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Category: Java Architecture

[转]支付宝架构师眼中的高并发架构 0

Huge Distributed System Evolution

[转]支付宝架构师眼中的高并发架构

前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。

[转]从单个服务器扩展到百万用户的系统 0

SOA Architect to MS Architect

[转]从单个服务器扩展到百万用户的系统

你开发了一个网站（例如网上商店、社交网站或者其他任何东西），之后你把它发布到了网上，网站运行良好，每天有几百的访问量，能快速地相响应用户的请求。 但是有一天，不知道什么原因，你的网站出名了！ 每分每秒都有成千上万的用户蜂拥而至，你的网站变得越来越慢…… 对你来讲，这是个好消息，但是对你的Web应用来说这是个坏消息。因为现在它需要扩展了，你的应用需要为全球用户提供7*24不宕机服务。

[转]一份完整的阿里云 Redis 开发规范 0

Redis Optimization

[转]一份完整的阿里云 Redis 开发规范

1. 一、键值设计 1-1. 1. key名设计 (1)【建议】: 可读性和可管理性 以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:id

(2)【建议】：简洁性 保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视，例如：

(3)【强制】：不要包含特殊字符 反例：包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符 详细解析

[转]如何使用Redis流和Apache Spark处理实时数据？ 0

Architecture / Redis Theory & Solutions

[转]如何使用Redis流和Apache Spark处理实时数据？

1. 本文要点 Apache Spark 的流框架（Structured Streaming）为数据流带来了 SQL 查询功能，让用户可以实时、可扩展地处理数据。 Redis 流（Redis Stream）是 Redis 5.0 新引入的数据结构，能够以亚毫秒级的延迟高速收集、保存和分发数据。 用户集成 Redis 流和流框架后就能简化连续应用程序（continuous application）的扩展工作。 开源的 Spark-Redis 库将 Apache Spark 与 Redis 连接起来。该库为 Redis 数据结构提供 RDD 和数据帧 API，使用户可以将 Redis 流用作流框架的数据源。 流框架是...

[转]消息中间件–5 消息处理失败&死信队列 0

MQ in distributed Architecture

[转]消息中间件–5 消息处理失败&死信队列

消息中间件消费到的消息处理失败怎么办？ 一般生产环境中，如果你有丰富的架构设计经验，都会在使用MQ的时候设计两个队列：一个是核心业务队列，一个是死信队列。 核心业务队列，就是比如专门用来让订单系统发送订单消息的，然后另外一个死信队列就是用来处理异常情况的。比如说要是第三方物流系统故障了，此时无法请求，那么仓储系统每次消费到一条订单消息，尝试通知发货和配送，都会遇到对方的接口报错。 此时仓储系统就可以把这条消息拒绝访问，或者标志位处理失败！注意，这个步骤很重要。