GuavaRateLimiter有没有搞错,别人都在提升系统的访问并发量,你却在这搞限制?我们都知道,服务器资源是有限的,当把应用部署在外网环境中,所有人都可以访问你的应用,如果访问人数上去了,你的服务器是否能够支持足够量的用户访问?在系统访问高峰时期,仅从代码层面提供系统并发量,系统真的就能够支持
著名IT作家、译者侯捷老师以前在其著作中有句话,就是我们今天文章的标题「源码面前,了无秘密」。可以说相当精炼。高度概括了从源码中我们可以收获的内容。在源码中,无论是应用的调用逻辑,关系,各种设计都一目了然。为什么会突然想到这样一个题目呢?是因为最近一个项目上线,其中有几个功能模块使用了Redis进行
前言对于一名开发者来说,找出并处理掉Bug是不可或缺的能力。能够熟练的调试程序将大大提升开发的效率。学好DeBug,再多Bug也不怕。Debug用来追踪代码的运行流程,通常在程序运行过程中出现异常,启用Debug模式可以分析定位异常发生的位置,以及在运行过程中参数的变化。通常我们也可以启用Debug
详细技术方案介绍一、背景1、现状:*目前线上乘客排队性能瓶颈很明显,主要采用Redis List存储结构。随着队列中订单量增大,查询、插入、判断订单是否在队列中等操作RT指数级增长。*目前乘客排队架构,无法满足业务扩展需求,为支撑之后业务快速迭代,乘客排队重构迫在眉睫。2、调研事项*使用M
1事务概念在分布式系统中,为了保证数据的高可用,通常,我们会将数据保留多个副本(replica),这些副本会放置在不同的物理的机器上。为了对用户提供正确的CRUD等语义,我们需要保证这些放置在不同物理机器上的副本是一致的。分布式事务在现在遍地都是分布式部署的系统中几乎是必要的。我们的项目用到了数据库
说明unordered_map是关联容器,含有带唯一键的键-值对。搜索、插入和元素移除拥有平均常数时间复杂度。元素在内部不以任何特定顺序排序,而是组织进桶中。元素放进哪个桶完全依赖于其键的哈希。这允许对单独元素的快速访问,因为一旦计算哈希,则它准确指代元素所放进的桶。问题原系统基于GCC4.8.5,
7Signals从公有云撤退后还应该继续类似公有云商的技术堆栈,继续使用K8S,但是他们连K8S都放弃了,改为私有云虚拟机+DOCKER,就值得我们更仔细的去研究一番了。为了更好地了解这个事件,我一大早又看了一遍rework对David和37SignalsCOOEronNicholson的访谈的文