不知不觉，分布式数据存储这一站已经到了最后一讲。在前面几讲，我与你分享了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）、（分布式存储系统三要素，掌握这些就离成功不远了）、数据分布式分片方法和数据复制技术（分布式数据复制技术，今天就教你真正分身术），其中数据分片方法和数据复制技术均是导购中的关键技术。
前阵子参加业务部门的技术方案评审，故事的背景是这样：业务部门上线一个专为公司高管使用的系统。这个系统技术架构形如下图
海外酒店是酒旅事业群第一个孵化的业务，从2016年9月份开始到现在已经半年多的时间。在业务后台搭建、成长、优化过程中，经历了很多的思考与选择。 主要分为下面几个阶段： 初建：调研、落地，合理复用，高效自建。 优化：量化、决策，寻找瓶颈，优化性能。 展望：梳理、规划，业务展望，未雨绸缪。 本文将分别介绍这几个阶段后台系统相关的思考，此外还会在最后总结团队建设方面的经验。 初建 海外酒店作为一个孵化项目，属于新的业务场景，没有完整的学习对象。从业务细节上来讲，孵化业务的属性、流程、发展方向均有自己的特点；但从
在系统设计时，如果能预先看到一些问题，并在设计层面提前解决，就会给后期的开发带来很大的便捷。相反，有缺陷的架构设计可能会导致后期的开发工作十分艰难，甚至会造成“推倒重来”的情形。因此，在系统设计阶段，应该尽可能的规避项目开发中可能会遇到的各种问题。本文就选取了几个经典的问题进行介绍。
缓存是系统快速响应中的一种关键技术，是一组被保存起来以备将来使用的东西，介于应用开发和系统开发之间，是产品经理们经常顾及不到的地方，算是技术架构中的非功能性约束吧。
一、在线特征系统 主流互联网产品中，不论是经典的计算广告、搜索、推荐，还是垂直领域的路径规划、司机派单、物料智能设计，建立在人工智能技术之上的策略系统已经深入到了产品功能的方方面面。相应的，每一个策略系统都离不开大量的在线特征，来支撑模型算法或人工规则对请求的精准响应，因此特征系统成为了支持线上策略系统的重要支柱。美团点评技术博客之前推出了多篇关于特征系统的文章，如《机器学习中的数据清洗与特征处理综述》侧重于介绍特征生产过程中的离线数据清洗、挖掘方法，《业务赋能利器之外卖特征档案》侧重于用不同的存储引擎解决
我们小伙伴们在访问淘宝、网易等大型网站时有没有考虑到，网站首页、商品详情页以及新闻详情页面是如何处理的？怎么能够支撑这么大流量的访问呢？
在《一文看懂零拷贝技术》中我们介绍了 零拷贝技术 的原理，而且我们知道 mmap 也是零拷贝技术的一种实现。在本文中，我们主要介绍 mmap 的原理。
◆ 概述 前几天分享了一个常用的开源文件同步工具-freefilesync，今天分享另一个好用的文件备份同步工具-DSynchronize，不像freefilesync支持多平台，DSynchronize目前只支持windows平台。DSynchronize 是一个独立的实用程序，可让您定期同步硬盘、软盘、 LAN 、USB Key、CD-DVD 和 FTP 服务器上的两个或多个文件夹。 主要功能列表： 标准和定时器同步。 实时同步。 双向 同步。 事务 同步（由 NTFS 的日志）。 选择性过滤器（您
今天我们来谈谈一个网站一般是如何一步步来构建起系统架构的，虽然我们希望网站一开始就能有一个很好的架构，但马克思告诉我们事物是在发展中不断前进的，网站架构也是随着业务的扩大、用户的需求不断完善的，下面是一个网站架构逐步发展的基本过程，读完后，请思考，你现在在哪个阶段。
本文部分是我曾经的手稿，今天在草稿箱里面发现，居然没发出去。。。。。 部分是别的大佬的（下面那些实践方案）。
DRM(分布式资源管理) 大型的分布式系统中存在很多的配置文件，分布式资源管理解决了配置文件同步更新的问题，不仅仅是配置文件，此技术还可以支持缓存数据的同步一致，下面将简单介绍一下基于消息机制的分布式
本文钟会出现很多专用的名词，不清楚可以去我另一篇文章中查看。 OpenGL (二)--OpenGL中那些晦涩难懂的名词、动词解析
既然聊并发，我们首先会思考为什么要引入这个技术。通常写程序，我们习惯用单线程串行的思维理解程序运行， 编写业务逻辑（实际上我们通常的代码并不是按顺序串行执行的，只是看上去像，as-if-serial）。 这样可以减少复杂度，也便于测试，往往当需要性能提升，我们才会想到使用并发。那么为什么要并发呢？
导语： 在面试过程中，面试官可能会问到关于Redis缓存的一系列问题。本文将深入探讨Redis缓存相关面试题，并为你提供详细的解答，帮助你在面试中游刃有余。
3 redis服务端仅支持单进程、单线程访问，也就是先来后到的串行模式，避免线程上下文切换，自然也就保证数据操作的原子性。Memcache服务端是支持多线程访问的。
贝壳机器学习平台的计算资源，尤其是 GPU，主要依赖公有云服务，并分布在不同的地理区域。为了让存储可以灵活地跟随计算资源，存储系统需具备高度的灵活性，支持跨区域的数据访问和迁移，同时确保计算任务的连续性和高效性；此外，随着数据量的增长，元数据管理的压力也在逐渐加大。
磁盘IO是非常缓慢的，Linux内核为了减少磁盘的IO次数，在系统调用后，会把用户数据拷贝到内核缓存起来，这个内核缓存空间称之为页缓存。
《多机房多活架构，究竟怎么玩？》说明了在机房迁移的过程中，一定有一个“多机房多活”的中间状态：
大部分老铁都没用过hystrix，一般来说能用到hystrix的公司都是比较大型的互联网公司， 服务的限流，降级，熔断，超时这些东西很多老铁经常听说，在一些技术演讲技术大会上，听一些大牛演讲常说服务限
这篇文章，我们循序渐进，从内存、磁盘I/O、网络I/O、CPU、缓存、架构、算法等多层次递进，串联起高性能开发十大必须掌握的核心技术。
淘宝开放平台（open.taobao.com）是阿里系统与外部系统通讯的最重要平台，每天承载百亿级的API调用，百亿级的消息推送，十亿级的数据同步，经历了8年双11成倍流量增长的洗礼。本文将为您揭开淘宝开放平台的高性能API网关、高可靠消息服务、零漏单数据同步的技术内幕。
我们循序渐进，从内存、磁盘I/O、网络I/O、CPU、缓存、架构、算法等多层次递进，串联起高性能开发十大必须掌握的核心技术。
京东的内容创作平台有很多的样式，比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道，频道就好比露出的位置，频道露出的前提是内容质量审核通过后，频道侧二审通过。上面列举的有些样式因为时效性的考虑所以是不需要审核就可以外露的，比如直播预告、优惠卷，其他的样式则需要在CMS后台管理中经过一道或者两道审核，或者在质检抽查中复活。
PS：这次说了雪崩的解决方案和这几种方案的介绍，下次讲讲如何通过springclud技术完成技术的落地。
上面的工作线程，从磁盘读文件、再通过网络发送数据，数据从磁盘到网络，兜兜转转需要拷贝四次，其中CPU亲自搬运都需要两次。
原因：面试的第一个问题，一般都是让你简单介绍下你自己，或者介绍一下你最近的项目，而一个面试者，如果连自己的简历都无法熟知，对里面提到的项目、技术都无法描述清楚的话，我想没有哪家公司会接受这样的，哪怕你是超级人才，你自我表述不行，估计也会为此头疼，所以，切记：一定要背好自己的简历，不要求你能全部记下，至少要熟记你最近所待过的两家公司，这两家公司里面你做过的项目，你负责的模块，项目里面用到的技术以及相对应的技术实现方案（这个尤为重要）。
老板告诉你，开发一个静态web服务器，把磁盘文件（网页、图片）通过网络发出去，怎么做？
面试技巧 1、背熟你的简历 原因：面试的第一个问题，一般都是让你简单介绍下你自己，或者介绍一下你最近的项目，而一个面试者，如果连自己的简历都无法熟知，对里面提到的项目、技术都无法描述清楚的话，我想没有哪家公司会接受这样的，哪怕你是超级人才，你自我表述不行，估计也会为此头疼，所以，切记：一定要背好自己的简历，不要求你能全部记下，至少要熟记你最近所待过的两家公司，这两家公司里面你做过的项目，你负责的模块，项目里面用到的技术以及相对应的技术实现方案（这个尤为重要）。 2、深入了解并熟记部分Java基础知识 原因：
平台用户分为两类角色：其一是数据服务生产方，其二是数据服务调用方。数据服务生产方只需要配置，做到“配置即开发”，配置包括：1）数据源；2）数据加速到何处；3）接口形态，访问方式；4）配置独立的测试环境，访问隔离的测试数据。当配置完毕后，数据服务平台便会根据配置清单，完成接口的自动化生产和部署。生产和部署完毕后，调用方在平台申请服务权限调用。通过自动化生产，达到配置即开发的目的，从而极大的提升效率。
只要使用到缓存，无论是本地缓存还是使用Redis做缓存，那么就会存在数据同步不一致的问题。
用户多，不代表你服务器访问量大，访问量大不一定你服务器压力大！我们换成专业点的问题，高并发下怎么优化能避免服务器压力过大？
很难说哪种数据访问技术是最优秀的，只有在某种特定的场景下，才能给出答案。所以在一个应用中，往往采用多个数据访问技术：一般是两种，一种采用 ORM 技术框架，而另一种采用偏 JDBC 的底层技术。
本文从设计及服务可用性方面，详细解析了微博短视频高可用、高并发架构设计中的问题与解决方案。
有一个关于JVM名词定义的问题，说”JVM内存模型“，有人会说是关于JVM内存分布（堆栈，方法区等）这些介绍，也有地方说（深入理解JVM虚拟机）上说Java内存模型是JVM的抽象模型（主内存，本地内存）。这两个到底怎么区分啊？有必然关系吗？比如主内存就是堆，本地内存就是栈，这种说法对吗？
许多大型互联网系统，如电商、社交、新闻等App或网站，动辄日活千万甚至上亿，每分钟的峰值流量在数十万以上，架构上如何应对如此高的流量峰值呢？ 本文选自《技术人修炼之道：从程序员到百万高管的72项技能》一书，快来了解下如何通过“缓存”技术来给系统减压吧！ 流量峰值给系统带来的主要危害在于，它会瞬间产生大量对磁盘数据的读取和搜索，通常数据源是数据库或文件系统，当数据访问次数增大时，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至压垮整个数据库，导致系统卡死、服务不可用等严重后果。 常规的应用系统通常会在
分布式存储的思想是将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。它基于以下几个核心思想：
我们都知道在大多数情况下，通过浏览器查询到的数据都是缓存数据，如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话，可能会产生比较严重的后果的。对此，我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，也就是就是缓存与数据库的同步。
许多大型互联网系统，如电商、社交、新闻等App或网站，动辄日活千万甚至上亿，每分钟的峰值流量在数十万以上，架构上如何应对如此高的流量峰值呢？ 本文选自 《技术人修炼之道：从程序员到百万高管的72项技能》 一书，快来了解下如何通过“缓存”技术来给系统减压吧！ 流量峰值给系统带来的主要危害在于，它会瞬间产生大量对磁盘数据的读取和搜索，通常数据源是数据库或文件系统，当数据访问次数增大时，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至压垮整个数据库，导致系统卡死、服务不可用等严重后果。 常规的应用系统通常会
很多年前，读了子柳老师的《淘宝技术这十年》。这本书成为了我的架构启蒙书，书中的一句话像种子一样深埋在我的脑海里：“好的架构是进化来的，不是设计来的”。
今天这篇是我的好朋友 evil say的投稿，这小伙现在大四，客观来说，大四有这个实力，我觉得很不错。他目前正在找实习，如果看了本文觉得他可以，有公司有坑位、愿意抛出橄榄枝的话。请联系他：hack7458@outlook.com
在《究竟先操作缓存，还是数据库？》，有同学在评论提出，相关方案违背了“Cache Aside Pattern”的原则，故今天聊一聊Cache Aside Pattern。
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