秒杀圣经:10Wqps高并发秒杀,16大架构杀招,帮你秒变架构师 (1)
高并发下,如何设计秒杀系统?这是一个高频面试题。40岁老架构师尼恩的读者交流群中,近期有小伙伴在面试Shopee时遇到了这个问题,未能很好地回答,导致面试失败。为此,尼恩进行了系统化、体系化的梳理,帮助大家提升“技术肌肉”,让面试官刮目相看。秒杀系统设计涉及16个架构要点,涵盖业务架构、流量架构、异步架构、分层架构、缓存架构、库存扣减、MQ异步处理、限流、熔断、降级、存储架构等多个方面。掌握这些要点,可以有效应对高并发场景下的秒杀系统设计挑战。
秒杀圣经:10Wqps秒杀,16大架构绝招,一文帮你秒变架构师 (2)
高并发下的秒杀系统设计是一个复杂的挑战,涉及多个关键技术点。40岁老架构师尼恩在其读者交流群中分享了16个关键架构要点,帮助解决高并发下的秒杀问题,如每秒上万次下单请求的处理、超卖问题的解决等。这些要点包括业务架构设计、流量控制、异步处理、缓存策略、限流熔断、分布式锁、消息队列、数据一致性、存储架构等多个方面。尼恩还提供了详细的实战案例和代码示例,帮助读者全面理解和掌握秒杀系统的架构设计。此外,他还分享了《尼恩Java面试宝典》等资源,帮助读者在面试中脱颖而出。如果你对高并发秒杀系统感兴趣,可以关注尼恩的技术自由圈,获取更多详细资料。
深入解析:Elasticsearch集群性能调优策略与最佳实践
【10月更文挑战第8天】Elasticsearch 是一个分布式的、基于 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它能够快速地存储、搜索和分析大量数据。随着企业对实时数据处理需求的增长,Elasticsearch 被广泛应用于日志分析、全文搜索、安全信息和事件管理(SIEM)等领域。然而,为了确保 Elasticsearch 集群能够高效运行并满足业务需求,需要进行一系列的性能调优工作。
探索未来:结合机器学习功能拓展Elasticsearch应用场景
【10月更文挑战第8天】随着数据量的爆炸性增长,高效的数据存储、检索和分析变得越来越重要。Elasticsearch 作为一个分布式的搜索和分析引擎,以其强大的全文搜索能力、实时分析能力和可扩展性而闻名。近年来,随着机器学习技术的发展,将机器学习集成到 Elasticsearch 中成为了一种新的趋势,这不仅增强了 Elasticsearch 的数据分析能力,还开拓了一系列新的应用场景。