如何正确地使用Redis（附性能测试实验结果）
1. 概述简单来说，Redis就是一个数据结构存储器，可以用作数据库、缓存和消息中间件，它和传统数据库主要有两点不同：它是Key-Value型数据库，不是关系型数据库，所有数据以Key-Value的形式存在服务器的内存中，其中Value可以是多种数据结构：字符串(String), 哈希(hashes), 列表(list), 集合(sets) 和有序集合(sorted sets)等类型；它所有运行时
图文详解压力测试工具JMeter的安装与使用
压力测试是目前大型网站系统的设计和开发中不可或缺的环节，通常会和容量预估等工作结合在一起，穿插在系统开发的不同方案。压力测试可以帮助我们及时发现系统的性能短板和瓶颈问题，在这个基础在上再进行针对性的性能优化，也可以帮助我们预估系统的承载能力，使我们能根据其做出一些应对措施。
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1.1 分布式系统面临的问题
复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败。这就造成有可能会发生 服务雪崩 。那么什么是服务雪崩呢？
多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其他的微服务，这就是所谓的“ 扇出 ”（像一把打开的折扇）。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，这就是所谓的” 雪崩效应 “。也就是系统的 高可用 受到了破坏。
如何解决服务雪崩？
一.什么是服务雪崩
（1）分布式系统环境下，通常会有很多层的服务调用。由于网络原因或自身的原因，服务一般无法保证100%可用。如果一个服务出现了问题，调用这个服务就会出现线程阻塞的情况，此时若有大量的请求涌入，就会出现多条线程阻塞等待，进而导致服务瘫痪。
（2）如下图，对于同步调用，当底层的库存服务不可用时，商品服务请求线程被阻塞，当有大批请求调用库存服务时，最终可能导致整个商品服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。
（3）由于服务与服务之间的依赖性，故障会传播，不可用沿请求调用链向上传递，会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果，这就是服务故障的“雪崩效应”。