我爱娃哈哈

今天一起来讨论一下，在面对电商大促、秒杀抢购等高并发的业务场景时，都有哪些高可用的保障手段。 一、从双十一限制退款说起 每年的电商大促活动，规模最大的就是双十一促销，双十一已经从光棍节，演变成了国内最

在业务开发中，缓存服务和其他数据服务一样，需要满足高可用性，而高可用最常用的手段就是集群扩展。 一、缓存的集群高可用 目前 Redis 流行的集群方案有 官方 Cluster 方案、twemproxy

缓存使用的是内存资源，而内存资源是非常宝贵的，要用有限的服务器资源支撑更多的业务，就必须让那些访问频率不高的缓存删除掉，为新的缓存腾出内存空间。这篇文章，我们一起来看一下，缓存失效有哪些策略。 一、页

上篇文章分享了缓存使用中的几个问题场景：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩，这几个问题聚焦的是缓存本身的稳定性，包括缓存集群和缓存的数据，除了这些，缓存应用中，缓存和上下游系统的数据同步也很重要。这一课时，

设计缓存系统不得不考虑的问题是缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应，同时，关于这几种问题场景的认识及解决方案，也是面试中的高频考点。今天的内容，可以说是缓存应用的三板斧，下面我们一起来分析一下缓存应用

缓存是分布式系统开发中的常见技术，在分布式系统中的缓存，不止 Redis、Memcached 等后端存储；在前端页面、浏览器、网络 CDN 中也都有缓存的身影。 如果是做业务开发的话，提起缓存首先想到

关于消息队列的应用场景有很多，不同消息队列由于在实现上有着细微的差别，所以就有各自适合的应用场景。 如果你的工作以业务开发为主，建议了解一下消息队列背后的设计思想，以及其基本的特性，这样才能在业务开发

一、Kafka 的高性能 不知道大家有没有了解过自己电脑的配置？ 我们一般会认为高性能是和高配置联系在一起的，比如大内存比小内存快，8 核的机器比 4 核的机器快。我身边也有一些朋友是攒机爱好者，对各

管理学上有一个木桶理论，一只水桶能装多少水取决于它最短的那块木板，这个理论推广到分布式系统的可用性上，就是系统整体的可用性取决于系统中最容易出现故障，或者性能最低的组件。系统中的各个组件都要进行高可用