随笔分类 - 系统设计
摘要：原文链接：https://blog.csdn.net/qq_40851232/article/details/134401234 定位问题 1.慢查询日志 通常情况下，为了定位sql的性能瓶颈，我们需要开启mysql的慢查询日志。把超过指定时间的sql语句，单独记录下来，方面以后分析和定位问题。 开
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摘要：搭系统先搭架子 对于多个业务需求，都有打印入参、检验入参、业务逻辑、打印出参、处理异常的流程。 方法1：做业务逻辑的聚类 但内容经常不同，很难去做大范围的聚类 方法2：模版方法模式 用抽象类做约束，必须实现这些接口 伪代码 弊端 业务需求会导致代码经常多一个功能，改一个功能，导致代码臃肿 搭完架子串
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摘要：1.架构与特性：一个完整的IM系统是怎样的？ 当服务端有消息需要推送给客户端时，也是将经过业务层处理的消息先递交给接入层，再由接入层通过网络发送到客户端。 此外，在很多基于私有通信协议的IM系统实现中，接入服务还提供协议的编解码工作，编解码实际主要是为了节省网络流量，系统会针对传输的内容进行紧凑的编
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摘要：计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？ 1.微博的评论数、点赞数、转发数、浏览数、表态数等等； 2.用户的粉丝数、关注数、发布微博数、私信数等等。 越是最近发布的微博，计数数据的访问量就越大，按照时间来分库分表会造成数据访问的不均匀，最后用了哈希的方式来做分库分表。 数据库 + 缓存的方
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摘要：给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？ 你在搭建监控系统时，所面临的第一个问题就是选择什么样的监控指标，也就是监控什么。延迟、通信量、错误和饱和度。 延迟指的是请求的响应时间。比如接口的响应时间、访问数据库和缓存的响应时间。 通信量可以理解为吞吐量，也就是单位时间内请求量的大小。比如访问第三方服务的请
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摘要：系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？ 什么时候采用微服务拆分：但是因为你的系统是按照一体化架构部署的，在部署结构上没有分层，应用服务器直接连接数据库，那么当前端请求量增加，部署的应用服务器扩容，数据库的连接数也会大增。数据库连接最多可以设置16384。 其实可以把与用户相关的逻辑部署成一
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摘要：消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？ 用户查询的是少量的商品数据，属于查询的热点数据，你可以采用缓存策略将请求尽量挡在上层的缓存中，能被静态化的数据（比如商城里的图片和视频数据）尽量做到静态化，这样就可以命中 CDN 节点缓存减少 Web 服务器的查询量和带宽负担。Web 服务器比如 Ng
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摘要：缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？ 缓存可以有多层，比如上面提到的静态缓存处在负载均衡层，分布式缓存处在应用层和数据库层之间，本地缓存处在应用层。我们需要将请求尽量挡在上层，因为越往下层，对于并发的承受能力越差； 缓存命中率是我们对于缓存最重要的一个监控项，越是热点的数据，缓存的命中
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摘要：池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？ 它的核心思想是空间换时间，期望使用预先创建好的对象来减少频繁创建对象的性能开销，同时还可以对对象进行统一的管理，降低了对象的使用的成本，总之是好处多多。需要注意的是最小连接数和最大连接数。 如果当前连接数小于最小连接数，则创建新的连接处理数据库请求；
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摘要：如何提升系统性能？ 高并发系统设计的三大目标：高性能、高可用、可扩展 高并发：高性能（响应时间）、高可用（down机、故障、维护）、可扩展（应急扩容） 响应时间（平均值、最大值、分位值），响应为1s，吞吐量为每秒1次，响应缩短到10ms，吞吐量上升到每秒100次，从用户体验来说：200ms分界点，1
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