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开发工作中对于分布式缓存高可用方案(搭建Redis缓存高可用方案),Redis主从架构下是如何保证高可用的呢? 我们知道是应用了哨兵机制来实现。那Redis 服务部署的哨兵模式主要是什么,又解决了什么问题呢,于是利用周末时间整理了下,相信看完这篇文章,你也可以去给别人做技术分享了。O(∩_∩)O哈哈~
近期工作中同事遇到的一个真实问题,稍作整理后分享给大家~
布隆过滤器本质上就是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。
今天同事在处理系统慢SQL时遇到几个疑惑的问题,简单描述如下~
最近Docker容器化部署特别火热,那为什么说Docker是下一代的容器工具?回答这个问题之前,我们就服务器的历史演变来简单说明一下。
什么是”第二个系统“? 这是一个有趣的概念,简单描述下:
什么是表驱动法? 是一种编程模式,从表里查找信息而不使用逻辑语句(if 和case)。事实上,凡是能通过逻辑语句来选择的事物,都可以通过查表来选择。对简单的情况而言,使用逻辑语句更为容易和直白,但随着逻辑链的越来越复杂,查表法也就愈发显得更具有吸引力。
相信大家在面试过程中经常会被问到:“单线程的Redis为啥这么快?” 哈哈,反正我在面试时候经常会问候选人这个问题,这个问题其实是对redis内部机制的一个考察,可以牵扯出好多涉及底层深入原理的一些列问题。
对于每个软件系统,我们都可以通过业务和架构两个维度来体现它的价值。 尤其是软件开发人员,应该确保自己的系统在这两个维度上的实际价值都能长时间维持在很高的状态。
在日常一些技术设计方案评审会上,经常会提到注意服务接口的幂等性问题,最近有个同学就跑到跟前问我,到底啥是幂等性? 今天就关于服务幂等性的一系列问题,在此将材料稍作整理,分享给大家~ 尤其在目前分布式/微服务化的今天,提供的后端服务接口,注意做好幂等性设计很有必要。
当我们只有一个服务节点的情况下,是不存在节点共识的问题的,当存在多个不同服务节点时,才会引入分布式一致性的问题。
本文主要意在总结沉淀现有问题解决经验过程,整理解决跨系统数据不一致问题的经验方法。 跨系统数据一致性,比较优秀的解决方案就是微服务化,不同应用系统采用统一数据源方式,这样可以有效避免数据一致性问题。 但是我们很多系统由于历史原因或者业务缘由,导致非服务化情况下,又要采取数据一致性方案。
1、架构与框架的区别 2、架构到底是什么? 3、架构的目的是什么?
在具体PHP编码过程中,总会出现一些我们认为不可能的情况,如下几例