回到上面那張簡陋的圖片，紅鎖算法認(rèn)為，只要 2N+1 個(gè)節(jié)點(diǎn)加鎖成功，那么就認(rèn)為獲取了鎖， 解鎖時(shí)將所有實(shí)例解鎖。三個(gè)節(jié)點(diǎn)加鎖成功并且花費(fèi)時(shí)間小于鎖的有效期。認(rèn)定加鎖成功也就是說，假設(shè)鎖 30 秒過期，三個(gè)節(jié)點(diǎn)加鎖花了 31 秒，自然是加鎖失敗了。這只是舉個(gè)例子，實(shí)際上并不應(yīng)該等每個(gè)節(jié)點(diǎn)那么長時(shí)間，就像官網(wǎng)所說的那樣，假設(shè)有效期是 10 秒，那么單個(gè) Redis 實(shí)例操作超時(shí)時(shí)間，應(yīng)該在 5 到 50 毫秒(注意時(shí)間單位)。

前端頁面通過微前端加載器，利用頁面路由和動態(tài)加載等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)前端集成主頁面與微前端的“拼圖式”開發(fā)。1、前端項(xiàng)目主要負(fù)責(zé)前端主頁面的集成、頁面風(fēng)格設(shè)計(jì)和流程控制，以及與微前端集成相關(guān)的微前端加載、微前端注冊、頁面路由以及前端集成主頁面的數(shù)據(jù)共享。6、降低技術(shù)敏感性：由于前端項(xiàng)目主要關(guān)注微前端的集成和前端技術(shù)，屏蔽了前端對中臺技術(shù)的要求，從而降低了前端項(xiàng)目技術(shù)的敏感性。

互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)：屢試不爽的架構(gòu)三馬車。和不同外部合作方的不同合作形式，給用戶提供的產(chǎn)品的不同服務(wù)形態(tài)，都決定了聚合業(yè)務(wù)服務(wù)會有業(yè)務(wù)流程上的差異化，如果把此類服務(wù)下放到基礎(chǔ)業(yè)務(wù)服務(wù)中，那么基礎(chǔ)業(yè)務(wù)服務(wù)會有各種if-else邏輯（根據(jù)產(chǎn)品類型、用戶類型進(jìn)行各種if-else），隨著業(yè)務(wù)的合作不合作，需求變動，基礎(chǔ)業(yè)務(wù)服務(wù)會腐化得很厲害，為了避免這個(gè)情況，我們把變動的多的聚合業(yè)務(wù)邏輯放到獨(dú)立的業(yè)務(wù)服務(wù)中。

目前的欺詐團(tuán)伙已經(jīng)形成完整的地下產(chǎn)業(yè)鏈，反欺詐平臺需要根據(jù)平臺沉淀的用戶數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)結(jié)合生物探針技術(shù)采集的本次用戶行為數(shù)據(jù)，建立用戶、環(huán)境、行為畫像以及基于用戶、環(huán)境、行為的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，通過對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立多重模型來甄別對異常用戶的識別能力和反欺詐能力。反欺詐評分模型有如下優(yōu)點(diǎn)：反欺詐評分模型和反欺詐規(guī)則系統(tǒng)有很好的互補(bǔ)性，在風(fēng)控平臺中，同時(shí)建立起反欺詐規(guī)則系統(tǒng)和評分模型很有必要。

RocketMQ 在多 IDC 場景以及多隔離區(qū)場景下的實(shí)踐。首先一個(gè) feature 不會更改所在的應(yīng)用，一般來說 DB 是部署一套的，在數(shù)據(jù)庫里面添加字段，來識別數(shù)據(jù)是來源于哪一個(gè)子環(huán)境，如果多套部署，不更改的應(yīng)用取不到新部署的 DB 數(shù)據(jù)，無法進(jìn)行全鏈路測試，所以同樣的，我們也沒有在每個(gè)子環(huán)境都部署一套 RocketMQ，而是部署統(tǒng)一部署，通過 RPC 路由把請求路由到正確的生產(chǎn)者集，改造消息路由算法把消息路由到正確的消費(fèi)者進(jìn)行處理。

整體比較下來，Nacos和Apollo在配置實(shí)時(shí)推送鏈路上是比較簡單高效的，Spring Cloud Config的配置推送引入Spring Cloud Bus，鏈路較長，比較復(fù)雜。Spring Cloud Config原生就支持Spring Boot和Spring Cloud，Nacos通過Spring Cloud for Alibaba支持Spring Boot和Spring Cloud生態(tài)，符合Spring生態(tài)中的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)方式，可以無縫從Spring Cloud Conig遷移到Nacos。Spring Cloud Config三個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)候，Git也是一個(gè)節(jié)點(diǎn)，寫QPS為5。

第三層：微服務(wù)治理服務(wù)實(shí)現(xiàn)層，微服務(wù)治理服務(wù)，通過服務(wù)注冊中心，刷新服務(wù)治理屬性，同時(shí)通知服務(wù)提供者和消費(fèi)者集群各節(jié)點(diǎn)刷新內(nèi)存，使服務(wù)治理Portal下發(fā)的服務(wù)治理策略動態(tài)生效。服務(wù)治理接口：服務(wù)治理Portal調(diào)用服務(wù)治理接口，實(shí)現(xiàn)服務(wù)治理。服務(wù)治理客戶端類庫：由于服務(wù)治理服務(wù)本身通常也是基于分布式服務(wù)框架開發(fā)，因此服務(wù)治理Portal需要集成分布式服務(wù)框架的客戶端類庫，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的自動發(fā)現(xiàn)和調(diào)用；

領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計(jì)在重構(gòu)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的實(shí)踐。系統(tǒng)居然不能完全解決業(yè)務(wù)的問題訂單化系統(tǒng)的前世。沒有訂單的購買機(jī)制運(yùn)行了一年多后，商城平臺組實(shí)現(xiàn)了訂單系統(tǒng)，經(jīng)過財(cái)務(wù)核算部門的“努力”推動，若干后端業(yè)務(wù)方把虛擬商品的購買對接了訂單系統(tǒng)的三個(gè)接口（創(chuàng)建、支付、簽收），這就是最初的訂單化的“萌芽”。借助DDD的建模思想指導(dǎo)，進(jìn)行了重新建模，新模型面對的核心領(lǐng)域模型是“商品”，核心限界上下文是“訂單交付”。

最后開始數(shù)據(jù)拆分,切分模式：首先垂直（縱向）拆分、再次水平拆分。水平拆分。水平拆分，總之，一般先分庫，如果分庫后查詢?nèi)匀宦?，于是按照分庫的思想開始做分表的工作數(shù)據(jù)庫采用分布式數(shù)據(jù)庫（所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)加起來才算是整體數(shù)據(jù)），文件系統(tǒng)采用分布式文件系統(tǒng)任何強(qiáng)大的單一服務(wù)器都滿足不了大型系統(tǒng)持續(xù)增長的業(yè)務(wù)需求，數(shù)據(jù)庫讀寫分離隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展最終也將無法滿足需求，需要使用分布式數(shù)據(jù)庫及分布式文件系統(tǒng)來支撐。

Java 虛擬機(jī)所管理的內(nèi)存中最大的一塊，Java 堆是所有線程共享的一塊內(nèi)存區(qū)域，在虛擬機(jī)啟動時(shí)創(chuàng)建。②分配內(nèi)存： 在類加載檢查通過后，接下來虛擬機(jī)將為新生對象分配內(nèi)存。//常量池中的對象 String str4 = str1 + str2; //在堆上創(chuàng)建的新的對象 String str5 = ''''''''string'''''''';//常量池中的對象 System.out.println(str3 == str4);//false System.out.println(str3 == str5);//true System.out.println(str4 == str5);//false.

如圖是基于Timeline的消息存儲模型，消息存儲要求每個(gè)會話都對應(yīng)一個(gè)獨(dú)立的 Timeline?；?Timeline 模型，以及 Timeline 模型在消息存儲和消息同步的應(yīng)用，我們看下消息同步庫和消息存儲庫的設(shè)計(jì)。消息同步庫：消息同步庫用于存儲所有用于消息同步的 Timeline，每個(gè) Timeline 對應(yīng)一個(gè)接收端，主要用作寫擴(kuò)散模式的消息同步。消息存儲庫：消息存儲庫用于存儲所有會話的 Timeline，每個(gè) Timeline 包含了一個(gè)會話中的所有消息。

1. 分布式存儲系統(tǒng) 2. 分布式計(jì)算系統(tǒng) 3. 分布式管理系統(tǒng)。分布式存儲系統(tǒng)：NoSQL 系統(tǒng)既有分布式文件系統(tǒng)所具有的可擴(kuò)展性，又有結(jié)構(gòu)化存儲系統(tǒng)的隨機(jī)訪問能力（例如隨機(jī) Update、Read 操作），系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)通常選擇簡單鍵值（K-V）進(jìn)行存儲，拋棄了傳統(tǒng) RDBMS 里復(fù)雜 SQL 查詢以及 ACID 事務(wù)。1. 傳統(tǒng)基于 MSG 的系統(tǒng) 2. MapReduce-like 系統(tǒng) 3. 圖計(jì)算系統(tǒng)4. 基于狀態(tài)（State）的系統(tǒng) 5. Streaming 系統(tǒng)。

[root@hadoop01 ~]# wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.2.0/hadoop-3.2.0.tar.gz[root@hadoop01 ~]# tar -xvf hadoop-3.2.0.tar.gz -C /usr/local/[root@hadoop01 ~]# chown along.along -R /usr/local/hadoop-3.2.0/[root@hadoop01 ~]# ln -s /usr/local/hadoop-3.2.0/ /usr/local/hadoop3. 配置啟動 Hadoop3.1 hadoop-env.sh 配置 Hadoop 環(huán)境變量。4.2.2 hbase-site.xml 配置 Hbase.

PUT _template/active-logs{ ''''''''template'''''''': ''''''''active-logs-*'''''''', ''''''''settings'''''''': { ''''''''number_of_shards'''''''': 5, ''''''''number_of_replicas'''''''': 1, ''''''''routing.allocation.include.box_type'''''''': ''''''''hot'''''''', ''''''''routing.allocation.total_shards_per_node'''''''': 2 }, ''''''''aliases'''''''': { ''''''''active-logs''''''''

曾奇：談?wù)勎宜J(rèn)識的分布式鎖。4. 分布式鎖。有了非分布式鎖的實(shí)現(xiàn)思路，和分布式環(huán)境的挑戰(zhàn)，我們來看看分布式鎖的實(shí)現(xiàn)策略。在 ZooKeeper 中，節(jié)點(diǎn)類型可以分為臨時(shí)節(jié)點(diǎn)（EPHEMERAL），時(shí)序節(jié)點(diǎn)（SEQUENTIAL ），持久節(jié)點(diǎn)（PERSISTENT ）。功能也非常強(qiáng)大，功能包括：分布式對象，分布式集合，分布式鎖和同步器，分布式服務(wù)等。跟Zookeeper類似，Redisson也提供了這幾種分布式鎖：可重入鎖，公平鎖，聯(lián)鎖，紅鎖，讀寫鎖等。

請看，一致性解決方案。1、架構(gòu)演變一：方案一 -> 方案一+分庫分表 -> 方案二+分庫分表 -> 方案四+分庫分表；2、架構(gòu)演變二：方案一 -> 方案一+分庫分表 -> 方案三+分庫分表 -> 方案四+分庫分表；3、架構(gòu)演變?nèi)悍桨敢?-> 方案二 -> 方案四 -> 方案四+分庫分表；4、架構(gòu)演變四：方案一 -> 方案三 -> 方案四 -> 方案四+分庫分表；絕大部分的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)還是采用方案一和方案一+分庫分表，只有極少部分用方案三+讀寫分離+分庫分表。

圖2：用戶與推薦系統(tǒng)交互的數(shù)據(jù)流向。如果某個(gè)推薦產(chǎn)品形態(tài)給用戶推薦的數(shù)據(jù)量比較大(比如，我們公司在做個(gè)性化重排序時(shí)，可能有幾百上千個(gè)視頻，用戶是通過分頁來請求的，數(shù)據(jù)量大，見下面圖3戰(zhàn)爭風(fēng)云這個(gè)tab，會根據(jù)用戶的興趣做個(gè)性化重排，用戶通過下滑遙控器按鍵分頁請求數(shù)據(jù))，可以對存儲于數(shù)據(jù)庫中的推薦結(jié)果進(jìn)行壓縮(比如采用protobuf + base64進(jìn)行編碼)，這樣數(shù)據(jù)量就會少很多，減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸，提升接口性能。

第一種：磁盤讀IO瓶頸，熱點(diǎn)數(shù)據(jù)太多，數(shù)據(jù)庫緩存放不下，每次查詢時(shí)會產(chǎn)生大量的IO，降低查詢速度 -> 分庫和垂直分表。五、分庫分表問題1. 非partition key的查詢問題（水平分庫分表，拆分策略為常用的hash法）冗余法2. 非partition key跨庫跨表分頁查詢問題（水平分庫分表，拆分策略為常用的hash法）3. 擴(kuò)容問題（水平分庫分表，拆分策略為常用的hash法）分庫分表，首先得知道瓶頸在哪里，然后才能合理地拆分（分庫還是分表？

每日支持千萬次請求，微服務(wù)之立方體模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)。即立方體模型。對此，「架構(gòu)即未來」一書中提出了更加系統(tǒng)的可擴(kuò)展模型，可擴(kuò)展模型是一個(gè)富有啟發(fā)性的方法，描述了微服務(wù)三個(gè)維度的擴(kuò)展方法，可以通過它來了解微服務(wù)架構(gòu)的擴(kuò)展維度。有多個(gè)「復(fù)制品」存儲，使得每個(gè)「復(fù)制品」提供無差異的數(shù)據(jù)服務(wù)，我們需要在「復(fù)制品」之間同步或異步的復(fù)制數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分區(qū)?；ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用架構(gòu)丨架構(gòu)技術(shù)丨大型網(wǎng)站丨大數(shù)據(jù)。

微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)總結(jié)微服務(wù)。服務(wù)與服務(wù)之間采取與語言無關(guān)的API進(jìn)行集成。微服務(wù)可以獨(dú)立部署和對外提供服務(wù)，微服務(wù)的業(yè)務(wù)上線和下線是動態(tài)的，當(dāng)一個(gè)新的微服務(wù)上線時(shí)，用戶是如何訪問到這種新的服務(wù)？服務(wù)注冊、發(fā)現(xiàn)、負(fù)載均衡和健康檢查，假定采用進(jìn)程內(nèi)LB方案，那么服務(wù)自注冊一般統(tǒng)一做在服務(wù)器端框架中，健康檢查邏輯由具體業(yè)務(wù)服務(wù)定制，框架層提供調(diào)用健康檢查邏輯的機(jī)制，服務(wù)發(fā)現(xiàn)和負(fù)載均衡則集成在服務(wù)客戶端框架中。