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面向切面缓存设计
缓存
微服务
在互联网行业,缓存作为一种家喻户晓的技术,在各个系统中起着提效降压的作用。但是缓存的引入,也使得处理逻辑变得复杂,尤其在当下微服务大行其道,一个大型系统动辄十几个模块,多人共同开发、维护的情况下,不同开发人员的缓存设计都不尽相同,并且多与业务代码紧密耦合。在这个背景下,本文着重思考一种统一的方案,借鉴面向切面的编程思想(AOP),实现面向切面的缓存设计,将系统中的缓存设计与主业务逻辑剥离开来。
后端技术探索
2018-08-10
948
0
Uber工程技术栈(二):看曾经的独角兽背后用了哪些技术
微服务
go
python
我们的服务彼此交互,还与移动设备进行交互,而那些交互对业务状况(比如动态定价)和内部使用(比如调试)来说都很重要。就日志而言,我们使用了多个Kafka集群,数据被归档到Hadoop及/或文件存储Web服务中,然后将数据从Kafka弃用。这些数据还被各个服务实时获取,并索引到ELK堆栈,用于搜索和可视化(ELK代表Elasticsearch、Logstash和Kibana)。
后端技术探索
2018-08-10
465
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Uber工程技术栈(二):看曾经的独角兽背后用了哪些技术
微服务
go
python
我们的服务彼此交互,还与移动设备进行交互,而那些交互对业务状况(比如动态定价)和内部使用(比如调试)来说都很重要。就日志而言,我们使用了多个Kafka集群,数据被归档到Hadoop及/或文件存储Web服务中,然后将数据从Kafka弃用。这些数据还被各个服务实时获取,并索引到ELK堆栈,用于搜索和可视化(ELK代表Elasticsearch、Logstash和Kibana)。
后端技术探索
2018-08-10
465
0
Uber工程技术栈(一):看曾经的独角兽背后用了哪些技术
微服务
存储
虽然我们希望Uber的用户界面简单,但我们在背后设计了复杂的支撑系统,处理棘手的交互,支持海量的流量。我们将原来的整体式架构分成了许多部分,以便伴随业务成长而扩展。由于成百上千的微服务相互依赖,绘制一张图来表明目前Uber是如何工作的显得异常复杂,这一切在迅速变化。本文介绍了我们从2016年春天开始使用的架构。
后端技术探索
2018-08-10
902
0
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