秒杀系统设计关键点及应对措施
在互联网分布式系统中设计秒杀场景时，需要从多个关键点进行优化，以应对高并发、高可用性以及数据一致性等挑战。以下是整个流程的设计关键点以及应对方案： 1. 系统架构设计 分布式架构 微服务架构：采用微服务架构将不同功能模块化部署，如商品管理、订单管理、支付等，便于独立扩展和维护。 分布式部署：通过分布式架构将负载分散到多个服务器上，提高系统的并发处理能力。 服务发现与配置中心 使用Eureka或Nacos作为服务发现和配置中心，动态管理服务实例，确保服务的高可用。 2. 数据库设计 分库分表 对数...有哪些设计模式及各自特点
2025-3-12 diaba
设计模式（Design Patterns）是软件工程中用于解决常见问题的可复用解决方案。它们是经过验证的最佳实践，能够帮助开发者提高代码的可维护性、可扩展性和可复用性。设计模式主要分为三大类：创建型模式、结构型模式和行为型模式。 以下是常见的设计模式及其特点： 一、创建型模式（Creational Patterns） 创建型模式用于创建对象，同时隐藏创建逻辑，而不是直接使用new操作符实例化对象。这些模式可以简化对象的创建过程，并提供更好的灵活性。 1. 单例模式（Singleton Pattern） 特点：确保...实现一个简单的线程池
2025-3-10 diaba
实现一个简单的线程池需要考虑以下几个关键点： 任务队列：用于存储待执行的任务。 工作线程：线程池中的线程，负责从任务队列中取出任务并执行。 任务提交：提供方法允许外部提交任务到线程池。 线程管理：控制线程的创建、销毁和复用。 以下是一个简单的线程池实现，支持任务的提交和执行： import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import java.util.concurrent.locks.Condition; import ja...Go语言实现单例
type Example struct{} var doOnce sync.Once var INSTANCE *Example func NewExample() *Example { doOnce.Do(func() { INSTANCE = &Example{} }) return INSTANCE }epoll、select 和 poll优缺点详细介绍
2025-3-10 diaba
IO多路复用是一种高效的并发处理技术，通过内核级别的支持，可以显著提高网络服务的性能和并发能力。常见的IO多路复用技术包括select、poll、epoll、kqueue和IOCP，每种技术都有其适用场景和优缺点。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的IO多路复用机制 epoll、select 和 poll 都是用于实现 IO多路复用 的系统调用，它们允许程序同时监控多个文件描述符（如套接字、文件等），以确定哪些描述符已经准备好进行读写操作。这使得单个线程能够高效地管理多个并发连接，而无需为每个连接创建单独的线程或进程。 ...IO多路复用在Redis发挥重要作用
Redis 是一个内存数据库，其核心操作主要是对内存中的数据进行读写，而不是像传统数据库那样频繁访问磁盘文件。然而，Redis 仍然需要处理大量的网络 I/O 操作，因为它是通过网络与客户端进行通信的。这就是 I/O 多路复用在 Redis 中发挥重要作用的原因。 1. Redis 的网络通信需求 Redis 是一个高性能的网络服务，其主要功能是通过网络接收客户端请求并返回响应。具体来说： 客户端通过网络连接（通常是 TCP 套接字）向 Redis 发送命令。 Redis 接收这些命令，处理它们，并将结果通过网络发...Redis 的 ZSET（Sorted Set，有序集合）
Redis 的 ZSET（Sorted Set，有序集合） 是一种非常强大的数据结构，它结合了集合（Set）和哈希表（Hash）的特点，能够存储带有分数（score）的成员（member），并且根据分数对成员进行排序。ZSET 的高效性和灵活性使其在许多场景中被广泛应用，例如实现排行榜、优先队列等。 ZSET 的底层实现结构 Redis 的 ZSET 底层使用了两种数据结构来实现： 双跳表（Skip List） 哈希表（Hash Table） 这两种结构共同工作，使得 ZS...「Kadane算法」动态规划：求连续子数组最大值
package main import ( "fmt" ) // maxSubarraySum 计算数组的最大连续子数组和 // 如果最大和是正数，返回该值；如果是负数或0，返回0 func maxSubarraySum(arr []int) int { if len(arr) == 0 { return 0 } currentMax := 0 globalMax := 0 for _, num := range arr { currentMax = max(0, currentMax+num) // 更新当前子数组的最大和 if currentMax >...Redis数据结构介绍
Redis 是一种高性能的键值存储数据库，支持多种数据结构。每种数据结构都有其独特的特点和适用场景。以下是 Redis 中常见的数据结构及其应用场景： 1. 字符串（String） 字符串是 Redis 最基本的数据类型，可以存储字符串、数字或二进制数据。 特点 最简单的数据结构，类似于键值对。 支持多种操作，如设置值、获取值、追加值、自增/自减操作等。 可以存储任意类型的数据（字符串、数字、二进制数据）。 应用场景 缓存数据：存储用户会话信息、页面缓存等。 ...标签: redis
常见IO模型
常见的I/O模型主要有五种，分别是同步阻塞I/O、同步非阻塞I/O、I/O多路复用、信号驱动I/O和异步I/O。以下是对这五种模型的详细介绍： 1. 同步阻塞I/O（Blocking I/O） 工作原理：当用户程序调用read函数读取数据时，如果数据尚未准备好，用户线程会被阻塞，直到数据准备好并被拷贝到用户空间。 优点：实现简单，挂起不占用CPU资源。 缺点：线程资源浪费，效率低下，因为线程在等待数据时不能做其他工作。 2. 同步非阻塞I/O（Non-Blocking I/O） 工作原理：允许用户...标签: IO
DNS服务器介绍
DNS系统是一个分布式数据库，域名解析信息分布在不同的DNS服务器上，而不是集中在一个服务器中。以下是关于DNS系统的一些关键点，帮助理解其工作机制： 1. DNS的分布式架构 DNS（Domain Name System，域名系统）是一个分层的、分布式数据库系统，用于将域名（如www.example.com）转换为IP地址（如192.0.2.1）。这种分布式架构使得DNS能够高效地处理大量的域名解析请求，并且具有良好的扩展性和容错性。 2. DNS服务器的类型 DNS系统中有不同类型的服务器，它们各自承担不同的职责：...标签: 网络
如何做到RPO=0和RTO<1min
在单元化部署中，当某个单元出现故障需要将流量切换到其他单元时，数据库层面的流量切换和数据支持主要通过以下方式实现： 1. RPO=0 的含义 RPO（Recovery Point Objective，恢复点目标）是指在灾难发生时，系统所能容忍的数据丢失量。RPO=0 表示在灾难发生时，系统不会丢失任何已提交的数据，即数据的完整性得到完全保障。 2. RTO<1min 的含义 RTO（Recovery Time Objective，恢复时间目标）是指从灾难发生到系统恢复服务功能所需的最短时间。RTO<1min 表示在...蚂蚁LDC在如何高效地完成流量切换？
在单元化部署中，当某个单元出现故障需要将流量切换到其他单元时，数据库层面的流量切换和数据支持主要通过以下步骤实现： 1. 数据库副本提升 在单元化架构中，每个数据分片通常在多个单元中存在副本。当某个单元（如 RZone1）出现故障时，需要将该单元对应的数据分片的副本提升为主副本。例如： 假设 RZone1 的数据分片 A 在 RZone2 和 RZone3 中有副本，故障发生时，系统会将 RZone2 或 RZone3 中的副本提升为新的主副本。 2. 流量切换 在数据库副本提升...蚂蚁集团LDC
蚂蚁集团的 LDC（逻辑数据中心）架构是其单元化架构的核心实现，旨在通过分治思想解决分布式系统的扩展性、容灾能力和高可用性问题。以下是其主要设计和实现方式： 1. 单元化架构设计 LDC 的核心是单元化，即将用户和业务逻辑划分为多个独立的单元（分片），每个单元独立部署并服务特定用户群体。这种设计通过分库分表解决了数据库单点瓶颈问题，并支持系统的水平扩展。 2. 区域划分与部署 蚂蚁集团的 LDC 架构分为以下几种区域： RZone（Region Zone）：可拆分的业务和数据部署在 RZone 中，每个 RZone...标签: 蚂蚁LDC
分布式系统架构原则及方法论
互联网分布式系统架构师需要掌握一系列架构原则和方法论，以应对系统设计中的复杂性和挑战。以下是关键内容的总结： 架构原则 1.CAP定理与权衡 在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）无法同时满足，架构师需要根据业务需求进行权衡。例如，金融系统通常优先选择强一致性（CP），而电商系统可能更注重可用性（AP）。 借助最终一致性（Eventual Consistency）等策略，可在一致性和可用性之间找到平衡。 2.可扩展性与弹性 水平扩展（Scale Out）...分布式系统中实现负载均衡
在分布式系统中实现负载均衡是确保系统高性能、高可用性和可扩展性的关键。以下是几种常见的负载均衡实现方法和策略： 1. 负载均衡的分类 负载均衡可以根据实现方式分为以下几类： DNS 负载均衡：通过 DNS 解析将请求分配到不同的服务器，通常基于地理位置或简单的轮询策略。 硬件负载均衡：使用专门的硬件设备（如 F5）来分配流量，具有高性能和高可靠性。 软件负载均衡：通过软件工具（如 Nginx、HAProxy）实现负载均衡，灵活且易于配置。 2. 常见的负载均衡策略 根据不...标签: 负载均衡
RateLimiter代码中写限流
RateLimiter 是 Guava 工具包中用于控制操作频率的工具，它基于令牌桶算法实现，能够限制代码的执行速率。以下是 RateLimiter 的使用方法和一些高级特性： 基本使用 RateLimiter 通过 RateLimiter.create(double permitsPerSecond) 方法创建，其中 permitsPerSecond 表示每秒允许的令牌数量。例如，创建一个每秒允许 2 个请求的 RateLimiter： RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2.0); ...标签: 限流
MVCC原理介绍
MVCC（Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制）是一种用于提高数据库并发性能的机制，通过维护数据的多个版本，允许读写操作并行执行，从而减少锁竞争。以下是MVCC的详细原理介绍： 1. MVCC的核心思想 MVCC的核心思想是为每行数据维护多个版本，每个版本对应一个特定的事务版本号。通过版本号，数据库可以判断某个事务在执行时应该看到哪个版本的数据，从而实现读操作不加锁，避免读写冲突。 2. 版本链 在MVCC机制下，数据库中的每行数据都维护一个版本链，记录了该行数据的多个版本...代码审查需要关注哪些方面问题？
代码审查（Code Review）是软件开发中一个非常重要的环节，它可以帮助发现潜在的缺陷、提升代码质量、促进团队知识共享。以下是代码审查通常关注的几个关键方面： **1. 代码的正确性（Correctness） 功能实现：代码是否正确实现了需求，是否满足功能规格说明。 逻辑错误：是否存在逻辑漏洞，例如条件判断错误、循环逻辑问题等。 边界条件处理：是否正确处理了边界条件和异常情况，例如空指针、空集合、边界值等。 数据处理：数据的读取...标签: 代码审查 CodeReview
架构师在全局设计时需要考虑哪些因素？
架构师在进行全局设计时，需要综合考虑多个因素，来满足业务需求、具备良好的性能、安全性和可扩展性，并在关键点上进行技术选型和设计。以下是架构师在全局设计中需要考虑的因素以及关键点的设计技术： 架构师需要考虑的因素 1. 全局视角与系统性思维 业务维度：深刻理解业务战略、需求和流程，确保架构与业务目标一致。 技术维度：分析技术现状、趋势和生态，规划技术演进方向。 质量维度：全面考虑性能、可用性、安全性和可扩展性等质量属性。 团队维度：考虑团队技能、研发效能和协同方式，设计易于理解和落地的架构。 ...标签: 架构师
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