[转]Redis持久化实战
它支持的数据类型很丰富,如字符串、链表、集合、以及散列等,并且还支持多种排序功能。 1. 什么叫持久化? 用一句话可以将持久化概括为:将数据(如内存中的对象)保存到可永久保存的存储设备中。 持久化的主要应用是将内存中的对象存储在数据库中,或者存储在磁盘文件中、 XML 数据文件中等等。
Just One Pure ITer
Redis Aof&Rdb Persistence Theory
by leelight · Published December 17, 2018 · Last modified June 20, 2019
它支持的数据类型很丰富,如字符串、链表、集合、以及散列等,并且还支持多种排序功能。 1. 什么叫持久化? 用一句话可以将持久化概括为:将数据(如内存中的对象)保存到可永久保存的存储设备中。 持久化的主要应用是将内存中的对象存储在数据库中,或者存储在磁盘文件中、 XML 数据文件中等等。
by leelight · Published December 17, 2018 · Last modified February 20, 2019
1. 一、热点Key问题产生的原因 1、用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播)。 在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题。 同理,被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等,这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。 2、请求分片集中,超过单 Server 的性能极限。 在服务端读数据进行访问时,往往会对数据进行分片切分,此过程中会在某一主机 Server 上对相应的 Key 进行访问,当访问超过 Server 极限时,就会导致热点 Key 问题的产生。 2. 二、热点Key问题的危害 1、流量集中,达到物理网卡上限。 2、请求过多,缓存分片服务被打垮。 3、DB 击穿,引起业务雪崩。 如前文讲到的,当某一热点 Key 的请求在某一主机上超过该主机网卡上限时,由于流量的过度集中,会导致服务器中其它服务无法进行。 如果热点过于集中,热点 Key 的缓存过多,超过目前的缓存容量时,就会导致缓存分片服务被打垮现象的产生。 当缓存服务崩溃后,此时再有请求产生,会缓存到后台 DB 上,由于DB 本身性能较弱,在面临大请求时很容易发生请求穿透现象,会进一步导致雪崩现象,严重影响设备的性能。 3....
1. 前 言 RPC 是远程过程调用(Remote Procedure Call)的缩写,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。举例来说,部署在 A 节点上的应用调用部署在 B 节点上的应用提供的接口,A 节点需要将调用的数据信息通过网络传递到 B 节点,B 节点根据接收到的数据信息找到具体的接口执行,并将执行的结果通过网络返回给节点 A。 RPC 框架封装网络传输、序列化、负载均衡、故障剔除等通用能力,使得 A 节点可以像调用本地方法一样简单地调用远程接口。 SCF 是 58 自主研发的 RPC 框架,致力于在分布式环境下提供高性能、高可靠和透明化的 RPC 远程调用方案。 服务管理平台是基于 SCF 框架的服务治理平台,具有服务节点自动注册与发现、负载均衡、服务鉴权、全方位监控、完善的告警等特点。 2. 整体架构 SCF...
MQ in distributed Architecture
by leelight · Published December 17, 2018 · Last modified December 19, 2018
这篇文章给大家讲讲,如果你在系统架构里引入了消息中间件之后,会有哪些缺点? 1. 1 系统可用性降低 首先是你的系统整体可用性绝对会降低,给你举个例子,我们就拿之前的一幅图来说明。
我们在开发企业应用时,由于数据操作在顺序执行的过程中,线上可能有各种无法预知的问题,任何一步操作都有可能发生异常,异常则会导致后续的操作无法完成。此时由于业务逻辑并未正确的完成,所以在之前操作过数据库的动作并不可靠,需要在这种情况下进行数据的回滚。 这叫事务。事务的作用就是为了保证用户的每一个操作都是可靠的,事务中的每一步操作都必须成功执行,只要有发生异常就回退到事务开始未进行操作的状态。这很好理解,转账、购票等等,必须整个事件流程全部执行完才能人为该事件执行成功,不能转钱转到一半,系统死了,转账人钱没了,收款人钱还没到。
by leelight · Published December 16, 2018 · Last modified February 3, 2019
首先,我们讲述了如何从0开始,将一个“草根项目”步步重构,最终打造为能抗住亿级流量的强悍系统。【亿级流量系统架构之如何支撑百亿级数据的存储与计算】
Circuit Breaker&Degrade&RateLimit / High Concurrency, Circuit Breaker, Rate Limit, Load Balance,etc...
by leelight · Published December 16, 2018
日前,Netflix开源的限流组件 Hystrix在其Github主页宣布,不再开放新功能,推荐开发者使用其他仍然活跃的开源项目。 Hystrix虽然不再开发新功能 ,但对用户的影响应该不会太大,一是因为开发者可以继续使用Hystrix的最新版本1.5.18,二是因为在Spring Cloud生态下,开发者还有其他限流的开源产品可以选择,例如Resilience4j和Sentinel。
Circuit Breaker&Degrade&RateLimit / High Concurrency, Circuit Breaker, Rate Limit, Load Balance,etc...
by leelight · Published December 16, 2018
今天来聊一聊微服务的隔离和熔断是怎么做的, 如果你的项目没有用微服务,不要走开,可以看看对一个问题的解决思路。
High Concurrency, Circuit Breaker, Rate Limit, Load Balance,etc...
by leelight · Published December 15, 2018 · Last modified June 5, 2022
什么是负载均衡? 负载均衡(Load Balance)是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,将请求/数据均匀分摊到多个操作单元上执行,负载均衡的关键在于均匀。
分布式系统的价值 谈到分布式系统的价值,可能就得从 1953 年说起了。在这一年,埃布·格罗希(Herb Grosch)提出了一个他观察得出的规律——Grosch 定律。维基百科中是这样描述的: 计算机性能随着成本的平方而增加。如果计算机 A 的成本是计算机 B 的两倍,那么计算机 A 的速度应该是计算机 B 的四倍。
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