欧子说Python

秒杀”对于程序员来讲意味着巨大的挑战。 如何让系统面对百万级的请求流量不出故障？ 如何保证高并发情况下数据的一致性写？ 如何在不堆服务器的情况下应对是平时数百上千倍的并发访问？ 如何分别针对大流量的读

又是一年秋招季，这几天“小镇做题家”的事闹得沸沸扬扬的，同为做题家的我表示真的有冒犯到，而我们程序员与别的行业还不一样，除了上学的时候要做题，我们上班了找工作还得做题，甚至Java面试八股文都变成一个

前言 持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第4天，点击查看活动详情 正式介绍 Raft 协议之前，我们先来举个职场产研团队的一个例子。 方式一： 在一个技术团队内假设

前言 我们知道，高并发代表着大流量，高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才 智设计巧妙的方案，从而抵抗巨大流量的冲击，带给用户更好的使用体验。这些方案好似能操纵流量，让流量更加平稳得被系统

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第6天，点击查看活动详情 1 导读 数据的一致性是数据准确的重要指标，那如何实现数据的一致性呢？本文从事务特性和事务级别的角度和大