来源：dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
这个技术方案的难点就在于：如何解析MySQL的Bin Log。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的
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Redis基于内存，读写速度快，也可做持久化，但是内存空间有限，当数据量超过内存空间时，需扩充内存，但内存价格贵。
之后通过消息通知服务异步下单，若第4步异步下单失败，重试操作，试图重新生成订单，MQ的消息也可回溯。
一般来说，同事类之间的关系是比较复杂的，多个同事类之间互相关联时，他们之间的关系会呈现为复杂的网状结构，这是一种过度耦合的架构，即不利于类的复用，也不稳定。例如在下图中，有六个同事类对象，假如对象1发生变化，那么将会有4个对象受到影响。如果对象2发生变化，那么将会有5个对象受到影响。也就是说，同事类之间直接关联的设计是不好的。
缓存删除后，尚未更新数据库，并发读请求，从数据库读到了旧值，并且更新到缓存导致后续请求都是旧值。
世界上存在着各种各样的数据库，不同数据库有各自的应用场景，对于同一份数据，最开始可能使用关系型数据库（如MySQL）进行存储查询，使用Redis作为缓存数据库，当数据量较大时使用MySQL进行查询可能较慢，所以需要将数据同步到Elasticsearch或者列式数据库如Hbase中进行大数据查询。
之前介绍Harbor私有仓库的安装和使用，这里重点说下Harbor高可用集群方案的部署，目前主要有两种主流的Harbor高可用集群方案：1）双主复制；2）多harbor实例共享后端存储。
Redis 是一种高性能的内存数据库，通过将数据存储在内存中，可以实现快速读写操作。在某些场景下，我们可能需要将数据库中的数据同步到 Redis 中，以提高读取性能和响应速度。本文将介绍如何使用 Redis 实现与数据库数据同步，并提供相应的代码示例。
Swoole-2.0 提供了PHP原生协程调度器，PHP代码可以按照同步方式编写，底层引擎使用异步IO，调度器会在IO完成后自动切换PHP函数调用栈。 内置协程不依赖PHP的Yield/Generator语法，实现了真正的同步代码，异步IO。Swoole-2.0兼容Swoole-1.0所有现存特性，同时支持同步阻塞、异步非阻塞回调、协程 3 种 IO 模型。 协程可以理解为用户态线程，通过协作而不是抢占来进行切换。相对于操作系统进程或者线程，协程所有的操作都可以在用户态完成，创建和切换的消耗更低。Swool
工作需要研究了下阿里开源的MySQL Binlog增量订阅消费组件canal，其功能强大、运行稳定，但是有些方面不是太符合需求，主要有如下三点：
原文链接：https://juejin.im/post/5d5c99b66fb9a06ae072060d
前不久在工作过程中用到了kafka中间件，简单来说是个消息队列，除了支持高吞吐量、发布订阅等功能外，它还支持回放，我可以通过修改偏移量重新获取数据，这个功能是一个非常常见的使用场景，也是我选择kafka的一个重要原因。
缓存是软件开发中一个非常有用的概念，数据库缓存更是在项目中必然会遇到的场景。而缓存一致性的保证，更是在面试中被反复问到，这里进行一下总结，针对不同的要求，选择恰到好处的一致性方案。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有这非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。一般团队都是自己搭建Redis，也会使用云服务，例如腾讯云Redis服务。支持主从热备，提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
在高并发的业务场景下，数据库的性能瓶颈往往都是用户并发访问过大。所以，一般都使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接去访问MySQL等数据库。从而减少网络请求的延迟响应
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有着非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。
canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。
redis存储对象主要有两种方式： （1）采用json序列化成字符串的方式进行存储 （2）采用二进制的方式进行存储
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。
Redis作为承担缓存作用的数据库，一般会应用在高并发的场景里，而在这些高并发应用场景的数据库层面还会用到其他数据库的组件或集群以提升性能，比如用MySQL主从集群实现读写分离效果、用MyCAT组件实现分库分表的功能。另外，Redis本身会以集群的形式对外提供缓存服务。
部署NFS集群热备高可用环境，用作jumpserver集群的远程存储，实现jumpserver数据持久化。
文章目录 什么是云原生 什么是Docker MySQL主从复制（1主1从） Master节点配置 Slave节点配置 测试主从同步 主从同步失败问题（Slave_SQL_Running:No） Slave_SQL_Running:No的解决办法 Redis集群（3主6从） 10亿条数据怎么进行缓存 哈希取余算法（小厂采用） 一致性hash算法（中大厂采用） hash槽算法（大厂采用、和Redis集群也是采用这种） 快速搭建Redis Cluster（3主6从） 快速生成9个容器实例 查看容器实例是否全部启
对于电商系统来说，商品搜索是其核心功能之一，如何能保证在海量的数据中，能低延时的搜索到关心的商品信息直接影响到用户的使用体验，在商品搜索中，如根据用户画像定向的做推荐，或是基于位置信息如美团O2O类搜索，这些个性化搜索是关系型数据库无法完成的，这时候搜索引擎ElasticSearch+Redis就能发挥关键作用。
主从同步的整体思路不外乎“数据镜像（image） + 流水（binlog）”，但是仔细考虑，会有一些值得思考的细节问题，看看你是否考虑过？
这种数据同步的代码跟业务代码糅合在一起会不太优雅，能不能把这些数据同步的代码抽出来形成一个独立的模块呢，答案是可以的。
我负责我司的报表系统，小胖是我小弟。随着业务量的增加，单实例顶不住，我就搭建了多个 Redis 实例，实现主从模式。
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
tomcat 版本网址：https://registry.hub.docker.com/_/tomcat (opens new window)
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
AI在24年越来越完善了，但目前大部分都是在使用文字聊天项目，而扩展下去也就是GPT项目。但目前市面上的AI其实已经很多了，例如我们常用到的dell-3绘图、MJ绘图以及国内比较出名的文心一言、讯飞星火、遵义千问等等。将这一系列AI集成到一个项目，同时拥有不错的用户管理、支付机制以及完善的前后台管理，便能形成一个 完全可商用的AI集成项目，也就是我们网上经常看到的别人网站上需要付费购买那种，而今天我们也可以用NAS来搭建这样一个项目。
redis将数据保存在内存中，一旦Redis服务器被关闭，或者运行Redis服务的主机本身被关闭的话，储存在内存里面的数据就会丢失
关于这道题，每个人的项目经历都不太一样，所以各位朋友根据自己的实际情况来介绍吧，在这里就不多介绍了。
这些面试题来自于我的老乡读者分享，很厉害，2年经验，面试几个月拿下了N个Offer，包括滴滴、有赞和阿里这些一二线公司。
在网络层的背后，每一个业务都需要数据的支撑，数据库的优化在整个系统中就显得至关重要了。 虽然 NoSQL 在并发性能上要优于传统的 DBA，但由于 MySQL 在扩展性等方面的优势，MySQL 依然作为企业级数据存储的首选。
在高并发的场景下，大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，MySQL和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
1、什么是悲观锁？什么是乐观锁？ 1）悲观锁 它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在 整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供 的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改 数据）。
在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据库完全可以轻松应付。在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多。
有很长一段时间没有做PHP开发了，最近有做PHP开发的小伙伴在个人微信公众号后台留言，能够分享一些PHP有关的面试题。于是给安排上。
—1— 前言 在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数
协程可以简单理解为线程，只不过这个线程是用户态的，不需要操作系统参与，创建销毁和切换的成本非常低，和线程不同的是协程没法利用多核 cpu 的，想利用多核 cpu 需要依赖 Swoole 的多进程模型。
所谓的一致性问题是指，在同时使用缓存和数据库的情况下，要确保数据在缓存与数据库中的更新操作保持同步。也就是当对数据进行修改时，无论是先修改缓存还是先修改数据库，最终都要保证两者的数据是一样的，不会出现数据不一样的问题。
作者简介 荣华，携程高级研发经理，专注于后端技术项目研发管理。 军威，携程软件技术专家，负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永，携程资深软件工程师，专注于实时计算，数据分析工程。 俊强，携程高级后端开发工程师，拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来，已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段，在见证了大量业务奇迹的同时，也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
可重复读解决了脏读和不可重复读的问题，但是可能会出现幻读的问题。在这个隔离级别下，同一个事务内的多次读取结果是一致的，不同事务之间的读取结果互不干扰。
在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
在实际应用中，我们经常需要把 MySQL 的数据同步至其它数据源，也就是在对 MySQL 的数据进行了新增、修改、删除等操作后，把该数据相关的业务逻辑变更也应用到其它数据源，例如：
canal是阿里的开源框架，其优势在于可以方便地同步数据库中增量数据到其他的存储应用（MySQL、Kafka、Elastic Search、HBase、Redis等等）。
Redis 现在已经十分流行，互联网几乎所有项目都会用到，在使用 Redis 时，你知道是如何保证稳定和高效的提供服务呢，它的架构演化路程是什么呢？
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