架構(gòu)
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面對(duì)千萬(wàn)級(jí)、億級(jí)流量怎么處理？
面對(duì)超高的并發(fā)，首先硬件層面機(jī)器要能扛得住，其次架構(gòu)設(shè)計(jì)做好微服務(wù)的拆分，代碼層面各種緩存、削峰、解耦等等問(wèn)題要處理好，數(shù)據(jù)庫(kù)層面做好讀寫(xiě)分離、分庫(kù)分表，穩(wěn)定性方面要保證有監(jiān)控，熔斷限流降級(jí)該有的必須要有，發(fā)生問(wèn)題能及時(shí)發(fā)現(xiàn)處理。這樣從整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面就會(huì)有一個(gè)初步的概念。
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架構(gòu)設(shè)計(jì)：業(yè)務(wù)邏輯和技術(shù)分離
關(guān)于架構(gòu)這個(gè)概念很難給出一個(gè)明確的定義，也沒(méi)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的定義。硬是要給一個(gè)概述，我認(rèn)為架構(gòu)就是對(duì)系統(tǒng)中的實(shí)體以及實(shí)體之間的關(guān)系所進(jìn)行的抽象描述。
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架構(gòu)之道：分離業(yè)務(wù)邏輯和技術(shù)細(xì)節(jié)
什么是架構(gòu)？關(guān)于架構(gòu)這個(gè)概念很難給出一個(gè)明確的定義，也沒(méi)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的定義。硬是要給一個(gè)概述，我認(rèn)為架構(gòu)就是對(duì)系統(tǒng)中的實(shí)體以及實(shí)體之間的關(guān)系所進(jìn)行的抽象描述。
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看看人家那后端API接口寫(xiě)得，那叫一個(gè)優(yōu)雅！
在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，分布式、微服務(wù)盛行的今天，現(xiàn)在項(xiàng)目絕大部分都采用的微服務(wù)框架，前后端分離方式，（題外話(huà)：前后端的工作職責(zé)越來(lái)越明確，現(xiàn)在的前端都稱(chēng)之為大前端，技術(shù)棧以及生態(tài)圈都已經(jīng)非常成熟；以前后端人員瞧不起前端人員，那現(xiàn)在后端人員要重新認(rèn)識(shí)一下前端，前端已經(jīng)很成體系了）。
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必修課！一文快速入門(mén)分庫(kù)分表中間件Sharding-JDBC
作為Sharding-JDBC 分庫(kù)分表實(shí)戰(zhàn)系列的開(kāi)篇文章，我們?cè)谇拔闹谢仡櫫艘幌路謳?kù)分表的基礎(chǔ)知識(shí)，對(duì)分庫(kù)分表的拆分方式有了一定的了解，下邊我們介紹一下 Sharding-JDBC框架和快速的搭建一個(gè)分庫(kù)分表案例，為講解后續(xù)功能點(diǎn)準(zhǔn)備好環(huán)境。
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開(kāi)發(fā)一個(gè)大型后臺(tái)管理系統(tǒng)，應(yīng)該用前后端分離的技術(shù)方案嗎？
對(duì)于大部分“大型后臺(tái)管理系統(tǒng)”來(lái)說(shuō)，前后端分離弊大于利。
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牛！硬核圖解Tomcat整體架構(gòu)
Tomcat 支持的 io 模型有 NIO、NIO2、APR，Tomcat 支持的應(yīng)用層協(xié)議有 http1.1 ajp http2.0。Tomcat 最頂層是 server，一個(gè) server 有多個(gè) service，一個(gè) service 有多個(gè)連接器和一個(gè)容器，連接器和容器之間通過(guò) ServletRequest 和 ServletResponse 通信。
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別只會(huì)搜日志了，求你懂點(diǎn)原理吧！
項(xiàng)目中我們總是用?Kibana?界面來(lái)搜索測(cè)試或生產(chǎn)環(huán)境下的日志，來(lái)看下有沒(méi)有異常信息。Kibana?就是我們常說(shuō)的?ELK?中的?K。
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一文搞懂PV、UV、VV、IP及其關(guān)系與計(jì)算
什么是PV？PV即Page View，網(wǎng)站瀏覽量，指頁(yè)面瀏覽的次數(shù)，用以衡量網(wǎng)站用戶(hù)訪問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)數(shù)量。用戶(hù)每次打開(kāi)一個(gè)頁(yè)面便記錄1次PV，多次打開(kāi)同一頁(yè)面則瀏覽量累計(jì)。一般來(lái)說(shuō)，PV與來(lái)訪者的數(shù)量成正比，但PV并不直接決定頁(yè)面的真實(shí)來(lái)訪者數(shù)量，如同一個(gè)來(lái)訪者通過(guò)不斷的刷新頁(yè)面，也可以制造出非常高的PV。
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RISC-V的開(kāi)放性與碎片化，能否撼動(dòng)ARM和x86等老牌架構(gòu)格局
作為未來(lái)x86和ARM的有力競(jìng)爭(zhēng)者，由于其開(kāi)源協(xié)議固有化、免費(fèi)、模塊化、可擴(kuò)展等特點(diǎn)，RISC-V近幾年獲得了驚人的成長(zhǎng)，在處理器市場(chǎng)開(kāi)始了擴(kuò)張，任何國(guó)家和公司也無(wú)法對(duì)其造成干涉。
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關(guān)于多線程中拋異常的這個(gè)面試題，我再說(shuō)最后一次！
作者之前寫(xiě)過(guò)一篇文章《有的線程它死了，于是它變成一道面試題》，這是早期作品，遣詞造句，排版行文都有一點(diǎn)稚嫩，但承蒙厚愛(ài)，還是有很多人看過(guò)，甚至已經(jīng)進(jìn)入了某網(wǎng)紅公司的面試題庫(kù)里面。本文相當(dāng)于是對(duì)上面這篇文章的一個(gè)補(bǔ)充。
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復(fù)雜系統(tǒng)如何在不停機(jī)升級(jí)同時(shí)保持穩(wěn)定？你必須考慮以下幾個(gè)點(diǎn)
在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，線上服務(wù)的升級(jí)更新可謂家常便飯。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在過(guò)去的一個(gè)季度中閑魚(yú)工程師們執(zhí)行了千余次發(fā)布，總計(jì)更新的代碼數(shù)量超過(guò)百萬(wàn)行。這些發(fā)布中，有一些可能只更新了幾行代碼，而有一些可能執(zhí)行了整個(gè)集群的遷移升級(jí)。而無(wú)論這些變更的影響面有多大，我們都必須保證線上服務(wù)的可用性，用戶(hù)無(wú)感知。本文將以閑魚(yú)搜索服務(wù)的遷移升級(jí)為例，向大家介紹其背后的技術(shù)方案。
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揭秘：外賣(mài)客戶(hù)端容器化架構(gòu)的演進(jìn)
好的架構(gòu)要不斷演變，進(jìn)而去適應(yīng)業(yè)務(wù)的發(fā)展。美團(tuán)在移動(dòng)端上的架構(gòu)，也經(jīng)歷了組件化、平臺(tái)化、RN混合化，到現(xiàn)在開(kāi)始向容器化變遷。容器化架構(gòu)充分地利用了現(xiàn)在的跨端技術(shù)，將動(dòng)態(tài)化的能力最大化地賦予了業(yè)務(wù)。 作為美團(tuán)最為重要的業(yè)務(wù)之一，美團(tuán)外賣(mài)移動(dòng)端的架構(gòu)演進(jìn)是怎樣的呢？本文將為你揭開(kāi)背后的思考、技術(shù)細(xì)節(jié)以及實(shí)踐。
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不知道這些，簡(jiǎn)歷上千萬(wàn)不要說(shuō)你會(huì)Redis持久化
本文介紹了Redis高可用相關(guān)的機(jī)制。
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JDK竟然是這樣實(shí)現(xiàn)棧的？
來(lái)源 | Java中文社群（ID：javacn666） 前面的文章《動(dòng)圖演示：手?jǐn)]堆棧的兩種實(shí)現(xiàn)方法！》我們用數(shù)組和鏈表來(lái)實(shí)現(xiàn)了自定義的棧結(jié)構(gòu)，那在 JDK 中官方是如何實(shí)現(xiàn)棧的呢？接下來(lái)我們一起來(lái)看。
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23張圖，帶你入門(mén)推薦系統(tǒng)
這篇文章屬于推薦系統(tǒng)的入門(mén)篇，目的是先了解清楚推薦系統(tǒng)的基本構(gòu)成。
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這三年被分布式坑慘了，曝光十大坑
我們都在討論分布式，特別是面試的時(shí)候，不管是招初級(jí)軟件工程師還是高級(jí)，都會(huì)要求懂分布式，甚至要求用過(guò)。傳得沸沸揚(yáng)揚(yáng)的分布式到底是什么東東，有什么優(yōu)勢(shì)？
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40張圖看懂分布式追蹤系統(tǒng)原理及實(shí)踐
在微服務(wù)架構(gòu)中，一次請(qǐng)求往往涉及到多個(gè)模塊，多個(gè)中間件，多臺(tái)機(jī)器的相互協(xié)作才能完成。這一系列調(diào)用請(qǐng)求中，有些是串行的，有些是并行的，那么如何確定這個(gè)請(qǐng)求背后調(diào)用了哪些應(yīng)用，哪些模塊，哪些節(jié)點(diǎn)及調(diào)用的先后順序？如何定位每個(gè)模塊的性能問(wèn)題？本文將為你揭曉答案。
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大寫(xiě)的服！看完這篇你還不懂RocketMQ算我輸
Apache RocketMQ 是一款 低延遲、高并發(fā)、高可用、高可靠的分布式消息中間件。消息隊(duì)列 RocketMQ 可為分布式應(yīng)用系統(tǒng)提供異步解耦和削峰填谷的能力，同時(shí)也具備互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用所需的海量消息堆積、高吞吐、可靠重試等特性。
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圖解：什么是高并發(fā)利器NoSQL？
NoSQL一詞最早出現(xiàn)于1998年，受限于當(dāng)時(shí)的技術(shù)場(chǎng)景和應(yīng)用情況，并沒(méi)有折騰出什么大浪，但是在2009年NoSQL再次被提出，這一次出場(chǎng)有點(diǎn)炸裂，頗有明日之星的趕腳。
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