架構
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  • 如果20万用户同时访问一个热点缓存，如何优化你的缓存架构？【石杉的架构笔记】
    这篇文章，咱们来聊聊热点缓存的架构优化问题。 简单来说，热key，就是你的缓存集群中的某个key瞬间被数万甚至十万的并发请求打爆。 大value，就是你的某个key对应的value可能有GB级的大小，导致查询value的时候导致网络相关的故障问题。 这篇文章，我们就来聊聊热ke…
    Java 架构
    如果20万用户同时访问一个热点缓存，如何优化你的缓存架构？【石杉的架构笔记】
  • 可能是一份最适合你的后端面试指南（部分内容前端同样适用）| 掘金技术征文
    看本文之前，推荐给大家一个阿里云双11活动，真的非常非常非常推荐，对于新人阿里云真的是下血本了，建议阿里云新人一定一定一定不要错过。如果觉得这单纯是广告的话，你可以直接跳过看正文。 写本文之前，其实我自己已经开源了一个 Java学习指南的文档，里面包含了一些基础知识和一些后端（…
    面试 前端 Java
  • 支撑日活百万用户的高并发系统，应该如何设计其数据库架构？【石杉的架构笔记】
    但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，他的不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。 假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就20万，每天活跃用户就1万，每天单表数据量就1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就10。 天哪！就这种系统，随便找一个…
    架构 Java
    支撑日活百万用户的高并发系统，应该如何设计其数据库架构？【石杉的架构笔记】
  • 面试最让你手足无措的一个问题：你的系统如何支撑高并发？【石杉的架构笔记】
    大多数同学被问到这个问题压根儿没什么思路去回答，不知道从什么地方说起，其实本质就是没经历过一些真正有高并发系统的锤炼罢了。 因为没有过相关的项目经历，所以就没法从真实的自身体会和经验中提炼出一套回答，然后系统的阐述出来自己复杂过的系统如何支撑高并发的。 所以，这篇文章就从这个角…
    Java 架构
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