大列表查询的时候性能比较差的，里面提到了分片，那我们就朝着分片的思路来搞搞吧～

优化

message内容分片存储，怎么分片呢？很场景就是根据什么id然后取余，然后平均落到表，但是我们场景不一样，这些message需要顺序存储的，让我想起二维数组List<List<byte[]>>，那我们就开干吧～

首先我们定义了2个关键东西，一个是二维消息表，然后是每个列表最多储存量，比如说800，我有1000条数据，就是两组，第一组800条，第二组200条，以此递增。

put方法我们加上可重入锁，然后塞入消息，我们看下里面怎么分组塞入的

逻辑：如果这个数组为空，或者当前数组大小等于最大的数量800，那么给它加上一组，然后【【微信】】。很好理解吧，比如说饭店坐满了，你来了2个人，那老板加多一桌子。

然后我们往队列里面塞数据即可，这个简单吧，其实比较复杂的是get方法。

首先我们要知道offset在哪个组里面对吧，然后offset num又在哪个组，然后我们对极端情况做了处理，比如说你拿到组数都 超出了最后一组数量，那就要兜底下。

然后我们知道first、last第几组之后开始遍历，有很多情况，比如说两个值都一样在一组，或者说last在最后一组，我们在里面很多判断就是为了解决这些情况的，写法比较丑了点，哈哈。

第三次性能测试

在我们对message分片之后，写入跟读取性能都有很高的提升，还有优化吗？

优化

其实还有的就是数组初始大小，我们都知道list扩容是复制过去，比较耗费性能的，所以我们在new的时候给了初始的大小，但是比较有趣的是比如list会存放大概1000条数据，我如果写1000的话性能反而差，如果折中500，性能好一点，这个有点奇怪的。

通过对实践的实践经验，理解到理论虽然很重要，但是真正将它转化为一个落地应用的技术方案才是最重要的。我们参与的一个代码性能优化的过程，包括最初的map的实现和细粒度锁优化，以及后来的分片存储优化。最后通过优化后的代码，显著提高了系统的 TPS。

本文出至：学新通

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