09 2020 档案
摘要：如何解耦？ 个性化代码上浮，通用代码下沉，服务化更彻底！ 总结与启示 （1）讨论技术方案时，不要总以： “放在你那边做代码少” “放在你那边做时间短” 作为设计折衷的理由，而要多问： “怎么做合理” （2）尽量杜绝底层出现 switch case (biz_type) 走不同分支的代码。 （3）个性
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摘要：方案对比 解耦之前： 解耦之后： （1）代码简单，一次数据库访问 （1）代码更复杂，多次数据库访问 （2）逻辑实现在SQL里 （2）逻辑实现在服务层 （3）数据库耦合 （3）数据库解合 达到效果：给机器就能扩容！ 总结 场景三：“数据库耦合”如何解耦？ 第一步：公共数据访问服务化，数据私藏 第二步：
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摘要：总结 如何发现系统中的耦合？ 查找“被动联动”的点。 场景一：“IP耦合”如何解耦？ 使用内网域名来替代内网IP。 场景二：“公共库耦合”如何解耦？ 粗暴方案：代码各自拷贝一份。 优化方案： （1）垂直拆分，个性业务代码“上浮” （2）服务化，共性业务代码“下沉”
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摘要：总结 MQ是一个互联网架构中常见的解耦利器。 如何实现MQ的平滑迁移？ 步骤一：消费方双向订阅； 步骤二：生产方升级为新发布； 步骤三：消费方下线旧订阅； 如何快速实现统一迁移？ 浅浅的封装一层
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摘要：总结 MQ是一个互联网架构中常见的解耦利器。 什么时候不使用MQ？ 上游实时关注执行结果，通常采用RPC。 什么时候使用MQ？ （1）数据驱动的任务依赖。 （2）上游不关心执行结果。 （3）上游关注结果，但执行时间很长。 （4）削峰填谷，流量控制，保护下游。
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摘要：总结 有什么核心痛点？ （1）上游痛： 扩容的是下游，改配置重启的是上游（耦合，典型反向依赖） （2）下游痛： 不知道谁依赖于自己（难以实施服务治理） 怎么解耦，怎么解决？ （1）“配置私藏”架构 （2）“全局配置文件”架构 （3）“配置中心”架构
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摘要：工作中有的时候需要将某个库中的表、视图、函数、存储过程等创建语句导出，又不需要表中的数据。同时最好放在同一个文件里面，这样方便拷贝。 方法一：需要拷贝的创建语句条数不多，不至于让你拷到头脑发晕的地步，你可以选择直接拷贝DDL语句 方法二：使用Navicat的备份功能 1.新建备份 2.按需勾选待备份
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摘要：千万流量，要玩好服务化，数据库，缓存
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摘要：总结 什么时候选redis？ （1）复杂数据结构 （1）持久化 （1）天然高可用 （1）存储内容比较大 什么时候选memcache？ 纯KV 为什么mc在纯KV能更快呢？ （1）预分配内存池 （1）redis的VM机制更慢 （1）redis的CPU计算复杂 （1）多线程可利用多核 其他 （1）red
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摘要：总结 （1）如果最新的数据不在数据库，缓存里要存数据； （2）并发更新可能出现每次相互失效； （3）异步更新，是一个常见的策略；
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摘要：总结 （1）数据库主从，何时不一致？写后立即读，短时间内，读旧数据 （2）数据库缓存，何时不一致？写后立即读，短时间内，旧数据入缓存 （3）优化思路：如果有旧数据入缓存，应该及时把这个旧数据淘汰掉 （4）优化方法： - 二次淘汰法（异步，服务） - 设定超时时间，有机会修正
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摘要：MySQL中有以下日志文件，分别是： 1：重做日志（redo log） 2：回滚日志（undo log） 3：二进制日志（binlog） 4：错误日志（errorlog） 5：慢查询日志（slow query log） 6：一般查询日志（general log） 7：中继日志（relay log）。
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摘要：大体来说，MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。 Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。 而存
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