一个热爱java的程序员-CSDN博客

原创分布式系统解决方案（六）--配置中心的选择

常用的配置中心有：Spring Cloud Config2014年9月开源，Spring Cloud 生态组件，可以和Spring Cloud体系无缝整合。Spring Cloud Config原生不支持配置的实时推送，需要依赖Git的WebHook、Spring Cloud Bus和客户端/bus/refresh端点:1、基于Git的WebHook，配置变更触发server端refresh2、Server端接收到请求并发送给Spring Cloud Bus3、Spring Clo

2020-06-28 23:01:36 193

原创分布式系统解决方案（五）--缓存的选择

缓存雪崩解决描述：缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。解决方案：1、缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。2、如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。3、设置热点数据永远不过期。缓存穿透解决描述：缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致...

2020-06-20 22:22:04 132

原创分布式系统解决方案（四）--分库分表的选择

分库分表策略1. 取余关于取余的策略，这种方式上面已经进行了详细的介绍，主要的策略就是根据指定的字段对数据库节点数进行取余，从而将其插入到对应的数据库中，这里不再赘述。2. 按照范围分片按照范围分片，顾名思义，就是首先对整体数据进行范围划分，然后将各个范围区间分配到对应的数据库节点上，当用户插入数据时，根据指定字段的值，判断其属于哪个范围，然后将数据插入到该范围对应的数据库节点上。需要注意的是，这里会配置一个默认的范围，当用户插入的数据不再任何指定的范围内时，该数据将会被插入.

2020-06-20 22:15:02 281

原创分布式系统解决方案（三）--分布式事务选择

本地事务事务的四大特性1、原子性（Atomicity）：操作这些指令时，要么全部执行成功，要么全部不执行。只要其中一个指令执行失败，所有的指令都执行失败，数据进行回滚，回到执行指令前的数据状态。eg：拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是20000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是20000，这就是事务的一致性。2、一致性（Consistency）：事务的执行使数据从一个状态转换为另一个状态，但是对于整个数据的完整性保持稳定。3

2020-06-20 21:53:50 186

原创分布式系统解决方案（二）--分布式锁选择

分布式锁的选择方案数据库乐观锁乐观锁通常实现基于数据版本(version)的记录机制实现的，比如有一张红包表（t_bonus），有一个字段(left_count)记录礼物的剩余个数，用户每领取一个奖品，对应的left_count减1，在并发的情况下如何要保证left_count不为负数，乐观锁的实现方式为在红包表上添加一个版本号字段（version），默认为0。redis分布式锁使用1、setnx(lockkey, 1) 如果返回0，则说明占位失败；如果返回1，则说明占位成功2、e.

2020-06-20 21:41:01 217

原创分布式系统解决方案（一）--注册中心选择

cap原则Consistency (一致性)：一致性指的是所有节点在同一时间的数据完全一致Availability (可用性):可用性指服务一直可用，而且是正常响应时间Partition Tolerance (分区容错性):分区容错性指在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)、P（分区容错性）。由于分区容错性是在分布式系统中必须要保证的，因此我们需要在A和

2020-06-20 21:36:21 267