7 小时前 / u128287
Photo @Christopher Campbell 文|孔凡勇 概述 互联网应用发展到今天，从单体应用架构到 SOA 以及今天的微服务，随着微服务化的不断升级进化，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要，分布式系统之所以复杂，主要原因是分布式系统需要考虑到网络的延时和不可靠，微服务很重要的一个特质就是需要保证服务幂等，保证幂等性很重要的前提需要分布式锁控制并发，同时缓存、降级和限流是保护微服务系统运行稳定性的三大利器。 随着业务不断的发展，按业务域的划分子系统越来越多，每个业务系统都需要缓存、限流、分布式锁、幂等工具组......
7 小时前 / 黑夜探路人
首发于软件架构设计写文章架构设计的粗与细问题in nekKL@HS77 人赞同了该文章最近做一个架构设计的同行评审，我看完设计以后给了这样一个评价：“你们这个根本不是架构设计”。 对方很纳闷：我文档里，你说的4+1视图都有了，怎么就不是架构设计了？ 我说，我就问一个最简单的问题，你们这个产品是要支持全球市场呢？还是大中华地区呢？还是深圳某个客户呢？这些人的组网是一样的吗？他们的网络节点上跑的什么硬件？什么操作系统，你的软件能运行在这些硬件和操作系统中吗？ 对方疑惑：这不是细节问题么？我们这层设计不需要考虑这个问题啊。 那......
7 小时前 / 马蜂窝技术
点击上方“马蜂窝技术”，关注订阅更多优质内容 引言 消费者的狂欢节「双 11」刚刚过去。在电商竞争环境日益激烈的今天，为了抓住流量红利，双 11 打响的已经不仅仅是「促销战」，也是「营销战」，这对平台的技术支撑能力提出新的要求。 从 2014 年的「318 大促」，到正在进行的 「马蜂窝双 11 全球旅行蜂抢节」，马蜂窝旅游电商业务的大促已经走过 5 年时间，仅仅是双 11、暑期、十一黄金周、年终这些关键节点的 S 级促销就张罗了 50 多场，每年上线活动达几百个。 图：马蜂窝11.11全球旅行蜂抢节 在这个过程中，马蜂窝......
7 小时前 / 闲鱼技术
前言 双十一刚刚结束，成交额2684亿震惊全世界，每秒订单峰值达54.4W笔。在闲鱼2000万DAU，交易数额同样增长迅速的今天，我们如何保障交易链路的稳定与快速支撑业务？这篇文章从客户端开发的角度，介绍闲鱼交易链路业务的架构演进过程，在保证性能的前提下，不断提升研发效率，与大家一起交流过程中的思考。 业务特征 我们今天定义闲鱼交易链路，从闲鱼特有的交易模式“边聊边买”，由交易聊天为入口，下单、订单详情、订单列表及相关二级页面，包含契约签订、履行、违约服务。履约区分为正向交易流程（付款、发货、收货、评价等）、逆向交......
3 天前 / u522151
原文链接： https://www.educative.io/courses/grokking-the-system-design-interview/m2ygV4E81AR 编者注：本文以一道经典的系统设计面试题：《如何设计TinyURL》的参考答案和解析为例，帮助读者更深入地了解在系统需求分析和设计中，需要考虑的各个方面的细节。 本文将为大家详细讲解如何设计一个类似于TinyURL的URL缩短服务。URL缩短服务提供一个非常短小的URL以代替原来的可能较长的URL，将长的URL地址缩短。 类似的服务有：http://bit.ly，goo.gl，qlink.me,等等。 九、负载均衡器（LB） 我们可以在系统中的三个位置添加负载......
3 天前 / ittimeline
电子管计算机(1945年-1957年)第二次世界大战是电子管计算机产生的催化剂，而最著名的电子管计算机是来自美国的埃尼阿克(ENIAC),这一时期的计算机有如下特点: 集成度小，占用空间大功耗高，运行速度慢操作复杂，更换程序需要接线晶体管计算机(1957年-1964年)1948年，贝尔实验室的三个科学家发明了晶体管，相比电子管而言，晶体管有着更小的体积，更低的功耗以及更高的运算效率。而全世界第一台晶体管计算机TX-0诞生于麻省理工大学的MIT林肯实验室，而当时性能最高的计算机是PDP-1，它具备4K的内存，每秒可以执行20W条指令，同时配备了512*512的显示......
3 天前 / sjf0115
1. HBase架构组件从物理上来说 HBase 由主从模式架构的三种服务组成： RegionServer：负责为读写提供数据。访问数据时，客户端可直接与 RegionServer 进行通信。 HBase Master：也称之为 HMaster，负责 Region 的分配，DDL（创建、删除表）操作等。 Zookeeper：作为 HDFS 一部分的，负责维护活跃集群的状态。 Hadoop DataNode 负责存储 RegionServer 管理的数据。所有 HBase 的数据都存储在 HDFS 文件中。RegionServer 和 HDFS DataNode 往往会部署在一起，这样 RegionServer 就能够实现数据本地化（即数据放在离需要尽可能近的地方）。在数据......
3 天前 / 零售云技术
最近参与了公有云微服务项目，已经有一段时间未公开发表。通过这次改造公有云微服务项目的实践过程，分享一下公有云微服务网络架构，及服务部署方案。每个平台的网络架构图都类似，但细节根据自有服务有组件又各不一样，别人的架构拿过来不一致适合你的架构，那么首先要了解每层架构及每个服务的职责，以及服务与服务之间的交互逻辑。我们根据私有云的架构迁移过来，保持了部分架构，补充了原来在私有云部署中公共组件部分。迁移到公有云后，一些公共组件由我们自己搭建并运维。整理总览图请看下图: 网络架构总览图 一、互联网层 外网层也是网络......
4 天前 / Fundebug
前言 这是学习源码整体架构第四篇。整体架构这词语好像有点大，姑且就算是源码整体结构吧，主要就是学习是代码整体结构，不深究其他不是主线的具体函数的实现。文章学习的是打包整合后的代码，不是实际仓库中的拆分的代码。 其余三篇分别是： 1.学习 jQuery 源码整体架构，打造属于自己的 js 类库 2.学习underscore源码整体架构，打造属于自己的函数式编程类库 3.学习 lodash 源码整体架构，打造属于自己的函数式编程类库 感兴趣的读者可以点击阅读。 导读 本文通过梳理前端错误监控知识、介绍 sentry错误监控原理、 sentry初始化、 Aj......
6 天前 / semlinker
Spring Boot是基于 Spring Framework，它为你的 Spring 应用程序提供了自动装配特性，它的设计目标是让你尽可能快的上手应用程序的开发。以下是 Spring Boot 所拥有的一些特性： 可以创建独立的 Spring 应用程序，并且基于 Maven 或 Gradle 插件，可以创建可执行的 JARs 和 WARs；内嵌 Tomcat 或 Jetty 等 Servlet 容器；提供自动配置的 “starter” 项目对象模型（POMS）以简化 Maven 配置；尽可能自动配置 Spring 容器；提供一些常见的功能、如监控、WEB容器，健康，安全等功能；绝对没有代码生成，也不需要 XML 配置。1.1.3 Spring SecuritySpr......
6 天前 / 风来风往风伤(TiAmo)
笔者在写作本章节的时候，并不敢把此章节的标题叫做《高性能日志系统的设计》，之所以不敢加上“高性能”三个字的原因是：第一，我对于日志系统设计知识和经验都来自于学习和工作经验，我并不是原创者，只是知识的搬运工； 第二，目前有许多优秀的、被广泛使用的开源的日志系统，他们给了我很多启发，不敢在此班门弄斧。 不管怎样，笔者还是想写一些自己关于对日志系统的理解和经验，让我们开始吧。 为什么需要日志实际的软件项目产出都有一个流程，即先开发、测试，再发布生产，由于人的因素，既然是软件产品就不可能百分百没有 bug 或者逻辑错......
6 天前 / mr7
供稿 | Payments 任杰编辑 | 顾欣怡本文8760字，预计阅读时间27分钟更多干货请关注“eBay技术荟”公众号 导读 2018年，ebay全面展开了下一代百万TPS支付账务系统的设计与实现。本文主要介绍核心账务系统的性能和容灾能力，将从账务系统简介、百万TPS压测实验、系统架构分析、开源计划四个方面进行阐释。希望能给同业人员一定启发和借鉴。 1. 序 亿贝 (www.ebay.com) 于2018年全面展开了下一代支付系统的设计和实现。支付宝的双十一和微信财付通的春节红包已经向世界展示了支付行业当前的工程成果。那么作为下一代支付系统，如何......
7 天前 / 搬运工来架构
点击上方蓝色字关注我们~ 01简单 ◆隐藏复杂与构建抽象随着系统的发展，会发现越来越复杂，可能没法了解整个系统的全部，每个人的大脑处理能力有限，不可能了解系统的每个细节。 所以，保持软件简单可以帮助你更好的了解系统。随着系统的逐渐壮大，我们只能做到的是保持局部简单，无法保持整体简单。 开发系统服务时，要创建暴露更高层次的抽象，实现抽象允诺的功能，从而隐藏其复杂性。 ◆避免过度设计我们工程师一般更喜欢挑战高难度的问题，可能一个简单的问题会使其复杂化，使得可能开发出难以维护的代码。早期可以构建合理的抽象层次......
9 天前 / sjf0115
本文由趣头条实时平台负责人席建刚分享趣头条实时平台的建设，整理者叶里君。文章将从平台的架构、Flink现状，Flink应用以及未来计划四部分分享。 一．平台架构 1、Flink 应用时间线 首先是平台的架构，2018年3月之前基本都是基于Storm和Spark Streaming来做的。目前，基本已经把Spark Streaming和Storm淘汰了，主要都是Flink SQL来做的。起初还比较传统，一般是接需求然后开发类似于Flink SQL的任务，基本是手工作坊操作模式。后来Flink SQL的任务逐渐多了起来，就开始考虑往平台化方向发展。大概在2018年10月份，我们开始搭建实时平台。当......