随笔分类 - 高可用架构学习
摘要：select GROUP_CONCAT(uid) as uids,spread_uid from eb_user_spread where uid<>spread_uid GROUP BY spread_uid 使用GROUP_CONCAT 函数将字符串连接起来，数据量大的时候，会默认截取，导致字符
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摘要：写一个 shell 脚本： 创建脚本文件 vim test.sh .sh，这已经成为一种约定俗成的命名惯例了 ，其实 Shell 脚本文件和普通的文本文件并没有什么区别。我们给它加上 .sh 以强调这是一个 Shell 脚本文件。我们大可以给这个文件起名叫 test （不带 .sh 后缀）。 指定脚
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摘要：接触easyswoole之后，需要安装easyswoole自身的mysqli拓展，需要重新学习 由于我自身用得比较多的框架就是tp框架，考虑到直接使用tp框架的think-orm 在安装easyswoole框架后,通过composer安装think-orm composer require topt
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摘要：Skywalking是由国内开源爱好者吴晟（原OneAPM工程师，目前在华为）开源并提交到Apache孵化器的产品，它同时吸收了Zipkin/Pinpoint/CAT的设计思路，支持非侵入式埋点。是一款基于分布式跟踪的应用程序性能监控系统。另外社区还发展出了一个叫OpenTracing的组织，旨在推
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摘要：1.Prometheus 简介 Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统，由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建，作为社区开源项目进行开发，并于 2015 年正式发布。2016 年，Promethe
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摘要：SkywalkingGrafanashell脚本go脚本python 在开始下面章节之前先讲解一下grafana的基本概念 Data Source：grafana确切的说是一个前端展示工具，将数据以非常美观直接的图形展示出来。那么这些数据必须有一个来源吧，grafana获取数据的地方就称为Data
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摘要：原文链接： https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13488090.html 微服务化架构 在这个架构中，将用户、订单和商品相关的逻辑，抽取成服务独立的部署，原本的Web工程和队列处理程序，将不再直接依赖缓存和数据库，而是通过调用服务接口，查询存储中的信息。有了
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摘要：yuanwenlianjie:https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13473186.html 什么是消息延迟？ 消息队列在消费过程中大量堆积就是消息延迟，也就是消费的频率跟不上生产。比方说，生产者向队列中一共生产了1000条消息，某一个消费者消费进度是900条
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摘要：https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13200665.html 消息为什么会丢失 消息从被写入到消息队列，到被消费者消费完成，这个链路上会有哪些地方存在丢失消息的可能呢？其实，主要存在三个场景： 消息从生产者写入到消息队列的过程。 消息在消息队列中的存储场景。
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摘要：原文链接:"https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13199532.html 削去秒杀场景下的峰值写流量 而在秒杀场景下，高并发的写请求并不是持续的，也不是经常发生的，而只有在秒杀活动开始后的几秒或者十几秒时间内才会存在。为了应对这十几秒的瞬间写高峰，将秒杀请求
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摘要：原文链接https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13199335.html 缓存穿透其实是指从缓存中没有查到数据，而不得不从后端系统（比如数据库）中查询的情况。 缓存穿透的解决方案 举例：如果要读取一个用户表中未注册的用户，按照旁路缓存策略，我们会先读缓存，再穿透
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摘要：原文链接:https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13198517.html 为了增大缓存系统架构的高可用，增加缓存的命中率，尽量避免请求穿透缓存进入后端数据库，主要选择的方案有客户端方案、中间代理层方案和服务端方案三大类： 客户端方案就是在客户端配置多个缓存的节
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摘要：原文链接:https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13198336.html 旁路缓存策略 在更新数据时不更新缓存，而是删除缓存中的数据，在读取数据时，发现缓存中没了数据之后，再从数据库中读取数据，更新到缓存中。 这是使用缓存最常见的策略，旁路缓存策略，这个策略数
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摘要：原文链接:https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13196163.html 使用NoSQL提升写入性能 数据库系统大多使用的是传统的机械磁盘，对于机械磁盘的访问方式有两种：一种是随机IO；另一种是顺序IO。随机IO就需要花费时间做昂贵的磁盘寻道，一般来说，它的读
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摘要：原文链接：https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13195329.html 在单库单表的场景下，我们可以使用数据库的自增字段作为ID，因为这样最简单，对于开发人员来说也是透明的。但是当数据库分库分表后，使用自增字段就无法保证ID的全局唯一性了。 先说一下UUID
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摘要：原文链接:https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13192920.html 主从读写分离 其实，大部分系统的访问模型是读多写少，读写请求量的差距可能达到几个数量级，那么这就是我们所说的主从读写分离。 主从复制的原理这里不再阐述，本人博客里有关于Mysql主从的配
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摘要：原文链接：https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13192761.html 数据库的调用方式是先获取数据库的连接，然后依靠这条连接从数据库中查询数据，最后关闭连接释放数据库资源。这种调用方式下，每次执行SQL都需要重新建立连接，频繁地建立数据库连接耗费时间长导致
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摘要：原文链接：https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13190894.html 数据库、缓存、依赖的第三方、负载均衡、交换机带宽等等都是系统扩展时需要考虑的因素。我们要知道系统并发到了某一个量级之后，哪一个因素会成为我们的瓶颈点，从而针对性地进行扩展。 比方说，你系
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摘要：本文原链接： https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13190832.html 通常来讲，一个高并发大流量的系统，系统出现故障比系统性能低更损伤用户的使用体验。 可用性的度量 可用性是一个抽象的概念，你需要知道要如何来度量它，与之相关的概念是：MTBF和MTTR
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