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Category: Distributed Middleware

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Cache in distributed Architecture / Redis Theory & Solutions

[转]AutoLoadCache – 面对缓存，有哪些问题需要思考？

缓存可以说是无处不在，比如 PC 电脑中的内存、CPU 中的二级缓存、HTTP 协议中的缓存控制、CDN 加速技术都是使用了缓存的思想来解决性能问题。 缓存是用于解决高并发场景下系统的性能及稳定性问题的银弹。 本文主要是讨论我们经常使用的分布式缓存 Redis 在开发过程中的相关思考。

[转]跨库分页的四种方案 0

Database Partitioning&Scaling

[转]跨库分页的四种方案

一、需求缘起 分页需求 互联网很多业务都有分页拉取数据的需求，例如： （1）微信消息过多时，拉取第N页消息 （2）京东下单过多时，拉取第N页订单 （3）浏览58同城，查看第N页帖子   这些业务场景对应的消息表，订单表，帖子表分页拉取需求有这样一些特点： （1）有一个业务主键id, 例如msg_id, order_id, tiezi_id （2）分页排序是按照非业务主键id来排序的，业务中经常按照时间time来排序order by

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Database Partitioning&Scaling

[总结]数据库解耦和拆分

随着业务越来越复杂，数据量越来越大，并发量越来越大，数据库的性能越来越低。好不容易找运维申请了两台机器，让DBA部署了几个实例，想把一些业务库拆分出来，却发现拆不出来，扩不了容，尴尬！ 因为数据库强关联在一起，无法通过增加数据库实例扩容，就是一个耦合的典型案例。

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Kafka Basic Theory

[转]Kafka不只是个消息系统

Confluent 联合创始人兼 CEO Jay Kreps 发表了一篇博文，给出了 Kafka 的真正定位——它不只是个消息系统，它还是个存储系统，而它的终极目标是要让流式处理成为现代企业的主流开发范式。

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Database Theory & Solution

[转]全球最大的支付结算系统：微信每秒50万拆红包数据库是如何支撑运行的？

1. 一、背景 这图是2016年互联网女皇发布的互联网报告里的截图，左图是讲用户每月支付的频率，可以看到微信支付排在最前面的，大概每月支付超过50次，排在第二的是全美借记卡的支付次数。 微信支付单月支付次数大于全美借记卡+信用卡的次数总和，在这数据背后反应出移动支付时代的全面到来，同时也可以看出我们国内的移动支付，无论是产品、用户量、支付频率上，个人认为都是领先全球的。

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Database Theory & Solution

[转]怎样选择数据平台的建设方案

公司要做数据分析，首先要考虑数据的准备，也就是数据平台的建设，最近接触了几个客户都处于这一环节，而且其中一个在方案选型过程中，也是充满了纠结，而我也并没有在开始阶段给出合理全面的建议。 所以根据自己的认知整理了这篇文章，一是对自己的整理，二是希望通过分享，给大家一些参考的价值。