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高并发架构系列:如何解决Redis雪崩、穿透、并发等5大难题

一、缓存雪崩数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机。 比如一个雪崩的简单过程:1、redis集群大面积故障;2、缓存失效,但依然大量请求访问缓存服务redis;3、redis大量失效后,大量请求转向到mysql数据库;4、mysql的调用量暴增,很快就扛不住了,甚至直接宕机;5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务,这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩,最后网站彻底崩溃。 如何预防缓存雪崩:1.缓存的高可用性缓存层设计成高可用,防止缓存大面积故障。即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉,依然可以提供服务,例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。 2.缓存降级 可以利用ehcache等本地缓存(暂时支持),但主要还是对源服务访问进行限流、资源隔离(熔断)、降级等。 当访问量剧增、服务出现问题仍然需要保证服务还是可用的。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级,这里会涉及到运维的配合。 降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是...

基于Dynomite的分布式延迟队列

最近看了Dyno-queues分布式延迟队列的源码,发现了一些不错的技巧,而本文是对Dyno-queues架构精华的总结。本文是根据 https://medium.com/netflix-techblog/distributed-delay-queues-based-on-dynomite-6b31eca37fbc 翻译而来,如果有不准之处请大家多包含。 在Netflix的平台上运行着许多的业务流程,这些流程的任务是通过异步编排进行驱动,现在我们要实现一个分布式延迟队列,这个延迟队列具有如下特点: 分布式 不用外部的锁机制 高并发 至少一次语义交付 不遵循严格的FIFO 延迟队列(消息在将来某个时间之前不会从队列中取出) 优先级 一、使用Dynomite和Redis构建队列 Dynomite是一种通用的实现,可以与许多不同的key-value存储引擎

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。