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 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。
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。
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
随着客户上云的加快,客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展,作为服务商来讲,了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。否则,将出现与客户交流困难,影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库,这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。
高可用SpringCloud微服务与docker集成实现动态扩容实战
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。
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。
越来越多的企业在数字化转型和上云进程中选择混合云的形态(云+自建 IDC 或云+其他厂商云)来进行容灾建设,一方面不会过度依赖单一云厂商,另一方面还能充分利用已有的线下 IDC 资源。
郜德光,携程技术保障中心高级数据库经理,负责数据库相关的运维工作,参与了SQL Server和MySQL的高可用以及数据库容灾建设。喜欢钻研技术,对数据相关的技术一直保持着浓厚的兴趣。
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同城异地灾备,主要是用来进行备份容灾的,从而当一个数据中心挂了,另外一个数据中心经过切换之后,能让服务迅速的恢复。
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?
mysql数据库做分页用limit关键字,它后面跟两个参数startIndex和pageSize
互联网公司发展到一定的规模,系统的高可用就变得极其重要。为了应对那些随时可能发生的意外,“多活”在如今互联网公司好像变得是必备的手段了。甚至一些公司发生一些 P0 事故之后,多活也会出现在 case study 的列表之内。
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)。
来自年初和最近朋友的大厂面试题。 阿里巴巴 对象如何进行深拷贝,除了clone happen-before原则 jvm调优的实践 单例对象会被jvm的gc时回收吗 redis如果list较大,怎么优化 tcp的沾包与半包 socket编程相关的一些api和用法 建立和处理连接的是同一个socket吗,socket中两个队列分别是啥 项目中有使用过netty吗 TSL1.3新特性 AES算法原理 redis集群的使用 mysql与mogo对比 场景题:设计一个im系统包括群聊单聊 场景题:设计数据库连接池 场
一个系统中的不同层之间的访问速度不一样,所以我们才需要缓存,这样就可以把一些需要频繁访问的数据放在缓存中,以加快它们的访问速度。
本文将为大家介绍Redis的一些高级特性以及结合一个具体的实际案例来对Redis进行设计分析。
携程实时用户行为服务作为基础服务,目前普遍应用在多个场景中,比如猜你喜欢(携程的推荐系统)、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例,猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项,提高成交效率。旅行是一项综合性的需求,用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台,跨业务线的推荐,特别是实时推荐,能实际满足用户的需求,因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题,包括:1)数据覆盖不全;2)数据输出没有统一格式,对众多使用方提高了接入成本;3)日志处
作者简介 陈清渠,毕业于武汉大学,多年软件及互联网行业开发经验。14年加入携程,先后负责了订单查询服务重构,实时用户行为服务搭建等项目的架构和研发工作,目前负责携程技术中心基础业务研发部订单中心团队。 携程实时用户行为服务作为基础服务,目前普遍应用在多个场景中,比如猜你喜欢(携程的推荐系统),动态广告,用户画像,浏览历史等等。 以猜你喜欢为例,猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项,提高成交效率。旅行是一项综合性的需求,用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台,跨业务线的推荐,特别是实时推荐,能实际满足
以猜你喜欢为例,猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项,提高成交效率。旅行是一项综合性的需求,用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台,跨业务线的推荐,特别是实时推荐,能实际满足用户的需求,因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。
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。
携程实时用户行为服务作为基础服务,目前普遍应用在多个场景中,比如猜你喜欢(携程的推荐系统)、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例,猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项,提高成交效率。旅行是一项综合性的需求,用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台,跨业务线的推荐,特别是实时推荐,能实际满足用户的需求,因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题,包括:1)数据覆盖不全;2)数据输出没有统一格式,对众多使用方提高了接入成本;3)日志处理模块是web service,比较难支持多种数据处理策略和实现方便扩容应对流量洪峰的需求等。 而近几年旅游市场高速增长,数据量越来越大,并且会持续快速增长。有越来越多的使用需求,对系统的实时性,稳定性也提出了更高的要求。总的来说,当前需求对系统的实时性/可用性/性能/扩展性方面都有很高的要求。 一、架构 这样的背景下,我们按照如下结构重新设计了系统:
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。
携程实时用户行为服务作为基础服务,目前普遍应用在多个场景中,比如猜你喜欢(携程的推荐系统)、动态广告、用户画像、浏览历史等等。
工作1-5年,当我们向老板提出加薪的时候,或者跳槽去“捡”offer的时候,我们底气够吗?
在大型互联网应用中,由于数据库读写频繁、压力大等原因,我们通常会使用缓存来减少数据库的访问次数,提高系统的性能。而Redis作为一个高性能的内存数据库,成为了缓存的首选方案之一。但是,缓存和数据库之间存在数据一致性的问题,如何解决这个问题呢?本文将结合JAVA语言和当前各大互联网公司主流解决方案,介绍一下Redis缓存MySQL数据库存储二者如何保证数据一致性。
Redis 对外提供数据访问服务时,使用的是常驻内存的数据。如果仅将数据存在内存,一旦宕机重启,数据全部丢失。
之前给大家介绍过, 我自己用的开发环境都是容器化的,只不过前两年不会用K8,大部分都是用的 Docker 或者 Docker-Compose。随着这一年多对 K8 的学习和工作中的使用,一直有想法用K8 做一套便携式开发环境,以后换电脑就不用再愁数据库、缓存、队列这些基础软件的安装了。正好下个月我就能换新的办公电脑啦,也不能拿『能用就行』的理由再拖延下去了。
我在上篇文章里面,前端研发需要知道的Docker 这篇文章里面提到过,Docker这种容器化的思路,不仅仅是后端研发同学需要掌握的利器,前端研发同学也需要学会使用,有时候前端同学也不可避免的会做一些全栈的项目,此时如果用到 MySQL,Redis,这样的一些组件的话,如果能有一个配置将其串起来,清晰的管理,那将会极大的增加代码的可维护性,以及在后续引导其他新同学参与项目研发的话,那也将非常的便捷。
Java中的锁是用于管理多线程并发访问共享资源的关键机制。锁可以确保在任意给定时间内只有一个线程可以访问特定的资源,从而避免数据竞争和不一致性。Java提供了多种锁机制,可以分为以下几类:
1、在CSDN这么久了,也是有感情的。很感谢这么多粉丝们关注了我,我想,是要回报一下大家的。所以我的博客也是比较用心的,大家可以看出来吧,几乎每周我都会 “排水”,平时也坚持尽量不灌水。上上周我一波就清理了六十几篇水文,感觉整体质量又上了一个台阶。十月份预计保留在我的主页上的有350篇,透个底,我目前的更新速度是一周20篇左右。小短文居多,没什么流量,但是基本一针见血,你们看着省时间,我写的也更省时间。写完我就发我粉丝群去,说真的,不差那点流量,虽然我也很想有朋友跟我说:你这里写的不对,我想你写一篇XXX,都是过去式啦,我们已经组成了技术探讨小组,可以互相往死里问哈哈,有想来可以私信我。
垃圾回收器的基本原理是什么?垃圾回收器可以马上回收内存吗?有什么办法主动通知虚拟机进行垃圾回收?
来源:dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
Redis 中的事务 在我们平常的程序中,不是多个客户端同时处理数据时,程序都会稳定的执行,但是我们都会遇到多个客户端访问的情况,这样就会容易出现数据错误的情况。为了防止这个情况我们才有了事务这一说。那么什么是事务呢? 事务是一个单独的隔离操作:事务中的命令都会序列化、按照顺讯的执行,并在在执行过程找那个不会被其他客户端发送过来的命令所打断。 事务是原子性的操作,命令要么是全部执行,要么是全部都不执行。 使用事务 为了方便我们在程序中使用Redis的事务,在Redis中有一个EXEC命
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
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台,目前支持 Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka之间的数据同步,即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等,并对用户永久免费。
https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
tomcat 版本网址:https://registry.hub.docker.com/_/tomcat (opens new window)
在分布式系统中,我们知道CAP定理和BASE理论,数据的安全和性能是负相关的,数据的安全性提高了,那他的性能就会下降,相关,他的性能提高了,数据的安全性就会下降。我们从几个中间件来讨论这个问题。
作者简介 宮娴,携程高级后端开发工程师;Spike,携程高级后端开发专家。 随着携程国际化业务的快速推进,搜索引擎作为用户体验中至关重要的一环,上云变得志在必行。本文主要分享酒店搜索引擎迁移AWS的探索与实践过程,内容将涵盖一个HTTP请求的全链路处理过程:包括从APP发出请求到网关,再到内网错综复杂的微服务,最后到所依赖的各种持久化存储。 一、微服务架构带来的挑战 这次上云的是爆款业务,用户直观的感受是点击TRIP APP的Hotel搜索页的Hotel Staycation Deals。 携程采用主流
随着整个互联网流量红利进入末期,各大厂在着力吸引新客的同时,在既有客户群体的运营上也是煞费苦心,各种提高客户体验、个性化服务的场景层出不穷。
Webman 是一个基于 Workerman 的高性能 PHP 异步 Web 框架,专为构建高并发、高性能的 Web 应用而设计。与传统的同步阻塞框架不同,Webman 采用事件驱动和异步非阻塞 I/O,使其在处理大量并发请求时表现出色。Webman 提供了简洁易用的 API 和灵活的扩展机制,非常适合用于构建实时应用、API 服务等。
在Redis中,我们在使用相关命令时实际上是在默认的数据库中执行的,因为在Redis中是有很多个数据库的,不同数据库与数据库之间数据是不同步的,那么在这一篇中, 我们主要了解一下Redis中数据库相关知识。
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。
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。
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