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如何让百万 QPS 下的服务更高效?
在前文 如何实现百万 QPS 下服务本地缓存的同步 和 百万 QPS 并发下缓存架构的演进 文章中我们谈到了多服务实例本地缓存的刷新和高性能系统架构的演进,本文是在这两篇文章的基础上再谈一谈在百万 Q
《生产微服务》评估清单 CheckList
最近读完了《生产微服务》,它是蛮不错的一本小册子,其中列举的对微服务的评估清单可以说是大型互联网团队的血泪史了,这也让我明白了为什么当前工作的团队在日常工作中要对其中提到的内容严格
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大家好,我是 方圆。分布式一致性(distributed consensus)是分布式系统中最基本的问题,它用来保证一个分布式系统的 可靠性以及容灾能力。简单来说:就是如何在多个服务器间对某一个值达成
关于 Nacos 在 war 包部署应用关闭部分资源未释放的原因分析
本篇文章是关于 Nacos ISSUE #13546 的分析及修改过程,采用的是本地启动测试用例并借助 IDEA Profiler 分析内存快照的方法,最终解决方案已在 PR 13646 中提交。
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百万 QPS 并发下缓存架构的演进
在上篇文章 如何实现百万 QPS 下服务本地缓存的同步?,我们聊到了多服务实例本地缓存数据同步的方案,它实现起来比较复杂,也不容易上手。如果团队内有多个不同业务的服务都要刷新本地缓
如何实现百万 QPS 下服务本地缓存的同步?
在电商系统中,商详、购物车等相关业务对查询接口性能要求很高(比如在 20ms 以内)并且访问量 QPS 在几万甚至数十万以上,直接从数据库中查询数据不能满足性能要求,且对数据库压力过大。如果请求二级缓
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缓存之美:万文详解 Caffeine 实现原理(上)
由于社区最大字数限制,本文章将分为两篇,第二篇文章为缓存之美:万文详解 Caffeine 实现原理(下) 大家好,我是 方圆。文章将采用“总-分-总”的结构对配置固定大小元素驱逐策略的 Caffein