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任务投票平台赚钱

0 人参与  2019-11-10 21:21  分类 : 手机赚钱app  点这评论

任务投票平台赚钱  中国银保监会召开政策性金融机构扶贫事变漫谈会

  9月12日,中国银保监会召开政策性金融机构扶贫事变漫谈会,深入进修贯彻习近平总布告对于于脱贫攻坚工作的紧张讲话精力,交换政策性金融机构撑持脱贫攻坚的典范经历以及做法,研究安排下一阶段工作。银保监会党委委员、副主席周亮出席集会会议并讲话。

  集会会议指出,各政策性金融机构仔细贯彻落练习近平总布告对于于重视发挥好政策性金融以及开辟性金融在脱贫攻坚中感化的紧张唆使精力,主动增进金融扶贫工作,获患上显着效果。制止2019年二季度末,开辟银行、政策性银行扶贫贷款余额占全银行业扶贫贷款余额的一半以上,为脱贫攻坚供给有力金融撑持。

  会议夸张,脱贫攻坚战已经进入决胜的关键阶段。各政策性金融机构要以习近平新期间中国特征社会主义脑筋为领导,树牢“四个认识”,刚强“四个自年夜”,果断做到“两个保护”,对峙金融扶贫政策的连续性、稳定性。一是提拔政治站位,服从政策性金融定位,发挥好金融扶贫主力军感化,以实际举措落实党中心关于脱贫攻坚工作的决议安排。二是美满扶贫工作运起色制,层层明白脱贫攻坚职责,确保各项扶贫办法落地生根。三是聚焦重点贫苦地区,针对“三保证”难点题目,拿出实在管用的方法和方法,不断提高金融扶贫质效。四是把片面从严治党请求贯穿金融扶贫工作全进程,一直对峙务实的工作风格。比较“四个不摘”请求,创立健全稳定脱贫长效机制,防备返贫现象产生。五是中国农业发展银行要按照中心巡查组反应的脱贫攻坚专项巡查环境,抓好整改落实。其余政策性金融机构也要比较自查、补齐短板。在做好金融扶贫工作同时,紧紧守住不产生系统性金融危害的底线。

  国家开发银行、中国出入口银行、中国农业发展银行、中国进口名誉保险公司和银保监会政策银行部无关仔细同志参加座谈会。

义务编辑:贾振飞2031864307

任务投票平台赚钱咱们的角度是:怎么样实现一个高并发的投票系统?

咱们必要一个怎么样的投票系统?笔者分别观赏了如今发明101的各个投票通道,根本的请求有如下多少个 投票系统

一、只要登录用户本领投票 二、每一个用户投票数无限 三、差别用户可投票数差别,如Vip会比平凡是用户的票数多 四、投票是限时的,只要在有效时段内本领投票

除了以上多少个成果性请求外,作为一个开辟人员,还必要考虑如下几个非成果性需要:

一、计数要正确 二、能够处理惩罚高并发投票 三、能够处理惩罚少量的投票数据 四、要有很好的可用性 五、要把每一个人的投票记录下来

登录考证:

投票网站都是需要登录考证的,用户想要进行投票,需要先登录。如今很多年夜型网站的登录都采取单点登录(SSO,Single Sign On)技艺,SSO是在多个使用系统中,用户只要要登录一次即可以拜候局部相互信任的使用系统。它是目前比力风行的企业营业整合的办理计划之一。 投票系统

实现SSO的技艺重要有以下几种:

(1)基于cookies实现。 最简单的单点登录实现方法,是利用cookie作为媒介,寄存用户凭据。可是存在几个题目;1、cookies并不平安,2、cookies本身不跨域。3、观赏器对于cookies个数以及年夜小无限制。可是,假如想要办理的话,以上三个题目还是可以找到计划的。只不外会让全部方案变患上宏大而已经。

(2) Broker-based(基于掮客人),比方Kerberos等;这种技术的特色便是,有一个会合的认证以及用户帐号操持的服务器。掮客人给被用于进一步哀求的电子的身份存取。中心数据库的利用淘汰了操持的价格,并为认证供给一个大众和自力的”第三方”。比方Kerberos,Sesame,IBM KryptoKnight(凭据库脑筋)等。Kerberos是由麻省理工大学发明的平安认证服务,以后版本V5,曾经经被UNIX和Windows作为默认的安全认证服务集成进操纵系统。

(3) Agent-based(基于代理人)在这种解决方案中,有一个主动地为不同的应用步伐认证用户身份的代理步伐。这个代理程序需要计划有不同的功能。比如,它可以使用口令表或者加密密钥来主动地将认证的负担从用户移开。代理人被放在服务器下面,在服务器的认证系统和客户端认证方法之间充当一个”翻译”。例如SSH等。

(4) Token-based,例如SecurID,WebID,现在被遍及使用的口令认证,比如FTP,邮件服务器的登录认证,这是一种简单易用的方法,实现一个口令在多种应用当中使用。

(5) 基于安全断言标记语言(SAML)实现,SAML(Security Assertion Markup Language,安全断言标记语言)的呈现大大简化了SSO,并被OASIS答应为SSO的实行范例。开源构造OpenSAML 实现了 SAML 范例。可参考http://www.opensaml.org。

目前,很多大型网站都采取一个开源的SSO解决方案——CAS,CAS由耶鲁大学开辟的单点登录系统(SSO,single sign-on),应用遍及,具备自力于平台的,易于明白,撑持代理功能。

权限操纵:

在投票网站验证完用户的登录信息以后,紧接着会判定用户的权限,而后按照不同的权限来给用户分派不同的可投票次数。

对于于权限的计划,不停是很多网站都要体贴的问题。几乎局部的网站都会有肯定的权限要求。

目前,对于权限设计大部分均采用RBAC实际(Role-Based Access Control),即基于角色的权限拜候操纵。

RBAC觉患上权限授权其实是Who、What、How的问题。在RBAC模型中,Who、What、How构成为了访问权限三元组,也便是“Who对What进行How的操纵”。

一个简单的权限系统该当包括以下几个根本元素:

用户、角色、权限、资本、操作:。

【用户】可以属于多个【角色】。【角色】可以觉得是【权限】的合集。【权限】描摹的是对【资本】的可【操作】本领。

比如在“pick王菊”这件事上,固然大家都是“陶渊明”(王菊的粉丝自称陶渊明,因为陶渊明爱菊花),但是有些用户的角色是VIP用户,有些用户的角色是平凡是用户。VIP角色的用户在投票权限上就比普通用户更高。

限时开启:

几乎所有的投票活动都是有一个起止工夫的,只有在有效工夫段内用户才可以参加投票。也就是说,当活动未末尾的时间,用户离开投票页面,投票按钮该当是置灰无法点击的,有些网站还会给出倒计时的提醒。

这其中就涉及到很多问题了。如何在时间到达时将按钮点亮呢?用户经过非法本领在有效时间外点击按钮如那边理?到时间后按钮又怎样置灰?

日常环境下,用户访问的投票页面被设计为动态页面,被缓存在 CDN 与反向代理服务器中,乃至在用户的浏览器上。所以在投票活动未末尾时,用户的革新页面哀求是不会到达应用服务器。异样,在后真个投票接口中,在担当到用户的投票请求时,也要做时间有效性的校验。

我们在秒杀商品的动态页面中参加一个 JavaScript 文件援用,它包括投票能否已经开始的标记。秒杀开始时,系统会生成一个新的 JavaScript 文件,它会被浏览器加载(革新页面或者定时剧本),多么即可以点亮页面中的购买按钮。这个 JavaScript 文件使用随机版本号,软币网认为确保它不被浏览器、CDN 和反向代理服务器缓存。

同理,到达活动制止时间的按钮置灰也经过js援用的方式可以解决。

正确计数:

对付一个投票系统来说,最紧张的就是计数了。要保证在高并发的环境下用户的投票既不能多也不能少这是一个很大的挑衅。

在“pick王菊”的投票中,计数场景有多处需要。比如对付王菊的票数需要准确的记录下来。另有,会员的已投票次数也要准确的记录下来。这里我们就拿被投票者的票数来举例。

基于MySql计数

我们能想到的最简单的方法就是在MySql数据库表中创立一条记录,记录以后被投票者的票数便可。如:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `table_user_polls`(

  `id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,

  `user_id` bigint NOT NULL,

  `polls` bigint NOT NULL

  PRIMARY KEY ( `runoob_id` )

)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

固然,这只是一张记录总票数的表。当有用户投票的时间,我们通过改正表中的polls的值来进行:

update table_user_polls set polls = polls +1 where user_id = "1000";

当采用以上的update语句时,基本可以满意简单的票数的递增。但是,一旦有高并发场景的话,就无法满意了。因为多人同时实行这个语句的时候,就会有的人的更新结果损失。

这时候,就需要引入锁机制来处理。比如我们增加乐不雅锁,改造后的update语句以下:

update table_user_polls set polls = polls +1 where user_id = "1000" and polls = 1000000;

在更新table_user_polls表的polls字段的时候,我们先把表中当前的polls值掏出,而后作为乐不雅锁来控制更新,假如产生并发,只会有一个请求可以更新成功。其余请求就会更新失利。

但是,紧接着又有两个问题来了。

数据量太大:

如果数据量太大怎样办?比如这场“全民Pick王菊”的举措,加入的用户大约有很多很多,而我们要对每个用户的投票数据都长期化下来。这就涉及到一旦数据量过大,就会导致数据库的读写功能急剧下降。

传统的做法是进行分库分表,把投票表按照肯定的维度进行拆分。比如这种投票的场景,我们可以按照投票的用户的userId拆分,对userId取模,按照结果存储到不同的表中。如把所有投票数据拆分到8个库128张表中,路由规矩就是userId%128。

实在,这种纯真的分库分表另有一个此外的问题,虽然投票场景中大约涉及不到。1、热门数据问题。如多个热门用户的数据都分到了统一个库乃至统一张表中,就会又给数据库带来宏大压力。2、数据的二次分表问题。一旦分表数量不够了,就要再次分表。比如把128张表扩大到256张表,这就贫苦了,需要对本来的1287张表中的数据从头进行拆分,数据迁徙到新的256张表中。

访问量太大:

通过分库分表以后,我们临时解决了数据量大的问题,那末如果碰到访问量大的问题怎样办。不管是我们的应用、服务器还是数据库等,能蒙受的QPS(TPS)都是有限的。如果峰值的qps高出了限制,就有可能导致全部系统瘫痪。

那末如何提高一个服务大概接口的QPS呢,实在一个最简单的方法就是低落响合时间(RT)。虽然RT和QPS的关连还会受最佳线程数等影响,但是低落RT也是一个比力有效的方法。如果一个请求,在执前进程中,甚么都不需要需要等待,每个操作均可以快速执行(如纯真的在内存中取数、盘算等),那么RT就会低很多。

在程序中,导致请求阻塞的乐意可能有很多,数据库操作可能是其中比较紧张的一部分。虽然我们通过分库的方式增加了数据库的毗邻数,但是间接操作数据库还是有很大的功能消耗的。

这时候,就要考虑在长期化存储后面增加缓存了。在访问数据库以前先访问缓存,如果缓存中没有的话再访问数据库。多么可以淘汰请求的响合时间,从而提高QPS,进而承载更大的访问量。

这样做有很大的长处,但是也不是美满的方案。比如这种投票系统,计数更新黑白常频繁的,所以要常常生效缓存在从头缓存,缓存和数据库之间的数据同等性问题就表现进去了。

以上,是通过MySql来进行计数的方案,总结一下:

长处:便于明白、进修本钱低、开发本钱也低。 缺点:对大数据量和高并发量撑持不友爱。

基于Redis计数:

Redis 是目前 NoSQL 范畴确当红炸子鸡,它象一把瑞士军刀,小巧、锋利、适用,特别得当解决一些使用传统关连数据库难以解决的问题。 Redis

如果我们使用Redis来实现计数器的话,就相对来说简繁多些了。因为Redid供给了一个INCR命令,其使用方法以下:

redis> SET wangju_polls 20

OK

redis> INCR wangju_polls

(integer) 21

redis> GET wangju_polls 

"21"

INCR key语法,可以将 key 中贮存的数字值增一。如果 key 不存在,那么 key 的值会先被初始化为 0 ,然后再执行 INCR 操作。最重要的是INCR是一个原子性的自增操作。十分适适用来实现计数器。

引入了Redis之后,碰到高并发和大数据量的问题解决起来就简单了——堆板滞。

当然,这个方案虽然在很急流平上解决了大数据量和高并发的问题。但是,如果然的是营业量特别巨大,总不能无穷制的增加通过增加板滞来解决问题吧,机器就是成本啊。

关于这种问题,微博就遇到了,因为微博的点赞功能和我们的投票功能其实是雷同的。明星的一条微博的点赞数可能有几十万,甚至百万以上。有人算过一笔帐:

假设 key 为8字节,value为 4字节,通过incr存储的话:

一个 value 通过 createStringObjectFromLongLong 创立一个robj,由于value在LONGMIN 和LONGMAX 之间,所以可以将value用 ptr指针来存储,需要占用 sizeof(robj) = 16 字节;

一个key(即微博id) 最长64位数字(Eg: 5612814510546515491),但通过 sdsdup 以字符串的形式存储,至少需要 8(struct sdshdr)+19+1 = 28字节;

为了存到Redis 的dict里面,需要一个dictEntry东西,继承 3*8 = 24字节;

放到db->dict->ht[0]->table中存储dictEntry的指针,再要 8个字节; 存储一个64位key,32位value的计数,Redis也至少需要泯灭: 16 + 28 + 24 + 8 = 76 字节。

1000亿个key全内存的话,就至少需要 100G * 76 = 7.6TB 的内存了(折算76G内存机器也需要100台!)。

我们的有效数据实际上是 1000亿32位 =400GB,但是却需要7.6TB来存储,内存的有效使用率约为: 400GB/7600GB = 5.3%.

总的来说,Redis做为良好的内存数据布局,接口便利,使用简单,对于小型数据量的中高访问量的计数类服务来说,是一个很不错的挑选,但是对于微博计数器这种极度的应用处景,成本还是无法担当!

所以,微博的点赞功能,其实是在Redis的底子长进行了二次开发。如在数据机构优化、转发和批评数 Value的优化、key的优化、数据的持久化、同等性保证等方面做了很多事变。这里不具体介绍了。

此外留意:

如何防备刷投票

在创造101的投票规矩中,明确规定了:请公平参与点赞,如采用守法或违背赛事规则的点赞举动,将会被收回相干点赞数并追查义务。

那么,如果我们是这个投票系统的开发,如何有效的防备刷票举动呢?

首先,我们要通过设计一个很好的计数器,能够有效的避免高并发请求带来的计数过错。因为投票时可能有很多人使用剧本等布局多条请求,试图来打破限制来多投票。

其次,还可以通过一些其余限制本领来防止恶意刷票,如限制同一IP的投票次数、限制同一帐号的投票频率等。

避免数据溢出

传闻,在前段时间的MSI比赛前期,MSI的助威活动中,人气选手uzi的票数到达了网站开发人员配置的int的最大值。

以上只是个传说,我并无去辩证他的真伪,但是这至少给我们一个提醒,在设计投票系统的时候,要空虚的考虑到粉丝们的热忱和气力!

持久化数据的备份

不管最终选用那种方式进行计数,数据的持久化问题都相当重要,一定要做好数据存储的容灾事变。避免由于系统问题导致数据损失。

PS:作者并无在事情中开发过实际的投票系统,以上总结均是基于日常工作中的积聚及一些参考材料总结得出。欢迎大家斧正与谈论。

整理来自:www.ruanally.com

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