本地缓存 ：应用中的缓存组件，缓存组件和应用在同一进程中，缓存的读写非常快，没有网络开销。但各应用或集群的各节点都需要维护自己的单独缓存，无法共享缓存。
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一位七牛的资深架构师曾经说过这样一句话：“Nginx+业务逻辑层+数据库+缓存层+消息队列，这种模型几乎能适配绝大部分的业务场景。
TPS（每秒事务数）：每秒钟可以处理的事务（请求响应），大概的计算公式为：并发数/每秒响应时间=TPS
在当今互联网时代，大量的数据隐藏在网页背后。为了获取这些宝贵的数据，我们需要构建一个高效、可靠的分布式爬虫系统。本文将介绍如何使用Spring Boot来构建一个稳定可靠的分布式爬虫系统，为您提供实际操作价值的知识分享。
写公众号两年以来，每当有机会写故障类主题的时候，我都会在开始前静静地望着显示器很久，经过多次煎熬和挣扎之后才敢提起笔来，为什么呢？因为这样的话题很容易招来吐槽，比如 “说了半天，不就是配置没配好吗？”，或者 “这代码是猪写的吗？你们团队有懂性能测试的同学吗？”，这样的评论略带挑衅，而且充满了鄙视之意。
今天我们来谈谈一个网站一般是如何一步步来构建起系统架构的，虽然我们希望网站一开始就能有一个很好的架构，但马克思告诉我们事物是在发展中不断前进的，网站架构也是随着业务的扩大、用户的需求不断完善的，下面是一个网站架构逐步发展的基本过程，读完后，请思考，你现在在哪个阶段。
作者徐昭，花名长恭，主要负责天猫详情系统的架构优化工作。毕业于浙江大学计算机专业，热爱Java Web技术，多关注服务端性能优化，热衷开源技术的研究和分享。 在天猫双11活动中，商品详情、店铺等浏览型系统，通常会承受超出日常数倍甚至数十倍的流量冲击。随着历年来双11流量的大幅增加，每年这些浏览型系统都要面临容量评估、硬件扩容、性能优化等各类技术挑战。 因此，架构方面的重点在于，如何能够利用合理成本应对瞬间飙高的峰值请求，并确保活动完整周期中系统容量的可伸缩性、用户响应时间的稳定性，以及外部依赖系统出现问题时
缓存穿透是指当请求的数据既不在缓存中也不存在于数据库中时，请求会直接穿透缓存层，到达数据库层。这通常是由于恶意攻击或者程序错误造成的，比如攻击者故意请求不存在的大量数据，导致缓存不命中，所有的请求都会落到数据库上，从而可能对数据库造成巨大的压力，影响其性能甚至导致崩溃通常是 thread_running 飙高。
01 高可用 负载均衡（负载均衡算法） 反向代理 服务隔离 服务限流 服务降级（自动优雅降级） 失效转移 超时重试（代理超时、容器超时、前端超时、中间件超时、数据库超时、NoSql超时） 回滚机制（上
介绍 作为一种基础的抽象数据结构，队列被广泛应用在各类编程中。大数据时代对跨进程、跨机器的通讯提出了更高的要求，和以往相比，分布式队列编程的运用几乎已无处不在。但是，这种常见的基础性的事物往往容易被忽视，使用者往往会忽视两点： 使用分布式队列的时候，没有意识到它是队列。 有具体需求的时候，忘记了分布式队列的存在。 文章首先从最基础的需求出发，详细剖析分布式队列编程模型的需求来源、定义、结构以及其变化多样性。通过这一部分的讲解，作者期望能在两方面帮助读者：一方面，提供一个系统性的思考方法，使读者能够将具体需求
在互联网高速发展的今天，缓存技术被广泛地应用。无论业内还是业外，只要是提到性能问题，大家都会脱口而出“用缓存解决”。
三层架构逻辑上可以部署在同一台物理机上，但随着网站业务的发展，必须要对已分层的模块进行分开部署，也就是三层结构分别部署在不同的服务器上。使网站拥有越来越多的计算资源以应对越来越多的用户访问。
在互联网应用中，缓存作为提升系统性能和应对高并发的重要手段之一，被广泛应用于分布式系统中。Dubbo作为一款优秀的分布式服务框架，也提供了缓存机制来改善系统性能。本文将深入探讨Dubbo的缓存机制及其实现方式，帮助读者理解并合理应用Dubbo的缓存功能。
中间件是指位于应用程序和操作系统之间的软件组件，用于协调和连接不同的系统、服务或组件，以实现数据传输、通信和功能扩展。它们在分布式系统、网络通信和应用集成中起着关键的作用。
许多企业都结合使用 Microsoft .NET Framework 和 Java 应用程序，尤其是那些出于各种考虑不能只依赖于单一技术的大中型企业。 通常，企业采用 Web 应用程序、面向服务的体系结构 (SOA) Web 服务以及其他服务器应用程序来处理大量事务。 其中很多应用程序在运行时需要相互共享数据。 通常，这些应用程序全都是对数据库中所存储的常用业务数据进行操作。 它们面对的一般是连续数据流（如金融交易应用程序），而且需要在运行时多次处理数据并与其他应用程序共享结果。 虽然数据库是永久存储数据的
最近，有小伙伴私信我：冰哥，我最近出去面试，面试官问我如何设计缓存能让系统在百万级别流量下仍能平稳运行，我当时没回答上来。接着，面试官问我之前的项目是怎么使用缓存的，我说只是缓存了一些数据。当时确实想不到缓存还有哪些用处，估计这次面试是挂了。冰哥，你可以给我讲讲互联网大厂项目是怎么设计和使用缓存的吗？
面向互联网的三高系统，最关注的软件质量属性是：性能、可用性、伸缩性、扩展性、安全性。
前面我们基于实际案例搭建了缓存高可用方案（分布式缓存高可用方案，我们都是这么干的）同时提到了redis主从架构下是如何保证高可用的，讲到了它是通过redis sentinel的机制来实现的。
1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能; 2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最大限度地提高资源利用率; 3) 高可用性:可用性包含数据可用性与服务可用性两方面.基于冗余机制实现高可用性,无单点失效(single point of failure),支持故障的自动发现,透明地实施故障切换,不会因服务器故障而导致缓存服务中断或数据丢失.动态扩展时自动均衡数据分区,同时保障缓存服务持续可用; 4) 易用性:提供单一的数据与管理视图;API 接口简单,且与拓扑结构无关;动态扩展或失效恢复时无需人工配置;自动选取备份节点;多数缓存系统提供了图形化的管理控制台,便于统一维护; 5) 分布式代码执行(distributed code execution):将任务代码转移到各数据节点并行执行,客户端聚合返回结果,从而有效避免了缓存数据的移动与传输.最新的Java 数据网格规范JSR-347中加入了分布式代码执行与Map/reduce 的API 支持,各主流分布式缓存产品,如IBM WebSphere eXtreme Scale,VMware GemFire,GigaSpaces XAP 和Red Hat Infinispan 等也都支持这一新的编程模型.
分布式存储的思想是将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。它基于以下几个核心思想：
DRM(分布式资源管理) 大型的分布式系统中存在很多的配置文件，分布式资源管理解决了配置文件同步更新的问题，不仅仅是配置文件，此技术还可以支持缓存数据的同步一致，下面将简单介绍一下基于消息机制的分布式
一份初得蚂蚁面试机会（本人非985/211，蚂蚁真的不是很在乎学历！！！），有了一次社招机会，前后经历三关，受益匪浅，在此与各位朋友分享经历与心得。
很多朋友，只知道缓存可以提高系统性能以及减少请求相应时间，但是，不太清楚缓存的本质思想是什么。
Redis分布式锁（Redis Distributed Lock，简称RDL）是一种实现分布式环境下线程安全互斥访问的解决方案，它基于Redis实现，可用于控制多个进程或多台服务器中的同步执行。
在构建互联网大厂架构师级别的综合设计模型时，需要考虑多个方面，包括操作系统和底层网络、中间件数据结构算法、高并发底层处理、JVM和GC优化、主流框架源码分析、消息队列、分布式缓存、系统性能优化、分布式微服务架构、海量数据处理等。此外，还需关注质量保障（如全链路压测）、领域驱动设计实战、安全攻防、K8S容器化运维监控、Web3.0前沿技术以及业务架构解决方案场景实战等方面。
在大数据处理当中，核心指导思想始终是分布式，基于分布式思想，我们有了Hadoop等开源技术框架，能够以更低的成本完成企业大数据系统平台搭建，支持业务进展。今天大数据和分布式入门，我们主要来聊聊主流的大数据分布式缓存组件。
具有一到五年开发经验，需要学习内容很多,JVM/分布式/高并发/性能优化/Spring MVC/Spring Boot/Spring Cloud/MyBatis/Netty源码分析等. 01、透彻理解Tomcat原理手写动静态资源的实现 02、分享能源领域的分布式监测系统架构 03、分布式系统关键技术Rpc框架详解与实现 04、自己写一个SpringMVC框架 05、使用Jsoup实现网页爬虫功能 06、JAVA高级进阶之NIO通信架构原理详解 07、高手必过之路透彻理解Spring容器IOC的原理分析
从客户端到服务层，缓存的应用广泛而重要。通过合理的缓存设计，能够有效地提高系统的性能并降低延迟。
摘要： 什么是多级缓存 所谓多级缓存，即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存，以提升访问效率，这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示： 图1 多级缓存方案 整体流程如上图所示： 1）首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx，此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希，轮询可以使服务器的请求更加均衡，而一致性哈希可以提升应用Nginx的缓存命中率，相对于轮询，一致性哈希会存在单机热点问题，一种解决办法是热点直接推送到接入层Nginx，一种办法是设置一个阀值，当超过阀值，改为轮询算法。
四层负载均衡：首先DNS解析到LVS/F5，然后LVS/F5转发给Nginx，再由Nginx转发给后端Real Server
典型 Web App 架构 以下是一个典型的高负载 web 应用示例：上图展示了一个典型的，三层架构的高性能 Web 应用。这种成熟的架构多年以来已被广泛部署于包括 Google、Yahoo、Facebook、Twitter、Wikipedia 在内的诸多大型 Web 应用中。 反向代理服务 位于三层构架中最外层的反向代理服务器负责接受用户的接入请求，在实际应用中，代理服务器通常至少还要完成以下列表中的一部分任务：连接管理：分别维护客户端和应用服务器的连接池，管理并关闭已超时的长连接。 攻击检测和安全隔
分布式IM即时通讯系统本质上就是对线上聊天和用户的管理，针对聊天本身来说，最核心的需求就是：发送文字、表情、图片、文件、语音、视频、消息缓存、消息存储、消息未读、已读、撤回，离线消息、历史消息、单聊、群聊，多端同步，对接OpenAI大模型，以及其他一些需求。
有人可能看到“本地缓存”这四个字就会觉得不屑，“哼，现在谁还用本地缓存？直接用分布式缓存不就完了嘛”。
上一篇文章中，我们知晓了如何在项目中通过不同的方式来集成Ehcache并在业务逻辑中进行使用。作为JAVA本地缓存框架综合实力天花板级别的Ehcache，除了在本地缓存方面具有强悍的实力外，还具有一个其它对手所不具备的特色功能，即Ehcache提供了对于集群能力的支持，这也使得Ehcache不仅仅是个本地单机缓存，更是一个分布式缓存。
缓存通过减少对慢速数据源（如磁盘存储或远程服务）的访问来提高性能，允许快速读写访问经常使用的数据。实现高性能缓存通常包括以下关键方面：
早期的网站为了节省成本一般会设计成集中式系统，应用程序、数据库等都部署在一台服务器上。 但随着业务的快速度发展，逐渐出现瓶颈，按一定原则**（应用拆分、服务拆分、数据拆分、应用解耦）**，向分布式系统转型，涉及到以下环节改造。
早期的网站为了节省成本一般会设计成集中式系统，应用程序、数据库等都部署在一台服务器上。 但随着业务的快速度发展，逐渐出现瓶颈，按一定原则**（应用拆分、服务拆分、数据拆分、应用解耦）**，向分布式系统转型，涉及到以下环节改造。 主要环节 业务拆分：将整个网站业务拆分成不同的应用，每个应用独立部署维护，应用之间通过RPC或消息队列通信。 集群化（应用服务器；基于RPC的微服务应用等） LVS负载均衡，负责将请求转发给不同业务集群 反向代理服务器，常用的如Nginx 应用服务器，servlet容器，如tomca
摘要：虽然SQL数据库是非常有用的工具，但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题：被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。 简介 NoSQL，是一项全新的数据库革命性运动，NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性，而NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。 但是NoSQL数据库之间的不同，远超过两 SQL数据库之间的差别
公有 PaaS 平台并没有达成共识，没有统一应用的 PaaS 服务 API，因此不便于应用在各平台之间移植。谷歌、亚马逊与微软三大巨头在 PaaS 领域分庭对立，在强大的技术实力与基础资源的支撑下，构建了与自身文化相对应的公有云 PaaS 平台。相对于三大巨头，于2007 年起家的 Heroku，正是由于看到了大平台厂商对应用代码的“侵入性”，以及对开发人员的“绑架”，因而独辟蹊径地开发了一套可移植的 PaaS 平台。
跳槽经历分为定位、准备、简历、面试这四个部分，本篇文章我着重分析了我面试经历的这一部分，以后有机会也给大家分享我如何定位和如何准备面试。
这里的并发不是高并发，只是将正式环境的一小段流量同时打到我的自测环境。一个请求同时多次发送，真正意义上并发处理同一个数据，主要需求是保证数据幂等性和正确性。
如果你还没有 redis 集群，可以参考笔者的另一篇文章：搭建分布式 Redis Cluster 集群与 Redis 入门
高并发原则 无状态：应用无状态，配置文件有状态 拆分：系统维度、功能维度、读写维度、AOP维度、模块维度 服务化：进程内服务->单机远程服务->集群手动注册服务->自动注册和发现服务->服务分组/隔离/路由->服务治理（限流/黑名单） 消息队列：实现服务解耦、异步处理、流量削峰/缓冲（需要注意：处理生产消息失败、消息重复接收处理、生产重试；作为大流量缓冲，牺牲强一致性，保证最终一致性；需要数据校对） 数据异构：异构数据形成闭环，数据存储到合适的存储引擎；聚合数据，使前端通过少量调用拿到所需数据；依赖系统出问
来源：dzone.com/articles/java-distributed-caching-in-redis
来自 ImportNew，作者：唐尤华 为什么要在 Java 分布式应用程序中使用缓存？
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