分布式
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  • Java 项目中使用 Resilience4j 实现客户端 API 调用的限速/节流机制
    在本文中，我们学习了如何使用 Resilience4j 的 RateLimiter 模块来实现客户端速率限制。我们通过实际示例研究了配置它的不同方法。
    Java
    Java 项目中使用 Resilience4j 实现客户端 API 调用的限速/节流机制
  • Go开发-使用Goroutine如何控制HTTP请求的并发量
    我们使用 go 并发调用接口发起 HTTP 请求时，只需要在 func() 前面加上 go 关键字就很容易完成了，就是因为让并发变得如此简单，所以有的时候我们就需要控制一下并发请求的数量。 现在有个需求：本地有一千万条手机号，需要调用聚合数据 手机号码归属地 接口，并记录省份、…
    Go
  • 微服务优雅上下线的实践方法
    本文介绍了微服务优雅上下线的实践方法，包括适用于 Spring 应用的优雅上下线逻辑，以及使用 Docker 实现无损下线的 demo，以及服务预热。同时，本文还总结了优雅上下线的价值和挑战。
    微服务 Spring Boot 架构
    微服务优雅上下线的实践方法
  • 状态机方案解决订单状态扭转
    状态机机制是一种常用的解决状态扭转问题的方法，通过定义状态以及状态之间的转移规则来控制状态的流转。对于订单系统，我们可以使用状态机机制来管理订单状态的扭转。 具体来说，我们可以使用状态机框架来实现订单
    Java 架构 设计
    状态机方案解决订单状态扭转
  • 除了「加机器」，其实你的微服务还能这样优化
    本文从「AKF扩展立方」说起，介绍了提高服务负载能力的几种服务治理方式。 除了X轴扩展（加机器）外，还可以通过Y轴扩展（功能/业务拆分）、Z轴扩展（数据分区）等方式，更优雅、更精细地进行优化。
    架构 微服务
  • 不堆概念、换个角度聊JAVA多线程并发编程的防护策略
    为了提升处理效率，并发一直以来都是软件开发设计场景中无法绕过的话题。为了提升系统的整体并发吞吐量，程序员们可谓是煞费苦心。本文换个角度探讨下多线程并发相关的内容，全面了解下多线程并发世界的各种关联。
    后端 Java
  • 分布式锁那点事
    为了保证一个方法在高并发情况下的同一时间只能被同一个线程执行，在传统单体应用单机部署的情况下，可以使用Java并发处理相关的API(如ReentrantLcok或synchronized)进行互斥控制。但是，随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式系统后，由于分布…
    Redis 数据库 后端
  • 深入理解分布式事务
    分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么…
    MySQL 后端 数据库
    深入理解分布式事务
  • CSR、SSR、NSR、ESR傻傻分不清楚，一文帮你理清前端渲染方案！
    随着前端系统的越发复杂，前端的性能也受到越来越多的重视。Google也不断在推进新的性能相关指标，从原先的Performance API中的指标逐步演进成用户性能体验相关的指标。 对于用户而言，First Paint、First Meaningful Paint和TTI这几个指…
    前端
  • 分布式事务 2PC && 3PC
    在分布式系统中，每个节点虽然可以知晓自己的操作时成功或者失败，却无法知道其他节点的操作的成功或失败。当一个事务跨越多个节点时，为了保持事务的 ACID 特性，需要引入一个作为协调者的组件来统一掌控所有节点 (称作参与者) 的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等)。因此，二阶段提交的算法思路可以概括为： 参与者将操作成败通知协调者，再由协调者根据所有参与者的反馈情报决定各参与者是否要提交操作还是中止操作。 (from Wikipedia)
    后端 架构
    分布式事务 2PC && 3PC