摘要：
中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进 任何事情都可以归纳出一个中心论点，而此中心论点可由三至七个论据支持，这些一级论据本身也可以是个论点，被二级的三至七个论据支持，如此延伸，状如金字塔。 自上而下的意思是，我们总是先提出一个总结性思想，然后再提出若干被总结的具体思想。因为读者的大脑只 阅读全文
摘要：
三高 ： 高性能；高可用；易扩展。 熔断 机制，包括传统熔断器和 Google SRE 模型，作为防止系统过载的重要工具 隔离 策略，如动静隔离、读写隔离和机房隔离，通过物理或逻辑上分离资源和请求，减少单点故障的影响 重试 策略，包括同步和异步重试，以及各种退避机制，帮助在失败时优雅地恢复服务。 降 阅读全文
摘要：
第一条定律是“熵增定律”： 在一个孤立的系统里，如果没有外力做功，其总混乱度会不断地增大，最后达到一个无序的状态。 第二条定律是“墨菲定律”：任何可能出错的事情最终都会出错。 神医悖论。 “神医悖论”是我从扁鹊回答魏文侯的问题里面概括的一个名词。原文大意是魏文侯问扁鹊三兄弟中谁的医术最高明。扁鹊回答 阅读全文
摘要：
高并发 度量： qps 常用方法： 缓存 异步 scale up、out 存储：分库分表、读写分离、数据分片 事前：副本、隔离、配额、提前预案、探知 事发：监控、报警 事中：降级、回滚、应急预案，failXXX系列 事后：复盘、思考、技改 高可用 度量：MTBF/MTBF + MTTR 常用方法： 阅读全文
摘要：
稳定性的体系与价值 稳定性保障流程 体系建设 数据一致性 系统学习 https://mp.weixin.qq.com/s/0T3Bm--EwPY6RQo-v7vHWQ 阅读全文
摘要：
rehash原理 HashTable：Redis中有一个「全局哈希表」，该哈希表中保存所有的键值对。对于Hash表的查找操作时间复杂度为O(1) Bucket：哈希表中的每一个元素称为哈希桶(Bucket),哈希桶中保存了键值对数据 Entry：保存键值对数据，如上图：其实Entry中保存的是Key 阅读全文
摘要：
目标： 第一，以尽可能小的成本确保系统当前和未来的容量充足，即容量规划；第二，解决已知的容量问题，预防未知的容量问题，即容量治理。 可以将其拆解为容量规划和容量治理两部分。 前者考虑在成本的约束下，将系统资源规划到最优水位；后者则主要致力于容量问题的事前防治和事后止损。 1、定义 在这里，我先为你总 阅读全文
摘要：
1、系统目标 高性能。 秒杀涉及大量的并发读和并发写，因此支持高并发访问这点非常关键。本专栏将从设计数据的动静分离方案、热点的发现与隔离、请求的削峰与分层过滤、服务端的极致优化这4个方面重点介绍。 一致性。 秒杀中商品减库存的实现方式同样关键。可想而知，有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减 阅读全文
摘要：
1、 开门见山，先说结论，高并发的哲学原理就是——找出单点，进行拆分。要将每一个“大单点”都拆成“一个小单点 + 多个资源并行”的形式。 2、 宏内核和微内核架构 https://zhuanlan.zhihu.com/p/394560786 https://cloud.tencent.com/dev 阅读全文
摘要：
1、 快的保护慢的：比如使用guava保护redis，使用redis保护mysql。 人多力量大（集群）：一个Mysql不行，就分库分表；一个redis不行，就redis集群；主不行，从可以帮忙扛读流量； 尽可能懒：能一会做，就别现在做，能异步就别同步；比如读集群通过异步推送数据，能接受一定时延，就 阅读全文