本文内容是我在 6 月 23 日参加的深圳 GIAC 技术大会上演讲的文字稿。 观众朋友们，我是来自掌阅的工程师钱文品，掘金小册《Redis 深度历险》的作者。今天我带来的是分享主题是：Redis 在海量数据和高并发下的优化实践。Redis 对于从事互联网技术工程师来说并不陌生…

LRU，全称Least Recently Used，即最近最久未使用算法，用于操作系统的页面置换算法，以及一些常见的框架。其原理实质就是当需要淘汰数据时，会选择那些最近没有使用过的数据进行淘汰，换句话说，当某数据被访问时，就把其移动到淘汰队列的队首（也就是最不会被淘汰的位置） …

随着业务系统越来越大,我们需要对API的访问进行更多的缓存,使用Redis是一个很好的解决方案. 当一个请求到来,我们如何决定将这个请求的内容缓存在那台Redis服务器上?我们一一道来. 假设我们有X台服务器,当一个请求来到的时候,我们获取一个0-X的随机数,然后将内容缓存在该…

正常情况下，选举是一定要投票的。 我们应该都经历过投票，在投票时我们可能会将票投给和我们关系比较好的人，如果你和几个候选人都比较熟，这种情况下你会将选票投给你认为能力比较强的人，如果你和几个候选人都不熟，并且你自己也是候选人的话，这时你应该会认为你是这些候选人里面最厉害的那个人…

在我们做社区的时候，经常会出现发水帖的同学。对于这种恶意刷帖的，我们的运营同学很是头疼，而且这种还不能在网关进行ip之类的过滤，只能基于单个单个用户进行处理，我们经常策略就是：每分钟发帖次数不能超过2个，超过后就关小黑屋10分钟。 上面讲的发帖的防刷机制。 广告流量的防刷。 接…

Canal是一个基于MySQL二进制日志的高性能数据同步系统。Canal广泛用于阿里巴巴集团（包括https://www.taobao.com），以提供可靠的低延迟增量数据管道，github地址：https://github.com/alibaba/canal Canal Se…

看过之前的文章面试官：消息中间件如何实现每秒几十万的高并发写入？的同学，应该都知道写入Kafka的数据是会落地写入磁盘的。 我们暂且不考虑写磁盘的具体过程，先大致看看下面的图，这代表了Kafka的核心架构原理。 所以说，这里就得考虑数据的分布式存储了，其实关于消息中间件的分布式…

以空间换时间，所有保存“中间的、额外的”数据的机制，都可以称之为缓存。 （1）缩短时间，有些数据可能查询起来或是运算起来很花时间， 那么我们就可以在某次获取该数据后放在可以快速取回的地方。 （2）降低压力，在高并发的情况下可能会导致数据库压力过大，借助数据缓存可以很好的规避这种…

脑裂(split-brain)就是“大脑分裂”，也就是本来一个“大脑”被拆分了两个或多个“大脑”，我们都知道，如果一个人有多个大脑，并且相互独立的话，那么会导致人体“手舞足蹈”，“不听使唤”。 脑裂通常会出现在集群环境中，比如ElasticSearch、Zookeeper集群，…