csdn681的博客

前面连续好几天的时间都在讲怎么去提升我们系统的性能，将数据库改造成分布式存储，同时还讲到了各种缓存的原理以及我们生产中使用的技巧，其实都是因为我们的业务绝大部分都是读多写少的场景。 比如，微博中肯定是发微博的用户比看微博的人要少很多很多。这个时候，对于系统而言，整体流量就会不太大，而写流量很可能只占到总体的 1% 。这样的话，即使我们系统 QPS 达到了 10000次/s ，那写请求每秒也只有1...

前几天，我们讲到了为何引入缓存且应该什么时候引入，并且讲到了我们生产中缓存的读写策略是什么，忘记了的可以自行去文章列表看下，同时又单独深入讲解了redis哨兵机制（Redis 哨兵机制以及底层原理深入解析，这次终于搞清楚了）和缓存穿透问题的解决方案（烦人的缓存穿透问题，今天教就你如何去解决）。至此，我们现在的系统架构已经是这样子的了 于架构图我们可以看出，我们现在使用了分布式缓存来加速动态请...

上两篇讲到了我们的系统在面临大并发读取的时候，采用了读写分离主从复制（数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群）的方案去应对，后来又面临了大并发写入的时候，系统数据库采用了分库分表的方案（数据库分库分表方案，优化大量并发写入所带来的性能问题），通过垂直拆分以及水平拆分的方式，将数据分到多个库和多个表中去应对的，即现在是这样的一套分布式存储结构。 数据库分库分表那篇也讲到了，使用了分库分...