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Category: Distributed Middleware

[转]消息中间件–5 消息处理失败&死信队列 0

MQ in distributed Architecture

[转]消息中间件–5 消息处理失败&死信队列

消息中间件消费到的消息处理失败怎么办？ 一般生产环境中，如果你有丰富的架构设计经验，都会在使用MQ的时候设计两个队列：一个是核心业务队列，一个是死信队列。 核心业务队列，就是比如专门用来让订单系统发送订单消息的，然后另外一个死信队列就是用来处理异常情况的。比如说要是第三方物流系统故障了，此时无法请求，那么仓储系统每次消费到一条订单消息，尝试通知发货和配送，都会遇到对方的接口报错。 此时仓储系统就可以把这条消息拒绝访问，或者标志位处理失败！注意，这个步骤很重要。

[总结]Nginx 负载均衡策略 0

Nginx

[总结]Nginx 负载均衡策略

Nginx 作为高性能web服务器，负载均衡是其基本功能之一。 注：负载均衡至少需要两台机器 1. 负载均衡 负载均衡可以将请求前端的请求分担到后端多个节点上，提升系统的响应和处理能力。 2. 负载均衡策略 负载均衡的策略可以大致分为两大类：内置策略 和扩展策略 内置策略：一般会直接编译进Nginx内核，常用的有、轮询、ip hash、最少连接 扩展策略：fair、url hash等

[转]MQ中间件各种疑难杂症 0

MQ in distributed Architecture

[转]MQ中间件各种疑难杂症

1. 消息队列有什么优点和缺点? 为什么使用消息队列？假设你的业务场景遇到个技术挑战，如果不用 MQ 可能会很麻烦，但是你用了 MQ 之后会带给你很多好处。 消息队列 MQ 的常见使用场景其实有很多，但是比较核心的有如下三个： 解耦 异步 削峰 1-1-1. 解耦：A 系统发送个数据到 BCD 三个系统，接口调用发送，那如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？

[转]腾讯云如何应对日益膨胀的数据流量？ 0

Database Partitioning&Scaling

[转]腾讯云如何应对日益膨胀的数据流量？

任何看到显著增长的应用程序或网站，最终都需要进行扩展。以适应流量的增加和确保数据安全性和完整性的方式进行扩展，对于数据驱动的应用程序和网站来说十分重要。人们可能很难预测某个网站或应用程序的流行程度，也很难预测这种流行程度会持续多久——这就是为什么有些机构选择“可动态扩展的”数据库架构的原因。 本文将讨论一种“可动态扩展的”数据库架构：分片数据库。

[转]删库了，除了跑路还能怎么办？ 0

MySQL Theory & Solution

[转]删库了，除了跑路还能怎么办？

1. 写在前面 虽然我们之前遇到的大多数的数据被删，都是运维同学或者 DBA 背锅的。但实际上，只要有数据操作权限的同学，都有可能踩到误删数据这条线。 今天我们就来聊聊误删数据前后，我们可以做些什么，减少误删数据的风险，和由误删数据带来的损失。

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Kafka Practice

[总结]Kafka性能调优和参数调优

Kafka的配置详尽、复杂，想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息，这里只记录一下我在日常工作使用中走过的坑和经验来对kafka集群进行优化常用的几点。

[转]新浪日访问量百亿级的应用如何做缓存架构设计 0

Cache in distributed Architecture / Redis High Avaliable Scale Architect

[转]新浪日访问量百亿级的应用如何做缓存架构设计

微博日活跃用户1.6亿+，每日访问量达百亿级，面对庞大用户群的海量访问，良好架构且不断改进的缓存体系具有非常重要的支撑作用。刷微博吗？跟我们一起听听那些庞大的数据是如何呈现的吧！ 陈波：大家好，今天的分享主要有以下内容，首先是微博在运行过程中的数据挑战，然后是Feed系统架构，接下来会着重分析Cache架构及演进，最后是总结、展望。