ehcache distribution analyze(2)

本文讨论了EHCache在不同网络条件下可能遇到的性能问题,并提出了几种潜在解决方案,包括使用异步消息传递、Executor线程池、多播Queue以及心跳监测机制。

既然ehcache是使用传统的Observer模式,在element事件发生时使用listener通知其他cache,如果我们假设网络状态不好,消息不能够及时传达,而这种单线程模式的调用必然会block,是否会影响其性能呢?其网络状况的监测是靠一个heartbreak来实现的.超过一定时间就会timeout

如果我们采用异步消息呢?那可选方案就有jms之类的了.或者使用一个集中的Excutor 线程池,统一组件内所有消息的发送,使用一个或多个quene还缓存消息,那么cache的block时间就可预测了:将消息放入quene的时间.但这样必然会产生多线程问题.引入了新的复杂度.如果能够吸取jms的多播Channel,自己实现一个多个入口,单一出口的类似于jms的多播queue,效果又能如何呢?

引入Excutor后, 如何将heartbreak的监测信息发给每个线程还是要考虑的.如果这样的话就不用Excutor 了,直接使用一个damen线程发送Notification,这样在实现上也有保障,可操控性也要强很多.对!就是这个味儿.

暂且想到这里

 

 

**项目名称:** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述:** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果,旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建,提供响应式用户界面;后端采用Spring Cloud微服务架构,通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术,构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题,体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构:** 1. **前端技术栈:** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈:** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储:** MySQL 8.0(主数据存储)、Redis(缓存与会话管理) 4. **服务通信:** RESTful API、消息队列(可选RabbitMQ/Kafka) 5. **部署与运维:** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块:** - 用户管理:注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理:富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示:首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理:后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理:服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点:** 1. **架构解耦:** 前后端完全分离,通过API网关统一接入,支持独立开发与部署。 2. **服务拆分:** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计:** 采用服务注册发现机制,配合负载均衡与熔断器,提升系统容错能力。 4. **可扩展性:** 模块化设计支持横向扩展,配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果:** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型,通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性,为云原生应用开发提供了实践参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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