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[Erlang 0060] Joe Armstrong 论文《面向软件错误构建可靠的分布式系统》笔记

周末读了两篇论文"On Designing and Deploying Internet-Scale Services"和Joe Armstrong的论文"面对软件错误构建可靠的分布式系统",这两篇论文实战内容相当多,整理笔记于此,备忘. On Designing and Deploying Internet-Scale Services [ HTML] 英文版"Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors" [ PDF] 中文版 《面向软件错误构建可靠的分布式系统》 [ PDF] 架构的定义 An architecture is the set of significant decisions about the organization of a sodware system, the selection of the structural elementsand their interfaces by which the system is composed, together w...

缓存失效竟然可以这么解?

传统缓存失效策略 为了提高业务访问速度,提升业务读并发,很多用户都会在业务架构中引入缓存层。业务所有读请求全部路由到缓存层,通过缓存的内存读取机制大大提升业务读取性能。缓存中的数据不能持久化 ,一旦缓存异常退出,那么内存中的数据就会丢失,所以为了保证数据完整,业务的更新数据会落地到持久化存储中,例如DB。目前云用户的业务架构一般如下图: 在上图中,大家可以看到,用户的更新数据直接持久化到DB, 业务读请求直接请求缓存数据,所以业务需要解决缓存失效问题,即解决因为数据变更导致缓存中的数据失效的问题。 目前业务解决缓存失效问题的解决方法一般是业务实现DB、缓存双写。通过业务双写解决缓存失效,存在如下的问题: (1)代码侵入性比较强,需要双写两份存储,任何对DB的数据变更,都需要同时更新缓存,代码层面后期可维护程度不高 (2)用户请求线程里同步调用缓存,对缓存存在强依赖,遇到缓存超时等异常时,没有办法做到有效的重试,遇到异常给用户返回系统错误、操作失败等信息,严重影响用户体验 (3)用户请求线程里同步完成DB、缓存双写,变更请求链路长,访问延迟大,影响用户体验 RDS数据订阅消费,轻松解决缓...

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