小M哥第三期 分布式高并发、高性能、高可用架构
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假定我们运用Java和Spring Boot框架，分离Redis和音讯队列（如RabbitMQ）来完成这样的架构。
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效劳注册与发现：运用Eureka或Consul。
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负载平衡：运用Ribbon或Nginx。
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API网关：运用Zuul或Spring Cloud Gateway。
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数据库：运用MySQL，分离MyBatis或JPA停止数据访问。
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缓存：运用Redis来缓存热点数据。
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音讯队列：运用RabbitMQ停止异步处置和解耦。
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熔断和限流：运用Hystrix或Sentinel。
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运用Prometheus和Grafana停止J控，Zipkin停止链路追踪。
下面是一个十分简化的Spring Boot控制器示例，展现了如何运用Redis缓存：
java复制代码@RestController@RequestMapping("/api/products")public class ProductController {@Autowiredprivate ProductService productService;@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;@GetMapping("/{id}")public Product getProduct(@PathVariable Long id) {String key = "product:" + id;ValueOperations<String, String> ops = redisTemplate.opsForValue();String productJson = ops.get(key);if (productJson != null) {return new ObjectMapper().readValue(productJson, Product.class);} else {Product product = productService.getProductById(id); // 从数据库获取ops.set(key, new ObjectMapper().writeValueAsString(product)); // 存入Redisreturn product;}}}
请留意，这只是一个十分简化的示例，用于展现如何从Redis中获取产品，假如没有缓存，则从数据库中获取并将其放入Redis中。在实践的散布式系统中，需求思索的方面要多得多，包括效劳间的通讯、事务管理、散布式锁、数据分歧性等。此外，关于高并发场景，可能还需求引入更多的优化措施，如数据库读写别离、分库分表、运用衔接池等。
