本文档介绍了一些用于创建具有弹性和可扩展性的应用程序的模式和实践，这是许多现代架构练习的两个基本目标。设计良好的应用程序会随着需求的增加和减少而上下扩展，并且具有足够的弹性以承受服务中断。 Cloud Monitoring 提供跨应用和基础架构的指标，帮助您做出以数据为依据的扩展决策。 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的情况下仍能继续运行的应用程序。 将任何特定组件故障的影响降至最低。 约束 约束可能会限制您提高应用程序的可扩展性和弹性的能力。确保您的设计决策不会引入或促成这些约束： 对难以扩展的硬件或软件的依赖。 使用适当的数据库和存储技术 某些数据库和存储类型难以扩展并具有弹性。确保您的数据库选择不会限制您的应用程序的可用性和可扩展性。 采用 SRE 实践来处理失败 对于大规模运行的分布式应用程序，一个或多个组件出现某种程度的故障是很常见的。
在以前，云计算是一项比较奢侈的配置，但到了今天，云计算已经越来越常见了，成为很多企业的标配。而越来越多的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？ 下文将展开细致的介绍。 云计算弹性伸缩是什么？ 首先大家需要理解弹性这个词的意思，其实就是对资源的合理应用。 当用户需要更多的业务和资源时，云计算弹性伸缩就会增加资源，为我们的业务提供支持，而当用户对资源的需求比较小的时候，弹性伸缩则会相应减少资源的分配，这样可以节约我们的资源成本，达到合理利用资源的目的。 云计算的弹性伸缩包括纵向弹性伸缩和横向弹性伸缩，纵向弹性伸缩的方式是通过增加配置来实现的，而横向弹性伸缩则是通过增加实例资源来实现的。这两种弹性伸缩方式是不同的概念。 弹性伸缩应用场景有哪些？ 云计算的弹性伸缩应用于这类平台，一方面可以提供稳定的保障，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的介绍，大家在看完后应该也有所收获。
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高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见的应用场景，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的组件。 丰富的数据格式性能更高，应用场景丰富 Redis相比其他缓存，有一个非常大的优势，就是支持多种数据类型。 Memcached 是多线程的，通过CPU线程切换来提高处理效率。 所以Redis单线程的这个特性，其实也是很重要的应用场景，最常用的就是分布式锁。 最常见的就是：短信验证码、具有时间性的商品展示等。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的应用场景，只有对技术的特点有一定清晰的认识，才能更好的利用技术，发挥其最大的优势。 --- 欢迎大家关注我的公众号交流、学习、第一时间获取最新的文章。
高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见的应用场景，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的组件。 丰富的数据格式性能更高，应用场景丰富 Redis相比其他缓存，有一个非常大的优势，就是支持多种数据类型。 Memcached 是多线程的，通过CPU线程切换来提高处理效率。 所以Redis单线程的这个特性，其实也是很重要的应用场景，最常用的就是分布式锁。 最常见的就是：短信验证码、具有时间性的商品展示等。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的应用场景，只有对技术的特点有一定清晰的认识，才能更好的利用技术，发挥其最大的优势。 ----
前言 Redis 是一个强大的内存型存储，具有丰富的数据结构，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。 如果你的印象中Redis只是一个 key-value 存储，那就错过了Redis很多强大的功能，下面就是实际应用场景中5个最普遍的案例。 1. 排行榜 Redis 基于内存，可以非常快速高效的处理增加和减少的操作，相比于使用 SQL 请求的处理方式，性能的提升是非常巨大的。 Session 存储 这可能是应用最广的点了，相比较于类似 memcache 的 session 存储，Redis 具有缓存数据持久化的能力，当缓存因出现问题而重启后，之前的缓存数据还在那儿，这个就比较实用 队列 例如 email 的发送队列、等待被其他应用消费的数据队列，Redis 可以轻松而自然的创建出一个高效的队列。
云计算已经成了IT行业的标配了，只要有使用到IT的公司都会用到云计算。而云计算的弹性伸缩也非常的受IT行业的欢迎。那么云计算的弹性伸缩是什么意思？云计算弹性伸缩的应用场景有哪些？ 云计算的弹性伸缩是什么意思 云计算的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，将增加的ECS实例资源整合成一个整体来实现的，而纵向弹性伸缩是在固定的ECS实例资源的基础上通过增加配置来实现的。 横向弹性伸缩具有很强的扩展性，而纵向弹性伸缩的扩展性没有横向弹性伸缩的强，比较配置不可能无限制的增加。云计算的弹性伸缩是可以自行调控使用哪种弹性伸缩。 云计算弹性伸缩的应用场景有哪些 1、购物类网站：像大型的购物网站，到购物活动的时候，用户访问量会巨增，这时可以使用弹性伸缩的定时伸缩功能，可将需要弹性伸缩的时间段设置好。
但是数据库因为历史原因，横向扩展是一件非常复杂的工程，所有我们一般会尽量把流量都挡在数据库之前。 不管是无限的横向扩展服务器，还是纵向阻隔到达数据库的流量，都是这个思路。 阻隔直达数据库的流量，缓存组件和消息组件是两大杀器。之前文章《Redis常见的应用场景解析》已经描述了最常用的缓存组件redis的应用场景，那么今天，就重点说说MQ的应用场景。 应用场景 基于上文所述的特点，那么MQ就衍生出了中的使用场景，在大型的系统中，应用非常广泛，这里我们就列举一下常见的应用场景。 应用解耦（异步） ? 应用示例 为了更加直观的展示MQ的应用场景，这里我们就用一个常见的电商系统中的几个业务，来具体说明下MQ在实际开发中应用场景。 扩展阅读： 《数据库的使用你可能忽略了这些》 《Redis常见的应用场景解析》 ----
消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景：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。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。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，这样保障消息的完整性）； 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的后续处理； 2、日志收集系统 ?
线程池 并发最常见用于线程池，显然使用线程池可以有效的提高吞吐量。 最常见、比较复杂一个场景是Web容器的线程池。 在线程池的章节中非常详细的讨论了线程池的原理和使用，同时也提到了，线程池的配置和参数对性能的影响是巨大的。 一直增加机器的性能或者增大线程的个数，并不一定能有效的提高吞吐量。高并发的情况下，机器的负载会大幅提升，这时候机器的稳定性、服务的可靠性都会下降。 尽管如此，线程池依然是提高吞吐量的一个有效措施，配合合适的参数能够有效的充分利用资源，提高资源的利用率。 任务队列 除了线程池是比较发杂的并发场景外，任务队列也是一个不错的并发工具。 JDK内部有大量的队列（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的场景。即使线程池内部，也是用了任务队列来处理任务的积压，平衡资源的消耗。
不要失去信心,只要坚持不懈,就终会有成果的。 ? 字段）的表）、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的名称，不指定默认为字段定义的对象名称 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资源消耗是昂贵的，对模糊匹配场景很实用 GET library/_search? #must_not 不能在返回的文档上匹配上 GET library/_search?
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，实际的应用场景有哪些呢？以下，我将列出一些就在咱们周边和很有意义的单例应用场景。 1. 网站的计数器，一般也是采用单例模式实现，否则难以同步。 4. 应用程序的日志应用，一般都何用单例模式实现，这一般是由于共享的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应用的配置对象的读取，一般也应用单例模式，这个是由于配置文件是共享的资源。 6. 数据库连接池的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 也是单位例的典型应用。 总结以上，不难看出： 单例模式应用的场景一般发现在以下条件下： （1）资源共享的情况下，避免由于资源操作时导致的性能或损耗等。如上述中的日志文件，应用配置。
2020年 云数据库的需求不断涌现 随着客户上云的加快，客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展，作为服务商来讲，了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。 否则，将出现与客户交流困难，影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库，这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。 ? ? 一、金融级Oracle 应用场景：在政府的大型应用系统、企业的涉金融级应用系统中，一般都会沿用昂贵的Oracle数据库系统。例如，期货的交易系统后台数据库、公司内部财务系统的后台数据库。 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的应用案例。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的应用案例。例如，某电子商务公司的大屏数据直接来源于Redis的内存数据。 其优势：高性能。
，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的实现，也有哈希表的实现，这个取决于编码类型encoding 不同的编码类型对应不同的数据结构 编码类型 底层数据结构 REDIS_ENCODING_INT long类型的整数 REDIS_ENCODING_EMBSTR embstr编码的简单动态字符串(SDS) REDIS_ENCODING_RAW 简单动态字符串 REDIS_STRING REDIS_ENCODING_EMBSTR 使用embstr编码的SDS实现的字符串 REDIS_STRING REDIS_ENCODING_RAW 使用SDS实现的字符串 使用整数集合实现的集合 REDIS_SET REDIS_ENCODING_HT 使用字典实现的集合 REDIS_ZSET REDIS_ENCODING_ZIPLIST 使用压缩列表实现的有序集合 REDIS_ZSET REDIS_ENCODING_SKIPLIST 使用跳表和字典实现的有序集合 总结 如果一个字符串用来表示整数的时候，保存的形式是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（
中存储的主要实体 文档类型：文档类型可以区分不同的对象 节点和集群：ElasticSearch支持在多台协同工作的服务器上运行 分片：节点的计算能力或硬件限制不够时，可以将数据切分，每部分是一个单独的Apache pretty 3.操作：通过REST操作数据，GET、POST、PUT、DELETE 二、搜索数据 A.查询和索引的过程 1.索引过程：准备发磅到ES的文档并在索引中存储文档的过程 2.搜索过程：匹配满足查询条件的文档的过程 属性 11.fuzzy：第三类模糊查询通过计算给定词项与文档的编辑距离来得到结果，消耗CPU资源，对需要模糊匹配的场景比较有用 12.match_all：匹配索引中所有文档的查询 13.wildcard 8.ids：适合需要过滤某些具体文档的场景 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，可以访问当前文档的源，以及在其中定义的取值 ；_fields，用于访问文档中的字段取值 三、扩展结构与搜索 1.关闭动态映射：dynamic
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 VMI管理常见的业务场景（一） 什么是VMI管理？ VMI的应用需要管理理论和信息技术的支持 VMI并不是一个全新的库存管理理念，全球许多优秀企业早在50年代就已经开始使用它。 VMI管理常见的业务应用场景 对于VMI常见的业务场景，笔者没有统一的划分依据（比如行业），只是结合自己的从业经验，罗列常见的几种形态，因为VMI既高频的出现在部分行业（比如分销和汽摩配），也高频的出现在某些企业形态中 这可以算是VMI集中管理模式的具体应用的一个例子。 面向全球业务的Sage X3在“集团组织结构”中创建的“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的典型应用。
Nginx 是一个很强大的高性能 Web 和反向代理服务，它具有很多非常优越的特性，在连接高并发的情况下，Nginx 是 Apache 服务不错的替代品。 在我们的日常工作学习中，我们会该如何去优化自己的 Nginx 服务器？遇到以下问题我们该如何处理呢？ ，会提示自己定义的 40x.html 页面# firefox http://192.168.4.5/xxxxx //访问一个不存在的页面常见的 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 显示所有端口的信息-n 以数字格式显示端口号-t 显示TCP连接的端口-u 显示UDP连接的端口-l 显示服务正在监听的端口信息，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的数量。Writing：当前服务器正在写响应信息的数量。Waiting：当前多少客户端在等待服务器的响应。
常见的内存泄漏场景 内存泄漏Memory Leak是指程序中已动态分配的堆内存由于疏忽或错误等原因程序未释放或无法释放，造成系统内存的浪费，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的消失，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的控制，从而造成了内存的浪费。 在Js七种基本类型中的引用类型Object的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的指针，对于对象的访问是按引用访问的。 然后，它会去掉运行环境中的变量以及被环境中变量所引用的变量的标记。 此后，依然有标记的变量就被视为准备删除的变量，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 意外的全局变量 在JavaScript中并未严格定义对未声明变量的处理方式，即使在局部函数作用域中依旧能够定义全局变量，这种意外的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
一、Kafka 简介 Kafka 是 linkedin 使用 Scala 编写具有高水平扩展和高吞吐量的分布式消息系统。 可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。 可以在流式记录产生时就进行处理。 3.2 Kafka 适合什么样的场景? 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。这就是发布和订阅的概念，只不过订阅者是一组消费者而不是单个的进程。 一个消费组由许多消费者实例组成，便于扩展和容错。这就是发布和订阅的概念，只不过订阅者是一组消费者而不是单个的进程。 五、kafa整体架构 六、kafka应用场景 6.1 消息 kafka 更好的替换传统的消息系统，消息系统被用于各种场景（解耦数据生产者，缓存未处理的消息），与大多数消息系统比较，kafka 有更好的吞吐量
金融分布式应用开发的痛点 分布式系统有一个比较明显的问题就是，一个业务流程需要组合一组服务。这样的事情在微服务下就更为明显了，因为这需要业务上的一致性的保证。 理论基础 一些场景下，我们对数据有强一致性的需求时，会采用在业务层上需要使用“两阶段提交”这样的分布式事务方案。而在另外一些场景下，我们并不需要这么强的一致性，那就只需要保证最终一致性就可以了。 层： 由于上层的 Eventing 驱动一个“空”流程执行的执行，"state"的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的系统，在分布式架构下获得更好的性能和容错能力。 分布式架构没有银弹，只有适合特定场景的方案，事实上 Seata Saga 是一个具备“服务编排”和“Saga 分布式事务”能力的产品，总结下来它的适用场景是： 适用于微服务架构下的“长事务”处理； 适用于微服务架构下的
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