【互联网 秒杀系统】架构分析与实战,建议收藏

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JVM调优必备,死磕GC日志(一图看懂)

性能测试,排查定位问题,JVM调优过程中,都会遇到要分析GC日志,那你看得懂GC日志吗?


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作为高级开发,你懂这些 JVM 参数吗?

前言

大家都知道,jvm在启动的时候,会执行默认的一些参数。一般情况下,这些设置的默认参数应对一些平常的项目也够用了。但是如果项目特别大了,需要增加一下堆内存的大小、或者是系统老是莫明的挂掉,想查看下gc日志来排查一下错误的原因,都需要咱们手动设置这些参数。


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一线大厂的分布式唯一ID生成方案是什么样的?

一、前言

分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表。因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下


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秒杀系统流量削峰这事应该怎么做?为什么要削峰呢?

如果你看过秒杀系统的流量监控图的话,你会发现它是一条直线,就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线,这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来,就会导致一个特别高的流量峰值,它对资源的消耗是瞬时的。


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想通关分布式系统「限流问题」?来一篇源码实战

在分布式领域,我们难免会遇到并发量突增,对后端服务造成高压力,严重甚至会导致系统宕机。为避免这种问题,我们通常会为接口添加限流、降级、熔断等能力,从而使接口更为健壮。Java领域常见的开源组件有Netflix的hystrix,阿里系开源的sentinel等,都是蛮不错的限流熔断框架。

今天我们就基于Redis组件的特性,实现一个分布式限流组件,名字就定为shield-ratelimiter。


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Java并发:分布式应用限流 Redis + Lua 实践

任何限流都不是漫无目的的,也不是一个开关就可以解决的问题,常用的限流算法有:令牌桶,漏桶。在之前的文章中,也讲到过,但是那是基于单机场景来写。


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Twitter的分布式雪花算法 SnowFlake 每秒自增生成26个万个可排序的ID (Java版)

分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的。


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