QQsilhonette的博客

总体说明： Hystrix：关注点在于隔离和熔断为主的容错机制，超时或熔断可以快速失败，并提供fallback机制； Sentinel：多样化的流量控制、熔断降级、系统负载保护、实时监控和控制台。 共同特性 1）资源模型和执行模型上的对比： Hystrix强依赖隔离规则，因为Hystrix在执行时会解析Command的隔离规则来创建RxJava Scheduler并在其上调度执行； Sentinel只需要考虑这个代码是否需要保护，规则配置可以动态调整。 2）隔离设计上的对比： Hystr..

1、什么要分库分表？ 一般一个表的数据最好控制在200万以内，一个库最多支撑并发2000，并发最好保持在1000。 # 分库分表前 分库分表后 并发支撑情况 MySQL 单机部署，扛不住高并发 MySQL从单机到多机，能承受的并发增加了多倍 磁盘使用情况 MySQL 单机磁盘容量几乎撑满 拆分为多个库，数据库服务器磁盘使用率大大降低 SQL 执行性能 单表数据量太大，SQL 越跑越慢 单表数据量减少，SQL 执行效率明显提升 2、不同.

1、基于redis的最简单的分布式锁 // 获取锁 // NX是指如果key不存在就成功，key存在返回false，PX可以指定过期时间 SET anyLock unique_value NX PX 30000 // 释放锁：通过执行一段lua脚本 // 释放锁涉及到两条指令，这两条指令不是原子性的 // 需要用到redis的lua脚本支持特性，redis执行lua脚本是原子性的 if redis.call("get",KEYS[1])== ARGV[1] then return red

1、为什么要用消息队列 好处：解耦、异步、削峰； 缺点：系统可用性降低、系统复杂度高、一致性问题。 2、Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 有什么优缺点？ 特性 RabbitMQ RocketMQ Kafka 单机吞吐量 万级 10 万级，支撑高吞吐 10 万级，高吞吐，一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景 topic 数量对吞吐量的影响 topic 可以达到几百/几千的级别，吞吐量会有较小幅度的下降，这是 .

1、分布式事务的实现 XA方案 TCC方案（部分严格一致性场景） 本地消息表 可靠消息最终一致性方案（推荐） 最大努力通知方案 2、两阶段提交方案/XA方案 XA方案即两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库的事务。 第一阶段：事务协调器要求每个设计到事物的数据库预提交此操作，并反映是否可以提交； 第二阶段：事务协调器要求每个数据库提交数据。 比较适合单个应用，由于严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，不适合高并发的场景。 这个方案很少使用，一般微服务内部不.