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摘要： 给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？ 你在搭建监控系统时，所面临的第一个问题就是选择什么样的监控指标，也就是监控什么。延迟、通信量、错误和饱和度。 延迟指的是请求的响应时间。比如接口的响应时间、访问数据库和缓存的响应时间。 通信量可以理解为吞吐量，也就是单位时间内请求量的大小。比如访问第三方服务的请 阅读全文

摘要： 系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？ 什么时候采用微服务拆分：但是因为你的系统是按照一体化架构部署的，在部署结构上没有分层，应用服务器直接连接数据库，那么当前端请求量增加，部署的应用服务器扩容，数据库的连接数也会大增。数据库连接最多可以设置16384。 其实可以把与用户相关的逻辑部署成一 阅读全文

摘要： 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？ 用户查询的是少量的商品数据，属于查询的热点数据，你可以采用缓存策略将请求尽量挡在上层的缓存中，能被静态化的数据（比如商城里的图片和视频数据）尽量做到静态化，这样就可以命中 CDN 节点缓存减少 Web 服务器的查询量和带宽负担。Web 服务器比如 Ng 阅读全文

摘要： 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？ 缓存可以有多层，比如上面提到的静态缓存处在负载均衡层，分布式缓存处在应用层和数据库层之间，本地缓存处在应用层。我们需要将请求尽量挡在上层，因为越往下层，对于并发的承受能力越差； 缓存命中率是我们对于缓存最重要的一个监控项，越是热点的数据，缓存的命中 阅读全文

摘要： 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？ 它的核心思想是空间换时间，期望使用预先创建好的对象来减少频繁创建对象的性能开销，同时还可以对对象进行统一的管理，降低了对象的使用的成本，总之是好处多多。需要注意的是最小连接数和最大连接数。 如果当前连接数小于最小连接数，则创建新的连接处理数据库请求； 阅读全文

摘要： 如何提升系统性能？ 高并发系统设计的三大目标：高性能、高可用、可扩展 高并发：高性能（响应时间）、高可用（down机、故障、维护）、可扩展（应急扩容） 响应时间（平均值、最大值、分位值），响应为1s，吞吐量为每秒1次，响应缩短到10ms，吞吐量上升到每秒100次，从用户体验来说：200ms分界点，1 阅读全文

摘要： 三个东西 1.原码 我们用第一个位表示符号（ 0 为非负数，1 为负数），剩下的位表示值。例如： +8 → 原：00001000 -8 → 原: 10001000 2.反码 我们用第一位表示符号（ 0 为非负数，1 为负数），剩下的位，非负数保持不变，负数按位求反。例如： +8 → 原：0000 1 阅读全文

摘要： chan 1.chan数据结构 src/runtime/chan.go:hchan定义了channel的数据结构： type hchan struct { qcount uint // 当前队列中剩余元素个数 dataqsiz uint // 环形队列长度，即可以存放的元素个数 buf unsafe 阅读全文

摘要： 氛围：如何持续制造两个人之间的愉悦感 1.氛围 1.1 轻松，愉悦（在朋友之间家人之间，没有社交压力），把注意力集中在当下，你正在做的事情，你正在聊的话题，你面对的这个人身上。 1.2 “假定”对方是我最好的朋友 2 开心，刺激 2.1 在约会的时候去找好玩的 双方都感兴趣的事情 2.2 做一个有趣 阅读全文

摘要： 先处理错误避免嵌套 尽量避免重复 重复的代码想办法用一个函数包起来 type binWriter struct { w io.Writer size int64 err error } // Write writes a value to the provided writer in little 阅读全文