2021
03-17
03-17
如何中教学编程课程中学习到PHP+Redis令牌桶限流这个知识点? HOT
在教学编程中做项目系统接口服务的时候,为了防止客户端对于接口的滥用、保护服务器的资源, 通常来说我们会对于服务器上的各种接口进行请求次数的限制。比如对于某个用户,他在一个时间段内,比如 1 0秒,请求服务器接口的次数不能够大于一个上限,比如说5次。如果用户调用接口的次数超过上限的话,就直接拒绝用户的请求,返回错误信息。
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自从Web2.0的移动端流量兴起之后,很多网站的访问急剧增加,很多人开始对学编程后会怎么样产生强烈好奇心,而缓存往往被首选用于解决高并发流量的利器。 Redis因其丰富的数据类型、持久化机制、集群方案等特性,被很多公司广泛用于自己的项目中。故此准备25道面试题目分享给大家,后面将继续放出。
程序员在经过一段时间的数据库学习后,总会对mysql如何降低失效这一问题抓耳挠腮,现在就让六星教育告诉你这一问题的答案吧!
当程序员在进行免费编程课学习的时候,总会接触到数据库这一概念。如果当你的数据量达到千万级,亿级的时候,我们用常规的方式去做优化那么效果可能就不是很好了。这已经不是说性能的问题了,而是数据量响应的处理问题了,所以我们需要针对根本的问题去使用对应的技术去进行彻底的解决。
针对共享资源的互斥访问历来是很多业务系统需要解决的问题。在分布式系统中,通常会采用分布式锁这一通用型解决方案。本文将就分布式锁的实现原理、技术选型以及阿里云存储的具体实践进行论述。
当前参与的项目中会遇到一些线程安全问题,由于业务是多节点部署的,这个时候我们需要分布式锁来保证线程安全问题,所以这里学习总结了几种分布式锁的实现思路。
总的来说,我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。因为将所有的数据都推到了 Kafka,我们有了足够的空间来开发其他的解决方案,这样我们就可以为我们的客户解决重要的问题,而不需要担心会出错。
作为一台服务器来说,内存并不是无限的,所以总会存在内存耗尽的情况,那么当 Redis 服务器的内存耗尽后,如果继续执行请求命令,Redis 会如何处理呢?
对于业务系统本身在架构设计的时候考虑扩展,原来更多的都是谈的IT基础技术架构本身的高可用性和高扩展性。而对于业务系统扩展性,简单来说就是如何灵活的应对需求的变化和扩展,如果减少在处理变更或扩展中代码不断产生的坏味道。
备份应用程序和数据是组织经常需要处理的事情。尽管Kubernetes可以确保应用程序服务的高可用性和可伸缩性,但这些好处并不能有效地保护数据。因此,必须对Kubernetes应用程序进行数据管理和备份,并应将其纳入标准操作流程中。
虽然我支付宝加了好多好友,平时有很多能量可以“偷”,但由于太懒,至今也没中出多少树,所以心心念念把偷能量这事自动化。之前通过用代码模拟手机点按的方式,实现了朋友圈自动点赞。但当时蚂蚁森林的操作流程要比朋友圈点赞复杂很多,所以当时就没有实现自动偷能量。
梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情,需要针对不同设计的系统来进行单独分析。
今天一位前端开发人员扯起了后端接口的皮,那个兄弟对后端人员提供的接口很大的意见(我是司空见惯),不过他说的也确实有道理,所以结合我的见解,希望提供接口的人员能多加注意。
broker 是指一个或多个 erlang node 的逻辑分组,且 node 上运行着 RabbitMQ 应用程序。cluster 是在 broker 的基础之上,增加了 node 之间共享元数据的约束。
基于RabbitMq,怎么弄一个RPC框架,来看看代码,应该能看懂哈!
kafka是一个高吞吐的分布式消息队列系统。特点是生产者消费者模式,先进先出(FIFO)保证顺序,自己不丢数据,默认每隔7天清理数据。消息列队常见场景:系统之间解耦合、峰值压力缓冲、异步通信。
今天,在这篇Kafka文章中,我们将看到Kafka Cluster Setup。这个Kafka集群教程为我们提供了一些设置Kafka集群的简单步骤。简而言之,为了实现Kafka服务的高可用性,我们需要在集群模式下设置Kafka。 因此,在此Kafka Cluster文档中,我们将学习Kafka多节点群集设置和Kafka多代理群集设置。此外,我们将看到Kafka Zookeeper群集设置。
对于镜像的操作可使用镜像名、镜像长ID和短ID。
解耦 各位系统之间通过消息系统这个统一的接口交换数据,无须了解彼此的存在;
冗余 部分消息系统具有消息持久化能力,可规避消息处理前丢失的风险;
Kafka 是一种消息代理,在过去几年中迅速流行起来。消息代理已经存在很长时间了,它们是一种专门用于在生产者和消费者系统之间“缓冲”消息的数据存储。Kafka 已经相当流行,因为它是开源的,并且能够支持海量的消息。
对于设计和实现 API 来说,当结果集包含成千上万条记录时,返回一个查询的所有结果可能是一个挑战,它给服务器、客户端和网络带来了不必要的压力,于是就有了分页的功能。
广告,敏感词检测一直以来都是让人头疼的话题,仅仅通过添加敏感词列表是解决不了问题的。今天封禁了这个词,明天又会有新的违禁词冒出来,比起愚公无穷尽的子孙更甚。
一个Redis实例具备了“数据存储”和“路由重定向”,完全去中心化的设计。这带来的好处是部署非常简单,直接部署Redis就行,不像Codis有那么多的组件和依赖。但带来的问题是很难对业务进行无痛的升级,若哪天Redis集群出了什么严重的Bug,就只能回滚整个Redis集群。
我们一定要明白持之以恒、长远规划、阶段性复盘的重要性。2021新的一年,新的心态,新的目标,GO! GO! GO!!!