随笔分类 - 高并发/分布式
摘要：（转载） 一、什么是布隆过滤器 本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。 相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更
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摘要：1. 数据库自增id 单独使用一个数据库表（无意义，主要用于获取id）获取自增id，再将此id导入到需要的表中。 2. UUID 太长了，作为主键性能太差。 3. 系统当前时间 并发高容易重复。 4. SnowFlake（雪花）算法 snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生
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摘要：一、系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用 dubbo 来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，不也可以扛高并发么。 二、缓存 缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家 redis
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摘要：一、什么是分库分表 分表 比如你单表都几千万数据了，你确定你能扛住么？绝对不行，单表数据量太大，会极大影响你的 sql 执行的性能，到了后面你的 sql 可能就跑的很慢了。一般来说，就以我的经验来看，单表到几百万的时候，性能就会相对差一些了，你就得分表了。 分表是啥意思？就是把一个表的数据放到多个表
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摘要：redis 的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？了解 redis 事务的 CAS 方案吗？ 这个也是线上非常常见的一个问题，就是多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了；或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，数据就错了。而且
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59167071
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摘要：一、缓存击穿 在高并发下，对一个特定的值进行查询，但是这个时候缓存正好过期了，缓存没有命中，导致大量请求直接落到数据库上，如活动系统里面查询活动信息，但是在活动进行过程中活动缓存突然过期了。 解决方案：在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住
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摘要：为什么使用缓存？ 用缓存，主要有两个用途：高性能、高并发。 【高性能】 假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作 mysql，半天查出来一个结果，耗时 600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？ 缓存啊，折腾 6
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摘要：分布式事务的实现主要有以下 5 种方案： XA 方案 TCC 方案 本地消息表 可靠消息最终一致性方案 最大努力通知方案 CAP定理是指WEB服务无法同时满足一下3个属性： 一致性(Consistency) ： 客户端知道一系列的操作都会同时发生(生效) 可用性(Availability) ： 每个
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摘要：https://www.cnblogs.com/goodAndyxublog/p/13327412.html 一个用户的 Session 信息如果存储在一个服务器上，那么当负载均衡器把用户的下一个请求转发到另一个服务器，由于服务器没有用户的 Session 信息，那么该用户就需要重新进行登录等操作。
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摘要：参考链接1 --分布式系列文章 参考连接2 一、何为分布式一致性 C（一致性）A（高可用）P（分区容错性）理论：在满足CP的基础上尽可能提高可用性。 一致性(Consistency) ： 客户端知道一系列的操作都会同时发生(生效) 可用性(Availability) ： 每个操作都必须以可预期的响应
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摘要：相关链接 超卖事故 一、什么是分布式锁 在多线程模型中，可以使用同步机制实现安全访问数据。但是多个服务器访问时，会导致数据最终不一致问题。常见分布式锁可以基于数据库/Redis/Zookeeper实现。 分布式锁应该具备以下条件： 1.一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行（互斥）。 2.高
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