随笔分类 -  实战总结

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分布式多级缓存设计方案
摘要：分布式多级缓存设计方案 设计背景概念场景 技术调研一级缓存 · JVM缓存HashMap & ConcurrentHashMap & Caffeine本地缓存设计 二级缓存 · Redis 设计方案缓存架构设计缓存拦截流程缓存加载流程缓存更新流程 设计背景 概念 先简单解释下什么是分布式多级缓存，所 阅读全文
posted @ 2020-09-29 15:11 大摩羯先生 阅读(116) 评论(0) 推荐(0)
复杂逻辑业务层治理探究
摘要：复杂逻辑业务层治理探究 模型背景优点问题分析 模型发展简易版：朴素责任链（Responsible Chain）增强版：责任链（Responsible Chain） + 线程变量（ThreadLocal）成型版：执行环境（Context）+ 处理引擎（Processor）+ 执行器（Executor） 阅读全文
posted @ 2020-09-28 21:45 大摩羯先生 阅读(169) 评论(0) 推荐(2)
从0到1构建大促运营活动
摘要：从0到1构建大促运营活动 前言一、需求背景依托流量平台拉新业务促活 二、需求分析2.1 运营玩法分析2.2 业务需求分析2.3 领域对象识别2.4 业务场景拆分 三、任务拆解四、研发设计4.1 库表设计库表规划数据量评估 4.2 系统架构4.3 技术架构4.4 核心流程4.4.1 奖励入账入账方式奖 阅读全文
posted @ 2020-06-24 17:53 大摩羯先生 阅读(51) 评论(0) 推荐(0)
【实战总结】线程池异常处理策略
摘要：简单谈谈线程池在使用过程中出现异常的一些处理策略，合理使用线程池，必须能够识别主线程与线程池直接的关系、充分了解线程池机制，发挥优点，了解盲区，合理利用不留坑。 先demo几个例子，有时间展开论述下使用场景和异常处理。 /** * created by guanjian on 2020/6/18 1 阅读全文
posted @ 2020-06-23 13:16 大摩羯先生 阅读(125) 评论(0) 推荐(0)
【实战总结】决策结果快速匹配
摘要：目录 1、决策树二叉寻果策略匹配 1.1策略匹配示意图 1.2方案总结 2、决策表映射寻果策略匹配 1.1策略匹配示意图 1.2方案总结 1.3实战 1、决策树二叉寻果策略匹配 1.1策略匹配示意图 1.2方案总结 ※ 时间复杂度分析 平均时间复杂度O(log2N)，根据实际业务场景判断配置，极大可 阅读全文
posted @ 2020-06-23 13:07 大摩羯先生 阅读(43) 评论(0) 推荐(0)
【实战总结】分布式任务交替协作
摘要：目录 1、Redis实现方案 1.1 Redis API使用 1.2 交互方案 2、Zookeeper实现方案 1、Redis实现方案 1.1 Redis API使用 利用哈希表结构进行分布式任务执行顺序和执行时间控制来解决限频问题 hlen 查看哈希表中key数量，用来检测当前任务数量，同一时刻只 阅读全文
posted @ 2020-06-23 13:00 大摩羯先生 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)
【实战总结】分库路由字段与业务字段绑定落库
摘要：目录 问题背景 常见的解决方案 方案1：Hbase+ES 方案2：MQ异步绑定 问题背景 我们一般分库分表的路由字段是用户的账户ID（userId），有些业务场景外部不以此做业务，而是以业务请求ID等进行业务交互 所以我们内部系统通过userId来串联业务关系，但是与外部交互要使用到bizId等这些 阅读全文
posted @ 2020-06-20 21:57 大摩羯先生 阅读(47) 评论(0) 推荐(0)
【实战总结】使用Redis做模糊匹配查询
摘要：最近在做一个模糊匹配查询的需求，剖析需求本质无非就是根据入参来模糊匹配相关数据进行返回展示。 由于数据是存储在数据库的，简单实现的话可以考虑使用DB的SQL来进行模糊匹配查询，比较考量的就是如何控制你的SQL以及如果能够高效命中索引来优化SQL来实现快速查询了。 由于是全查询的业务，而且业务场景对服 阅读全文
posted @ 2020-03-05 09:42 大摩羯先生 阅读(1199) 评论(0) 推荐(0)
【实战总结】根据地图经纬度及范围查询坐标点信息
摘要：使用地图经纬度及范围查询坐标点信息的场景，在现实开发中还是有很多机会遇到的，比如地图导航类应用计算两点之间的距离及范围、大众点评美团等点餐按照买家和商家的坐标点进行计算距离，等等。 最近在项目中的一个需求和以上问题类似，需要按照用户的地图坐标经纬度查询一定范围内的商户信息。静下心来思考下，把问题拆解 阅读全文
posted @ 2020-03-04 14:15 大摩羯先生 阅读(300) 评论(0) 推荐(0)

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