说到消息中间件，身在互联网的童鞋们肯定下意识的就是高并发，高性能io调度等浮现在脑海，但是对应用来说，可能他的作用远不止性能这么简单，尤其是对与交易，金融打交道的业务平台来说。ok,下面给大家介绍一下金融交易平台中，哪些场景是需要我们用到消息中间件的？为什么要使用？怎么设计中间件私有云让开发比较爽？（鉴于不同同学语言擅长不相同，这里只聊设计原理和机制方面的内容，本文会涉及市面上流行的开源产品，如a
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2020-11-23 12:35:40
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1.选择nginx的理由（1）支持高并发；（官方5w并发，实测3w并发，因为采用epoll网络IO模型）（2）内存消耗少；（nginx+php-fcgi在3w并发下开启10个nginx进程，消耗150mb内存，64个nginx进程消耗内存1280mb）（3）成本低廉；（开源免费，可用于商业，相对硬件f5成本低）（4）节省带宽；（5）稳定高；（6）内置健康检查功能；（7）支持反向代理；（8）支持负载
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2020-11-18 13:12:21
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一分钟系列之《啥，又要为表增加一列属性？》分享了两种数据库属性扩展思路，被喷得厉害。第二天补充了一篇《这才是真正的表扩展方案》，分享了互联网大数据高并发情况下，数据库属性扩容的成熟工具及思路。对于version+ext方案，还是有很多朋友质疑“线上不可能这么用”。本篇将讲述一下58同城最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，说明不仅不是“不可能这么用”，而是大数据，可变属性，高吞吐场景下的“常用手
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2020-11-18 13:05:44
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一、什么是高并发高并发（HighConcurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（ResponseTime），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（QueryPerSecond），并发用户数等。响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这
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2020-11-18 13:05:25
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2017精选索引，入选规则为：截止至2017年12月28日文章截止到发文，阅读1W+【架构必备】《互联网架构如何实现“高并发”》4W+《TCP接入层的负载均衡、高可用、扩展性架构设计》2.2W+《配置中心架构设计演进》1.7W+《跨公网调用的大坑与架构优化》1.4W+《DNS在架构设计中的巧用》1.9W+《消息如何在网络上安全传输》1.2W+《10W定时任务，如何高效触发》2.9W+《工作线程究竟
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2020-11-18 12:18:05
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RD：单库数据量太大，数据库扛不住了，我要申请一个数据库从库，读写分离。DBA：数据量多少？RD：5000w左右。DBA：读写吞吐量呢？RD：读QPS约200，写QPS约30左右。上周在公司听到两个技术同学讨论，感觉对读写分离解决什么问题没有弄清楚，有些奔溃。另，对于互联网某些业务场景，并不是很喜欢数据库读写分离架构，一些浅见见文末。一、读写分离什么是数据库读写分离？答：一主多从，读写分离，主动同
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2020-11-17 13:03:37
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近一个多月，写了一些MySQL内核的文字，稍作总结，希望对大家有帮助。1.《InnoDB，为何并发如此之高？》文章介绍了：（1）什么是并发控制；（2）并发控制的常见方法：锁，数据多版本；（3）redo，undo，回滚段的实践；（4）InnoDB如何利用回滚段实现MVCC，实现快照读。结论是，快照读(SnapshotRead)，这种不加锁的读，是InnoDB高并发的核心原因之一。番外篇：《快照读，在
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数据库 时间：
2020-11-17 12:10:05
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昨天挖了一个坑《InnoDB的快照读，到底和什么相关？》，今天来填坑。为了保证文章知识体系的完整性，先简单解释下快照读，读提交，可重复读。快照读(SnapshotRead)MySQL数据库，InnoDB存储引擎，为了提高并发，使用MVCC机制，在并发事务时，通过读取数据行的历史数据版本，不加锁，来提高并发的一种不加锁一致性读(ConsistentNonlockingRead)。读提交(ReadCo
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2020-11-17 12:07:32
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开场白现在很多公司高并发的系统，以前的单体架构遇到了瓶颈，就需要一种架构来解决这种痛点，单体架构及系统流量很大的时候，并发量提不上来，很容易系统阻塞导致运转不起来，这个时候微服务就是为了解决这种痛点而生的，微服务，及把单体服务分成多个微服务，采用了分治思想，拆分的微服务也是要有度才行，不能分得太细。架构选型选型一对于并发非常大的可以采用，nginx集群加网关集群1、nginx可以做路由转发，同时可
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2020-11-16 13:05:28
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==星球水友提问==沈老师，你好，想请教一个身份证信息检索的问题。公司有一个每秒5万并发查询的业务，（假设）根据身份证MD5查询身份证信息，目前有1000亿条数据，纯文本存储，前几天看你写LevelDB，请问这个业务能利用LevelDB内存数据库进行存储么？有没有其他优化方案？画外音：LevelDB《内存KV缓存/数据库》。==问题描述完==上一位星球水友问的是36亿日志后台分页查询，紧接着又来了
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2020-11-10 11:30:25
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