10、稀疏索引:为什么高并发写不推荐关系数据库

你好,我是徐长龙。 从这一章起,我们来学习如何优化写多读少的系统。说到高并发写,就不得不提及新分布式数据库HTAP,它实现了OLAP和OLTP的融合,可以同时提供数据分析挖掘和关系查询。 事实上,HTAP的OLAP并不是大数据,或者说它并不是我们印象...

高并发系统实战课

9、分布式事务:多服务的2PC、TCC都是怎么实现的

你好,我是徐长龙,今天这节课我们聊聊分布式事务。 目前业界流行微服务,DDD领域驱动设计也随之流行起来。DDD是一种拆分微服务的方法,它从业务流程的视角从上往下拆分领域,通过聚合根关联多个领域,将多个流程聚合在一起,形成独立的服务。相比由数据表结构设...

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8、系统隔离:如何应对高并发流量冲击

你好,我是徐长龙,今天我想跟你聊聊如何做好系统隔离。 我曾经在一家教育培训公司做架构师,在一次续报活动中,我们的系统出现了大规模崩溃。在活动开始有五万左右的学员同时操作,大量请求瞬间冲击我们的服务器,导致服务端有大量请求堆积,最终系统资源耗尽停止响应...

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6、领域拆分:如何合理地拆分系统

你好,我是徐长龙。 从这一章开始,我们一起看看怎么对数据一致性要求极高的系统做高并发改造。在这个章节中,我会以极具代表性的电商系统为例,对改造的技术关键点进行讲解。 一般来说,强一致性的系统都会牵扯到“锁争抢”等技术点,有较大的性能瓶颈,而电商时常做...

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5、共识Raft:如何保证多机房数据的一致性

你好,我是徐长龙。 [上节课]我们讲了如何通过Otter实现同城双活机房的数据库同步,但是这种方式并不能保证双机房数据双主的事务强一致性。 如果机房A对某一条数据做了更改,B机房同时修改,Otter会用合并逻辑对冲突的数据行或字段做合并。为了避免类似...

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4、同城双活:如何实现机房之间的数据同步

你好,我是徐长龙。今天我们来看看用户中心改造的另一个阶段:构建多机房。 在业务初期,考虑到投入成本,很多公司通常只用一个机房提供服务。但随着业务发展,流量不断增加,我们对服务的响应速度和可用性有了更高的要求,这时候我们就要开始考虑将服务分布在不同的地...

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