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微服务拆分之无锁编程

介绍如果你受够了微服务系统中无休无止的痛苦,哪些数据库事务,分布式锁,永无止境的系统优化,莫名其妙的卡死,诡异的性能波动。来尝试一下最新的无锁编程技术吧。这个技术最酷的地方就是不需要数据库事务和分布式锁就能实现分布式系统的开发。众所周知分布式锁和数据库事务的滥用导致了分布式系统耦合的问题。我在这个系列的第二篇文章中曾经对一个开源的电商软件进行了分布式的系统分析。您可以点击下面链接找到这篇文章。ITDSD - 1. Splitting in Microservice Architecture在这里我已经使用AP&RP理论将这个工程改造为分布式系统。在服务端软件开发的过程中。随着用户数量的增加我们都会遇到服务端性能的瓶颈。为了解决服务端性能的瓶颈需要拆分服务端到不同的硬件以提高集群整体的承载能力。没有AP&RP理论之前这种服务端的拆分非常低效。通常人们引入大量的数据库事务和分布式锁,这些数据库事务错综复杂,并最终使人们迷失在系统耦合中。通过学习AP&RP理论可以让你具备编写无锁分布式系统的能力。本文所使用的实例就是第一个使用AP&RP理论开发的无锁分布式系统...

天生强大的Redis是如何做实时订阅推送的

前阵子开发了公司领劵中心的项目,这个项目是以redis作为关键技术落地的。先说一下领劵中心的项目吧,这个项目就类似京东app的领劵中心 其中有一个功能叫做领劵的订阅推送。什么是领劵的订阅推送?就是用户订阅了该劵的推送,在可领取前的一分钟就要把提醒信息推送到用户的app中。本来这个订阅功能应该是消息中心那边做的,但他们说这个短时间内做不了。所以让我这个负责优惠劵的做了-.-!。具体方案就是到具体的推送时间点了,coupon系统调用消息中心的推送接口,把信息推送出去。下面我们分析一下这个功能的业务情景。公司目前注册用户6000W+,是哪家就不要打听了。。。比如有一张无门槛的优惠劵下单立减20元,那么抢这张劵的人就会比较多,我们保守估计10W+,百万级别不好说。我们初定为20W万人,那么这20W条推送信息要在一分钟推送完成!并且一个用户是可以订阅多张劵的。所以我们知道了这个订阅功能的有两个突出的难点:1、推送的实效性:推送慢了,用户会抱怨没有及时通知他们错过了开抢时机。2、推送的体量大:爆款的神劵,人人都想抢!然而推送体量又会影响到推送的实效性。这真是一个让人头疼的问题!那就让我们把问题一个...

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