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防微杜渐的稳定性法宝:播控系统面向失败的设计

什么是面向失败的设计? 为什么要面向失败设计?怎么面向失败设计?播控是如何实现面向失败设计的?一篇文章带你读懂~

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认识API网关

为了应对业务的细分以及高并发的挑战,微服务的架构被广泛使用,由于微服务架构中应用会被拆分成多个服务。为了方便客户端对这些服务的调用于是引入了 API 的概念。今天我们就来看看API 网关的原理以及它是如何应用的。

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【Java】面试官灵魂拷问:if语句执行完else语句真的不会再执行吗?

【Java】面试官灵魂拷问:if语句执行完else语句真的不会再执行吗? 写在前面 最近跳槽找工作的朋友确实不少,遇到的面试题也是千奇百怪,这不,一名读者朋友面试时,被面试官问到了一个直击灵魂的问题:if 语句执行完else语句真的不会再执行吗?这个奇葩的问题把这名读者问倒了! 问题分析 最近一名读者留言说,自己出去面试被面试官的一道奇葩问题问倒了,这个问题就是:if语句执行完else语句真的不会再执行吗?这名读者确实不知道该如何回答这个问题。

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阿里、百度、美团都在用的‘高并发系统设计’;秒杀、抢红包、12306抢票等高并发场景难点

"秒杀活动"、"抢红包"、"微博热搜"、"12306抢票"、"共享单车拉新"等都是高并发的典型业务场景,那么如何解决这些业务场景背后的难点问题呢? 秒杀系统中,QPS达到10万/s时,如何定位并解决业务瓶颈? 明星婚恋话题不断弓|爆微博热搜,如何确保系统不宕机? 共享单车充值活动,如何保证不超卖? ...... 同一时间、海量用户的高频访问对任何平台都是难题,但可喜的是,虽然业务场景不同,设计和优化的思想却是万变不离宗。

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面试官问:高并发下,你都怎么选择最优的线程数?

为了加快程序处理速度,我们会将问题分解成若干个并发执行的任务。

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信息流量大选BGP大带宽服务器网络稳定运营

要知道信息流服务器要选择什么样的服务器? 大带宽是一定要的 我们机房的BGP三线单IP服务器 103.219.31.* 访问速度稳定线路优化 CPU:i7/至强 内存:8/32 GB硬盘:500GB SAS 带宽:G口/100Mbps独享 扣扣:8091036 用户多,不代表你服务器访问量大,访问量大不一定你服务器压力大!我们换成专业点的问题,高并发下怎么优化能避免服务器压力过大。

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【云栖号案例 | 文化产业】南瓜电影上云 实现移动端与服务器双向互通

南瓜电影处理复杂的技术问题导致开发负担重,用户体验好感下降。上云后,实现了移动端和服务端双向互通,确保消息的可靠性,也确保消息的低延迟。

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干货分享:分布式场景之刚性事务-2PC详解

分布式一致性 分布式场景下,多个服务同时对服务一个流程,比如电商下单场景,需要支付服务进行支付、库存服务扣减库存、订单服务进行订单生成、物流服务更新物流信息等。如果某一个服务执行失败,或者网络不通引起的请求丢失,那么整个系统可能出现数据不一致的原因。

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ReentrantLock 核心源码解析

学习完 AQS,本文我们就来研究第一个 AQS 的实现类:ReentrantLock。 1 基本设计 ReentrantLock 可重入锁,可重入表示同一个线程可以对同一个共享资源重复的加锁或释放锁。

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【漫画】读写锁ReadWriteLock还是不够快?再试试StampedLock!

读写锁在读多写少的场景性能明显优于互斥锁,但是还有没有比读写锁更快的锁呢?恭喜你!JAVA1.8提供的基于乐观读的StampedLock可以助你一臂之力!

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数据仓库、数据湖、流批一体,终于有大神讲清楚了!

数据仓库,数据湖,包括Flink社区提的流批一体,它们到底能解决什么问题?今天将由阿里云研究员从解决业务问题出发,将问题抽丝剥茧,从技术维度娓娓道来:为什么你需要数据湖或者数据仓库解决方案?它的核心难点与核心问题在哪?如果想稳定落地,系统设计该怎么做?

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深入云原生 AI:基于 Alluxio 数据缓存的大规模深度学习训练性能优化

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 导读:Alluxio 项目诞生于 UC Berkeley AMP 实验室,自开源以来经过 7 年的不断开发迭代,支撑大数据处理场景的数据统一管理和高效缓存功能日趋成熟。

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深入云原生 AI:基于 Alluxio 数据缓存的大规模深度学习训练性能优化

阿里云容器服务团队与 Alluxio 开源社区和南京大学顾荣老师等人通力合作寻找相关解决方案,当前已经提供 K8s 上运行模型训练数据加速的基础方案,包括容器化部署、生命周期管理以及性能优化(持续中),从而降低数据访问高成本和复杂度,进一步助力云上普惠 AI 模型训练。

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