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分布式消息系统支持流和队列两种语义，这两种语义最适合使用的场景有所不同。Pulsar 的独特之处在于它同时支持流和队列使用场景。**Pulsar **采用多层架构，可以轻松扩展 topic 的数量和大小，比其他消息系统的操作更便捷。Pulsar 实现可扩展性、可靠性和其他特性之间的良好平衡。这有助于替换 Iterable 采用的 RabbitMQ 消息系统，并最终替换其他消息系统（如 Kafka 和 Amazon SQS）。Iterable 公司每天代表客户发送大量营销

为什么需要保证幂等性编程中的“幂等性”是指任意多次执行所产生的影响，与一次执行的影响相同。一个拥有幂等性设计的接口，保证无论一次或多次来调用接口，都能够得到相同的结果。接口的幂等性设计在某些场景下是必需的，例如用户下单的场景。我们知道，服务之间的调用存在三种状态：成功、失败、超时。超时是一种未知的状态：被调服务是否执行成功，这个状态是未知的。上游服务调用下游服务超时时可能会进行重试。对于用户下单的场景的超时重试我们考虑以下问题： 是否会导致最终创建了两条一样的订单？ 是否会扣除两遍库

$goods->query('update order set = store- num where store>=num and goodID = 12345');$goods->query('update order set = store- num where store>=num and goodID = 12345');一、扣减库存的三种方案（...

读书笔记一、前言什么是redis：Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。简而言之redis就是放在远程网络上的一个key-value数据结构。redis的使用场景：Redis可以用来做cache，也可以用来做持久化db，甚至用来做队列。队列就是存储临时性数据，而cache主要存储那些用...

一致性是一个抽象的、具有多重含义的计算机术语，在不同应用场景下，有不同的定义和含义。在传统的IT时代，一致性通常指强一致性，强一致性通常体现在你中有我、我中有你、浑然一体；而在互联网时代，一致性的含义远远超出了它原有的含义，在我们讨论互联网时代的一致性之前，我们先了解一下互联网时代的特点，互联网时代信息量巨大、需要计算能力巨大，不但对用户响应速度要求快，而且吞吐量指标也要向外扩展（既：水平伸缩）。

一、单个实例当系统中只有一台Redis运行时，一旦该redis挂了，会导致整个系统无法运行。单个实例二、备份由于单台redis出现单点故障，就会导致整个系统不可用，所以想到的办法自然就是备份（一般工业界认为比较安全的备份数应该是3份）。当一台redis出现问题了，另一台redis可以继续提供服务。备份三、自动故障转移虽

分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展、可伸缩性的关键组件，需要具有高吞吐量、高可用等特点。而谈到消息系统的设计，就回避不了两个问题：消息的顺序问题消息的重复问题RocketMQ作为阿里开源的一款高性能、高吞吐量的消息中间件，它是怎样来解决这两个问题的？RocketMQ 有哪些关键特性？其实现原理是怎样的？关键特性以及其实现原理一、顺序消息消息有序指的是一类消息消费

1 概述Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统，后成为Apache的一部分，它使用Scala编写，以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark等都支持与Kafka集成。Kafka凭借着自身的优势，越来越受到互联网企业的青睐，唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一。

参考：基于Redis的限流系统的设计 https://www.zybuluo.com/kay2/note/949160https://github.com/wukq/rate-limiter生产环境1、服务接口所能提供的服务上限（limit）假如是 500次/s2、用户请求接口的次数未知，QPS可能达到 800次/s，1000次/s，或者更高