API性能调优
概述API/服务性能在为用户提供更好的体验方面发挥着重要作用,本文介绍几种技巧来提高API/服务的性能。可以从如下几个指标进行衡量响应时间:衡量API/服务的响应速度有效负载及其大小:通过网络传输的数据量吞吐量:调用API/服务的次数可以从如下参数进行优化,以使API/服务性能更好
【全网首发】微服务15:微服务治理之超时
★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:服务注册与发现微服务5:服务注册与发现(实践篇)微服务6:通信之网关微服务7:通信之RPC微服务8:通信之RPC实践篇(附源码)微服务9:服务治理来保证高可用微服务10:系统服务熔断
聊聊 RocketMQ 名字服务
NameServer 是专为 RocketMQ 设计的轻量级名字服务,它的源码非常精简,八个类 ,少于1000行代码。
【升职加薪秘籍】我在服务监控方面的实践(1)-监控蓝图
如何对线上服务进行监控,内容涉及到的指标设计,软件配置,监控方案等等你都可以拿来直接复刻到你的项目里,这是一套非常适合中小企业的监控体系
聊聊本地缓存和分布式缓存
**缓存**,消息队列,分库分表是高并发解决方案三剑客。 缓存之所以能够让系统“更快”,本质上做到了如下两点: - 减小 CPU 消耗 将原来需要实时计算的内容提前算好、把一些公用的数据进行复用,这可以减少 CPU 消耗,从而提升响应性能。 - 减小 I/O 消耗 将原来对网络、
看完这一篇,ShardingSphere-jdbc 实战再也不怕了
谈到分库分表中间件时,我们自然而然的会想到 ShardingSphere-JDBC 。 这篇文章,我们聊聊 ShardingSphere-JDBC 相关知识点,并实战演示一番。
【全网首发】微服务12:流量策略
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【全网首发】架构与思维:熔断限流的一些应用场景
1 前言在《微服务系列》中,我们讲过很多限流,熔断相关的知识。老生长谈的一个话题,服务的能力终归是有限的,无论是内存、CPU、线程数都是,如果遇到突如其来的峰量请求,我们怎么友好的使用限流来进行落地,避免整个服务集群的雪崩。峰量请求主要有两种场景:1.1 突发高峰照成的服务雪崩如果你的服务
如何修改 Nginx 源码实现 worker 进程隔离
最近我们线上网关替换为了 APISIX,也遇到了一些问题,有一个比较难解决的问题是 APISIX 的进程隔离问题。
假如我是核酸系统架构师
成都核酸检测系统“崩溃”事件,将东软推至风口浪尖,同时也在技术圈内引发了广泛的讨论。
【译】Java、Go 和 Python三种语言的多线程性能比较
通过经典矩阵乘法算法、快速排序算法和康威生命游戏的并行实现,分析和比较 Java、Go 和 Python 使用它们的并行工具解决几种算法的性能。
Go 服务进行自动采样性能分析的方案设计与实现
线上服务的性能分析,一直以来都是比较难的点,主要是难在无法在性能出现异常的当时捕捉到现场信息。有人可能会说,这有什么难的,直接用 Go 工具集里的 pprof 访问一下,进行采样拿下来分析就行了。话虽不假,不过抛开现实场景谈解决方案一般都会非常打脸,真的不行。

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