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微服务架构—服务降级

什么是服务降级?当服务器压力剧增的情况下,根据实际业务情况及流量,对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理,从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。

微博平台架构师是如何搭建千万级高性能,高并发的网络架构 - 高级架构师

在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?优步 (Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有 10 个小时的服务时间,平均 QPS 只有 30 左右。对于一个后台服务器,单机的平均 QPS 可以到达 800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。

常用的分布式事务解决方案

众所周知,数据库能实现本地事务,也就是在同一个数据库中,你可以允许一组操作要么全都正确执行,要么全都不执行。这里特别强调了本地事务,也就是目前的数据库只能支持同一个数据库中的事务。但现在的系统往往采用微服务架构,业务系统拥有独立的数据库,因此就出现了跨多个数据库的事务需求,这种事务即为 “分布式事务”。那么在目前数据库不支持跨库事务的情况下,我们应该如何实现分布式事务呢?本文首先会为大家梳理分布式事务的基本概念和理论基础,然后介绍几种目前常用的分布式事务解决方案。废话不多说,那就开始吧~

分布式唯一ID极简教程

所有的业务系统,都有生成 ID 的需求,如订单 id,商品 id,文章 ID 等。这个 ID 会是数据库中的唯一主键,在它上面会建立聚集索引!

ID 生成的核心需求有两点:

3分钟读懂何为分布式、微服务和集群!

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小马正在经营一个在线购物网站,名叫TT猫,有商品管理、订单管理、用户管理、支付管理、购物车等模块,每个模块部署到独立的云服务主机。

分布式系统常见的事务处理机制

为保障系统的可用性、可靠性以及性能,在分布式系统中,往往会设置数据冗余,即对数据进行复制。举例来说,当一个数据库的副本被破环以后,那么系统只需要转换到其他数据副本就能继续运行下去。另外一个例子,当访问单一服务器管理的数据的进程数不断增加时,系统就需要对服务器的数量进行扩充,此时,对服务器进行复制,随后让它们分担工作负荷,就可以提高性能。但同时,如何保障多个数据节点之间数据的一致以及如何处理分布式事务,将成为为一个复杂的话题。本文将介绍常用的事务处理机制。

用大白话聊聊分布式系统

一提起 “分布式系统”,大家的第一感觉就是好高大上啊,深不可测,看各类大牛关于分布式系统的演讲或者书籍,也大多是一脸懵逼。本文期望用浅显易懂的大白话来就什么是分布式系统、分布式系统有哪些优势、分布式系统会面临哪里挑战、如何来设计分布式等方面的话题来展开讨论。

分布式存储系统 知识体系

最近看完了杨传辉老师写的《大规模分布式存储系统》一书,发现里面很多知识点和之前看的《大型网站系统与 Java 中间件》有很多相通之处,也渐渐加深了我对分布式技术的兴趣。但无奈分布式涵盖范围太广了,分布式存储、分布式计算、CAP 理论、Paxos 算法、什么 GFS、Hadoop、Dynamo、BigTable、Spanner 等等,不下点功夫还真不能理顺它们之间的内在关系。所以结合两书以及一些优秀博文,总结了分布式存储的知识体系,为以后打下基础而努力。由于初入泥潭,必然有些理解不当的地方,若有大神路过还望不吝指教。

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