被N多大号转载的一篇CSDN博客，引起了我的注意，说的是数据库连接池使用threadlocal的原因，文中结论如下图所示。来自CSDN的一篇文章，被很多号转载过姑且不谈threadlocal的作用和工作原理，单说数据库连接池这个知识点，猛地一看挺有理；仔细一看，怎么感觉不太对啊，同学，这是什么
Part1、Redis为什么这么快1.1数据结构SDS的妙用我们知道redis的底层是用c语言来编写的，但是，数据结构确没有直接套用C的结构，而是根据redis的定位自建了一套数据结构。C语言中的字符串结构：SDS定义下的字符串结构：可以看到，相比于C语言来说，也就多了几个字段，分别用
Part1、库表会在哪天到达瓶颈？1.1苏宁拼购百万级库表拆分之前苏宁拼购，苏宁易购旗下的电商App，18年7月累计用户突破3000万。面对千万级日活 + 千万级日新增SKU + 千万级日均订单，拼购的单库每天增长数据超1亿，峰值10万QPS并发，每个月要搞一次数据迁移。庞大的数据量，对数
不管是啥业务，最终数据都要落地，数据库这一环是肯定少不了的。随着业务发展，并发越来越高，数据库很容易成为整个链路的短板。这也是大厂面试中比较常被问到的。而调优的第一步，都是从sql语句、索引入手。先得保证单个数据库执行没问题，才会有更高层次的分库分表、弹性、容灾等等。Part1、为什么Kafka不
1、是什么？为什么？1、什么是消息队列说到Java中的队列应该都不会陌生。其具有通过先进先出，或者双端进出的方式进行数据管理；通过阻塞以达到自动平衡负载的功能。消息队列之所以以队列命名，起初也是因为其功能和操作，和java的本地队列有相似之处。所以，我们可以简单的认为消息队列就是为了满足分布式
高并发是业务发展到一定阶段必须面对的问题，那么面对高并发的问题，我们可以从哪些方面入手优化呢？垂直性能优化 [包含整体层面的负载均衡、中间件异步化、存储优化、代码层面调优、jvm容器调优等等]整体可用性优化 [包含服务治理、服务保护、可靠性保障、生产验证、故障演练等等]水平扩展提升 [包含分
你好，我是坤哥准备写一个针对高并发的系列，今天我们先聊一下高并发下的网络 IO 模型设计高并发即我们所说的 C10K（一个server 服务 1w 个 client）,C10M，写出高并发的程序相信是每个后端程序员的追求，高并发架构其实有一些很通用的架构设计，如无锁化，缓存等，今天我们主要研究下
我们先来说下标题是什么意思。 为了更好的理解我说的是啥，我们来举个例子。假设你现在在做一个类似B站的系统，里面放了各种视频。用户每天在里头上传各种视频。按理说每个视频都要去审查一下有没有搞颜色，但总不能人眼挨个看吧。毕竟唐老哥表示这玩意看多了，看太阳都是绿色
★ 微服务系列微服务1：微服务及其演进史微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略微服务4：服务注册与发现1 微服务的注册与发现我们前面在全景架构中对服务注册与发现做了大致的说明，本章我们着重详细说明微服务下注册与发现的这个能力。微服务注册与发现类似于生活中的"电话
前面我们学习了微服务的全景架构，了解到相对于传统单体架构，微服务的优势，以及系统服务化的发展趋势。
对于新启动的项目，我们在权衡之后可以大方的使用微服务架构。但其实大部分情况下，我们还要去维护一些以前研发的单体系统，这些系统可能因为访问流量的膨胀、功能的扩张而显得非常臃肿不堪，急需要向微服务架构
0 微服务系列微服务1：微服务及其演进史微服务2：微服务全景架构 1 传统单体系统介绍在很多项目的业务初期阶段，高速迭代上线是首要考虑的事情，对后期的容量预估、可扩展性和系统健壮性、高可用一般没有那么重视。但随着业务的发展，用户量、请求量的暴增，发现原来的单体系统已经远远不
本文转自美团技术团队博客，原文链接：https://tech.meituan.com/2018/03/16/redis-high-concurrency-optimization.html 背景201
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