22 | 想成为架构师,你必须知道CAP理论

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CAP定理(CAP theorem)又被称作布鲁尔定理(Brewer’s theorem),是加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔(Eric Brewer)在2000年的ACM PODC上提出的一个猜想。2002年,麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特(Seth Gilbert)和南希·林奇(Nancy Lynch)发表了布鲁尔猜想的证明,使之成为分布式计算领域公认的一个定理。对于设计分布式系统的架构师来说,CAP是必须掌握的理论。

20 | 高性能负载均衡:分类及架构

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高性能集群的本质很简单,通过增加更多的服务器来提升系统整体的计算能力。由于计算本身存在一个特点:同样的输入数据和逻辑,无论在哪台服务器上执行,都应该得到相同的输出。因此高性能集群设计的复杂度主要体现在任务分配这部分,需要设计合理的任务分配策略,将计算任务分配到多台服务器上执行。

19 | 单服务器高性能模式:Reactor与Proactor

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专栏上一期我介绍了单服务器高性能的PPC和TPC模式,它们的优点是实现简单,缺点是都无法支撑高并发的场景,尤其是互联网发展到现在,各种海量用户业务的出现,PPC和TPC完全无能为力。今天我将介绍可以应对高并发场景的单服务器高性能架构模式:Reactor和Proactor。

18 | 单服务器高性能模式:PPC与TPC

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高性能是每个程序员的追求,无论我们是做一个系统还是写一行代码,都希望能够达到高性能的效果,而高性能又是最复杂的一环,磁盘、操作系统、CPU、内存、缓存、网络、编程语言、架构等,每个都有可能影响系统达到高性能,一行不恰当的debug日志,就可能将服务器的性能从TPS 30000降低到8000;一个tcp_nodelay参数,就可能将响应时间从2毫秒延长到40毫秒。因此,要做到高性能计算是一件很复杂很有挑战的事情,软件系统开发过程中的不同阶段都关系着高性能最终是否能够实现。

17 | 高性能缓存架构

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今天我为你讲了高性能架构设计中缓存设计需要注意的几个关键点,这些关键点本身在技术上都不复杂,但可能对业务产生很大的影响,轻则系统响应变慢,重则全站宕机,架构师在设计架构的时候要特别注意这些细节,希望这些设计关键点和技术方案对你有所帮助。

15 | 高性能数据库集群:分库分表

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从0开始学架构–单个数据库服务器存储的数据量不能太大,需要控制在一定的范围内。为了满足业务数据存储的需求,就需要将存储分散到多台数据库服务器上。

今天我来介绍常见的分散存储的方法“分库分表”,其中包括“分库”和“分表”两大类。

13 | 架构设计流程:详细方案设计

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今天我为你讲了架构设计流程的第四个步骤:详细方案设计,并且基于模拟的“前浪微博”消息队列系统,给出了具体的详细设计示例,希望对你有所帮助。这个示例并不完整,有兴趣的同学可以自己再详细思考一下还有哪些细节可以继续完善。

11 | 架构设计流程:设计备选方案

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上一期我讲了架构设计流程第1步识别复杂度,确定了系统面临的主要复杂度问题后,方案设计就有了明确的目标,我们就可以开始真正进行架构方案设计了。今天我来讲讲架构设计流程第2步:设计备选方案,同样还会结合上期“前浪微博”的场景,谈谈消息队列设计备选方案的实战。