随笔分类 - 系统架构
摘要：1）锁的概念 同步方式： 锁 原子变量 volatile 锁的性能优化 缩小锁的范围 减小锁的粒度 锁分段 锁的分类 公平锁：synchronized, ReentrantLock 非公平锁: ReentrantLock, CAS(自旋锁) 独享锁: synchronized, ReentrantL
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摘要：由于目前的项目把mysql换成了TiDb，所以特意来了解下tidb。其实也不能说换，由于tidb和mysql几乎完全兼容，所以我们的程序没有任何改动就完成了数据库从mysql到TiDb的转换，TiDB 是一个分布式 NewSQL (SQL 、 NoSQL 和 NewSQL 的优缺点比较 )数据库。它
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摘要：一、单体架构 单体架构比较初级，典型的三级架构，前端(Web/手机端)+中间业务逻辑层+数据库层。这是一种典型的Java Spring mvc或者Python Drango框架的应用。其架构图如下所示： 单体架构 单体架构的应用比较容易部署、测试， 在项目的初期，单体应用可以很好地运行。然而，随着需
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摘要：一、前言 “功夫贷”是一款线上贷款 APP，主要是给信用卡优质用户提供纯线上的信用贷款，以期限长、额度高、利息低为主要优势（类似的业务模式主要有宜人贷）。 和任何一种分期贷款一样，符合资质的用户，在功夫贷成功贷款之后，需要在约定还款日还款。目前还款主要有以下这几种方式： 用户在 APP 上主动还款；
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摘要：U在UML类图中，常见的有以下几种关系: 泛化（Generalization）, 实现（Realization），关联（Association)，聚合（Aggregation），组合(Composition)，依赖(Dependency) 1. 泛化（Generalization） 【泛化关系】：是
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摘要：规则引擎是大型系统必不可少的一个组件，基于规则引擎可以实现灵活的规则和控制功能。本文从需求出发，介绍了一种简单且高效的实现规则引擎的方案。 第一章需求概述 规则引擎的应用可以说非常的广泛，规则引擎可以分为基于条件配置的简单规则引擎和基于数据分析统计的复杂的规则引擎，本文档主要讨论的是基于条件配置的简
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摘要：今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题：缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等概念 一、缓存雪崩 缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间(例如：我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期)，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库
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摘要：如果你经历过创业，经历过快速迭代业务，经历过用户量不断上涨，经历过访问并发越来越大，你一定会遇到以下系统问题： 用户访问页面越来越慢 系统性能下降，数据库扛不住，连接数经常打满，最终数据库挂掉，重启后又快速挂掉 改了一个小地方，另外一个看似不相干的地方却挂了，严重耦合 用户访问页面越来越慢 系统性能
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摘要：一、静态页面 静态页面，是指互联网架构中，几乎不变的页面(或者变化频率很低)，例如： 首页等html页面 js/css等样式文件 jpg/apk等资源文件 首页等html页面 js/css等样式文件 jpg/apk等资源文件 静态页面，有与之匹配的技术架构来加速，例如： CDN nginx squi
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摘要：一、关于并发我们说的高并发是什么？ 在互联网时代，高并发，通常是指，在某个时间点，有很多个访问同时到来。 高并发，通常关心的系统指标与业务指标？ QPS：每秒钟查询量，广义的，通常指指每秒请求数 响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间，例如：系统处理一个HTTP请求需要100ms，这个100ms就
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摘要：一、消息队列(MQ)概述 消息队列（Message Queue），是分布式系统中重要的组件，其通用的使用场景可以简单地描述为： 当不需要立即获得结果，但是并发量又需要进行控制的时候，差不多就是需要使用消息队列的时候。 消息队列主要解决了应用耦合、异步处理、流量削锋等问题。 当前使用较多的消息队列有R
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摘要：系统设计，协议先行。 大部分技术人没有接触协议的设计细节，更多的是使用已有协议进行应用层的编码，例如： （1）使用http作为载体，设计get/post/cookie参数 （2）使用dubbo框架，而不用去深究内部的二进制包头包体，以及序列号反序列化的细节 无论如何，了解协议设计的原则，对深入理解系
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摘要：数据库水平切分是一个很有意思的话题，不同业务类型，数据库水平切分的方法不同。 本篇将以“订单中心”为例，介绍“多key”类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践。 一、什么是“多key”类业务 所谓的“多key”，是指一条元数据中，有多个属性上存在前台在线查询需
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摘要：一、需求缘起 几乎所有的业务系统，都有生成一个唯一记录标识的需求，例如： 消息标识：message-id 订单标识：order-id 帖子标识：tiezi-id 消息标识：message-id 订单标识：order-id 帖子标识：tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的主键，数据库上会建立
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摘要：本文主要讨论四个问题： （1）为什么会有冗余表的需求 （2）如何实现冗余表 （3）正反冗余表谁先执行 （4）冗余表如何保证数据的一致性 一、需求缘起 互联网很多业务场景的数据量很大，此时数据库架构要进行水平切分，水平切分会有一个patition key，通过patition key的查询能够直接定位
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摘要：本文主要讨论这么几个问题： （1）“缓存与数据库”需求缘起 （2）“淘汰缓存”还是“更新缓存” （3）缓存和数据库的操作时序 （4）缓存和数据库架构简析 一、需求缘起 场景介绍 缓存是一种提高系统读性能的常见技术，对于读多写少的应用场景，我们经常使用缓存来进行优化。 例如对于用户的余额信息表acco
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摘要：本文主要讨论这么几个问题： （1）啥时候数据库和缓存中的数据会不一致 （2）不一致优化思路 （3）如何保证数据库与缓存的一致性 一、需求缘起 上一篇《缓存架构设计细节二三事》（点击查看）引起了广泛的讨论，其中有一个结论：当数据发生变化时，“先淘汰缓存，再修改数据库”这个点是大家讨论的最多的。 上篇文
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摘要：当我们在生产线上用一台服务器来提供数据服务的时候，我会遇到如下的两个问题： 1）一台服务器的性能不足以提供足够的能力服务于所有的网络请求。 2）我们总是害怕我们的这台服务器停机，造成服务不可用或是数据丢失。 于是我们不得不对我们的服务器进行扩展，加入更多的机器来分担性能上的问题，以及来解决单点故障问
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摘要：看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还
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摘要：一、什么是高可用 高可用HA（High Availability）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，通过设计减少系统不能提供服务的时间。 假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。 如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是9
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