木乃伊人 - 博客园

缓存【Cache Aside Pattern】

摘要：一、简介 Cache Aside Pattern 旁路缓存策略，分为读策略和写策略。二、读写策略旁路缓存策略，以数据库的数据为基准的，而缓存是按需才加载。 2.1、读策略先从缓存中读取数据。如命中缓存，直接返回。如未命中缓存，则去查数据库。查到数据库的数据，回写缓存。 2.2、写策略先阅读全文

posted @ 2023-11-02 09:36 木乃伊人阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑

MQ【消息中间件选型】

摘要：一、作用异步化提升性能、系统间解耦、流量削峰。二、类型 ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka以及RocketMQ这四大类。 2.1、ActivwMQ 目前不活跃，前几年用的比较多，故略去。 2.2、Kafka 【优点】： Kafka最大优势就在于高吞吐量，在普通机器4CPU8G的配置下阅读全文

posted @ 2023-11-02 09:20 木乃伊人阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NoSql【解决高并发业务场景下关系型数据库表现不足】

摘要：为何一、应用场景 NoSql用于超大规模数据的存储。改类型数据存储不需要固定模式，无序多余操作就可以横向扩展。二、常用类型 2.1、Redis：基于KV存储结构，由于是使用内存存储，所以读写性能都极高，也是高于现在的关系型数据库的。一般如果我们业务中对性能要求比较高的话，就可以使用redis。 2 阅读全文

posted @ 2023-11-01 17:31 木乃伊人阅读(43) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Linux【CPU100% 问题定位】

摘要：一、场景在我们项目部署上线的时候，我们是不是会经常去Linux服务器上查查服务器的CPU使用率，或者是运维经常会盯Linux的CPU使用率。如果CPU使用率一直100%，如何查找并解决问题？二、步骤 2.1、定位到进程使用top 和 ps分析工具报告的CPU 使用率，定位到进程。是那个进程占用阅读全文

posted @ 2023-11-01 16:38 木乃伊人阅读(202) 评论(0) 推荐(0) 编辑

算法【LRU 缓存淘汰算法】

摘要：一、简介每次访问的时候需要去取内存里的数据，没取到就添加到内存，但是，又不想取到的内存是过于陈旧的。 LRU【缓存淘汰算法】：最近最少使用策略来管理内存数据。根据数据的历史访问记录来进行淘汰缓存，即假如数据最近被访问过，那么它以后被访问到的几率会更高，也就不会被淘汰。注：Redis的缓存过期实现阅读全文

posted @ 2023-11-01 15:56 木乃伊人阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑

架构设计【可扩展】

摘要：一、简介可扩展即是通过增加相应的机器来达到抗住系统的突然流量激增的目的。二、设计方案 2.1、存储扩展比如订单系统，首先针对数据存储，按照基础业务进行拆分的，大体拆为用户库、运营库、权益库、基础数据库、订单库等，具体的酒店这些基础数据就放在基础数据库中，这样拆分还有个好处就是确保了故障的隔离，阅读全文

posted @ 2023-11-01 15:02 木乃伊人阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑

架构设计【高可用】

摘要：一、简介高可用（HA）是系统架构设计中必须考虑的，是指系统所能提供无故障服务的一种能力。即避免因为服务器宕机导致的服务不可用的情况。二、衡量可用性 = 平均故障间隔/（平均故障间隔 + 故障恢复平均时间）三、如何设计高可用想要高可用就要避免使用单点，你想想看你的单台服务器再强应用优化的再极阅读全文

posted @ 2023-11-01 14:49 木乃伊人阅读(54) 评论(0) 推荐(0) 编辑

架构设计【高并发】

摘要：一、简介高并发，即同一时刻系统能处理多少请求。二、提高系统性能首先该想到的是如何发挥单个服务器潜能，再考虑堆服务器。 2.1、如何知道单台服务器性能瓶颈性能的衡量指标，在业界通常指的是响应时间或者吞吐量，但是单次的测试或者部分的测试响应时间是不足以来判断当前系统性能的好坏的，所以需要收集一段阅读全文

posted @ 2023-11-01 14:27 木乃伊人阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑

算法【ZAB 优先级的民主投票】

摘要：一、简介 ZAB(ZooKeeper Atomic Broadcast)算法是ZooKeeper为实现分布式协调而设计的，它是对Raft选主算法的一种改进，在拥有投票选举的维度下增加节点ID以及数据ID（数据的最新值）为参考。二、说明 2.1、ZAB算法有3种角色： Leader：主节点 Obse 阅读全文

posted @ 2023-10-31 17:13 木乃伊人阅读(53) 评论(0) 推荐(0) 编辑

算法【Raft 投票】

摘要：一、简介 Raft算法属于典型的多数派选主算法，谁获得的票数最多，谁就可以成为主节点。二、说明 Raft算法选主中集群各个节点的角色有3种： Leader：主节点，同一时刻只有一个Leader节点，负责整个集群的节点间的协调和管理。 Candidate：候选节点，只有角色为候选者的节点才可以被选阅读全文

posted @ 2023-10-31 17:02 木乃伊人阅读(72) 评论(0) 推荐(0) 编辑