上周我们发布了 v0.4.0 版本，增加了限流熔断功能，现对这两个功能做如下说明。
本书暂定名称为《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》，如有好的书名建议欢迎留言，必当重谢。内容已交由出版社编辑，相信很快就会和大家见面。主要内容结构和目录如下所示：
导语 微服务产品团队为了广大开发者朋友们可以更好的使用腾讯云微服务产品，将持续为大家提供微服务上云快速入门的指引性文档，内容通俗易懂易上手，本篇为本系列的第二篇，为开发者朋友们详解高并发场景下限流的解决方案，欢迎大家收看。 作者简介 刘远 腾讯云泛互联网首席解决方案架构师 本篇文章将从以下四个方面为大家详解高并发场景限流解决方案： 秒杀场景架构概述 限流实现原理及方案选型 限流配置实践 云书城沙盒环境演示 秒杀场景架构概述 场景特点 在电商行业里，商家经常会做商品促销的活动，来进行品牌推广或
高并发问题是每个公司发展到一定程度必然会面临的一类问题，也是我们每个工程师在成长过程中需要认真面对和解决的一类问题。
一到年根就不太平，疫情又有抬头的迹象，挡住好多同学回家路的，可能就只是一个 ※ 号~
永不停机总归是不现实的。那么，在可操作性的范围内，怎样把影响降到最小，而影响又该怎么衡量呢？
Redis[1] （REmote DIctionary Server）是一个基于 C 语言开发的开源 NoSQL 数据库（BSD 许可）。与传统数据库不同的是，Redis 的数据是保存在内存中的（内存数据库，支持持久化），因此读写速度非常快，被广泛应用于分布式缓存方向。并且，Redis 存储的是 KV 键值对数据。
继杨小强童鞋的《Spring Batch入门篇》之后，继续为大家分享第二篇关于Spring Batch的系列教程。 更多内容请持续关注：spring4all.com，更多spring技术干货与交流学习期待您的参与！ Spring Batch：文件的批量读写Flatfile(XML,CSV,TXT) ⏩ 该系列课程中的示例代码使用springBatch 版本为3.0.7;讲解可能会讲一些4.0.X的特性 示例代码地址:https://git.oschina.net/huicode/sp
在高并发的应用中，限流往往是一个绕不开的话题。本文详细探讨在Spring Cloud中如何实现限流。 在 Zuul 上实现限流是个不错的选择，只需要编写一个过滤器就可以了，关键在于如何实现限流的算法。常见的限流算法有漏桶算法以及令牌桶算法。这个可参考 https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html ，写得通俗易懂，你值得拥有，我就不拽文了。 GoogleGuava 为我们提供了限流工具类 RateLimiter ，于是乎，我们可以撸代码了。 代码示例 @Compon
在写并发代码来提升性能时，会遵循某些最佳写法，而不是只用基础的wait和notify来控制复杂的流程。Java.util.concurrent 包是专为 Java并发编程而设计的包，它下
为了充分利用硬件的资源，诸如 Dubbo 都提供了基于权重的负载均衡机制，例如可以将8C16G的机器设置的权重是4C8G的两倍，这样充分利用硬件资源，假如现在需要引入 Sentinel 的限流机制，例如为一个 Dubbo 服务设置限流规则，这样由于三台集群分担的流量不均匀，会导致无法重复利用高配机器的资源。
进入十一月，最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了，作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外，最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击，又是如何在分布式架构中实现单点登陆，形成支持高并发，高可用的分布式架构技术呢？下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术，如何实现从小白到架构师的蜕变！！
6年前面试最常问的并且可以顺利拿到高薪的技能是 Dubbo ，2年前面试，只要你简历上有 Spring Cloud 项目的相关经验，肯定会打动面试官，现在呢？恐怕简历上有Dubbo和简单的Spring Cloud技术和经验是无法让面试官高看你的。 Spring Cloud Alibaba 近几年在受到国内不少开发者的广泛关注，也成为面试比较吃香的一个技能点了，如果你连Spring Cloud Alibaba 微服务生态都没用过，那么你可能就要被时代淘汰了。 有多少程序员要在最近跳槽？看看下面这十几道题是我当
为了更方便的进行数据读写，消息在磁盘底层的文件目录设计，都需要关注和解决什么问题呢：
使用Nginx可通过配置的方式完成接入层的限流，其ngx_http_limit_req_module模块所提供的limit_req_zone和limit_req两个指令使用漏桶算法进行限流。其中，limit_req_zone指令用于定义一个限流的具体规则（或者计数内存区），limit_req指令应用前者定义的规则完成限流动作。
因为只要大家技术和能力过关，八股文能帮助大家在面试时有很好的表现和稳定的发挥，让面试官预估到你能带来的价值，从而实现薪资高涨幅。
Sentinel流量控制(flow control)的原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。
我们的负载服务器使用的是A10，商业的负载均衡硬件，相比Nginx，虽然花不少钱，但在使用配置等方面简单，便于维护，Web服务器自然是Tomcat。这里我们优化了两件事情。
（含：JVM类加载机制，JVM内存模型，垃圾收集机制，类字节码实现机制，JVM调优案例，GC日志详解等）
不积跬步无以至千里，本人从事Java开发多年，通过记录分享的形式，记录自己从事编程的一些心路历程和技术总结，希望能结交更多志同道合的朋友，个人见识有限，难免会有疏忽和错误之处，还望各位大佬能够指点迷津，感激不尽。 本文整理的Java知识汇总主要包括Java基础、Java进阶、数据库、JVM、消息队列、缓存、微服务与分布式、Java面试系列、高并发、数据结构与算法、计算机网络、开发工具、搜索引擎、大数据、团队管理、运维等。包含一个Java开发工程师所需的绝大多数知识。相信只要勤奋学习，每天进步一点点，各位大佬总有一天会成为飞过沧海横过大洋的海鸥。总结记录的同时，希望大家一起共同进步。
Opcache Preloading Opcache 预加载 新增 Opcache 预加载支持。预加载是在模块初始化的时候，将库和框架加载到 OPCache 中的过程
过滤器是Zuul的核心，Zuul大多功能都是基于过滤器实现的。详见：Spring Cloud Zuul过滤器详解 ，文章着重探讨了Zuul过滤器的生命周期、如何自定义过滤器、如何禁用指定过滤器等。
确保系统的高可用，要做的事情非常多，比如使用 Redis 缓存数据库的数据，降低数据库的压力，同时也要注意缓存穿透、雪崩、击穿等问题；但要是说到“不被突发的流量压垮”，通常就会到我们常说的分布式架构三板斧：限流、熔断、降级。
在电商业务中，秒杀属于技术挑战最大的业务，只有经验够丰富、底子够稳的程序员，才能够hold住从搭建、上线到调优全链路。 双十一就是一个经典的秒杀案例，动辄数十万笔的交易请求，对于我们来说，核心的两个问题： 1-高并发读取与写入（涉及到集群，负载，读写分离，分库分表等操作） 2-性能优化（玩转降级、限流、拒绝服务这三件法宝） 程序员们应该都知道这样一句话：在工作中如果知道问题出现在哪里、是怎么发生的，问题就解决了一半。而从“不懂”到“知道”，中间不是鸿沟天堑，往往只差一次亲身经历。此外，应对工作中可能出现的突
所以，很多人最怕的就是那种：需求点贼琐粹，时间还贼紧，关键架构还都是现成的，贼没有挑战，几乎是那种纯写代码的，还左一个右一个提过来的需求~ (组里人手少，想推都推不掉~)
目前国内的IT开源环境还是相当不错，但是国内开发注重是应用，创新有但不多，从榜单可以看出，专门搞技术的还是少数，结合项目实践的占大多数，分享给大家，架构的时候可以参考这些解决方案。
上一篇文章 我用休眠做并发控制，搞垮了下游服务 发出去后得到不少网友的回应，有人问自己平时用的方案行不行，有人建议借鉴TCP的拥塞控制策略，动态地调整发起的并发数，还有人问为啥我要管下游抗不抗得住。
Spring Cloud Gatway内置的 RequestRateLimiterGatewayFilterFactory 提供限流的能力，基于令牌桶算法实现。目前，它内置的 RedisRateLimiter ，依赖Redis存储限流配置，以及统计数据。当然你也可以实现自己的RateLimiter，只需实现 org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.RateLimiter 接口，或者继承 org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.AbstractRateLimiter 。
在开发比特币应用时，除了使用自己搭建的节点，也可以利用第三方提供的比特币api，来获取市场行情、进行交易支付、查询账户余额等。这些第三方api不一定遵循标准的比特币rpc接口规范，但往往会利用自身的数据存储来增加比特币行情api、交易到账通知api、比特币rest api等，因此可以作为 比特币应用开发的有益补充。本文介绍比特币开发人员常用的第三方比特币api的特点及访问地址。
看到标题中的几个关键字系统自适应限流是不是觉得高大上，这个自适应又是如何实现的呢？
最近了解到很多朋友对限流、熔断、降级、隔离、超时重试的概念和应用场景理解的不是很到位，所以想用五篇的篇幅稍微系统的介绍一下。
金三银四过去一半，市场火热，但是大家就业压力却没有缓解多少。 很多粉丝后台留言，Java程序员面临的竞争太激烈了…… 我自己也有实感，多年身处一线互联网公司，虽没有直面过求职跳槽的残酷，但经常担任技术面试考官，对程序员招聘市场的现状很清楚。 导致现在激烈竞争的原因不外乎三方面： 1、Java程序员供应增加，大概是2018年的25%以上； 2、高薪也意味着高门槛，技术需求越来越高； 3、高端缺人，目前技术强、牛的Java程序员供不应求； 虽然行业红利在消失，但这绝不是最坏的时代，只是回归理性和稳定，我们除了要
疫情当下、裁员浪潮，焦虑和不安充斥这个金三银四。 这个时候外部的各种变化愈发证明一个重要的一点：不断提升个人价值的重要性。 不是薪资层面的数字简单累积，而是一个人在职场里、在专业领域、在技术上的层层突破和能力塑造，从而建立自己的个人价值。 即使面对裁员，也依旧具备不可替代的竞争力；面临危机，也可能遇到新的机遇和更好的选择。 大的变化也可能有大的机会，任何时候都不要放弃学习和进阶。 这里和大家分享一份大神整理的Java核心知识点和面试官经常问到的知识点压压惊！整装重新出发也好，武装进入战斗也罢，希望都能帮到大
大家好，最近一周，我花了不少时间，给大家整理了一套 2022 跳槽涨薪的技术编程面试资料（前 200 名粉丝可免费领取）。 包括各大厂最新面试题以及面经（22份）还有涉及JVM，Mysql，并发，Spring，Mybatis，Redis，RocketMQ，Kafka，Zookeeper，Netty，Dubbo，ElasticSearch，Flink，Spring Boot，Spring Cloud，高并发项目，大数据系列，数据结构与算法，设计模式，网络与操作系统等20个技术栈的大厂面试题及详解文档（接近20
在金三银四的季节，不少人在换工作，也许在面试时，觉得技术交流的都不错，在跟HR交流时，薪资谈得也很得意，但是在离开之后，却一直没有HR联电的下文，似乎已经忘记，甚至当从来没发生过了。这就是面试时，可能认为回答的不错，但是实际已经给对方留下了反面的影响。其实也许是你的技术可以的，但是跟HR谈的薪资可能给不了，也许你的技术还是少了火候，没有与期望薪资对等，尤其在一个二线城市，对薪资那更是。。。你懂的！
这是上月在公司内部的一次分享，现把PPT及交流内容整理成博客。 高可用 高可用（High Availability），是当一台服务器停止服务后，对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致，在很多时候也称单点问题。 解决单点问题主要有2种方式： 主备方式 这种通常是一台主机、一台或多台备机，在正常情况下主机对外提供服务，并把数据同步到备机，当主机宕机后，备机立刻开始服务。 Redis HA中使用比较多的是keepalived
这是测试活动过程详解系列的最后一篇文章。之前的想法，是对测试过程各重要环节进行拆解，然后介绍这个环节重点要做的事情，为什么要做这些事，以及注意事项。
Sentinel 中的熔断实现类为 DegradeSlot。DegradeSlot 的类定义如下图所示：
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Java中对于生产者消费者模型，或者小米手机营销（1分钟卖多少台手机）等都存在限流的思想在里面。
3.在有限资源的情况下，一定是先解决当下最核心的问题，预测并发现未来可能出现的问题，一步步解决最痛点的问题，即满足需求的系统是不断迭代优化出来的 A.高并发原则 1.无状态：比较容易进行水平扩展，应用无状态，配置文件有状态 2.拆分：在系统设计初期，是做一个大而全的系统还是按功能模块拆分系统，这个需要根据环境进行权衡
一提到秒杀，都会想到高性能、高并发、高可用、大流量...。在电商体系中，交易系统占据了环节中的半壁江山。比如里面特别迷人的秒杀系统，那秒杀涉及到什么架构设计？会涉及到什么业务？
由于项目发起了一个抽奖活动，发起活动之前给所有用户发短信提示他们购买了我们的产品有抽奖权益。然后用户上来进入抽奖页面点击爆增，过了一会儿页面就打不开了。后面查看了下各种日志，发现了瓶颈在数据库，由于读写冲突严重，导致响应变慢，有不少连接都超时了。后面看到监控和日志留下的数据，发现负责抽奖的微服务集群qps暴涨12倍，db的qps也涨了10倍。这很明显是一个高并发下如何摆脱数据库读写，I/O瓶颈的问题。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
从1月29日起，为了应对疫情下远程办公的需求，腾讯会议每天都在进行资源扩容，日均扩容云主机接近1.5万台，8天总共扩容超过10万台云主机，共涉及超百万核的计算资源投入。
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