MySQL主从复制，读写分离是互联网常见的数据库架构，该架构最令人诟病的地方就是，在数据量较大并发量较大的场景下，主从延时会比较严重。为什么主从延时这么大？答：MySQL使用单线程重放RelayLog。应该怎么优化，缩短重放时间？答：多线程并行重放RelayLog可以缩短时间。多线程并行重放RelayLog有什么问题？答：需要考虑如何分割RelayLog，才能够让多个数据库实例，多个线程并行重放R
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2020-11-17 12:10:49
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上次《百亿级数据DB秒级平滑扩容！》之后，很多朋友提问，说如果不是“双倍”扩容，能否做到平滑迁移，不影响服务呢？适用什么场景？互联网有很多“数据量较大，并发量较大，业务复杂度较高”的业务场景，其典型系统分层架构如下：（1）上游是业务层biz，实现个性化的业务逻辑；（2）中游是服务层service，封装数据访问；（3）下游是数据层db，存储固化的业务数据；服务化分层架构的好处是，服务层屏蔽下游数据层
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2020-11-16 13:59:24
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SM，第一篇服务网格（ServiceMesh）这两年异常之火，号称是下一代微服务架构，接下来两个月，准备系统性的写写这个东西，希望能够让大家对最新的架构技术，有个初步的了解。画外音：我的行文的风格了，“为什么”往往比“怎么样”更重要。互联网公司，经常使用的是微服务分层架构。画外音：为什么要服务化，详见《服务化到底解决什么问题？》。随着数据量不断增大，吞吐量不断增加，业务越来越复杂，服务的个数会越来
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2020-11-16 13:58:09
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在《消息顺序性为何这么难？》中，介绍了一种为了保证“所有群友展示的群消息时序都是一致的”所使用的“ID串行化”的方法：让同一个群gid的所有消息落在同一台服务器上处理。ID串行化是如何实现的呢？互联网高可用常见分层架构客户端，反向代理层，接入层，服务层，存储层，这是互联网常见的高可用分层架构。画外音：这个图用过好多次。这里的“服务层”至关重要，ID串行化保证的是，同一个群gid的消息落在同一个服务
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2020-11-16 13:56:56
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最近留言问“高可用”的朋友颇多，找历史文章又找不到，故重新优化发布，希望大家有收获。一、什么是高可用高可用HA（HighAvailability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。很多公司的高可用目
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2020-11-16 13:56:35
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这是一个真实的故事。【上】我叫“小孩子”，一个后端研发工程师，平时喜欢搞技术，看源码。和大部分互联网公司一样，我使用MySQL作为存储，在研究MySQL，学习MySQL的过程中，我遇到了这样一些困难：（1）网上MySQL的资料不系统，多而杂；（2）有的书偏应用，比较浅，底层原理没有讲；（3）有的书语言比较晦涩，比较难懂；我在想，会不会有很多技术的小伙伴，在学习MySQL的时候，会不会遇到类似的问题
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2020-11-16 13:56:12
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架构师之路年终总结（九）-工具篇架构与运维是互联网系统公司必不可少的一环，之前也花了一些心思写架构与运维的文章，很多一分钟系列，欢迎回顾。1.《如何进行无损发布，从此不用凌晨上线》很多公司选择在晚上发布，美名其曰“对用户影响最小”，自从实现了无损发布，随时随地上线，每天按时下班，爽。2.《服务挂了，怎么自动恢复？》一分钟系列，一个互联网常见的运维工具。3.《nohup与&到底有啥用？》一分
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2020-11-16 13:55:51
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以前的文章讨论过《互联网架构，究竟为啥要做服务化？》，随着数据量、并发量、业务复杂度的增长，互联网架构会出现以下问题：代码到处拷贝底层复杂性扩散基础库（so/jar/dll）耦合SQL质量得不到保障，业务相互影响数据库耦合“服务化”是一个很好的解决上述痛点的方案。那么问题来了，微服务架构多“微”才合适？行业内有这样四类常见实践。实践一：统一服务层这是最粗犷的玩法，所有基础数据，都通过一个统一的服务
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2020-11-16 13:55:14
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架构师之路年终总结（五）-缓存篇缓存是互联网系统架构中必不可少的一环，之前花大精力系统性的写了10篇，缓存架构设计相关的文章，欢迎回顾。1.《进程内缓存究竟怎么玩？》缓存，可以分为：进程内缓存，缓存服务。文章介绍了：（1）什么是进程内缓存（2）进程内缓存的优缺点（3）进程内缓存保存一致性的3种方案（4）到底什么时候用进程内缓存文章也说明，大部分业务场景，不应该用进程内缓存，而应该用缓存服务，而如今
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2020-11-16 13:54:20
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年初花了一些笔墨写互联网常见的推荐算法，没有复杂的公式，没有晦涩的技术词汇，只有通俗的案例，每篇1分钟，保证弄懂。《从电影推荐开始，聊协同过滤》什么是协同过滤协同过滤的3步骤一张excel表格，秒懂协同过滤《从职位推荐开始，聊内容推荐》什么是基于内容的推荐基于内容的推荐的3步骤明明职位要求6000+，为啥会出3000+的推荐结果《我不是潘金莲，聊相似性推荐》没有用户行为数据，能不能做电影推荐相似度
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2020-11-16 13:53:59
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