X系统高可用&高并发解决方案.pptx

在有限的物理资源下，如果实现服务的高可用性与稳定性。主要解决如下一些问题： 1、高并发下服务稳定性。流量削峰：LRUK(自动识别&存储热点数据，QPS增加4倍，响应时间未见变化)、被动限流降压(中间层A系统并发平均降了14w/分钟，最高降了23w/分钟，回收了7台虚拟机(共21台)) 、操作异步化、分流、服务发布防抖动。 2、整体高可用。业务拆分&物理隔离(解决各业务线相互影响)、数据隔离(分库分表)、使用本地缓存&缓存压缩提高系统吞吐量(核心接口平均响应时间降低98.6%，redis并发|流量|存储空间降低64%|37%|35%)。优化后单机压测qps理论值由2300上升至3700。 3、数据一致性。解决数据库主从延迟，数据库与redis缓存，跨系统&跨数据库，本地缓存与redis缓存数据，同库多表冗余数据等问题；实现数据最终一致性。

Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

Anaconda是Python的一个开源发行版本，主要面向科学计算。我们可以简单理解为，Anaconda是一个预装了很多我们用的到或用不到的第三方库的Python。而且相比于大家熟悉的pip install命令，Anaconda中增加了conda install命令。当你熟悉了Anaconda以后会发现，conda install会比pip install更方便一些。比如大家经常烦恼的lxml包的问题，在Windows下pip是无法顺利安装的，而conda命令则可以，后面会详细展示。

lurk-cache源码.txt

1、背景介绍 1.1、现象 QPS突然增长2倍以上(45w~60w每分钟) 将产生下面一些问题： 1）响应接口响应时长增加了5倍(qps增加了2倍)； 2）机房局域网交换机带宽报警(1kM带宽使用了900多M)； 3）从redis获取数据接口响应时长增加等。 1.2、原因 1）某业务线对有限的产品进行推广； 2）在短时间内有大量重复数据查询请求； 3）短时间从redis获取大量数据。 1.3、解决方案 大量请求获取同一份数据，在本地存储这些数据。 其优点如下： 1）直接从内存取数据，降低响应时间； 2）不走redis，减少服务与redis之间的交互流量； 3）最终实现流量削峰 。。。 详情见:https://blog.csdn.net/love254443233/article/details/82598381

jdk-10.0.2_windows-x64_bin.exe

https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk10-downloads-4416644.html

jdk-10.0.2_osx-x64_bin.dmg

https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk10-downloads-4416644.html

jdk-10.0.2_linux-x64_bin.tar.gz

https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk10-downloads-4416644.html

jdk-8u112-linux-x64.tar.gz

http://www.oracle.com/technetwork/cn/java/javase/downloads/java-archive-javase8-2177648.html

jdk-8u112-linux-i586.tar.gz

http://www.oracle.com/technetwork/cn/java/javase/downloads/java-archive-javase8-2177648.html

jre-8u112-windows-x64.exe

http://www.oracle.com/technetwork/cn/java/javase/downloads/java-archive-javase8-2177648.html

jdk-8u112-windows-x64.exe

http://www.oracle.com/technetwork/cn/java/javase/downloads/java-archive-javase8-2177648.html