流量削峰的由来主要是还是来自于互联网的业务场景，例如，马上即将开始的春节火车票抢购，大量的用户需要同一时间去抢购；以及大家熟知的阿里双11秒杀，短时间上亿的用户涌入，瞬间流量巨大（高并发），比如：200万人准备在凌晨12:00准备抢购一件商品，但是商品的数量缺是有限的100-500件左右。这样真实能购买到该件商品的用户也只有几百人左右，但是从业务上来说，秒杀活动是希望更多的人来参与，也就是抢购之前

在过去持续分享的几十期阿里Java面试题中，几乎每次都会问到Dubbo相关问题，比如：“如何从0到1设计一个Dubbo的RPC框架”，这个问题主要考察以下几个方面：你对RPC框架的底层原理掌握程度。以及考验你的整体RPC框架系统设计能力。具体，mike来为大家详解。RPC和RPC框架1.RPC(RemoteProcedureCall)即远程过程调用,主要解决远程通信间的问题，不需要了解底层网络的通

原文链接：https://youzhixueyuan.com/database-master-slave-synchronization.html数据主从同步的由来互联网的很多业务，特别是在高并发的场景下，基本都是读远远大于写，如果数据库读和写的压力都同在一台主机上，这显然不太合理。于是，把一台数据库主机分为单独的一台写主库（主要负责写操作），而把读的数据库压力分配给读的从库，而且读从库可以变为多

需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性

RPCRPC（RemoteProcedureCall）远程过程调用，主要解决远程通信间的问题，不需要了解底层网络的通信机制。RPC框架知名度较高的有Thrift(FB的)、dubbo(阿里的)。RPC的一般需要经历4个步骤：1、建立通信首先要解决通讯的问题：即A机器想要调用B机器，首先得建立起通信连接，主要是通过在客户端和服务器之间建立TCP连接。2、服务寻址要解决寻址的问题，A服务器上如何连接到

一、需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一

在高并发业务场景下，典型的阿里双11秒杀等业务，消息队列中间件在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。今天我们一起来探讨：全量的消息队列究竟有哪些？Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较以及消息队列的选型最全MQ消息队列有哪些那么目前在业界有哪些比较知名的消息引擎呢？如下图所示image这里面几乎完全列举了当下比较知名的消息引擎，包括：ZeroMQ推特的Distributedlog

原文地址：高并发架构系列：Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较在高并发业务场景下，典型的阿里双11秒杀等业务，消息队列中间件在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。

在高并发业务场景下，典型的阿里双11秒杀等业务，消息队列中间件在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。之前介绍了《MQ消息队列的12点核心原理总结》，以及《如何从0到1设计一个MQ消息队列》，以及《RPC远程调用和消息队列MQ的区别》。今天我们一起来探讨：全量的消息队列究竟有哪些？Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较，以及消息队列的选型最全MQ消息队列有哪些？那么目前在业界有哪些

在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。那具体什么是分布式锁，分布式锁应用在哪些业务场景、如何来实现分布式锁呢？今天来探讨分布式锁这个话题。什么是分布式锁要介绍分布式锁，首先要提到与分布式锁相对应的是线程锁、进程锁。1.线程锁主要用来给方法、代码块加锁。当某个方法或代码使用锁，在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段。线程锁只在同一JVM

消息队列已经逐渐成为分布式应用场景、内部通信、以及秒杀等高并发业务场景的核心手段，它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能。无论是RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka还是其它等，都有的一些基本原理、术语、机制等，总结分享出来，希望大家在使用消息队列技术的时候能够快速理解。1.消息生产者、消息者、队列消息生产者Producer：发送消息到消息队列。消

高并发架构系列：详解RPC远程调用和消息队列MQ的区别RPC的一般需要经历4个步骤：1、建立通信首先要解决通讯的问题：即A机器想要调用B机器，首先得建立起通信连接，主要是通过在客户端和服务器之间建立TCP

[图片上传失败...(image-c82bd4-1553651767504)]消息队列已经逐渐成为分布式应用场景、内部通信、以及秒杀等高并发业务场景的核心手段，它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能。无论是RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka还是其它等，都有的一些基本原理、术语、机制等，总结分享出来，希望大家在使用消息队列技术的时候能够快速理解。

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。那具体什么是分布式锁，分布式锁应用在哪些业务场景、如何来实现分布式锁呢？今天继续由陈睿|mikechen来继续分享Redis这个系列。01.什么是分布式锁要介绍分布式锁，首先要提到与分布式锁相对应的是线程锁、进程锁。1.线程锁主要用来给方法、代码块

因为疫情影响，面试成为大家关注的一个重点，今天讲解分布式锁的相关知识，所以找到几个对于分布式锁面试的时候该怎么回答为此，将分布式锁相关面试知识点进行总结和讲解，从面试出发，带你学习分布式锁福利之后，话归正题，我们来看一下分布式锁大家都知道，如果我们一台机器上多个不同线程抢占同一个资源，并且如果多次执行会有异常，我们称之为非线程安全。一般，我们为了解决这种问题，通常使用锁来解决，像java语言，我们

Redis内存回收机制Redis的内存回收主要围绕以下两个方面：1.Redis过期策略:删除过期时间的key值2.Redis淘汰策略:内存使用到达maxmemory上限时触发内存淘汰数据Redis的过期策略和内存淘汰策略不是一件事，实际研发中不要弄混淆了，下面会完整的介绍两者。Redis过期策略过期策略通常有以下三种：1.定时过期每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除

流量削峰的由来主要是还是来自于互联网的业务场景，例如，马上即将开始的春节火车票抢购，大量的用户需要同一时间去抢购；以及大家熟知的阿里双11秒杀，短时间上亿的用户涌入，瞬间流量巨大（高并发），比如：200万人准备在凌晨12:00准备抢购一件商品，但是商品的数量缺是有限的100-500件左右。这样真实能购买到该件商品的用户也只有几百人左右，但是从业务上来说，秒杀活动是希望更多的人来参与，也就是抢购之前

====================================================================================================高并发架构系列

之前介绍了消息队列的核心介绍，点击可参考：高并发架构系列：MQ消息队列的12点核心原理总结今天我们一起来探讨：市场上全量的消息队列究竟有哪些？以及消息队列的优劣势比较。

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>RPCRPC（RemoteProcedureCall）远程过程调用，主要解决远程通信间的问题，不需要了解底层网络的通信机制。RPC框架知名度较高的有Thrift(FB的)、dubbo(阿里的)。RPC的一般需要经历4个步骤：1、建立通信首先要解决通讯的问题：即A机器想要调用B机器，首先得建立起通信连接，主要是通过在客户端和服务器之间建立TCP连

消息队列作为系统解耦，流量控制的利器，成为分布式系统核心组件之一。如果你对消息队列背后的实现原理关注不多，其实了解消息队列背后的实现非常重要。不仅知其然还要知其所以然，这才是一个优秀的工程师需要具备的特征。今天，我们就一起来探讨设计一个消息队列背后的技术。消息队列整体设计思路主要是设计一个整体的消息被消费的数据流。这里会涉及到：消息生产Producer、Broker(消息服务端)、消息消费者Con

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>消息队列已经逐渐成为分布式应用场景、内部通信、以及秒杀等高并发业务场景的核心手段，它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能。无论是RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka还是其它等，都有的一些基本原理、术语、机制等，总结分享出来，希望大家在使用消息队列技术的时候能够快速理解。1.消息生产者、消息者、

一、需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一

目录什么是消息队列为什么需要消息队列消息队列的优点消息队列的特点消息队列的选型消息队列的应用场景消息队列使用总结消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发的Notify、MetaQ

需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>一、什么是消息队列消息队列（MessageQueue，简称MQ），指保存消息的一个容器，本质是个队列。消息（Message）是指在应用之间传送的数据，消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息队列（MessageQueue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，有消息系统来确保信息的可靠专递，消息发布

在高并发业务场景下，典型的阿里双11秒杀等业务，消息队列中间件在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。我之前介绍了【MQ消息队列的12点核心原理总结】，【如何从0到1设计一个MQ消息队列】，以及【RPC远程调用和消息队列MQ的区别】。今天我们一起来探讨：全量的消息队列究竟有哪些？Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较，以及消息队列的选型。最全MQ消息队列有哪些？那么目前在业界有哪些

流量削峰的由来主要是还是来自于互联网的业务场景，例如，马上即将开始的春节火车票抢购，大量的用户需要同一时间去抢购；以及大家熟知的阿里双11秒杀，短时间上亿的用户涌入，瞬间流量巨大（高并发），比如：200万人准备在凌晨12:00准备抢购一件商品，但是商品的数量缺是有限的100-500件左右。这样真实能购买到该件商品的用户也只有几百人左右，但是从业务上来说，秒杀活动是希望更多的人来参与，也就是抢购之前

什么是redisredis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景。该数据库使用ANSIC语言编写，支持网络，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化，支持多种开发语言。redis在高并发场景下的作用不言而喻，今天主要分享Redis大家比较关心的以下几个方面。redis的数据类型支持多种数据类型：1.string(字

Redis高并发的问题Redis缓存的高性能有目共睹，应用的场景也是非常广泛，但是在高并发的场景下，也会出现问题：高并发架构系列：Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解如何解决Redis缓存雪崩、

什么是微服务微服务的概念源于MartinFowler所写的一篇文章“Microservices”。微服务架构是一种架构模式，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中，服务与服务间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于HTTP的RESTfulAPI）。每个服务都围绕着具体业务进行构建，并且能够被独立地部署到生产环境、类生产

在过去持续分享的几十期阿里Java面试题中，几乎每次都会问到Dubbo相关问题，比如：“如何从0到1设计一个Dubbo的RPC框架”，这个问题主要考察以下几个方面：你对RPC框架的底层原理掌握程度。考验你的整体RPC框架系统设计能力。具体，mike来为大家详解。RPC和RPC框架1.RPC(RemoteProcedureCall)即远程过程调用,主要解决远程通信间的问题，不需要了解底层网络的通信机

前言在分布式系统中，因为每个服务的边界都很小，很有可能调用别的服务提供的方法。这就出现了服务A调用服务B中方法的需求，即远程过程调用。要想让服务A调用服务B中的方法，最先想到的就是通过HTTP请求实现。是的，这是很常见的，例如服务B暴露Restful接口，然后让服务A调用它的接口。基于Restful的调用方式因为可读性好（服务B暴露出的是Restful接口，可读性当然好）而且HTTP请求可以通过各

一、缓存雪崩数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。比如一个雪崩的简单过程：1、redis集群大面积故障；2、缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis；3、redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库；4、mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机；5、由于大量的应用服务依赖mysql和red

Redis的高并发和快速原因1.redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；2.redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；3.redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。下面重点介绍单线程设计和I

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>需求由来1.Redis高并发的问题Redis缓存的高性能有目共睹，应用的场景也是非常广泛，但是在高并发的场景下，也会出现问题：缓存击穿、缓存雪崩、缓存和数据一致性，以及今天要谈到的缓存并发竞争。这里的并发指的是多个redis的client同时setkey引起的并发问题。2.出现并发设置Key的原因Redis是一种单线程机制的nosql数据库，基

高并发架构系列：详解分布式一致性AC

Redis高并发的问题Redis缓存的高性能有目共睹，应用的场景也是非常广泛，但是在高并发的场景下，也会出现问题：高并发架构系列：Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解如何解决Redis缓存雪崩、

史上最全Redis面试49题（含答案）:哨兵+复制+事务+集群+持久化等高并发架构系列：Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解Redis的高可用详解：Redis哨兵、复制、集群的设计原理，以及区别高并发架构系列

高并发架构系列：Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解RedisMySQL【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>>需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。

消息队列作为系统解耦，流量控制的利器，成为分布式系统核心组件之一。如果你对消息队列背后的实现原理关注不多，其实了解消息队列背后的实现非常重要。不仅知其然还要知其所以然，这才是一个优秀的工程师需要具备的特征。今天，我们就一起来探讨设计一个消息队列背后的技术。消息队列整体设计思路主要是设计一个整体的消息被消费的数据流。这里会涉及到：消息生产Producer、Broker(消息服务端)、消息消费者Con

Redis的高并发和快速原因1.redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；2.redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；3.redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。下面重点介绍单线程设计和I

需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性

高并发架构系列：Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较在高并发业务场景下，典型的阿里双11秒杀等业务，消息队列中间件在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。

高并发架构系列：Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较在高并发业务场景下，典型的阿里双11秒杀等业务，消息队列中间件在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。

别人用手机刷新闻、刷段子，你用手机刷知识。你会的越多，成功率就越高。本篇分享大型网站高并发架构设计是如何解决Redis雪崩、穿透、并发等5大难题的，以下，enjoy~缓存雪崩数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。比如一个雪崩的简单过程：1、redis集群大面积故障2、缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis3

在面试环节，经常会问CAP、BASE等相关的分布式理论，其实这些名词主要还是来自于分布式的一致性，今天主要介绍分布式一致性：强一致性、最终一致性、ACID、CAP等理论。分布式一致性的背景随着分布式事务的出现，传统的单机事务模型（ACID）已经无法胜任，尤其是对于一个高访问量、高并发的互联网分布式系统来说。如果我们要求严格一致性，很可能就需要牺牲掉系统的可用性，反之亦然。如何构建一个兼顾可用性和一

消息队列已经逐渐成为分布式应用场景、内部通信、以及秒杀等高并发业务场景的核心手段，它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能。无论是RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka还是其它等，都有的一些基本原理、术语、机制等，总结分享出来，希望大家在使用消息队列技术的时候能够快速理解。1.消息生产者、消息者、队列消息生产者Producer：发送消息到消息队列。消

流量削峰的由来主要是还是来自于互联网的业务场景，例如，马上即将开始的春节火车票抢购，大量的用户需要同一时间去抢购；以及大家熟知的阿里双11秒杀，短时间上亿的用户涌入，瞬间流量巨大（高并发），比如：200万人准备在凌晨12:00准备抢购一件商品，但是商品的数量缺是有限的100-500件左右。这样真实能购买到该件商品的用户也只有几百人左右，但是从业务上来说，秒杀活动是希望更多的人来参与，也就是抢购之前

之前介绍了消息队列的核心介绍，点击可参考：高并发架构系列：MQ消息队列的12点核心原理总结今天我们一起来探讨：市场上全量的消息队列究竟有哪些？以及消息队列的优劣势比较。