纸月

一、将计算所得的热榜数据存入 Redis 1.1 三个关键点 热榜数据我们并没有保存到数据库里面，而在一些公司里面，这个数据可能会被保存数据库里面，用于大数据分析。 在 Redis 中的过期时间，要比

一、核心的算法 考虑到文章数可能非常多，我们采用一个批量计算的方法，整个流程如上图（作者用飞书画的，u1s1还挺好用）： 从数据库中读取一批文章（batchSize），再找到对应的点赞数和时间，计算

一、需求 假定我们现在有一个业务需求：展示一个热点榜单，展示五十条（下图是我在稀土掘金首页上展示的榜单） 从非功能性上来说，热榜功能通常是作为首页的一部分，或者至少是一个高频访问的页面，因此性能和可用

一、要求 设计一个高性能方案，要求： 综合考虑可以怎么利用缓存，包括 Redis 和本地缓存，设计方案有无亮点？ 考虑怎样的业务折中？【一般由产品经理决定能接受怎样的折中方案】 绘制 UML 序列图，

一、背景 前面一文讲到如何利用 Prometheus 为 Gin 设计一个 middleware 来统计 HTTP 响应时间和活跃数量。链接：为Gin设计中间件(四)：接入Prometheus提高可观

一、重要概念 下图以某个 Consumer Group 订阅的某个 topic （该 topic 有 partition1 和 partition2 两个分区）为例 1.1 Kafka 的高性能、高扩

一、需求 设计一个新的容错机制，同步转异步的容错机制。当满足以下两个条件（触发了限流、判定服务商已经崩溃）中的任何一个时，将请求转储到数据库（画个饼：过几天更新消息队列的版本 doge），后续再另外启

一、为什么要在公司内部提到短信服务的安全性？ 如果你在一个大公司，那么类似于短信这种资源，是需要考虑安全和成本控制的。比如说利用审批流程来 申请一个 tpl（模板），里面要求业务方对自己的用量进行评估

一、背景 接上文，这篇文章分享 应对如果短信服务商真的寄了的策略二：动态判定服务商状态。不同于上文的轮询 failover 策略，本文的策略的思路是 计算服务商是否还运作正常 。常用的判断标准有：（根