该方案的好处是，Redis的使用者只需要知道自己的Redis名称，就可以访问自己的Redis，而不需要关心Redis的实际部署情况。
在分布式系统中，缓存和主体数据库同时存在时，如果有写操作的时候，先操作数据库还是先操作缓存呢？先思考一下，可能会存在哪些问题，再往下看。下面我分几种方案阐述。
说到死锁，大家可能都不陌生，每次遇到死锁，总会让计算机产生比较严重的后果，比如资源耗尽，界面无响应等。
在进行MySQL的优化之前，必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则，让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
主流Web应用比如浏览器是基于http协议的，而http协议是 无状态 的。什么是 无状态？就是服务器不知道是谁发送了这个http请求，无法识别区分用户身份。
推送的场景比较多，比如有人关注我的公众号，这时我就会收到一条推送消息，以此来吸引我点击打开应用。消息推送(push)通常是指网站的运营工作等人员，通过某种工具对用户当前网页或移动设备APP进行的主动消息推送。消息推送一般又分为web端消息推送和移动端消息推送。
开发者通过云开发提供的 SDK，可以在微信小程序和 qq 小程序中一键获取云数据库的登录态，然后将数据读写请求发送给接入层。接入层收到用户的读写请求后，由 keeper 和 agent 这两个无状态的模块对接入的读写请求进行相关处理。
事务我们都不陌生，我们常说的事务一般都是指单机事务，即本地事务。那分布式事务是什么？分布式事务就是由多个本地事务组合而成的事务，一般在分布式场景下才会出现。
随着容器技术的快速发展和广泛应用，毫无疑问云原生技术是未来发展的必然趋势。作为国内最早布局容器技术的阿里云，无论在技术还是产品上，都取得了极大的成果。阿里云资深技术专家易立通过阿里云容器服务，分享容器技术落地的最佳实践，希望能够帮助同学们更好地理解容器技术和云原生理念，合理地设计上云架构，充分发挥云的价值。
分布式事务中涉及的参与者分布在异步网络中，参与者通过网络通信来达到分布式一致性，网络通信不可避免出现失败、超时的情况，因此分布式事务的实现比本地事务面临更多的困难。本文归纳总结五种分布式事务解决方案，并剖析其特点。较长，同学们可收藏后再看。
用于各种区块链项目和解决方案的区块链安全参考架构，此架构适用于各行各业的内部部署和软件即服务 (SaaS) 环境内的用例与部署。它审视了区块链所特有的安全风险与威胁，然后介绍了主要的区块链安全控制措施，以及其他业务控制措施和传统的安全控制措施。最后，本文还展示了一个可用于保护任何区块链解决方案的区块链安全参考架构和安全模型。
网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表
打散是在推荐、广告、搜索系统的结果基础上，提升用户视觉体验的一种处理。主要方法是对结果进行一个呈现顺序上的重排序，令相似品类的对象分散开，避免用户疲劳。 算法端传出的推荐结果，往往具有以下几个痛点： 1、相似品类的商品易扎堆。显然的，如果商品的各特征相似，其获得的推荐分数也容易相近，而满目的同款肯定不是用户期望的结果。
MySQL 大表优化方案,MySQL数据库本身高度灵活，造成性能不足，严重依赖开发人员的表设计能力以及索引优化能力,在这里给几点优化建议.
1 两个文件系统先提一下两个重要的文件系统概念，一个是 aufs，一个是 vfs.aufs 是一个类似于 Unionfs 的可堆叠联合文件系统。它将多个目录整合成单一的目录。ubuntu 对其有良好的支持，因此 docker 的镜像就存储在 aufs 文件系统下。
随着ChatGPT的兴起，大语言模型再次走进人们的视野，其在NLP领域表现出的语言识别、理解以及推理能力令人惊叹。越来越多的行业开始探索大语言模型的应用，比如政务、医疗、交通、导购等行业。
系统在完成了基础功能建设后，开始逐步将老系统业务迁移到新系统，实现整体架构统一、新系统功能赋能老业务、节省系统维护成本；迁移过程本身虽然枯燥无味，但并不妨碍通用解决方案的沉淀，本文以评论新老系统迁移为背景，聊聊系统迁移的基本方法，同时也希望能抛砖引玉，探索更多迁移方案的可能性。
随着云原生的推广，越来越多的公司或组织将服务容器化，并将容器化后的服务部署在k8s集群中。
Apache Flink 是当前广泛使用的计算引擎，是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。
流控的意义其实无需多言了。最常用的场景下，流控是为了保护下游有限的资源不被流量冲垮，保证服务的可用性，一般允许流控的阈值有一定的弹性，偶尔的超量访问是可以接受的。有的时候，流控服务于收费模式，比如某些云厂商会对调用 API 的频次进行计费。既然涉及到钱，一般就不允许有超出阈值的调用量。
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