前言 之前我们讨论了如何拆分一个订单下单的一个服务(https://www.cnblogs.com/linkstar/p/9610268.html) 从单体到微服务的拆分,当时我们只是对原来的整个服务做了一个简单的拆分,但是在实际中肯定会遇到很多问题,所以我们这里解决一个最容易也是最有可能在实际中遇到的问题,事务. 在单体架构中,我们很容易去维护一个事务,我们想要对一个事务操作回滚也很容易,而在分离成微服务之后,我们想要在多个服务上去维护一个事务就比较困难了.这里我们不再讨论分步事务的实现,转而

Java 开发环境:idea https://www.jianshu.com/p/7a824fea1ce7 从无到有构建大型电商微服务架构三个阶段SpringBoot+SpringCloud+Solr+Cas+Redis+RabbitMQ+Ehcache+Mycat+Kafka+Hadoop+Pyth... 2019.08.26 19:16:16字数 1375阅读 69 从无到有构建大型电商微服务架构三个阶段SpringBoot+SpringCloud+Solr+Cas+Redis+Rabbit

Zookeeper是分布式一致性问题的工业解决方案,是Apache Hadoop下解决分布式一致性的一个组件,后被分离出来成为Apache的顶级项目. 工程来源:是雅虎公司内部项目,据说雅虎内部很多项目都是以动物命名,这个动物管理员的名字起的很是形象. 被开源出来后得到开源社区的快速推进,服务端Java语言实现,棒,git有3000+的star: https://github.com/apache/zookeeper zookeeper集群结构 集群的角色,比较典型的是Master/Slave(

目录 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -30[ 博客园 总入口 ] 写在前面 1.1. 快速的能力提升,巨大的应用价值 1.1.1. 飞速提升能力,并且满足实际开发要求 1.1.2. 越来越多.大量的应用场景 1.2. 高并发架构中的6大集群 1.2.1. 支撑亿级流量的IM整体架构 1.2.2. IM通讯协议介绍 1.2.3. 长连接和短连接 1.2.4. 技术选型 1.3. 基于Redis 设计分布式Session 1.3.1. SessionLocal本地会话

目录 Netty+Zookeeper 亿级 高并发实战 (长文) 写在前面 1. 高并发IM架构与部分实现 1.1. 高并发的学习和应用价值 1.1.1. 高并发IM实战的价值 1.1.2. 高并发IM的应用场景 1.2. 高并发IM的架构 1.2.1. 支撑亿级流量的IM整体架构 1.2.2. IM通讯协议介绍 1.2.3. 长连接和短连接 1.2.4. 技术选型 1.3. 分布式IM命名服务 1.3.1. IM节点的POJO类 1.3.2. IM节点的ImWorker类 1.4. 即时通讯消

这是why的第 53 篇原创文章 荒腔走板 大家好,我是why. 时间过的真是快,一周又要结束了.那么,你比上周更博学了吗?先来一个简短的荒腔走板,给冰冷的技术文注入一丝色彩. 上面这图是我之前拼的一副拼图,一共划分了800块,背面无提示,难度极高,我花了两周的时间才拼完. 拼的是坛城,传说中佛祖居住生活的地方. 第一次知道这个名词是 2015 年,窝在寝室看纪录片<第三极>. 其中有一个片段讲的就是僧人为了某个节日用沙绘画坛城,他们的那种专注,虔诚,真挚深深的打动了我,当宏伟的坛城画完之后,

高并发 发烧友社群:疯狂创客圈(总入口) 奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : 极致经典 + 社群大片好评 < Java 高并发 三部曲 > 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费领 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 免费领 疯狂创客圈 资源宝库:

一.引言 通常我们认为静态网页html的网站速度是最快的,但是自从有了动态网页之后,很多交互数据都从数据库查询而来,数据也是经常变化的,除了一些新闻资讯类的网站,使用html静态化来提高访问速度是不太现实的方案.我们不得不在代码与数据库之间寻求一种更合适的解决方案. 减少数据库访问次数,文件和数据库分离,大数据分布式存储,服务器的集群负载均衡,页面缓存的使用,nosql内存数据库代替关系型数据库,这些方案措施都是提高系统高并发性能的关键,下面一一分解. 二.分解 (1)       分布式服务器

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt395 缘起:在高并发的分布式环境下,对于数据的查询与修改容易引发一致性问题,本文将分享一种非常简单但有效的优化方法. 一.业务场景 业务场景为,购买商品的过程要对余额进行查询与修改,大致的业务流程如下: (1)从数据库查询用户现有余额 SELECT money FROM t_yue WHERE uid=$uid,不妨设查询出来的$old_money=100元 (2)业务层实

互联网行业是大势所趋,从招聘工资水平即可看出,那么如何提升自我技能,满足互联网行业技能要求?需要以目标为导向,进行技能提升,本文主要针对高并发分布式系统设计.架构(数据一致性)做了分析,祝各位早日走上属于自己的"成金之路".   目录:问题分析概念解读Most Simple原理解读eBey.去哪儿.蘑菇街分布式事务案例分析 参考资料 1.问题解析    要想做架构,必须识别出问题,即是谁的问题,什么问题.明显的,分布式架构解决的是高并发的问题,高并发下服务高可用和数据一致性问题问题:当

Microsoft Orleans 在.net用简单方法构建高并发.分布式的大型应用程序框架. 原文:http://dotnet.github.io/orleans/ 在线文档:http://dotnet.github.io/orleans/What's-new-in-Orleans 源码地址:https://github.com/dotnet/orleans 简介:Orleans 框架可以构建大规模.高并发.分布式应用程序,而不需要学习专业分布式以及并发知识框架.它是由微软研究和设计应用于云计

微服务架构模式(Microservice Architect Pattern).近两年在服务的疯狂增长与云计算技术的进步,让微服务架构受到重点关注 微服务架构是一种架构模式,它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务,服务之间互相协调.互相配合,为用户提供最终价值.每个服务运行在其独立的进程中,服务与服务间采用轻量级的通信机制互相沟通(通常是基于HTTP的RESTful API).每个服务都围绕着具体业务进行构建,并且能够被独立地部署到生产环境.类生产环境等.另外,应尽量避免统一的.集中式的服务管理

需求说明 在过去单机系统中,生成唯一ID比较简单,可以使用MySQL的自增主键或者Oracle中的sequence, 在现在的大型高并发分布式系统中,以上策略就会有问题了,因为不同的数据库会部署到不同的机器上,一般都是多主实例,而且再加上高并发的话,就会有重复ID的情况了.至于为什么会有重复就不多说了,技术人员都懂的. 本文讲述的案例不仅仅局限于数据库中的ID主键生产,也可以适用于其他分布式环境中的唯一标示,比如全局唯一事务ID,日志追踪时的唯一标示等. 先列出笔者最喜欢的一种全局唯一ID的生成

1. 概述 本文以淘宝作为例子,介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则. 2. 基本概念 在介绍架构之前,为了避免部分读者对架构设计中的一些概念不了解,下面对几个最基础的概念进行介绍: 分布式系统中的多个模块在不同服务器上部署,即可称为分布式系统,如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上,或两个相同功能的Tomcat分别部署在不同服务器上 高可用系统中部分节点失效

1. 概述 本文以淘宝作为例子,介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则. 特别说明:本文以淘宝为例仅仅是为了便于说明演进过程可能遇到的问题,并非是淘宝真正的技术演进路径 2. 基本概念 在介绍架构之前,为了避免部分读者对架构设计中的一些概念不了解,下面对几个最基础的概念进行介绍: 分布式系统中的多个模块在不同服务器上部署,即可称为分布式系统,如Tomcat和数据库分别部署在

一.性能调优系列 1.Tomcat性能调优 JVM参数调优: -Xms 表示JVM初始化堆的大小, -Xmx表示JVM堆的最大值.这两个值的大小一般根据需要进行设置. 当应用程序需要的内存超出堆的最大值时虚拟机就会提示内存溢出,并且导致应用服务崩溃. 因此- -般建议堆的最大值设置为可用内存的最大值的80%. 在catalina.bat中,设置JAVA _0PTS='-Xms256m-Xmx512m',表示初始化内存为256MB,可以使用的最大内存512MB. 2.JVM性能调优 Java类加载

转载: 详解应对平台高并发的分布式调度框架TBSchedule

缘由 单纯想在winodows平台部署分布式程序,微软在IIS扩展的介绍中有涉及到Application Request Router + Web Farm + Url Rewriter可以实现分布式部署以及管理工具,但是看到相关资料发现这套方案对于windows的系统依赖程度太高了,而且涉及到的工具配置也是相当的多,所以追求简单以及让大家对于负载均衡有一个了解,我们选择Nginx+IIS进行演示!(给我1分钟,看完这一篇,我们用数据和图表来感受) 负载均衡 (1)官方概念:负载均衡,英文名称为

使用Redis实现高并发分布式序列号生成服务 序列号的构成 为建立良好的数据治理方案,作数据掌握.分析.统计.商业智能等用途,业务数据的编码制定通常都会遵循一定的规则,一般来讲,都会有自己的编码规则和自增序列构成.比如我们常见的身份证号.银行卡号.社保电脑号等等. 以某公司产品标识码(代表该产品的唯一编码)的构成为例: 规则定义:商品款号(8位)+颜色号(3位)+号型码(3位) (共14位) 其标识码为:62X19001 001 46A 业务含义为: 2009年男装秋冬季仿毛套西黑色170A版

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