作者：丁浪阅读本（系列）文章，你将会收获：全面、体系化的了解大规模分布式系统中的服务治理 一线互联网公司如何应对高并发、大流量场景，稳定性保障体系揭秘（高并发高可用必备） 常见限流算法的实现，阿里巴巴（历年双十一）限流、熔断保护利器sentinel的设计原理和实践经验（高并发高可用必备） 高性能、高可用配置中心的本质、架构设计思想、原理和实践经验（微服务架构必备
微服务高并发秒杀系统在做完乐优商城项目之后发现缺少秒杀未编写，打算上手实现一下这个基本电商都需要的功能，参考，下面开始编写。概念什么是秒杀？通俗一点讲就是网络商家为促销等目的组织的网上限时抢购活动比如说京东秒杀，就是一种定时定量秒杀，在规定的时间内，无论商品是否秒杀完毕，该场次的秒杀活动都会结束。这种秒杀，对时间不是特别严格，只要下手快点，秒中的概率还是比较大的。淘宝以前就做过一元抢购，一般都是限
六，分布式事务6.1 分布式事务介绍6.1.1 什么是事务？ 数据库事务(简称：事务，Transaction)是指数据库执⾏过程中的⼀个逻辑单位，⼀个事务会有多个业务操作构成。connection.setAutoCommit(false); //开启事务
业务操作A：扣减库存
业务操作B：创建订单
业务操作C：扣款
业务操作D：增加⽤户积分
connection.
基本概念一、高并发的相关概念：PV：综合浏览量,即页面浏览量和点击量，如果一个系统的日PV在千万级以上，那么我们称这个系统为高并发系统。QPS:每秒响应的请求数。响应时间：从请求发出到收到响应的时间。吞吐量：单位时间里处理的请求数量。如何实现一个系统的高并发或者说提高一个系统的并发量呢？扩容
扩容分为水平扩容和垂直扩容。水平扩容就是增加机器数量，怼机器。垂直扩容就是增加单机处理能力，怼硬件。提高
SpringCloud与微服务程序架构发展史ORM（All in One) 可承载并发量1~10MVC (Vertical Application) 可承载并发量 10~1000RPC (Distributed Service) 可承载并发量 1000~10000SOA (Elastic Computing) 10000+Spring CloudSpring Cloud是一系列框架的有序集合。是一
本套课程历经1年时间研发，案例来源于真实业务场景抽离，由从业10年企业一线架构师实录，没有基础不建议购买。购买后提供企业级全方位指导，通过本套案例可以让你掌握目前主流的微服务技术架构和多种企业级高并发和海量数据、高可用、分布式、支付、多语言、前后端分离等技术的综合应用解决方案。在开始本课程前给大家科普几个概念: 高并发是指在比较短的时间内有大量的访问者访问目标系统，系统负载饱和或者过载宕
微服务架构模式（Microservice Architect Pattern）。近两年在服务的疯狂增长与云计算技术的进步，让微服务架构受到重点关注微服务架构是一种架构模式，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中，服务与服务间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于HTTP的RESTful API）。每个服务都围绕着具体业
一、微服务架构的高并发问题背景：由于服务器的最大处理线程数都是有上线的，比如tomcat等。当系统某时刻出现高并发请求时，如秒杀活动等，在瞬间服务器可处理线程数瞬间使用完，线程资源耗尽。当后面的其他请求在过来时，请求将一直处于一段等待空闲释放线程的时间，在此时间内对用户的体验就是一直未响应状态。如微服务中的雪崩效应，微服务A在对外提供服务时，需要调用微服务B,微服务B对A提供服务时，需要调用微服务
你好，我是程序员Alan.说到高并发和微服务，你是不是和我一样有很多的困惑？知道微服务开发热门，但一直是外行看热闹，不知道里面具体有哪些内容。知道高并发系统开发技术，是获取大厂Offer的利器，可是工作中遇不到高并发的需求场景。了解过微服务开发、高并发系统开发理论，苦于没实战经验。知道单个技术点的应用，但怎么将技术融合起来有些模糊。 为
你好，我是程序员Alan。在《需求分析— 高并发场景微服务实战（二）》一文中，我详细梳理了业务需求。相信你对订票系统的业务需求情况已经十分清楚了。下面我开始系统设计工作，包括功能模块设计、存储设计、缓存设计、高并发系统架构设计等，为后面的开发工作提供良好的基础保障。存储设计微服务架构风格的一个好处，是持久性的封装。我们可以根据每个服务的需要，去选择不同的持久化技术。根据每种数据类型的特点而去选择数
说到大规模微服务系统，往往是一些 7*24 时不间断运行的在线系统。那么如何设计一个大规模的微服务系统呢？ 这样的系统往往有以下的要求：高可用。这类的系统往往需要保持一定的 SLA，7*24 时不间断运行不代表完全不挂，而是有一定的百分比的。例如我们常说的可用性需达到 4 个 9（99.99%），全年停机总计不能超过 1 小时，约为 53 分钟，也即服务停用时间小于 53 分钟，就说明高
总结：高并发，是分布式系统架构设计必须考虑的因素含义：通过设计一些方案，保证系统能够同时并行的处理很多用户的用户请求 指标：（1）响应时间（Response Time） （2）吞吐量（Throughput） （3）每秒查询率QPS
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2023-07-07 18:18:01
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一、为什么选择Go语言Go 语言相对其它语言具有几点天然的优势：语法简单，上手快性能高，编译快，开发效率也不低原生支持并发，协程模型是非常优秀的服务端模型，同时也适合网络调用部署方便，编译包小，几乎无依赖当时 Go 的1.4版本已经发布，我曾在 Go 处于1.1版本的时候，开始使用 Go 语言开发后端组件，并且使用 Go 构建过超大流量的后端服务，因此对 Go 语言本身的稳定性比较有信心。二、微服
微服务是什么对于微服务的定义，可能不同的团队有不同的答案。正所谓一千个读者就有一千个哈姆雷特，但其实大部分人都认为微服务是一种小型的应用程序,并且使用轻量级的设计方法和轻量级的HTTP通信。它的主要功能如下：服务的注册和发现服务的负载均衡服务的容错服务网关服务配置的统一管理链路追踪实时日志Spring cloud说到微服务就不得不说Spring cloud，想必大家对Spring Cloud并不陌
分布式系统和微服务架构越来越流行，特意卖了一本《SpringCloud微服务与分布式系统实战》来给自己充充电，也是掌握技术的必经之路。一、分布式系统大数据、高并发和快响应已经成为互联网系统的必然要求。在之前的单机系统中，大量的数据会导致查找数据的响应时间边长。高并发会使系统因为繁忙而变慢，从而影响响应速度，单机故障也会是系统崩溃。为了解决单机系统带来的问题，互联网系统就从单机系统演变位多台机器的系
上一节里，我们了解了微服务架构中常见的两种有损的服务保护策略：熔断和降级。它们都是通过暂时关闭某些非核心服务或者组件从而保护核心系统的可用性。但是，并不是所有的场景下都可以使用熔断降级的策略，比如，电商系统在双十一、618 大促的场景。这种场景下，系统的峰值流量会超过了预估的峰值，对于核心服务也产生了比较大的影响，而你总不能把核心服务整体降级吧？那么在这个时候要如何保证服务的稳定性呢？你认为可以使
今天通过一个因为并发控制不当导致下游服务崩溃的案例，给大家分享一个关于并发控制的误区。Go语言原生支持并发，只要使用go关键字就能把函数交给goroutine来并发地执行一段程序，正是因为并发难度特别低，有不少人在掌握语法后就特别喜欢尝试进行并发编程，包括我也是，不过我向来保持着对编程的敬畏之心（就是胆儿小~）所以那会刚用Go写代码时对并发尝试地比较克制，生怕写出了线上BUG。当时我们是有一个异步
你好，我是程序员Alan,很高兴遇见你。我们在《系统架构设计—高并发场景微服务实战（三）》，将订票服务拆分成了很多子服务，其中很多子服务都需要用户验证、权限验证、流量控制等，那么我们要在每个子服务中重复编写相关的逻辑吗？为什么需要网关单体架构——客户端直接调用它的特点是所有的服务都来自一个应用，客户端直接向服务端发送请求。微服务架构——客户端直接调用微服务架构中，一个大的应用被拆分成一个个小的服务
原创
2022-10-30 09:04:57
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高并发下存在的问题微服务拆分多个系统，服务之间互相依赖，可能会由于系统负载过高，突发流量或者网络等各种异常情况 导致服务不可用。面向失败编程不要外界影响不被请求拖垮 上游服务 下游服务高并发下的微服务容错方案限流 漏斗，不管流量多大，均匀的流入容器，令牌桶算法，漏桶算法熔断 保险丝，熔断服务，为了防止整个系统故障，包含当前和下游服务 下单服务 -》商品服务-》用户服务 -》（出现异常-》熔断风控服
