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賬號設(shè)置退出

架構(gòu)

5267內(nèi)容??

關(guān)注

分享企業(yè)技術(shù)架構(gòu)相關(guān)的技術(shù)實踐與使用案例，為企業(yè)架構(gòu)升級和轉(zhuǎn)型提供方案參考。

共 5267 條

MapReduce 經(jīng)典設(shè)計，給了我們哪些架構(gòu)啟示？

MapReduce 不是一個產(chǎn)品，而是一種解決問題的思路，它有多個工程實現(xiàn)，Google在論文中也給出了它自己的工程架構(gòu)實現(xiàn)。

2025-08-12 08:36:18

架構(gòu)MapReduce 開發(fā)

GFS 經(jīng)典設(shè)計，給了我們哪些架構(gòu)啟示？

工程架構(gòu)，Google乃先驅(qū)。其GFS（Google File System）有哪些優(yōu)秀的架構(gòu)設(shè)計點，值得我們學(xué)習(xí)借鑒呢？

2025-08-07 08:00:00

工程架構(gòu)GFS

負(fù)載均衡，架構(gòu)師到底需不需要了解這玩意？

負(fù)載均衡（Load Balance）是分布式系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計中必須考慮的因素之一，它通常是指，將請求/數(shù)據(jù)均勻分?jǐn)偟蕉鄠€操作單元上執(zhí)行，其的關(guān)鍵在于均勻。

2025-08-06 06:20:00

負(fù)載均衡架構(gòu)分布式系統(tǒng)

人人都是架構(gòu)師：高性能，一次搞定

理論上可以實現(xiàn)無限性能擴展，通過增加機器數(shù)量來線性提升系統(tǒng)吞吐量，且能提高系統(tǒng)的可用性（通過冗余）。

2025-08-05 02:25:00

高性能系統(tǒng)性能

整體發(fā)現(xiàn)策略，應(yīng)對API蔓延

在當(dāng)今的企業(yè)中，API 無處不在 —— REST、SOAP、GraphQL 以及更多，以驚人的速度遍布各種環(huán)境和平臺。這種爆炸式增長帶來了一個隱藏的成本：API 蔓延。當(dāng)團隊無法看到哪些 API 存在[2]、它們位于何處或歸誰所有時，開發(fā)速度會減慢，安全風(fēng)險會成倍增加，工程師會浪費時間構(gòu)建已經(jīng)存在的東西。

2025-08-04 01:21:00

API 策略安全風(fēng)險

打造億級流量開放平臺的架構(gòu)演進與工程實戰(zhàn)

打造億級流量開放平臺是一場長期戰(zhàn)役。架構(gòu)師既要有整體規(guī)劃，分階段循序漸進地演進架構(gòu)，又要有洞察未來的眼光，提前布局新技術(shù)與新模式。在實踐中不斷總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)、完善系統(tǒng)，實現(xiàn)從最初的“小步快跑”到后期的“平臺生態(tài)繁榮”。

2025-08-01 02:22:00

流量架構(gòu)工程

一文讀懂 C4 模型：構(gòu)建可視化、可維護的軟件架構(gòu)圖

C4 模型是一個用于記錄和可視化軟件架構(gòu)的框架。C4 代表四個層級：Context（上下文）、Container（容器）、Component（組件）、Code（代碼）。它幫助開發(fā)者以逐層深入的方式來描述系統(tǒng)架構(gòu)，從宏觀視角到具體實現(xiàn)，每一層都清晰有序。C4 模型用可視化方式分層展示系統(tǒng)架構(gòu)，幫助團隊用統(tǒng)一、清晰的語言表達復(fù)雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。

2025-08-01 02:15:00

C4 模型架構(gòu)圖

人人都是架構(gòu)師：百萬級流量，架構(gòu)該怎么玩？

應(yīng)對高流量的第一步，通常是進行分層服務(wù)化。這意味著將一個龐大的單體應(yīng)用拆分成多個獨立的、職責(zé)單一的服務(wù)層，每一層可以獨立開發(fā)、部署和擴展。

2025-07-31 03:22:00

百萬級流量架構(gòu)

微服務(wù)鑒權(quán)設(shè)計的幾種方案

剛開始接觸微服務(wù)時網(wǎng)上給的方案大都數(shù)是通過透傳Token做鑒權(quán)，但我認(rèn)為這種方式不是很妥當(dāng)。

2025-07-30 09:15:22

微服務(wù)鑒權(quán)設(shè)計

支付服務(wù)調(diào)用超時：Hystrix 與 Sentinel 熔斷實戰(zhàn)與降級方案設(shè)計

支付服務(wù)的調(diào)用超時問題，是分布式系統(tǒng)穩(wěn)定性的典型挑戰(zhàn)。通過合理配置 Hystrix 或 Sentinel 的熔斷規(guī)則（錯誤率、慢調(diào)用比例、最小請求數(shù)、熔斷窗口），系統(tǒng)能在依賴服務(wù)故障時快速熔斷，防止雪崩。

2025-07-30 02:33:00

Hystrix Sentinel 熔斷

MQ 消息積壓怎么辦？如何實現(xiàn)零業(yè)務(wù)損失？五步應(yīng)急方案避免業(yè)務(wù)雪崩

如果愛到了盡頭，被壓的喘不過氣了該怎么辦？同樣的，處理消息的業(yè)務(wù)邏輯很難再優(yōu)化了，為了避免消息積壓，我能否先不處理消息，直接放到一個內(nèi)存隊列就返回 ack？然后再啟動一些線程從內(nèi)存隊列取消息處理。

2025-07-29 09:09:47

MQ 消息積壓零業(yè)務(wù)

權(quán)限系統(tǒng)這樣通用設(shè)計，很穩(wěn)！

Access Control List，ACL是最早的、最基本的一種訪問控制機制，是基于客體進行控制的模型，在其他模型中也有ACL的身影。為了解決相同權(quán)限的用戶挨個配置的問題，后來也采用了用戶組的方式。

2025-07-28 04:15:00

權(quán)限系統(tǒng)ACL模型

徹底搞懂Spring Boot的系統(tǒng)監(jiān)控機制

今天我們主要介紹了基于 Spring 產(chǎn)生的 Spring Boot 框架。其中，Spring Boot 內(nèi)置的 Actuator 組件為開發(fā)人員管理應(yīng)用程序的運行時狀態(tài)提供了更加直接且高效的手段。

2025-07-28 04:00:00

Spring 框架應(yīng)用程序

游戲賬號大圖生成

轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)游戲賬號業(yè)務(wù)中，以王者榮耀為例，用戶關(guān)注的核心指標(biāo)是：英雄總數(shù)、皮膚總數(shù)、特色皮膚等重點信息。但是在舊版商品列表展示的圖片，是用戶上傳的圖片，以及一些簡單業(yè)務(wù)規(guī)則生成的圖片，沒有突出賬號相關(guān)重點特色。

2025-07-23 02:11:00

游戲賬號業(yè)務(wù)

微服務(wù)的十大問題

作為工作多年的老司機，我主導(dǎo)過3次微服務(wù)重構(gòu)，見過太多團隊掉進微服務(wù)陷阱：拆分時春風(fēng)得意，運維時步履維艱。某電商平臺從單體拆分為120個微服務(wù)后，故障率飆升300%，排障時間從10分鐘惡化到3小時。

2025-07-22 08:23:19

微服務(wù)重構(gòu)運維

Redis + MQ：高并發(fā)秒殺的技術(shù)方案與實現(xiàn)

系統(tǒng)可通過定時任務(wù)對比??Redis??流水、??MySQL??庫存流水與訂單表數(shù)據(jù)：若??Redis??流水存在但訂單表無對應(yīng)記錄，說明訂單生成失敗，需人工介入補單或回滾??Redis??庫存，避免少賣；若訂單表有記錄但??MySQL??庫存未扣減，則需觸發(fā)庫存補扣，避免多賣。

2025-07-21 03:11:00

Redis MQ 高并發(fā)

分布式架構(gòu)下的負(fù)載均衡

負(fù)載均衡的本質(zhì)不是平均分配流量，而是讓合適的請求到達合適的節(jié)點。當(dāng)你能從流量調(diào)度中看到業(yè)務(wù)特征，從算法選擇中預(yù)見系統(tǒng)瓶頸，才算真正掌握了高并發(fā)架構(gòu)的精髓。

2025-07-21 01:00:00

分布式架構(gòu)負(fù)載均衡

十億QQ號如何去重？你知道嗎？

10億QQ號去重的本質(zhì)，是將問題拆解到每個計算單元都能高效處理的粒度。今天這篇文章跟大家一起分享一些常見的解決方案，希望對你會有所幫助。

2025-07-17 14:33:51

QQ號去重 Lambda架構(gòu)Java

你以為優(yōu)化就要用緩存？四類緩存常見誤用，你中招了嗎？

有架構(gòu)師說“緩存是萬金油，哪里有問題，加個緩存，就能優(yōu)化”，緩存的濫用，可能會導(dǎo)致一些錯誤用法。

2025-07-16 09:07:24

緩存架構(gòu)開發(fā)

為什么在做微服務(wù)設(shè)計的時候一定需要DDD？

微服務(wù)架構(gòu)在分和治兩個方面都給出了很好的理論指導(dǎo)和最佳實踐，那微服務(wù)是不是解決復(fù)雜問題的銀彈呢？其實不然，很多團隊在應(yīng)用了微服務(wù)架構(gòu)來構(gòu)建他們的系統(tǒng)以后，發(fā)現(xiàn)并沒有完全解決這種復(fù)雜性問題，甚至還帶來了一些其他的問題。

2025-07-11 01:55:00

微服務(wù)架構(gòu)業(yè)務(wù)

架構(gòu)設(shè)計全流程講解：從理論到實踐

架構(gòu)設(shè)計是軟件開發(fā)的藍圖它, 定義了系統(tǒng)的高層結(jié)構(gòu)、組件關(guān)系及設(shè)計原則. 好的架構(gòu)能夠:?降低系統(tǒng)復(fù)雜度，提高可維護性和可擴展性，保障系統(tǒng)性能和可靠性，控制技術(shù)風(fēng)險。

2025-07-11 01:44:00

架構(gòu)軟件開發(fā)

站在架構(gòu)師的角度上如何設(shè)計一個高度可擴展的分布式IM即時通訊系統(tǒng)

在進行技術(shù)選型與總體架構(gòu)設(shè)計之前，需要明確一個事項，就是系統(tǒng)無論采用哪種方案，采用哪種架構(gòu)設(shè)計都需要明確這種方案的業(yè)務(wù)目標(biāo)、技術(shù)目標(biāo)和架構(gòu)目標(biāo)，并在研發(fā)過程中不斷評估系統(tǒng)的總體性能表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)瓶頸并不斷進行優(yōu)化。

2025-07-09 08:38:27

架構(gòu)設(shè)計優(yōu)化

自從用了 Spring Batch，效率飆升500%！

場景1：銀行每日利息計算。痛點：?凌晨時段需掃描百萬級賬戶數(shù)據(jù)，手工計算容易遺漏。Spring Batch方案：?分片讀取賬戶數(shù)據(jù)，批量計算利息，失敗自動重試。實際案例：?某銀行系統(tǒng)改造后，利息計算時間從4小時縮短至23分鐘。

2025-07-09 04:00:00

Spring 數(shù)據(jù)系統(tǒng)

聊聊 RocketMQ 4.X 知識體系

名字服務(wù)是是一個幾乎無狀態(tài)節(jié)點，可集群部署，節(jié)點之間無任何信息同步。它是一個非常簡單的 Topic 路由注冊中心，其角色類似 Dubbo 中的 zookeeper ，支持 Broker 的動態(tài)注冊與發(fā)現(xiàn)。

2025-07-08 08:51:45

RocketMQ NameServer 集群

feed 流，讀擴散，寫擴散？

什么是 feed 流？什么是讀擴散？什么是寫擴散？今天和大家聊聊這幾個話題。

2025-07-08 08:02:52

架構(gòu)feed流讀擴散

當(dāng)DMA想“越獄”：IOMMU怎么硬核攔截？

IOMMU（輸入輸出內(nèi)存管理單元）挺身而出，作為守護系統(tǒng)安全的關(guān)鍵防線，發(fā)揮硬核攔截作用。它如同一位嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?“交通管制員”，對 DMA 的內(nèi)存訪問行為進行精細(xì)管控，重新映射設(shè)備地址，限定其可觸及的內(nèi)存范圍，讓惡意的 DMA “越獄” 企圖無處遁形。

2025-07-08 07:40:34

IOMMU DMA 安全

太方便了！SpringBoot+輕量級分布式日志框架GrayLog！

在微服務(wù)架構(gòu)中，一個服務(wù)通常都會有多個實例，而這些服務(wù)實例可能會被部署到不同的機器或虛擬容器上。

2025-07-08 02:12:00

Spring 輕量級

群消息，究竟存一份還是多份？

昨天的文章發(fā)布后，有朋友反問：你憑什么默認(rèn)群消息只存儲了一份？今天來聊聊這個問題。

2025-07-03 09:28:44

架構(gòu)群消息開發(fā)

正品庫拍照PWA應(yīng)用的實現(xiàn)與性能優(yōu)化

在技術(shù)的實現(xiàn)上，許多時候要去做用空間換時間或用時間換空間的策略方案，本質(zhì)上還是根據(jù)我們當(dāng)前的業(yè)務(wù)場景和訴求，追求當(dāng)下收益。有些時候可能不止局限在實現(xiàn)上，需要從實際需求出發(fā)，不應(yīng)該只停留在工具的層面，而深入到業(yè)務(wù)里剖析挖掘其潛在的業(yè)務(wù)價值，做更深遠(yuǎn)的思考，從工具思維轉(zhuǎn)向價值發(fā)現(xiàn)與傳遞的方向上。

2025-07-03 02:15:00

正品庫 PWA 性能

群消息已讀回執(zhí)，為什么這么難？

群消息的流程如何，接收方如何確保收到群消息，發(fā)送方如何收已讀回執(zhí)，究竟是拉取，還是推送，是今天要聊的話題。

2025-07-02 09:15:06

架構(gòu)輪詢拉取開發(fā)

為什么企業(yè)級應(yīng)用不要隨便就上微服務(wù)

我見過太多團隊為了追求技術(shù)先進性，盲目上馬微服務(wù)，最后搞得團隊疲于奔命，業(yè)務(wù)發(fā)展受阻。也見過一些團隊堅持使用單體架構(gòu)，但通過良好的設(shè)計和實踐，一樣能支撐大規(guī)模的業(yè)務(wù)。

2025-07-02 01:33:00

微服務(wù)企業(yè)級應(yīng)用

高并發(fā)場景下，Kafka消費慢會造成什么影響？

Broker 存儲壓力增大，比如：大量的未消費消息，會占用 Broker 的磁盤空間。長期積累可能導(dǎo)致磁盤空間不足，影響 Kafka 服務(wù)的穩(wěn)定性。

2025-07-01 07:21:15

Broker Kafka 高并發(fā)

匯金資損防控體系建設(shè)及實踐

經(jīng)過匯金在資損防控專項的體系化建設(shè)及實踐，取得了顯著進展。從事前挖掘資損規(guī)則、代碼預(yù)防性建設(shè)，事中及時布防資損規(guī)則、巡檢規(guī)則、開發(fā)添加監(jiān)控，事后及時執(zhí)行預(yù)案以及補充未布防場景規(guī)則，以及經(jīng)過各種挖掘資損方法的探索及分享，大部分員工具備資損防控意識和資損規(guī)則挖掘、布防、日清保鮮的能力。

2025-07-01 04:22:00

資損防控業(yè)務(wù)系統(tǒng)

系統(tǒng)通知，你以為是推送，其實...

不同業(yè)務(wù)場景下的系統(tǒng)通知，究竟是推還是拉呢？不同業(yè)務(wù)，不同需求，實現(xiàn)方式不同。

2025-06-30 07:40:00

系統(tǒng)通知架構(gòu)推送

Spring Cloud 分布式實時日志分析采集三種方案

本文主要介紹了ELK實時日志分析的三種部署架構(gòu)，以及不同架構(gòu)所能解決的問題，這三種架構(gòu)中第二種部署方式是時下最流行也是最常用的部署方式。

2025-06-30 04:00:00

ELK 架構(gòu)分布式

Spring JDBCTemplate 核心架構(gòu)與執(zhí)行流程詳解：從原理到實踐

JDBCTemplate 是 Spring 框架對 JDBC 的封裝，它簡化了傳統(tǒng) JDBC 的開發(fā)流程，減少了大量樣板代碼。下面是一個完整的 JDBCTemplate 入門案例。

2025-06-30 03:25:00

架構(gòu)Spring JDBC

Epoll原理剖析：為什么它是高并發(fā)的？

在數(shù)據(jù)傳輸方面，借助 mmap 技術(shù)，在內(nèi)核與用戶空間建立共享內(nèi)存，減少數(shù)據(jù)在內(nèi)核緩沖區(qū)與用戶空間應(yīng)用程序緩沖區(qū)之間的拷貝次數(shù)，提高傳輸效率。

2025-06-30 00:00:00

Epoll 高并發(fā)內(nèi)存

深度解析Gemini CLI：架構(gòu)設(shè)計背后的技術(shù)哲學(xué)

企業(yè)可以開發(fā)自定義的MCP服務(wù)器，讓Gemini CLI直接訪問內(nèi)部系統(tǒng)。開發(fā)者可以構(gòu)建專門的工具包，然后通過MCP協(xié)議分享給社區(qū)。甚至可能出現(xiàn)"AI工具商店"，各種專業(yè)能力通過標(biāo)準(zhǔn)化接口接入。

2025-06-27 09:24:38

MCP 服務(wù)器系統(tǒng)

Kafka積壓百萬級未發(fā)貨消息，如何在不影響在線業(yè)務(wù)情況下快速消費并保證順序性？

面對百萬級積壓與在線業(yè)務(wù)的雙重壓力，如何實現(xiàn)快速、有序、無侵入的積壓消除？以下是經(jīng)過大型電商平臺驗證的系統(tǒng)性解決方案。

2025-06-27 07:15:30

Kafka 業(yè)務(wù)Pulsar

整潔架構(gòu)or整潔代碼？或許需要一個整潔的API！原創(chuàng) 精選

在數(shù)據(jù)層，??Favorite?? 模型充當(dāng)了與底層數(shù)據(jù)庫交互的角色，提供了對特定對象的操作接口。它封裝了所有與數(shù)據(jù)庫相關(guān)的細(xì)節(jié)，如連接管理、查詢構(gòu)建等，使得上層代碼可以專注于業(yè)務(wù)邏輯而非技術(shù)實現(xiàn)。

2025-06-27 06:38:19

整潔架構(gòu)整潔代碼接口

一圖解析微服務(wù)架構(gòu)核心設(shè)計

不管是基于Dubbo實現(xiàn)的SOA，還是基于Spring Cloud拆分的微服務(wù)架構(gòu)，服務(wù)注冊中心都是必須的，我們把所有的服務(wù)組件都注冊到注冊中心，進而實現(xiàn)服務(wù)的動態(tài)調(diào)用。

2025-06-27 02:00:00

微服務(wù)架構(gòu)SOA

“騎手與大象”架構(gòu)：超越微服務(wù)與單體之爭的務(wù)實之道？

近年來，我們甚至看到像亞馬遜 Prime Video 這樣重量級的玩家，也公開分享了其從微服務(wù)“回歸”到某種形式的單體（或者說更粗粒度的服務(wù)）的實踐，引發(fā)了業(yè)界新一輪的思考。

2025-06-26 08:28:18

架構(gòu)微服務(wù)單體

Spring Security OAuth2 大揭秘

OAuth2 是一個授權(quán)框架, 允許用戶授權(quán)第三方應(yīng)用訪問他們的資源(比如 GitHub 上的個人信息), 而無需直接提供密碼。

2025-06-26 04:11:00

Spring Security OAuth2

用戶支付成功后，訂單狀態(tài)未及時更新導(dǎo)致重復(fù)發(fā)貨，如何通過最終一致性解決？

在云原生與微服務(wù)架構(gòu)深度普及的今天，擁抱最終一致性是構(gòu)建高可用、高擴展電商系統(tǒng)的必然選擇。它要求開發(fā)者跳出ACID的舒適區(qū)，以更全局、更彈性的思維駕馭分布式系統(tǒng)的復(fù)雜性，將數(shù)據(jù)一致性轉(zhuǎn)化為一個持續(xù)收斂的過程，而非瞬時強求的狀態(tài)。

2025-06-26 03:22:00

訂單狀態(tài)支付系統(tǒng)

一致性框架：供應(yīng)鏈分布式事務(wù)問題解決方案

在當(dāng)今微服務(wù)架構(gòu)盛行的時代，分布式系統(tǒng)已經(jīng)成為企業(yè)級應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)模式。然而，隨之而來的分布式事務(wù)問題也成為了開發(fā)人員的一大挑戰(zhàn)。在復(fù)雜的供應(yīng)鏈系統(tǒng)中，各個業(yè)務(wù)模塊之間的數(shù)據(jù)一致性一直是一個重要且棘手的問題。物流、庫存、訂單等系統(tǒng)相互協(xié)作，如何在保證業(yè)務(wù)高效運轉(zhuǎn)的同時，確保跨系統(tǒng)操作的數(shù)據(jù)一致性？

2025-06-19 02:15:00

微服務(wù)供應(yīng)鏈框架

SpringBoot整合Kafka構(gòu)建億級消息系統(tǒng)

Kafka作為分布式流處理平臺，其高吞吐能力源于以下核心設(shè)計：分區(qū)機制：物理分割Topic實現(xiàn)并行處理，零拷貝技術(shù)：直接通過PageCache傳輸數(shù)據(jù)，ISR副本同步：平衡數(shù)據(jù)可靠性與可用性，批量壓縮：提升網(wǎng)絡(luò)傳輸效率。

2025-06-18 07:09:05

Kafka 分布式流處理

從架構(gòu)到底層：構(gòu)建高效的實時彈幕系統(tǒng)

彈幕系統(tǒng)是一種即時互動機制，廣泛用于直播、短視頻等內(nèi)容平臺。在該系統(tǒng)中，用戶發(fā)送的消息需在極短時間內(nèi)被收集、處理，并同步分發(fā)給所有觀看者，要求高并發(fā)、高吞吐、低延遲。

2025-06-16 01:00:00

彈幕系統(tǒng)架構(gòu)

十分鐘搞定！用 Spring Boot 搭建屬于你的輕量直播平臺

通過本文的實戰(zhàn)內(nèi)容，我們使用 Spring Boot 框架，集成 SRS 流媒體服務(wù)器和 WebSocket 技術(shù)，實現(xiàn)了一個從直播間創(chuàng)建、推流、拉流到聊天互動的輕量級直播平臺。

2025-06-12 07:32:49

Spring 框架 SRS

高并發(fā)場景，如何解決Kafka消費者慢的問題？

CPU 負(fù)載過高導(dǎo)致處理能力不足，內(nèi)存不足導(dǎo)致頻繁的垃圾回收，網(wǎng)絡(luò)帶寬限制…等等，都會限制消費速度。

2025-06-12 02:15:00

Kafka 消費者高并發(fā)

李飛飛團隊新作：DiT不訓(xùn)練直接改架構(gòu)，模型深度減半，質(zhì)量還提高了

本文介紹了一種名為「嫁接」的技術(shù)，用于在小計算預(yù)算下通過編輯預(yù)訓(xùn)練 Diffusion Transformers（簡稱 DiTs）來探索新的模型架構(gòu)設(shè)計。這種方法允許研究者在不從頭開始訓(xùn)練模型的情況下，通過替換模型中的某些算子（如 MLP）來創(chuàng)建新的混合架構(gòu)，從而在保持模型質(zhì)量的同時減少計算量。

2025-06-10 17:07:44

嫁接模型架構(gòu)DiT

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