降级与熔断 1.1、降级 降级也就是服务降级，当我们的服务器压力剧增，为了保证核心功能的可用性，可以选择性的降低一些功能的可用性，或者直接关闭该功能。典型的弃车保帅！就比如贴...
发简信
IP属地：天津
-
降级与熔断
-
Kafka的一些高级应用
1、过期时间（TTL） 通过消息的timestamp字段和ConsumerInterface接口的onConsumer（）方法可实现消息的TTL功能，但是有一个局限，就是每条...
-
Kafka的日志存储
1、文件目录布局 不考虑多副本的情况，一个分区对应一个日志（log）。为了防止log过大，Kafka还引入了日志分段（LogSegment）的概念，将log切分为多个LogS...
-
Kafka主题和分区
主题作为消息的归类，可以再细分为一个或多个分区，分区可以看作对消息的二级归类。分区的划分不仅为Kafka提供了可伸缩性、水平扩展的功能，还通过多副本机制为Kafka提供数据冗...
-
Golang的Maphttps://www.jianshu.com/p/aa0d4808cbb8 1、底层数据结构 hashmap的定义位于src/runtime/hashmap.go 中,...
-
Kafka消费者
1、消费者和消费者组 消费者负责订阅Kafka中的主题，并从订阅的主题中拉取消息。与其他消息中间件不同的是：Kafka中的消费理念中还有一层消费者组（consumer gro...
-
Kafka生产者
1、客户端开发 下面是构造的消息对象ProducerRecord. public class ProducerRecord<K,V>( private final St...
-
Golang切片的实现前言：切片的设计思想来源于动态数组，是为了开发者能更加方便地使用使一个数据结构能自动增加和减少，但是切片本身并不是动态数组。 1、切片与数组 Go是值传递的，用切片传递数组参...
-
kafka高吞吐量的原因
前言： Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万。总结起来大致就5个原因，顺序读写、零拷贝、分区、批量发送、数...
-
kafka概述
概述 Kafka目前被定义为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性被广泛使用。 1、消息系统：Kafka和传统的消息中...
-
并发与并行
并发！=并行 首先，假如我们有一段CPU密集型任务，我们创建2000个gorountine是否真的可以将性能提升2000倍？答案是肯定不能，因为我们只是做到了2000次的并发...
-
Redis的事件前言：Redis服务器是一个事件驱动程序，服务器需要处理两种事件： 1、文件事件：Redis服务器通过套接字和客户端进行链接，而文件事件就是服务器对套接字操作的抽象。服务端和...
-
Redis持久化方式的区别1、混合持久化 重启redis时，我们很少使用RDB来恢复内存状态，因为会丢失大量数据。我们通常使用AOF日志重放，但是重放AOF日志性能相对RDB来说要慢很多，这样在r...
-
Redis的AOF持久化前言：redis还提供了AOF持久化功能。于RDB持久化不同，AOF持久化是通过保存redis服务器所执行的写命令来记录数据库状态的。服务器在启动时，通过载入和执行AOF文件...
-
Redis的RDB持久化
前言：redis是内存数据库，它将自己的数据保存在内存中，所以如果不想办法将内存中的数据保存到磁盘里面，那么一旦服务器程序退出，服务器中的数据就会消失不见。 为了解决这个问题...
-
Redis的数据库1、服务器中的数据库 redis服务器将所有数据库都保存在服务器状态redis.h/redisServer结构体，db数组的每个项都是一个redis.h/redisDb结...
-
Redis的数据结构与对象——对象前言：Reids并没有直接使用这些数据结构来实现数据库的键值对，而是基于这些数据结构创建了一个对象系统，这个对象系统包括字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象、有序集合对象...
-
Redis的数据结构与对象——压缩列表前言：压缩列表是列表键、哈希键、有序集合的底层实现之一。 当一个列表键只包含少量列表项，并且每个项要么是小整数或者短字符串的时候，redis使用压缩列表来实现列表键。 当一个...