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读写分离场景下的缓存一致性问题
前言 对于一些并发较高,且读多写少的场景,为了提高性能,降低DB压力,大家肯定会想到缓存,这也是我们最常见的提高并发能力的手段;还有就是DB的读写分离,将一些对实时性没有这么高的请求,分流到从库,降低
如何设计一个优惠券系统
从需求背景,业务流程分析,再到实际的技术方案落地,来完整的实现一个优惠券系统。其中使用了多级缓存,用推数据的方式避免缓存穿透,对于超领或少领的场景也进行了分析
转转价格系统DDD实践
领域驱动设计,不仅带给我们一套新的概念,还提供了一套全新的设计思路,应用在构建大型复杂软件系统之上。客观的理解它、应用它,能让它发挥出最大的作用。
Springboot3 + SpringSecurity + JWT + OpenApi3 实现认证授权
目前最新的 security案例,其中包含了 security 的新用法,舍弃和移除了 WebSecurityConfigurerAdapter,使用 openapi3 作为接口文档的完整配置和使用。
Spring Boot如何优雅实现数据加密存储、模糊匹配和脱敏
1.概述 近来我们都在围绕着使用Spring Boot开发业务系统时如何保证数据安全性这个主题展开总结,当下大部分的B/S架构的系统也都是基于Spring Boot + SpringMVC三层架构开发
【Netty】「优化进阶」(二)浅谈 LengthFieldBasedFrameDecoder:如何实现可靠的消息分割?
本篇博文是《从0到1学习 Netty》中进阶系列的第二篇博文,主要内容是通过不同的应用案例来了解 LengthFieldBasedFrameDecoder 是如何处理不同的消息,实现自动分割;
经典海量数据问题
分治、哈希(Hash)、位图(Bit Map)、布隆过滤器(Bloom Filter)、堆(Heap),是怎么解决海量数据问题的?
一文带你落地DDD
一.前言 hello,everyone,好久不见。最近几周部门有个大版本发布,一直没有抽出时间来写博。由于版本不断迭代,功能越做越复杂,系统的维护与功能迭代越来越困难。前段领导找我说,能不能在架构上动
🔥我说MySQL每张表最好不超过2000万数据,面试官让我回去等通知?
面试官:麻烦你好好看看这篇文章,再告诉我,每张表到底能存多少数据? 实际情况下,每张表由于自身的字段不同、字段所占用的空间不同等原因,它们在最佳性能下可以存放的数据量也就不同,需要手动计算才行。
一起来聊聊 Go 的核心竞争力
现在,越来越多的人了解 Go 语言,学习 Go 语言,越来越多的公司开始尝试采用 Go 语言。那么 Gopher的核心竞争力在哪里?与 Java 后端工程师究竟差别在哪?
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2017-09-21