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微服务复杂查询之缓存策略

在上一篇 缓存设计的好,服务基本不会倒 介绍了db层缓存,回顾一下,db层缓存主要设计可以总结为: 缓存只删除不更新 行记录始终只存储一份,即主键对应行记录 唯一索引仅缓存主键值,不直接缓存行记录(参考mysql索引思想) 防缓存穿透设计,默认一分钟,防止缓存击穿和雪崩 不缓存多行记录 前言 在大型业务系统中,通过对持久层添加缓存,对于大多数单行记录查询,相信缓存能够帮持久层减轻很大的访问压力,但在实际业务中,数据读取不仅仅只是单行记录,面对大量多行记录的查询,这对持久层也会造成不小的访问压力,除此之外,像秒杀系统、选课系统这种高并发的场景,单纯靠持久层的缓存是不现实的,本文我们来介绍 go-zero 实践中的缓存设计之biz cache。 适用场景举例 选课系统 内容社交系统 秒杀 像这些系统,我们可以在业务层再增加一层缓存来存储系统中的关键信息,如选课系统中学生选课信息,课程剩余名额;内容社交系统中某一段时间之间的内容信息等。 接下来,我们以内容社交系统来进行举例说明。 在内容社交系统中,我们一般是先查询一批内容列表,然后点击某条内容查看详情, 在没有添加biz缓存前,内容信息的查...

DDD as Code:如何用代码诠释领域驱动设计?

简介:相较于常规的MVC架构,DDD更抽象、更难以理解,各个开发者对DDD的解释也不尽相同。那么哪种设计方式才更好?在学习时如何知道哪种DDD更正统,没有被别人带歪?本文尝试使用“DDD as Code”的概念,即用DSL代码方式来描述DDD,统一DDD的设计思想,通过案例详细介绍如何基于ContextMapper来完成一个项目基于DDD DSL的表达,并分享现实中DDD的设计流程和微服务的关系。 网上有非常多关于DDD的文章,这当然是好事情,大家都想掌握好的设计方法来解决软件开发中的问题。但是这其中也存在一些问题,如果你随便打开网上的几篇DDD文章,虽然每一位作者都说自己是按照DDD思路进行架构设计的,但是细心的同学会发现每一个作者DDD文章中的结构描述、画的架构图都千差万别,你会非常奇怪,这些都是DDD设计吗?这里其实有一个问题,就是通过文字和图示描述一些抽象的概念时,本来就会有很大的差别。大家不要用盲人摸象的概念进行类比,这个不太合适,即便两个同学,对DDD都非常了解,而且都实践了好几年多个项目,他们写出来的东西还是不一样。我Java入行稍微早点,当然你说我年纪大保守也可以,记...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。