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【可扩展性】谷歌可扩展弹性应用模式

本文档介绍了一些用于创建具有弹性和可扩展应用程序模式和实践,这是许多现代架构练习两个基本目标。设计良好应用程序会随着需求增加和减少而上下扩展,并且具有足够弹性以承受服务中断。 Cloud Monitoring 提供跨应用和基础架构指标,帮助您做出以数据为依据扩展决策。 弹性:设计以承受失败 弹性应用程序是在系统组件出现故障情况下仍能继续运行应用程序。 将任何特定组件故障影响降至最低。 约束 约束可能会限制您提高应用程序扩展性和弹性能力。确保您设计决策不会引入或促成这些约束: 对难以扩展硬件或软件依赖。 使用适当数据库和存储技术 某些数据库和存储类型难以扩展并具有弹性。确保您数据库选择不会限制您应用程序可用性和可扩展性。 采用 SRE 实践来处理失败 对于大规模运行分布式应用程序,一个或多个组件出现某种程度故障是很常见

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云计算弹性伸缩是什么?弹性伸缩应用场景有哪些?

在以前,云计算是一项比较奢侈配置,但到了今天,云计算已经越来越常见了,成为很多企业标配。而越来越多企业更是要求云计算能够实现弹性伸缩功能。那么,云计算弹性伸缩是什么?弹性伸缩应用场景有哪些? 下文将展开细致介绍。 云计算弹性伸缩是什么? 首先大家需要理解弹性这个词意思,其实就是对资源合理应用。 当用户需要更多业务和资源时,云计算弹性伸缩就会增加资源,为我们业务提供支持,而当用户对资源需求比较小时候,弹性伸缩则会相应减少资源分配,这样可以节约我们资源成本,达到合理利用资源目的。 云计算弹性伸缩包括纵向弹性伸缩和横向弹性伸缩,纵向弹性伸缩方式是通过增加配置来实现,而横向弹性伸缩则是通过增加实例资源来实现。这两种弹性伸缩方式是不同概念。 弹性伸缩应用场景有哪些? 云计算弹性伸缩应用于这类平台,一方面可以提供稳定保障,另一方面也是节约资源。 云计算弹性伸缩是什么?弹性伸缩应用场景有哪些?这两个问题,我们已经做了比较详细介绍,大家在看完后应该也有所收获。

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    Redis常见应用场景解析

    高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见应用场景,之所有这么使用,主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached,成为首选服务端缓存组件。 丰富数据格式性能更高,应用场景丰富 Redis相比其他缓存,有一个非常大优势,就是支持多种数据类型。 Memcached 是多线程,通过CPU线程切换来提高处理效率。 所以Redis单线程这个特性,其实也是很重要应用场景,最常用就是分布式锁。 最常见就是:短信验证码、具有时间性商品展示等。无需像数据库还要去查时间进行对比。因为使用比较简单,就不赘述了。 每个技术都有属于自己应用场景,只有对技术特点有一定清晰认识,才能更好利用技术,发挥其最大优势。 --- 欢迎大家关注我公众号交流、学习、第一时间获取最新文章。

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    Redis常见应用场景解析

    高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见应用场景,之所有这么使用,主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached,成为首选服务端缓存组件。 丰富数据格式性能更高,应用场景丰富 Redis相比其他缓存,有一个非常大优势,就是支持多种数据类型。 Memcached 是多线程,通过CPU线程切换来提高处理效率。 所以Redis单线程这个特性,其实也是很重要应用场景,最常用就是分布式锁。 最常见就是:短信验证码、具有时间性商品展示等。无需像数据库还要去查时间进行对比。因为使用比较简单,就不赘述了。 每个技术都有属于自己应用场景,只有对技术特点有一定清晰认识,才能更好利用技术,发挥其最大优势。 ----

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    Redis5个常见应用场景

    前言 Redis 是一个强大内存型存储,具有丰富数据结构,使其可以应用于很多方面,包括作为数据库、缓存、消息队列等等。 如果你印象中Redis只是一个 key-value 存储,那就错过了Redis很多强大功能,下面就是实际应用场景中5个最普遍案例。 1. 排行榜 Redis 基于内存,可以非常快速高效处理增加和减少操作,相比于使用 SQL 请求处理方式,性能提升是非常巨大。 Session 存储 这可能是应用最广点了,相比较于类似 memcache session 存储,Redis 具有缓存数据持久化能力,当缓存因出现问题而重启后,之前缓存数据还在那儿,这个就比较实用 队列 例如 email 发送队列、等待被其他应用消费数据队列,Redis 可以轻松而自然创建出一个高效队列。

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    云计算弹性伸缩是什么意思?云计算弹性伸缩应用场景有哪些?

    云计算已经成了IT行业标配了,只要有使用到IT公司都会用到云计算。而云计算弹性伸缩也非常受IT行业欢迎。那么云计算弹性伸缩是什么意思?云计算弹性伸缩应用场景有哪些? 云计算弹性伸缩是什么意思 云计算弹性伸缩目前有两种:分别是横向弹性伸缩和绷向弹性伸缩。 横向弹性伸缩是通过增加ECS实例资源,将增加ECS实例资源整合成一个整体来实现,而纵向弹性伸缩是在固定ECS实例资源基础上通过增加配置来实现。 横向弹性伸缩具有很强扩展性,而纵向弹性伸缩扩展性没有横向弹性伸缩强,比较配置不可能无限制增加。云计算弹性伸缩是可以自行调控使用哪种弹性伸缩。 云计算弹性伸缩应用场景有哪些 1、购物类网站:像大型购物网站,到购物活动时候,用户访问量会巨增,这时可以使用弹性伸缩定时伸缩功能,可将需要弹性伸缩时间段设置好。

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    MQ(消息队列)常见应用场景解析

    但是数据库因为历史原因,横向扩展是一件非常复杂工程,所有我们一般会尽量把流量都挡在数据库之前。 不管是无限横向扩展服务器,还是纵向阻隔到达数据库流量,都是这个思路。 阻隔直达数据库流量,缓存组件和消息组件是两大杀器。之前文章《Redis常见应用场景解析》已经描述了最常用缓存组件redis应用场景,那么今天,就重点说说MQ应用场景应用场景 基于上文所述特点,那么MQ就衍生出了中使用场景,在大型系统中,应用非常广泛,这里我们就列举一下常见应用场景应用解耦(异步) ? 应用示例 为了更加直观展示MQ应用场景,这里我们就用一个常见电商系统中几个业务,来具体说明下MQ在实际开发中应用场景扩展阅读: 《数据库使用你可能忽略了这些》 《Redis常见应用场景解析》 ----

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    消息队列常见 5 个应用场景

    消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用使用场景:异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯四个场景。 1、异步处理 场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信。 2、应用解耦 场景说明:用户下单后,订单系统需要通知库存系统。传统做法是,订单系统调用库存系统接口。如下图: ? 应用场景:秒杀活动,一般会因为流量过大,导致流量暴增,应用挂掉。为解决这个问题,一般需要在应用前端加入消息队列。 可以控制活动的人数,可以缓解短时间内高流量压垮应用。 ? (消息队列返回消息接收成功状态后,应用再返回,这样保障消息完整性); 扩展流程(发短信,配送处理)订阅队列消息。 比如主数据写入数据库,扩展应用根据消息队列,并结合数据库方式实现基于消息队列后续处理; 2、日志收集系统 ?

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    常见并发场景

    线程池 并发最常见用于线程池,显然使用线程池可以有效提高吞吐量。 最常见、比较复杂一个场景是Web容器线程池。 在线程池章节中非常详细讨论了线程池原理和使用,同时也提到了,线程池配置和参数对性能影响是巨大。 一直增加机器性能或者增大线程个数,并不一定能有效提高吞吐量。高并发情况下,机器负载会大幅提升,这时候机器稳定性、服务可靠性都会下降。 尽管如此,线程池依然是提高吞吐量一个有效措施,配合合适参数能够有效充分利用资源,提高资源利用率。 任务队列 除了线程池是比较发杂并发场景外,任务队列也是一个不错并发工具。 JDK内部有大量队列(Queue),这些工具不仅能够方便使用,提高生产力,也能够进行组合适应于不同场景。即使线程池内部,也是用了任务队列来处理任务积压,平衡资源消耗。

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    ElasticSearch Server 扩展弹性搜索解决方案

    不要失去信心,只要坚持不懈,就终会有成果。 ? 字段)表)、副本(用于控制查询性能及数据故障)、分片(每个分片就是一个Lucene索引) 通用属性: index_name:该属性存储在索引中字段名称,不指定默认为字段定义对象名称 index:该属性取值为 该属性指定某字段是否包含到_all字段中 字段类型:字符型、数值型、布尔型、二进制型、multi_field类型 分词器:内置分词器(eg:standard、simple、keyword等)、自定义分词器 模板:可应用到所有索引 ,该类查询对CPU资源消耗是昂贵,对模糊匹配场景很实用 GET library/_search? #must_not 不能在返回文档上匹配上 GET library/_search?

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    设计模式之—单例模式(Singleton)常见应用场景

    好多没怎么使用过的人可能会想,单例模式感觉不怎么用到,实际应用场景有哪些呢?以下,我将列出一些就在咱们周边和很有意义单例应用场景。 1. 网站计数器,一般也是采用单例模式实现,否则难以同步。 4. 应用程序日志应用,一般都何用单例模式实现,这一般是由于共享日志文件一直处于打开状态,因为只能有一个实例去操作,否则内容不好追加。 Web应用配置对象读取,一般也应用单例模式,这个是由于配置文件是共享资源。 6. 数据库连接池设计一般也是采用单例模式,因为数据库连接是一种数据库资源。 HttpApplication 也是单位例典型应用。 总结以上,不难看出: 单例模式应用场景一般发现在以下条件下: (1)资源共享情况下,避免由于资源操作时导致性能或损耗等。如上述中日志文件,应用配置。

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    五种常见云数据库真实应用场景

    2020年 云数据库需求不断涌现 随着客户上云加快,客户越来越希望直接采用云上数据库系统支撑业务发展,作为服务商来讲,了解云上数据库应用场景常见特性成为必然。 否则,将出现与客户交流困难,影响项目成效麻烦事。今天我们讲五种常见云数据库,这些内容也是在与客户沟通交流中常见问题。 ? ? 一、金融级Oracle 应用场景:在政府大型应用系统、企业涉金融级应用系统中,一般都会沿用昂贵Oracle数据库系统。例如,期货交易系统后台数据库、公司内部财务系统后台数据库。 四、HBase面向大容量 应用场景:在电子商务、车联网、日志等场景中均有大量应用案例。例如,某物联网公司采用HBase存储其鞋类穿戴数据。 其优势:高性能、低成本、高伸缩性。 五、Redis面向快速查询 应用场景:在电子商务、游戏公司、大数据展示等场景中均有大量应用案例。例如,某电子商务公司大屏数据直接来源于Redis内存数据。 其优势:高性能。

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    redis常见数据类型及其底层结构和应用场景

    ,键总是一个字符串对象,值可以是其他类型 每种类型其实不仅限于一种数据结构,例如哈希集合有压缩列表实现,也有哈希表实现,这个取决于编码类型encoding 不同编码类型对应不同数据结构 编码类型 底层数据结构 REDIS_ENCODING_INT long类型整数 REDIS_ENCODING_EMBSTR embstr编码简单动态字符串(SDS) REDIS_ENCODING_RAW 简单动态字符串 REDIS_STRING REDIS_ENCODING_EMBSTR 使用embstr编码SDS实现字符串 REDIS_STRING REDIS_ENCODING_RAW 使用SDS实现字符串 使用整数集合实现集合 REDIS_SET REDIS_ENCODING_HT 使用字典实现集合 REDIS_ZSET REDIS_ENCODING_ZIPLIST 使用压缩列表实现有序集合 REDIS_ZSET REDIS_ENCODING_SKIPLIST 使用跳表和字典实现有序集合 总结 如果一个字符串用来表示整数时候,保存形式是long,会将字符串转化为整型保存 其他情况字符串一般是使用SDS(

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    ElasticSearch可扩展开源弹性搜索解决方案

    中存储主要实体 文档类型:文档类型可以区分不同对象 节点和集群:ElasticSearch支持在多台协同工作服务器上运行 分片:节点计算能力或硬件限制不够时,可以将数据切分,每部分是一个单独Apache pretty 3.操作:通过REST操作数据,GET、POST、PUT、DELETE 二、搜索数据 A.查询和索引过程 1.索引过程:准备发磅到ES文档并在索引中存储文档过程 2.搜索过程:匹配满足查询条件文档过程 属性 11.fuzzy:第三类模糊查询通过计算给定词项与文档编辑距离来得到结果,消耗CPU资源,对需要模糊匹配场景比较有用 12.match_all:匹配索引中所有文档查询 13.wildcard 8.ids:适合需要过滤某些具体文档场景 9.bool、and、or和not可以组合过滤器 10.使用"_name"可以命名过滤器 E.复合查询 1.bool:should可以匹配也可以不匹配、must :doc,访问基于计算分值或者字段取值找到的当前文档;_source,可以访问当前文档源,以及在其中定义取值 ;_fields,用于访问文档中字段取值 三、扩展结构与搜索 1.关闭动态映射:dynamic

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    VMI管理常见业务场景(一)

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 VMI管理常见业务场景(一) 什么是VMI管理? VMI应用需要管理理论和信息技术支持 VMI并不是一个全新库存管理理念,全球许多优秀企业早在50年代就已经开始使用它。 VMI管理常见业务应用场景 对于VMI常见业务场景,笔者没有统一划分依据(比如行业),只是结合自己从业经验,罗列常见几种形态,因为VMI既高频出现在部分行业(比如分销和汽摩配),也高频出现在某些企业形态中 这可以算是VMI集中管理模式具体应用一个例子。 面向全球业务Sage X3在“集团组织结构”中创建“地点”,在“商业伙伴”创建环节,可以直接被关联,就是这种集团内部业务系统典型应用

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    Nginx 五大常见应用场景,运维请收藏

    Nginx 是一个很强大高性能 Web 和反向代理服务,它具有很多非常优越特性,在连接高并发情况下,Nginx 是 Apache 服务不错替代品。 在我们日常工作学习中,我们会该如何去优化自己 Nginx 服务器?遇到以下问题我们该如何处理呢? ,会提示自己定义 40x.html 页面# firefox http://192.168.4.5/xxxxx //访问一个不存在页面常见 http 状态码可用参考表所示二、查看服务器状态信息1)编译安装时使用 ,该命令常用选项如下:-a 显示所有端口信息-n 以数字格式显示端口号-t 显示TCP连接端口-u 显示UDP连接端口-l 显示服务正在监听端口信息,如httpd启动后,会一直监听80端口-p Reading:当前服务器正在读取客户端请求头数量。Writing:当前服务器正在写响应信息数量。Waiting:当前多少客户端在等待服务器响应。

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    Js中常见内存泄漏场景

    常见内存泄漏场景 内存泄漏Memory Leak是指程序中已动态分配堆内存由于疏忽或错误等原因程序未释放或无法释放,造成系统内存浪费,导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。 内存泄漏并非指内存在物理上消失,而是应用程序分配某段内存后,由于设计错误,导致在释放该段内存之前就失去了对该段内存控制,从而造成了内存浪费。 在Js七种基本类型中引用类型Object变量其占据内存空间大且大小不固定,在堆内存中实际存储对象,在栈内存中存储对象指针,对于对象访问是按引用访问。 然后,它会去掉运行环境中变量以及被环境中变量所引用变量标记。 此后,依然有标记变量就被视为准备删除变量,原因是在运行环境中已经无法访问到这些变量了。 常见内存泄漏场景 意外全局变量 在JavaScript中并未严格定义对未声明变量处理方式,即使在局部函数作用域中依旧能够定义全局变量,这种意外全局变量可能会存储大量数据,且由于其是能够通过全局对象例如

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    kafka应用场景包括_不是kafka适合应用场景

    一、Kafka 简介 Kafka 是 linkedin 使用 Scala 编写具有高水平扩展和高吞吐量分布式消息系统。 可以储存流式记录,并且有较好容错性。 可以在流式记录产生时就进行处理。 3.2 Kafka 适合什么样场景? 构造实时流数据管道,它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。 一个消费组由许多消费者实例组成,便于扩展和容错。这就是发布和订阅概念,只不过订阅者是一组消费者而不是单个进程。 一个消费组由许多消费者实例组成,便于扩展和容错。这就是发布和订阅概念,只不过订阅者是一组消费者而不是单个进程。 五、kafa整体架构 六、kafka应用场景 6.1 消息 kafka 更好替换传统消息系统,消息系统被用于各种场景(解耦数据生产者,缓存未处理消息),与大多数消息系统比较,kafka 有更好吞吐量

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    基于 Seata Saga 设计更有弹性金融应用

    金融分布式应用开发痛点 分布式系统有一个比较明显问题就是,一个业务流程需要组合一组服务。这样事情在微服务下就更为明显了,因为这需要业务上一致性保证。 理论基础 一些场景下,我们对数据有强一致性需求时,会采用在业务层上需要使用“两阶段提交”这样分布式事务方案。而在另外一些场景下,我们并不需要这么强一致性,那就只需要保证最终一致性就可以了。 层: 由于上层 Eventing 驱动一个“空”流程执行执行,"state"行为和路由都未实现,由上层实现; 基于以上两层理论上可以自定义扩展任何"流程"引擎。 总结 很多时候我们不需要强调强一性,我们基于 BASE 和 Saga 理论去设计更有弹性系统,在分布式架构下获得更好性能和容错能力。 分布式架构没有银弹,只有适合特定场景方案,事实上 Seata Saga 是一个具备“服务编排”和“Saga 分布式事务”能力产品,总结下来它适用场景是: 适用于微服务架构下“长事务”处理; 适用于微服务架构下

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