曾经讲大数据课的时候给大伙举过一个例子:拿破仑的航海日志,只有人能看的懂,叫非结构化数据后续的科学家把航海日志经过加工、处理,变成机器可读,这叫结构化数据
数据仓库:解决数据孤岛问题,是IT技术解决方案数据中台:重点强调业务,是业务解决方案
可以尝试下RedisCluster或者airespark这些应该会比Sentinel要稳定些。
Redis主要是使用场景还是做缓存,比如session同步,数据缓存等。在高并发的场景下,Redis可使用主从同步机制来提高QPS
一般来说,缓存是都是临时数据,需要数据库做兜底处理的。如果缓存出现异常,需要做熔断处理,应用程序跳过缓存直接访问数据库。如果是强依赖Redis,那么性能肯定会有影响,此时需要触发报警机制。
在谈到网关的时候,首先需要确认下目前微服务的业务线有几条,如果只有单一的业务线,其实有没有网关意义不大。其实网关可以理解为一个反向路由,它屏蔽内部细节,为调用者提供统一入口,接收所有调用者请求,通过路由机制转发到服
这个问题需要分端来看:前端:当提交请求后,如果后端没有应答,那么按钮一直处于不可点击状态,避免用户的重复点击 后端:可以使用token机制,整理需要幂等的接口,前端调用后端的token获取服务返回获取token,并把token存入缓存,前端
这个问题范围比较大,首先多站点的数据必须是强一致性吗?能否分站点?1、从网络层面来看,首先要打通 京沪深 之间的专线,目前经验值来看,延迟1秒左右2、部署合理性,这个就要看你对数据一致性的要求3、如果是安全性考虑,可以考虑
当我们在打算实施微服务的时候,不要从开始阶段就去想哪个框架好,其实不管是spring cloud还是dubbo还是其他微服务框架,都能满足业务需求,因为有大厂做背书,性能不存在问题。企业在做微服务的时候,要考虑的是如下几点:1、当
一个应用功能被拆分成多个服务之后,原本调用一个接口就能完成的功能如今变成需要调用多个服务,如果按顺序逐个调用的话,使用微服务改造后的接口会比原始接口响应时间更长,因此要把原本串行调用的服务修改为并行调用。 例
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