常见IO模型
常见的I/O模型主要有五种，分别是同步阻塞I/O、同步非阻塞I/O、I/O多路复用、信号驱动I/O和异步I/O。以下是对这五种模型的详细介绍： 1. 同步阻塞I/O（Blocking I/O） 工作原理：当用户程序调用read函数读取数据时，如果数据尚未准备好，用户线程会被阻塞，直到数据准备好并被拷贝到用户空间。 优点：实现简单，挂起不占用CPU资源。 缺点：线程资源浪费，效率低下，因为线程在等待数据时不能做其他工作。 2. 同步非阻塞I/O（Non-Blocking I/O） 工作原理：允许用户...标签: IO
DNS服务器介绍
DNS系统是一个分布式数据库，域名解析信息分布在不同的DNS服务器上，而不是集中在一个服务器中。以下是关于DNS系统的一些关键点，帮助理解其工作机制： 1. DNS的分布式架构 DNS（Domain Name System，域名系统）是一个分层的、分布式数据库系统，用于将域名（如www.example.com）转换为IP地址（如192.0.2.1）。这种分布式架构使得DNS能够高效地处理大量的域名解析请求，并且具有良好的扩展性和容错性。 2. DNS服务器的类型 DNS系统中有不同类型的服务器，它们各自承担不同的职责：...标签: 网络
如何做到RPO=0和RTO<1min
在单元化部署中，当某个单元出现故障需要将流量切换到其他单元时，数据库层面的流量切换和数据支持主要通过以下方式实现： 1. RPO=0 的含义 RPO（Recovery Point Objective，恢复点目标）是指在灾难发生时，系统所能容忍的数据丢失量。RPO=0 表示在灾难发生时，系统不会丢失任何已提交的数据，即数据的完整性得到完全保障。 2. RTO<1min 的含义 RTO（Recovery Time Objective，恢复时间目标）是指从灾难发生到系统恢复服务功能所需的最短时间。RTO<1min 表示在...蚂蚁LDC在如何高效地完成流量切换？
在单元化部署中，当某个单元出现故障需要将流量切换到其他单元时，数据库层面的流量切换和数据支持主要通过以下步骤实现： 1. 数据库副本提升 在单元化架构中，每个数据分片通常在多个单元中存在副本。当某个单元（如 RZone1）出现故障时，需要将该单元对应的数据分片的副本提升为主副本。例如： 假设 RZone1 的数据分片 A 在 RZone2 和 RZone3 中有副本，故障发生时，系统会将 RZone2 或 RZone3 中的副本提升为新的主副本。 2. 流量切换 在数据库副本提升...蚂蚁集团LDC
蚂蚁集团的 LDC（逻辑数据中心）架构是其单元化架构的核心实现，旨在通过分治思想解决分布式系统的扩展性、容灾能力和高可用性问题。以下是其主要设计和实现方式： 1. 单元化架构设计 LDC 的核心是单元化，即将用户和业务逻辑划分为多个独立的单元（分片），每个单元独立部署并服务特定用户群体。这种设计通过分库分表解决了数据库单点瓶颈问题，并支持系统的水平扩展。 2. 区域划分与部署 蚂蚁集团的 LDC 架构分为以下几种区域： RZone（Region Zone）：可拆分的业务和数据部署在 RZone 中，每个 RZone...标签: 蚂蚁LDC
分布式系统架构原则及方法论
互联网分布式系统架构师需要掌握一系列架构原则和方法论，以应对系统设计中的复杂性和挑战。以下是关键内容的总结： 架构原则 1.CAP定理与权衡 在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）无法同时满足，架构师需要根据业务需求进行权衡。例如，金融系统通常优先选择强一致性（CP），而电商系统可能更注重可用性（AP）。 借助最终一致性（Eventual Consistency）等策略，可在一致性和可用性之间找到平衡。 2.可扩展性与弹性 水平扩展（Scale Out）...分布式系统中实现负载均衡
在分布式系统中实现负载均衡是确保系统高性能、高可用性和可扩展性的关键。以下是几种常见的负载均衡实现方法和策略： 1. 负载均衡的分类 负载均衡可以根据实现方式分为以下几类： DNS 负载均衡：通过 DNS 解析将请求分配到不同的服务器，通常基于地理位置或简单的轮询策略。 硬件负载均衡：使用专门的硬件设备（如 F5）来分配流量，具有高性能和高可靠性。 软件负载均衡：通过软件工具（如 Nginx、HAProxy）实现负载均衡，灵活且易于配置。 2. 常见的负载均衡策略 根据不...标签: 负载均衡
RateLimiter代码中写限流
RateLimiter 是 Guava 工具包中用于控制操作频率的工具，它基于令牌桶算法实现，能够限制代码的执行速率。以下是 RateLimiter 的使用方法和一些高级特性： 基本使用 RateLimiter 通过 RateLimiter.create(double permitsPerSecond) 方法创建，其中 permitsPerSecond 表示每秒允许的令牌数量。例如，创建一个每秒允许 2 个请求的 RateLimiter： RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2.0); ...标签: 限流
MVCC原理介绍
MVCC（Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制）是一种用于提高数据库并发性能的机制，通过维护数据的多个版本，允许读写操作并行执行，从而减少锁竞争。以下是MVCC的详细原理介绍： 1. MVCC的核心思想 MVCC的核心思想是为每行数据维护多个版本，每个版本对应一个特定的事务版本号。通过版本号，数据库可以判断某个事务在执行时应该看到哪个版本的数据，从而实现读操作不加锁，避免读写冲突。 2. 版本链 在MVCC机制下，数据库中的每行数据都维护一个版本链，记录了该行数据的多个版本...代码审查需要关注哪些方面问题？
代码审查（Code Review）是软件开发中一个非常重要的环节，它可以帮助发现潜在的缺陷、提升代码质量、促进团队知识共享。以下是代码审查通常关注的几个关键方面： **1. 代码的正确性（Correctness） 功能实现：代码是否正确实现了需求，是否满足功能规格说明。 逻辑错误：是否存在逻辑漏洞，例如条件判断错误、循环逻辑问题等。 边界条件处理：是否正确处理了边界条件和异常情况，例如空指针、空集合、边界值等。 数据处理：数据的读取...标签: 代码审查 CodeReview
架构师在全局设计时需要考虑哪些因素？
架构师在进行全局设计时，需要综合考虑多个因素，来满足业务需求、具备良好的性能、安全性和可扩展性，并在关键点上进行技术选型和设计。以下是架构师在全局设计中需要考虑的因素以及关键点的设计技术： 架构师需要考虑的因素 1. 全局视角与系统性思维 业务维度：深刻理解业务战略、需求和流程，确保架构与业务目标一致。 技术维度：分析技术现状、趋势和生态，规划技术演进方向。 质量维度：全面考虑性能、可用性、安全性和可扩展性等质量属性。 团队维度：考虑团队技能、研发效能和协同方式，设计易于理解和落地的架构。 ...标签: 架构师
kafka和rocketmq异同点，优缺点比较
Apache Kafka 和 Apache RocketMQ 都是流行的分布式消息中间件，但它们在设计目标、架构和应用场景上存在一些异同点。以下是它们的优缺点对比以及适用场景分析： Kafka 与 RocketMQ 的异同点 相同点 高性能和高吞吐量：两者都支持高吞吐量的消息处理，适用于大规模分布式系统。 分布式架构：都支持分布式部署，具备良好的扩展性。 消息持久化：都支持消息持久化到磁盘，确保数据的可靠性。 不同点 ...标签: 消息队列
kafka如何保证高吞吐量的？
Kafka 通过顺序读写磁盘、零拷贝技术、批量处理、分区并行化、高效网络模型、消息压缩、日志分段和索引、异步发送以及利用操作系统页缓存等机制，实现了高吞吐量的消息处理能力。 Kafka 能够实现高吞吐量，主要得益于其底层设计和多种优化机制。以下是 Kafka 保证高吞吐量的关键技术原理和优化策略： 1. 顺序读写磁盘 Kafka 将消息顺序追加到 Partition 的日志文件末尾，利用磁盘的顺序写入特性，避免随机读写的性能瓶颈。同时，消费者按顺序读取消息，减少了磁盘寻道时间。 2. 零拷贝技术 Ka...标签: 消息队列
kafka如何保证消息正确投递的？
Kafka 通过多种机制和配置选项来保证消息的正确投递，确保消息在传输过程中不丢失、不重复，并且能够满足不同的可靠性需求。以下是 Kafka 保证消息正确投递的关键机制： 1. 消息投递语义 Kafka 提供了三种消息投递语义，用户可以根据需求选择合适的语义： At most once：消息可能会丢失，但不会重复传递。这种方式通常通过异步发送实现，牺牲了可靠性。 At least once：消息不会丢失，但可能会重复传递。这是 Kafka 的默认保证方式。 E...标签: 消息队列
Kafka 中的幂等性生产者是如何工作的？
Kafka 的幂等性生产者通过以下机制确保消息的幂等性，即避免重复消息的产生： 1. 核心概念 幂等性生产者通过 Producer ID（PID） 和 Sequence Number（序列号） 来实现消息的去重： Producer ID（PID）：每个幂等性生产者在首次发送消息时，由 Broker 分配一个唯一的 PID，用于标识生产者。 Sequence Number（序列号）：每个生产者为每个分区维护一个单调递增的序列号。每条消息都携带一个序列号，Broker 通过 PID 和序列号来判断消...标签: 消息队列
Kafka如何确保数据的正确性，如何及时发现和处理丢失数据？
在使用 Kafka 时，确保生产者和消费者之间数据的正确性并及时发现丢失数据是一个重要问题。以下是基于搜索结果的解决方案： 如何确保生产者和消费者之间数据的正确性 1. 生产端 启用幂等性生产者：通过设置 enable.idempotence=true 和 acks=all，确保消息不会重复发送，并且所有副本都确认消息写入成功。 配置重试机制：设置 retries 参数，确保在消息发送失败时自动重试。 事务支持：对于需要跨分区或跨会话的幂等性，可以使用 Kafka 的事...rocketmq原理介绍
2025-2-19 diaba
RocketMQ 是一款高性能、高可靠的消息中间件，广泛应用于分布式系统中。其工作原理和架构设计主要围绕消息的生产、存储、同步和消费展开。以下是 RocketMQ 的核心原理介绍： 1. 架构组件 RocketMQ 的架构主要包括以下几个组件： NameServer：负责管理集群的元数据，如 Broker 的注册信息、Topic 的路由信息等。生产者和消费者通过 NameServer 获取路由信息。 Broker：负责消息的存储和管理。Broker 分为 Master 和 Slave，支持高可用...PageCache简介
2025-2-19 diaba
PageCache（页面缓存）是现代操作系统中用于提高文件系统读写性能的一种机制。它通过将磁盘上的数据缓存到内存中，减少对磁盘的直接访问次数，从而显著提升系统的读写效率。以下是 PageCache 的详细介绍： 1. 什么是 PageCache？ PageCache 是操作系统内核管理的一块内存区域，用于临时存储磁盘文件的页面数据。它的工作原理类似于缓存（Cache），通过将频繁访问的数据存储在更快的存储介质（如内存）中，减少对磁盘的直接读写操作。 页面（Page）：是操作系统管理内存和磁盘数据的基本单位，通常大小为 4KB（具体大小取...分布式系统重要特性及实现方式
2025-2-6 diaba
分布式系统是一种由多个独立计算机（节点）组成的系统，这些节点通过网络通信协同工作，共同完成复杂的任务。分布式系统通常具有以下重要特性： 1. 高可用性（High Availability） 定义：分布式系统能够在部分节点或网络出现故障时，仍然保持正常运行，确保服务的持续可用性。 实现方式： 冗余设计：通过在多个节点上部署相同的服务或数据副本，确保某个节点故障时，其他节点可以接管任务。 ...如何提高分布式系统的高性能
2025-2-6 diaba
实现分布式系统高性能的关键在于综合运用多种技术和架构优化手段。以下是一些核心技术和方法： 1. 架构设计 微服务架构：将复杂系统拆分为多个独立的微服务，每个微服务可以独立扩展和部署，提高系统的灵活性和可维护性 分布式缓存：使用分布式缓存（如Redis、Memcached）减少对数据库的直接访问，提升数据读取速度 负载均衡：通过负载均衡技术（如Nginx、HAProxy）将请求均匀分配到多个服务器，避免单点过载 ...日历
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