- 一、Kafka简介Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。Kafka的特点有：同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）可进行持久化操作。将消息持久化到... 一、Kafka简介Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。Kafka的特点有：同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）可进行持久化操作。将消息持久化到...
- 一、RabbitMQ简介MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用... 一、RabbitMQ简介MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用...
- 说到Redis，往往更多的场景是被用作系统的缓存，说到缓存，尤其是分布式缓存系统，在实际高并发场景下，稍有不慎，就会造成缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的问题。那什么是缓存穿透？什么是缓存击穿，又什么是缓存雪崩呢？它们是如何造成的？又该如何解决呢？今天，我们就一起来探讨这些问题。 说到Redis，往往更多的场景是被用作系统的缓存，说到缓存，尤其是分布式缓存系统，在实际高并发场景下，稍有不慎，就会造成缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的问题。那什么是缓存穿透？什么是缓存击穿，又什么是缓存雪崩呢？它们是如何造成的？又该如何解决呢？今天，我们就一起来探讨这些问题。
- 四、小案例 4.1、单机版本 4.1.1、需求描述数据库中有一些列的数据，需要对这些数据进行备份操作，备份完之后，修改数据的状态，标记已经备份了。 4.1.2、创建数据库SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;-- ------------------------------ Table structure for t_file_custom-- ----------------... 四、小案例 4.1、单机版本 4.1.1、需求描述数据库中有一些列的数据，需要对这些数据进行备份操作，备份完之后，修改数据的状态，标记已经备份了。 4.1.2、创建数据库SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;-- ------------------------------ Table structure for t_file_custom-- ----------------...
- 一、前言Nginx作为一个异步框架的 Web服务器，也可以用作反向代理，负载平衡器 和 HTTP缓存，下面本篇文章就来介绍一下Nginx反向代理、SSL及域名配置。基于公司中标某公司项目，作为项目产品组一员，前期负责服务器环境搭建部分。技术架构如下：其中，主要实现点如下：基于外网APP访问内网Web服务需求，应用nginx反向代理解决。基于内网Web服务访问外网Internet服务需求，应... 一、前言Nginx作为一个异步框架的 Web服务器，也可以用作反向代理，负载平衡器 和 HTTP缓存，下面本篇文章就来介绍一下Nginx反向代理、SSL及域名配置。基于公司中标某公司项目，作为项目产品组一员，前期负责服务器环境搭建部分。技术架构如下：其中，主要实现点如下：基于外网APP访问内网Web服务需求，应用nginx反向代理解决。基于内网Web服务访问外网Internet服务需求，应...
- 短时间内巨大的访问流量，我们如何让系统在处理高并发的同时还能保证自身系统的稳定性？有人会说，增加机器就可以了，因为我的系统是分布式的，所以可以只需要增加机器就可以解决问题了。但是，如果你通过增加机器还是不能解决这个问题怎么办呢？而且这种情况下又不能无限制的增加机器，服务器的硬件资源始终都是有限的，在有限的资源下，我们要应对这种大流量高并发的访问，就不得不采取一些其他的措施来保护我们的后端服务系统了 短时间内巨大的访问流量，我们如何让系统在处理高并发的同时还能保证自身系统的稳定性？有人会说，增加机器就可以了，因为我的系统是分布式的，所以可以只需要增加机器就可以解决问题了。但是，如果你通过增加机器还是不能解决这个问题怎么办呢？而且这种情况下又不能无限制的增加机器，服务器的硬件资源始终都是有限的，在有限的资源下，我们要应对这种大流量高并发的访问，就不得不采取一些其他的措施来保护我们的后端服务系统了
- 跟阿里的一个朋友，一位P9大佬聊了很久，聊的内容几乎全是技术，当然了，两个技术男聊得最多的话题当然就是技术了。从基础到架构，从算法到AI，无所不谈。中间又穿插着不少天马行空的想象，虽然现在看起来不太实际，但是随着技术的进步，相信五年、十年之后都会实现的。 跟阿里的一个朋友，一位P9大佬聊了很久，聊的内容几乎全是技术，当然了，两个技术男聊得最多的话题当然就是技术了。从基础到架构，从算法到AI，无所不谈。中间又穿插着不少天马行空的想象，虽然现在看起来不太实际，但是随着技术的进步，相信五年、十年之后都会实现的。
- Nginx作为一款高性能的Web代理和负载均衡服务器，往往会部署在一些互联网应用比较前置的位置。此时，我们就可以在Nginx上进行设置，对访问的IP地址和并发数进行相应的限制。 Nginx作为一款高性能的Web代理和负载均衡服务器，往往会部署在一些互联网应用比较前置的位置。此时，我们就可以在Nginx上进行设置，对访问的IP地址和并发数进行相应的限制。
- 接口设计出来返回结果值和编码，还有哪些是需要我们优化的结果参数？微服务分布式架构中，如何实现日志链路跟踪？ 接口设计出来返回结果值和编码，还有哪些是需要我们优化的结果参数？微服务分布式架构中，如何实现日志链路跟踪？
- 写CRUD、堆API、改屎山⛰，熬多少个996也只是成为重复的螺丝钉。用大项目贯穿整个技术栈知识体系，才能拉高一下对技术的认知，突破瓶颈。 写CRUD、堆API、改屎山⛰，熬多少个996也只是成为重复的螺丝钉。用大项目贯穿整个技术栈知识体系，才能拉高一下对技术的认知，突破瓶颈。
- from 《亿级流量网站架构核心技术 – 跟开涛学搭建高可用高并发系统》 概述一个好的设计要做到，解决现有的需求和问题，把控实现和进度风险，预测和规划未来，不要过度设计，从迭代中演进和完善。在设计系统时，应多思考墨菲定律：1、任何事情都没有表面看起来那么简单。2、所有的事都会比你预计的时间长。3、可能出错的事总会出错。在系统划分时，也要思考康威定律：1、系统架构是公司组织架构的反映。2、应该... from 《亿级流量网站架构核心技术 – 跟开涛学搭建高可用高并发系统》 概述一个好的设计要做到，解决现有的需求和问题，把控实现和进度风险，预测和规划未来，不要过度设计，从迭代中演进和完善。在设计系统时，应多思考墨菲定律：1、任何事情都没有表面看起来那么简单。2、所有的事都会比你预计的时间长。3、可能出错的事总会出错。在系统划分时，也要思考康威定律：1、系统架构是公司组织架构的反映。2、应该...
- Tomcat作为最常用的Java Web服务器，随着并发量越来越高，Tomcat的性能会急剧下降，那有没有什么方法来优化Tomcat在高并发环境下的性能呢？ Tomcat作为最常用的Java Web服务器，随着并发量越来越高，Tomcat的性能会急剧下降，那有没有什么方法来优化Tomcat在高并发环境下的性能呢？
- 随着我们的系统负载越来越高，系统的性能就会有所下降，此时，我们可以很自然地想到使用缓存来解决数据读写性能低下的问题。但是，立志成为资深架构师的你，是否能够在高并发环境下合理并且高效的构建应用级缓存呢？ 随着我们的系统负载越来越高，系统的性能就会有所下降，此时，我们可以很自然地想到使用缓存来解决数据读写性能低下的问题。但是，立志成为资深架构师的你，是否能够在高并发环境下合理并且高效的构建应用级缓存呢？
- 主要讲述了Flink的架构及技术原理，以及Flink程序的运行过程。重点在于Flink流处理与批处理的不同方式，从长远来看，DataStream API应该通过有界数据流完全包含DataSet APl。 主要讲述了Flink的架构及技术原理，以及Flink程序的运行过程。重点在于Flink流处理与批处理的不同方式，从长远来看，DataStream API应该通过有界数据流完全包含DataSet APl。
- 主要讲述Kafka基本概念、架构及功能。重在了解Kafka是如何保证数据存储、传输的可靠性，以及对于旧数据的处理方式。 主要讲述Kafka基本概念、架构及功能。重在了解Kafka是如何保证数据存储、传输的可靠性，以及对于旧数据的处理方式。
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