如上图所示，一台物理服务器放三个游戏服务和一个数据库，并且有专门的memcached服务器 1、当memcached服务器重启时，需要从基础数据库中读取基础数据，而用户信息是等玩家登陆之后才写入 2、当游戏服务器重启时，首先需要从memcached服务器读取基础数据，如果memcached服务器不能访问，则从基础数据库中读取基础数据；接着要清空memcached服务器中对应的游戏服务器的用户信息，目的是为了让memcached服务器的数据和游戏服务器的数据同步 延伸：以上的游戏服务器和MEM服务器都可以
作者：夏天的森林 出处：cnblogs.com/sharpxiajun/p/4237704.html 一，题记 前不久公司请来了位互联网界的技术大牛跟我们做了一次大型网站架构的培训，两天12个小时信息量非常大，知识的广度和难度也非常大，培训完后我很难完整理出全部听到的知识，今天我换了个思路是回味这次培训，这个思路就是通过本人目前的经验和技术水平来思考下大型网站技术演进的过程。 二，什么网站是大型网站 首先我们要思考一个问题，什么样的网站才是大型网站，从网站的技术指标角度考虑这个问题人们很容易犯一个毛病就是认
前不久公司请来了位互联网界的技术大牛跟我们做了一次大型网站架构的培训，两天12个小时信息量非常大，知识的广度和难度也非常大，培训完后我很难完整理出全部听到的知识，今天我换了个思路是回味这次培训，这个思路就是通过本人目前的经验和技术水平来思考下大型网站技术演进的过程。 首先我们要思考一个问题，什么样的网站才是大型网站，从网站的技术指标角度考虑这个问题人们很容易犯一个毛病就是认为网站的访问量是衡量的指标，懂点行的人也许会认为是网站在单位时间里的并发量的大小来作为指标，如果按这些标准那么像hao123这样的网
开始实习至今也有差不多有个月了（实际工作时间是一个多月），见识了很多新的事物，学到很多新的知识。公司搬到了T.I.T创意园。。。 等等，很多感觉是自己一个人在学院撸码get不到的。 感觉自己的心态有了变化， 最近要准备 BAT 的面试， 那是我的梦想，所以感觉这段实习大概要结束了，做一个中期总结吧。
服务发现并没有怎样的高深莫测，它的原理再简单不过。只是市面上太多文章将服务发现的难度妖魔化，读者被绕的云里雾里，顿觉自己智商低下不敢高攀。
在大数据的时代，传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写、海量数据高效存储、高可扩展性和高可用性这些难题。不过就是因为这些问题Nosql诞生了。
我们公司的网站做项目使用的是自己封装的Mysql查询函数（注意，是函数，不是过程），没有使用框架，使用的模板也是老板自己写的，所以做读写分离是件比较麻烦的事情。
（1）是文档型的非关系型数据库，使用json结构。其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据，缺点是比较消耗内存。1.mongodb 端口（27017）
Posted on 29 三月, 2014 by lanceyan | 104 Replies
记得我在学校的时候，做的那些项目，不是为了应付课程作业，就是为了参加比赛时展示用，因此对项目的质量要求非常低。
Web 1.0 时代，几乎所有网站都是静态网站，没有和用户有什么交互，主要用于给用户展示内容。
按照上一节中《搭建高可用mongodb集群（三）—— 深入副本集》搭建后还有两个问题没有解决：
可扩展的应用服务器（Application Server）集群藏身于负载均衡器（Load balance，LB）背后，LB 将负载（即用户请求）平均地分配到各个组或集群的应用服务器上，此时负载均衡器可能运行在 TCP 层（Layer 4），分配请求的方式默认是简单的轮询（Round-Robin），即假设有服务器 A-D，请求依次从 A 分配到 D，列表循环。
MySQL支持单向、异步复制，复制过程中一个服务器充当主服务器，而一个或多个服务器充当从服务器
假如一个系统，它在高峰期有每秒7000个请求，这时我们使用缓存抗住了这么高的请求。但如果在某个时间点缓存大量失效，或者缓存服务器挂掉了，那么这些请求就会直接作用在普通数据库中（如MySQL）。这么高的请求量，MySQL肯定抗不住，进而挂掉，数据库一挂，也会导致系统挂掉。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。Mongodb的集群模式包括三种： 1 Replica set （主备节点的数据均一致） 2 Sharding （分片） 3 Master-Slaver （目前已很少使用） 本篇文章介绍Replica set集群搭建 Replica set通常成为复本集模式，复制集模式的好处是，一切自动化。首先，复制集模式本身做了大量的管理工作，自动管理从节点，确保数据不会不一致。其次，主节
前段时间我听说有一款国人开发的安全框架Sa-Token，打算去支持一下于是看了一下官方文档就准备把自己之前的项目重构一下，我自己的项目中权限框架用的springsecurity做用户密码加密的时候直接用自带的就行，但是换成Sa-Token之后据我现在所知里边没有可用的对密码进行加密的工具类，所以我选择的国密SM4加密。
用户如果想查询一个数据，会先在redis内存数据库中进行查询，redis中没有，再向持久层数据库中查询。
假设各位都已经安装好了 MySQL 数据库，本次操作采用的 MySQL 版本是 5.7.16。正好还有一台 Mac闲着，所以干脆就用两台物理机直接操作了，没有空闲机器的可以在虚拟机操作是一样的。
1.loadrunner压测tps上不去，压测java接口tps 单机只能到100多tps就上不去了，耗时从单次访问的100ms上升到110并发时的1s左右。 2. 压测期间C服务器1 经常不定时挂掉。
这是前两天腾讯一技术总监来华科做的一个演讲, 今天才整理出来. 因为里面有些内容好逗, 为了免除给大牛带来烦恼, 就不署名了. 都是纯纯的干货, 都是亲身经历获得的经验, 十分感谢这位大牛. 为了穿插成文, 里面有些我自己的想法, 如有错误, 谢谢指出, 和大牛无关. 大纲 提升系统性能主要从提高CPU利用率, 和减小IO入手. 提高CPU利用率 减小IO 异步/协程 机械硬盘顺序写 高并发epoll 内存共享 无锁化 cache失效过载 作者举了一个异步的例子, 是关于获取时间的. 获取时间涉及到内核
Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一 些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据 的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。 另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。
图床：一般是指储存图片的服务器，有国内和国外之分。国外的图床由于有空间距离等因素决定访问速度很慢影响图片显示速度。国内也分为单线空间、多线空间和cdn加速三种。更详细的内容，请左转查看百度百科
MMM即Multi-Master Replication Manager for MySQL:mysql多主复制管理器,基于perl实现,关于mysql主主复制配置的监控、故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件(在任何时候只有一个节点可以被写入)。
Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一
1.elastic-job是什么？ elastic-job是当当内部应用框架ddframe中dd-job的作业模块中分离出来的分布式弹性作业框架。 2. 什么是作业调度（定时任务）? 作业即定时任务。
1.1、借助模型工具，画出对架构的理解，从历史演变开始，到目前落地的、较成熟的架构，描述出对它的理解。通过历史演变，我们知道为什么用这个架构，用这个架构有什么好处，如果我们继续延伸的时候，我们如何去实现“易插拔”的理想状态。以下文章仅仅是个人理解，难免存在错误。
最近在看一些关于数据库的资料，从最开始的mysql的主从复制到mysql的双主+heartbeat实现mysql的高可用再到mysql+drbd+heartbeat实现底层数据同步的双主高可用再到mysql_mmm+amoeba实现双主多从的高可用和负载均衡以及读写分离，再到后来发现mysql自从被Oracle收购后已经越来越走向了封闭，更新也不如以前频繁，并且新版的mysql已经不支持GPL协议了。。。感觉mysql已经在Oracle手中渐渐没落了。。。后来发现了一个更好的替代方案那就是mariadb的g
Redis是一个完全开源免费的高性能（NOSQL）的key-value数据库。它遵守BSD协议，使用ANSI C语言编写，并支持网络和持久化。Redis拥有极高的性能，每秒可以进行11万次的读取操作和8.1万次的写入操作。它支持丰富的数据类型，包括String、Hash、List、Set和Ordered Set，并且所有的操作都是原子性的。此外，Redis还提供了多种特性，如发布/订阅、通知、key过期等。Redis采用自己实现的分离器来实现高速的读写操作，效率非常高。Redis是一个简单、高效、分布式、基于内存的缓存工具，通过网络连接提供Key-Value式的缓存服务。
1.性能测试： 通过工具，模拟一定量的并发用户数，向服务器发起请求，获得性能指标。
主机数据更新后根据配置和策略， 自动同步到备机的master/slaver机制，Master以写为主，Slave以读为主
大家吼，我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目，在这里，你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏，吃瓜新鲜作品不迷路！ *当然，你也可以在本篇文章，评论区自荐/推荐他人优秀作品（标题+链接+推荐理由），增加文章入选的概率哟~
最近在兼职做 IT 咨询期间遇到过许许多多问题，其中咨询较多的问题之一就是在 Docker 容器中部署数据库。每每接到这个咨询我就想说一句：Are you crazy? Docker 在这几年可以说是
— 1 — Redis简介 Redis 是C语言开发的一个开源高性能键值对的内存数据库，可以用来做数据库、缓存、消息中间件等场景，是一种NoSQL(not-only sql,非关系型数据库)的数据库 — 2 — Redis特点 优秀的性能，数据是存储在内存中，读写速度非常快，可支持并发10W QPS 单线程但进程，是线程安全的，采用IO 多路复用制 可作为分布式锁 支持五种数据类型 支持数据持久化到磁盘 可以作为消息中间件使用，支持消息发布及订阅 — 3 — 数据类型 下表是我列举的五种数据
一个工程对应一个归档包(war)，这个war包 包含了该工程的所有功能。我们成为这种应用为单体应用，也就是我们常说的单体架构。具体描述: 就是在我们的一个war包种，聚集了各种功能以及资源，比如JSP,JS,CSS等。
zookeeper是一个经典的分布式数据一致性解决方案，致力于为分布式应用提供一 个高性能、高可用，且具有严格顺序访问控制能力的分布式协调存储服务。
数据库事务的四大特性：数据库在实现时会将一次事务涉及的所有操作全部纳入到一个不可分割的执行单元，该单元中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。只要其中一个操作执行失败，都将导致整个事务回滚。 A（Atomic）：原子性，构成事务的所有操作，要么全部执行，要么都不执行； C（Consistency）：一致性，在事务执行前后，数据库的一致性约束没有被破坏； I（Isolation）：隔离性，数据库中的事务一般都是并发的，隔离性是指并发的两个事务的执行互不干扰，一个事务不能看到其他事务运行过程的中间状态。通过配置事务隔离级别可以避免脏读、重复读等问题； D（Durability）：持久化，事务完成后，该事务对数据的更改会被持久化到数据库，且不会被回滚。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
在技术面试的时候，我们通常会被问到“你遇到过哪些问题，是怎么解决的”。这个问题就很考验经验了，如果你在一个小作坊呆了很多年，你可能根本就不会遇到这些问题。所以面试官通常都会根据这个问题快速判断该不该pass掉一个求职者。只有遇到问题，解决问题，经历了这个过程，技术能力和解决问题的能力才会提升，人和技术才能融为一体，才知道什么技术是真正有用的，什么技术是华而不实的花拳绣腿。
事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。
哈希(hash，键值对形式) 链表(list，元素有序可以重复) 集合(set,元素无序且不可重复，可以进行交、并、差运算) 有序集合(zset，元素有序的集合) 字符串(String,可以存储字符串、数字、二进制数等)
zookeeper的内部是一个key/value存储引擎，key是以树状的形式构成了一个多级的层次结构，每一个节点既可以存储数据，又可以作为一个目录存放下一级子节点。
Redis相关面试题确实很多，主要是因为知识点很多，但是面试的时候，不可能都问个遍，所以本文就来总结一下，面试被问频率最高的几道Redis的面试题。
1、Redis 可以用几十G内存来做缓存，Map不行，一般 JVM 也就分几个 G 数据就够大了
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