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微服务实战(二):使用API Gateway

本系列的第一篇介绍了微服务架构模式。它讨论了采用微服务的优点和缺点,除了一些复杂的微服务,这种模式还是复杂应用的理想选择。 当你决定将应用作为一组微服务时,需要决定应用客户端如何与微服务交互。在单体式程序中,通常只有一组冗余的或者负载均衡的服务提供点。在微服务架构中,每一个微服务暴露一组细粒度的服务提供点。在本篇文章中,我们来看它如何影响客户端到服务端通信,同时提出一种API Gateway的方法。 假定你正在为在线购物应用开发一个原生手机客户端。你需要实现一个产品最终页来展示商品信息。

  • 2021-06-26
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2万长文,一文搞懂Kafka

1. 解耦合 2. 异步处理 例如电商平台,秒杀活动。一般流程会分为:1: 风险控制、2:库存锁定、3:生成订单、4:短信通知、5:更新数据 3. 通过消息系统将秒杀活动业务拆分开,将不急需处理的业务放在后面慢慢处理;流程改为:1:风险控制、2:库存锁定、3:消息系统、4:生成订单、5:短信通知、6:更新数据 4. 流量的控制 1. 网关在接受到请求后,就把请求放入到消息队列里面 2.后端的服务从消息队列里面获取到请求,完成后续的秒杀处理流程。然后再给用户返回结果。优点:控制了流量 缺点:会让流程变慢

  • 2021-06-26
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史上最详尽的 MySQL 分库分表文章

o 3.1 水平拆分,垂直拆分都是什么? o 3.2 为什么分表? o 2.3 为什么分库? o 3.4 分布式事务? o 3.5 小结 o 3.6 如何自己实现分库分表?

  • 2021-06-26
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基于Flink商品实时推荐系统(附源码)

之前一直给大家推荐的是关于 Flink 的介绍和知识点,可以在历史文章搜索了解。总的来说,现在还挺缺这种真正实战的项目分享出来,尤其是把源代码分享出来的,近期我在 GitHub 观察到一个不错的 Flink 项目,然后也和作者交流了下,于是在这里做一个分享。所以,那些平时问我有没有 Flink 项目的可以看过来了。地址在 :https://github.com/CheckChe0803/flink-recommandSystem-demo 下面介绍下这个项目。

  • 2021-06-26
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Redis 大数据量(百亿级)Key存储需求及解决方案

该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签、移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id、ip等数据。在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询。由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步mapping的数据才能命中DMP的人口标签,无法通过预热来获取较高的命中,这就跟缓存存储带来了极大的挑战。经过实际测试,对于上述数据,常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存,如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的,另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片,这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。

  • 2021-06-26
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Python程序设计常用数据结构

Python提供了常用的数字类型:整数、浮点数以及与之相关的语法和操作,允许使用八进制、十六进制常量提供了复数类型.

  • 2021-06-26
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Java中关于内存泄漏分析和解决方案

最近正在熟悉Java内存泄漏的相关知识,上网查阅了一些资料,在此做个整理算是对收获的一些总结,希望能对各位有所帮助,有问题可以文末留言探讨、补充。

  • 2021-06-25
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52条SQL语句,性能优化

1, 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及orderby 涉及的列上建立索引。 2,应尽量避免在where子句中对字段进行 null 值判断,创建表时NULL是默认值,但大多数时候应该使用NOT NULL,或者使用一个特殊的值,如0,-1作为默 认值。 3,应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符, MySQL只有对以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE。

  • 2021-06-25
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