分布式方案
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  • Clickhouse 与 Kafka 的数据同步
    介绍 Clickhouse 本身为一个分析型数据库，提供很多跟其他组件的同步方案，本文将以 Kafka 作为数据来源介绍如何将 Kafka 的数据同步到 Clickhouse 中。 流程图 话不多说，
    大数据 Kafka
    Clickhouse 与 Kafka 的数据同步
  • 微服务如何划分
    作为团队架构师/技术负责人你该如何进行微服务的划分呢?在以前的文章中讨论过这个话题，可落地的DDD(4)-如何利用DDD进行微服务的划分(2)，最近结合在不同的开发团队实践，又有了新的思考
    后端 架构
  • ClickHouse在大数据领域应用实践
    面向大数据量查询数据库，优点是在较大数据量（千万级）的前提下具有较好的查询性能。 1、应用场景 ClickHouse应用于OLAP（在线分析处理）领域，具体来说满足如下特点使用此技术比较合适
    Spring Boot
    ClickHouse在大数据领域应用实践
  • 如何解决并发可见性和有序性
    如何解决并发可见性和有序性 前言 目前了解到可见性是因为CPU缓存引起，而有序性是因为编译器优化了程序导致，想要彻底解决两大问题比较粗暴的办法就是禁用CPU缓存以及禁止编译器优化，那么这样直接会导致程
    后端
    如何解决并发可见性和有序性
  • 分布式系统是什么
    在技术领域中，分布式系统越来越成为绕不过去的一个名词。原因在于，这个时代的数据尺度与单机存储、处理能力的不匹配。于是有两条路子：机器大型化和机器互联。
    分布式
    分布式系统是什么
  • 07篇 Nacos客户端是如何实现实例获取的负载均衡呢？
    前面我们讲了Nacos客户端如何获取实例列表，如何进行缓存处理，以及如何订阅实例列表的变更。在获取到一个实例列表之后，你是否想过一个问题：如果实例列表有100个实例，Nacos客户端是如何从中选择一个
    Spring Cloud 负载均衡 后端
  • 分布式限流方案（gateway限流，redis+lua实现限流，nginx限流）
    限流算法计数器：计数器比较简单粗暴，比如我们要限制1s能够通过的请求数，实现的思路就是从第一个请求进来开始计时，在接下来的1s内，每个请求进来请求数就+1，超过最大请求数的请求会被拒绝，等到1s结束后
    分布式
  • 百度交易中台之商品推广流程构建以及实现
    从2020年开始，百度开始构建自己的商品推广系统，目前系统应用在百家号和直播场景中，为B端商家以及C端作者、主播提供了便捷带货流程，为广大用户提供了直接简单的购物体验。
    架构 后端 数据库
    百度交易中台之商品推广流程构建以及实现
  • 分布式一致性理论
    CAP 理论的讲解与论证、BASE理论。旨在通过这个文章，让仍然不够清晰理解的 CAP 的同时，更加理解一些。
    分布式 后端
  • 云平台之多租户的实践 — 理论篇
    在云领域我们经常会听到一个词：多租户。这个词在不同的语境中有着不同的含义，接下来将从理论到实践对以往的项目进行一次总结，同时实战一个Demo。本篇先从理论介绍云平台中的多租户的概念以及实现多租户支持的思路。 多租户技术（Multi-TenancyTechnology）又称多重租…
    SaaS
    云平台之多租户的实践 — 理论篇