亿级流量、高并发与高性能场景下的电商详情页大型缓存架构实战 175_商品详情页动态渲染系统:基于Spring Cloud开发数据直连服务 176_商品详情页动态渲染系统:完成多级缓存全链路的测试多个bug修复 177_商品详情页动态渲染系统:商品介绍分段存储以及分段加载的介绍 178_商品详情页动态渲染系统:高可用架构优化之读链路多级降级思路介绍 179_商品详情页动态渲染系统:高可用架构优化之hystrix隔离与降级 180_商品详情页动态渲染系统:部署jenkins持续集成服务器 181_商品详情页动态渲染系统:在CentOS 6安装和部署Docker 182_商品详情页动态渲染系统:在CentOS 6安装maven、git以及推送github 183_商品详情页动态渲染系统:通过jenkins+docker部署eureka服务 184_商品详情页动态渲染系统:twemproxy hash tag+mget优化思路介绍 185_商品详情页动态渲染系统:所有服务最终修改以及jenkins+docker部署 186_商品详情页OneService系统:整体架构设计 187_商品详情页OneService系统:基于Spring Cloud构建OneService服务 188_商品详情页OneService系统:库存服务与价格服务的代理接口开发 189_商品详情页OneService系统:请求预处理功能设计介绍 190_商品详情页OneService系统:多服务接口合并设计介绍 191_商品详情页OneService系统:基于hystrix进行接口统一降级 192_商品详情页OneService系统:基于hystrix dashboard进行统一监控 193_商品详情页OneService系统:基于jenkins+docker部署OneService服务 194_商品详情页OneService系统:基于jenkins+docker部署hystrix terbine服务 195_商品详情页前端介绍&课程总结&Java架构师展望 如何支撑百亿级数据的存储与计算
如何设计高容错分布式计算系统
如何设计承载百亿流量的高性能架构
如何设计每秒十万查询的高并发架构
如何设计全链路99.99%高可用架构
亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构(上)?
亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构(中)?
亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构(下)?
专栏总结
如何保证百亿流量下的数据一致性(上)
如何保证百亿流量下的数据一致性(中)?
如何保证百亿流量下的数据一致性(下)?
互联网面试必杀:如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失(1)
互联网面试必杀:如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失(2)
数据一致性重构的食用指南
面试大杀器:消息中间件如何实现消费吞吐量的百倍优化?
高并发场景下,如何保证生产者投递到消息中间件的消息不丢失?
用大白话给你讲小白都能看懂的分布式系统容错架构
你的系统如何支撑高并发?
支撑百万连接的系统应该如何设计其高并发架构?
如何设计一个百万级的消息推送系统
统计数据:99%请求为当日数据(热数据),1%请求为历史数据(冷数据)
将今日实时计算出来的热数据放在一个MySQL集群里,将离线计算出来的冷数据放在另外一个MySQL集群里
然后开发一个数据查询平台,封装底层的多个MySQL集群,根据查询条件动态路由到热数据存储或者是冷数据存储
问题:
1).冷数据的数据量不断增长,mysql需要不断扩容
2).分库、分表后,库和表维护麻烦
解决:
ES+HBase+内存的SQL计算引擎
Elasticsearch+Hbase实现海量数据秒级查询
先决条件:入库时,冗余字段,避免表关联
步骤:
1). where条件,先走ES的分布式高性能索引查询,ES可以针对海量数据高性能的检索出来需要的那部分数据
2). 将检索出来的数据对应的完整的各个数据字段,从HBase里提取出来,拼接成完成的数据
3). 将这份数据集放在内存里,进行复杂的函数计算、分组聚合以及排序等操作
缓存集群:实时数据每次更新后写入的时候,都是写数据库集群同时还写缓存集群的,是双写的方式
热数据基于缓存集群+数据库集群来承载高并发的每秒十万级别的查询
冷数据基于ES+HBase+内存计算的自研查询引擎来支撑海量数据存储以及高性能查询
热数据查询响应时间:几十毫秒
冷数据查询响应时间:200毫秒以内
一步步动手实现高并发的Reactor模型 —— Kafka底层如何充分利用多线程优势去处理网络I/O与业务分发