水平扩展
-
微服务架构下数据库扛不住了?试试这些非侵入式解压大法
在微服务架构中,数据库往往成为性能瓶颈。当核心数据库压力过大时,除了简单粗暴地增加数据库实例,还有哪些更优雅、非侵入式的手段可以有效缓解读写压力,保障关键业务的连续性呢?本文将探讨几种常见的方案,并分析其优缺点。 1. 缓存,永远的神...
-
Redis内存管理的常见问题及解决方案详解
Redis内存管理的常见问题及解决方案详解 Redis作为一个高效的内存数据库,在处理高并发请求和快速数据存取方面表现优异。然而,随着数据量的增加,Redis的内存管理问题也逐渐显现。本文将详细探讨Redis内存管理的常见问题及其解决...
-
分布式限流方案评估与选型:技术负责人视角下的高性能、低侵入与高可用实践
在构建高可用、高性能的分布式系统时,限流(Rate Limiting)作为一种核心的流量管理策略,扮演着至关重要的角色。它能有效保护后端服务免受突发流量冲击,防止过载导致系统崩溃,同时确保关键服务的稳定性与可用性。然而,对于技术负责人而言...
-
社交平台用户动态存储方案:兼顾灵活、性能与搜索
在一个新生的社交内容平台中,用户动态(“帖子”)的发布功能是核心。如何高效、灵活地存储包含文本、图片、视频、表情符号等多种内容的“帖子”数据,并确保其能够支持快速的瀑布流展示、便捷的全文搜索、精准的标签筛选,同时还能应对未来频繁的结构调整...
-
电商平台数据库选型:纯MySQL还是MySQL+MongoDB混合方案?
在为新的电商平台设计后端数据库时,您遇到的选择困境——是所有数据都用MySQL搞定,还是将商品详情、用户评论这类灵活数据放入MongoDB,同时又担心技术栈过于复杂——这是许多架构师和开发者都会面临的经典问题。这个选择不仅关乎技术实现,更...
-
消息队列选型:Kafka、RabbitMQ与RocketMQ的权衡之道
在构建高并发、可伸缩的分布式系统时,消息队列(Message Queue, MQ)是不可或缺的组件。它能够有效解耦系统、削峰填谷、实现异步通信,从而提升系统韧性和用户体验。然而,面对市面上众多的消息队列产品,如 Apache Kafka、...
-
跨区域数据访问:运维工程师的自动化破局之路
随着公司业务拓展到海外,数据中心也遍布全球各地,这本是好事,但随之而来的数据访问问题却让我头疼不已。如何确保应用程序能够无缝访问这些分散在不同区域的数据,同时避免手动配置带来的噩梦?这篇博客就来聊聊我的一些思考和实践。 问题:跨区域数...
-
实时事件流处理瓶颈攻克指南:赋能高并发个性化推荐
突破实时事件流处理瓶颈:赋能高并发个性化推荐的实践之路 作为后端工程师,我们常常面临一个棘手的问题:当系统需要处理海量实时事件流时,尤其在数据清洗和聚合环节,性能瓶颈会如影随形。用户提出的痛点——“数据写入和读取的性能问题不解决,再好...
-
Kubernetes Operator 设计模式与最佳实践?如何处理错误、保证一致性、提高可扩展性
Kubernetes Operator 设计模式与最佳实践 想象一下,你是一位 Kubernetes 工程师,每天都在与各种复杂的应用打交道。你需要部署、管理、升级,甚至还要处理突如其来的故障。如果每个应用都需要你手动干预,那简直就是...
-
百万级IoT PUF数据挑战:高效存储与查询的数据库优化及分布式架构解析
在物联网(IoT)设备规模达到百万级别时,物理不可克隆函数(PUF)作为一种日益重要的硬件安全基石,其设备注册过程中产生的海量PUF响应数据,对后端的数据存储、索引和快速查询系统带来了前所未有的挑战。每一次设备初始化、认证或密钥派生,都可...
-
电商大促不再卡顿:高并发下的订单提交与页面流畅技术解法
大促期间电商平台的用户抱怨订单提交失败、页面卡顿,这几乎是所有电商技术团队的“心头大患”。面对瞬时流量洪峰,传统的架构往往难以招架。要彻底解决这些问题,确保用户顺畅购物,我们需要从系统架构、数据库、缓存、消息队列以及前端优化等多个层面进行...
-
海量聊天消息存储:NoSQL数据库选型与实践深度解析
在构建支持海量聊天消息的系统时,选择合适的NoSQL数据库是架构成功的关键。聊天消息数据通常具有写入密集、数据量大、访问模式多样(点对点、群聊、消息漫游)、对实时性有要求以及历史消息查询频繁等特点。同时,数据一致性与灾备方案是不可忽视的基...
-
微服务架构:如何选择合适的API网关?
在微服务架构中,API网关扮演着至关重要的角色,它作为客户端与后端服务之间的桥梁,负责请求路由、协议转换、安全认证、流量控制等关键功能。选择合适的API网关,直接影响着微服务架构的性能、安全性、可扩展性和可维护性。本文将探讨选择API网关...
-
OpenTelemetry 后端存储方案深度解析与选型指南:告别选择困难
在构建可观测性系统时,OpenTelemetry (OTel) 已经成为收集遥测数据(指标、链路追踪、日志)的事实标准。然而,数据收集仅仅是第一步,如何高效、可靠地存储和分析这些数据是决定可观测性系统成败的关键。虽然 Prometheus...
-
微服务架构的可扩展性设计:核心考量与最佳实践
微服务架构因其灵活性、独立部署和技术栈多样性等优势,已成为构建复杂分布式系统的首选。然而,其分布式特性也带来了巨大的挑战,尤其是在确保系统可扩展性方面。一个设计良好的可扩展微服务架构,不仅能应对日益增长的用户量和数据吞吐,还能在不影响整体...
-
消息队列选型指南:Kafka、RabbitMQ、RocketMQ深度解析与实践
在构建高并发、高可用、可伸缩的分布式系统时,消息队列(Message Queue, MQ)中间件几乎成了不可或缺的组件。它能有效解耦服务、削峰填谷、异步通信,提升系统整体的吞吐量和稳定性。然而,市面上消息队列产品众多,如Kafka、Rab...
-
除了Kafka、Pulsar、RabbitMQ,这些开源消息队列也值得关注!
在构建高可用、高性能的分布式系统时,消息队列(Message Queue, MQ)扮演着至关重要的角色。除了我们熟知的Kafka、Pulsar和RabbitMQ,市场上还有不少优秀的开源消息队列,它们各自拥有独特的特性和适用场景。本文将深...
-
核心业务系统如何选择 ACID 兼容的分布式数据库?
核心业务系统数据一致性挑战与分布式数据库选型 我们公司的核心业务系统对数据一致性有着极高的要求,每一笔交易都必须严格遵循 ACID 原则。目前我们使用 Oracle RAC 来保证高可用性,但在实际应用中,我们发现存在以下问题: ...
-
NewSQL 数据库:高并发事务场景下的技术选择与权衡
NewSQL 数据库作为传统关系型数据库与 NoSQL 数据库之间的一种创新解决方案,旨在结合两者的优势:既具备传统关系型数据库的 ACID 事务特性,又能提供 NoSQL 数据库的水平扩展能力。对于许多要求严苛的业务场景,特别是那些需要...
-
设计高可用用户行为数据采集系统:确保数据不丢失、不重复与高并发
用户行为数据是产品和运营决策的基石。一个高质量、高可用的数据采集系统,是确保这些决策准确性的前提。本文将深入探讨如何设计一个能够应对高并发、确保数据不丢失、不重复的用户行为数据采集系统。 一、系统设计核心原则 在构建用户行为数据采...