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很多朋友问，如何学习RPC内核知识？我的回答是，直接看源码。今年看源码，之前推荐过一个框架《单机40万QPS，搜狗WF框架，今年最值得学习的开源代码》，随着源码阅读的越来越深入，发现了WF框架一个非常独特的地方：高性能纯异步MySQL客户端，非常有意思，今天和大家介绍一下自己的学习心得。首先，什么是

今天和大家系统性聊聊TCP的负载均衡，高可用，与扩展性架构。web-server的负载均衡，高可用，扩展性架构是怎么实施的？互联网架构中，web-server接入一般使用nginx来做反向代理，实施负载均衡。整个架构分三层：（1）上游调用层，一般是browser或者APP；（2）中间反向代理层，ng

MQ，很多的应用场景，是消息的订阅发布，是系统上下游的解耦，MQ的还有一个典型应用场景是缓冲流量，削峰填谷，本文将简单介绍下，MQ要怎么实现缓冲流量，削峰填谷。站点与服务上下游之间，一般如何通讯？有两种常见的方式。一种是“直接调用”，通过RPC框架，上游直接调用下游。一种是“MQ推送”，上游将消息发

MQ的核心架构如何？MQ核心架构，它由发送端、服务端、固化存储、接收端四大部分组成。MQ如何保证消息必达?MQ消息必达，架构上有两个核心设计点：（1）消息落地；（2）消息超时、重传、确认；画外音：详见核心架构中的步骤1-6。MQ消息重传，是否可能导致重复的消息？有可能。为保证消息的可达性，超时、重传

疫情期间，受邀做了一次线上分享，聊聊我对管理的理解，对如何达成目标的理解，整理成文如下，欢迎探讨。管理者的职责是什么？对老板，对同事，对下属，三点很重要：（1）对老板，达成给定的目标；（2）对同事，帮队友赋能；（3）对下属，帮助他们解决问题，帮助他们成长和提升，帮助他们搭舞台唱戏；其中，第一点是根本

MySQL是目前互联网公司使用最广的数据库，InnoDB是MySQL使用最广的存储引擎，MyISAM和InnoDB的五项最佳实践，和大家聊聊，尽量多讲“为什么”。一、关于count(*)知识点：MyISAM会直接存储总行数，InnoDB则不会，需要按行扫描。潜台词是，对于selectcount(*)

当系统越来越复杂的时候，怎么将一个庞大的系统拆分成一个微服务，让后端服务能更好的迭代是一个架构师必须要具备的能力。微服怎么拆，最经典的就是分层设计了。分层架构如此经典，以至于成为我们每个程序员的标配了。随着服务的更加复杂，基于领域的设计就显得更加有必要了，这个时候分层设计和领域设计该怎么权衡？其实准

最近组织架构调整，直接负责视觉设计团队。和大家汇报下，在大家的帮助下，视觉设计团队的量化指标OKR第一版有了雏形。首先，视觉设计团队，肯定不能由出图数量作为KPI；同时，作品质量评估也偏主观；那么，视觉设计团队是否需要量化指标OKR呢？答案是肯定的。从管理的角度，如果OKR不量化，可能会存在什么严重

架构师之路，坚持撰写接地气的架构文章

一、起因分布式环境下，多台机器上多个进程对一个数据进行操作，必然引起数据不一致的情况，比如“商品超卖”。那么在分布式环境下，怎么访问临界资源，是互联网的一大难题。分布式锁就是一种解决方法。二、互斥原理原理：多个访问方对同一个资源进行操作，需要进行互斥，通常是利用一个这些访问方同时能够访问到的lock

订单中心，是互联网业务中，一个典型的“多key”业务，即：用户ID，商家ID，订单ID等多个key上都有业务查询需求。随着数据量的逐步增大，并发量的逐步增大，订单中心这种“多key”业务，架构应该如何设计，有哪些因素需要考虑，是本文将要系统性讨论的问题。什么是“多key”类业务？所谓的“多key”，

七夕之夜，想和另一半聊一些私密的话，如何保证聊天内容不被黑客窥探，看完此文，终于略知一二了。一、初级阶段：信息裸传特点：（1）在网络上传递明文；黑客定理一：网络上传递的数据是不安全的，网络属于黑客公共场所，能被截取。如何改进呢？很容易想到，先加密，再传输。二、进阶阶段：传输密文特点：（1）服务端和客

单体架构时代，不会跨进程调用服务，站点层直连数据库与缓存，通过站点层的日志，基本就能定位出，哪里有异常，哪里是瓶颈，哪里（数据库？缓存？本地函数？）超时？微服务分层架构之后，系统架构变得越来越复杂：（1）站点层会调用业务服务层；（2）业务服务会调用基础服务层；（3）任何一个服务都有可能调用缓存或者数

有一类业务场景：（1）超高吞吐量，每秒要处理海量请求；（2）写多读少，大部分请求是对数据进行修改，少部分请求对数据进行读取；这类业务，有什么实现技巧么？接下来，一起听我从案例入手，娓娓道来。快狗打车，场景举例：（1）司机地理位置信息会随时变化，可能每几秒钟地理位置要修改一次；（2）用户打车的时候查看

随着业务越来越大，数据也是越来越多，怎么能让业务在数据大的时候还能保证快呢。互联网的业务无外乎线上OLTP场景和线下OLAP场景，这两种场景，数据量增大后，我们应该分别怎么应对呢。【OLTP】在业务初期，单库单表，就能满足绝大部分业务需求，其典型的架构为：（1）DAS：数据访问层；（2）DB：数据库

经常有朋友问我，为什么要做分层架构，什么时候架构要抽象一层，今天来聊一聊这个问题。上图是一个典型的互联网分层架构：（1）客户端层：典型调用方是browser或者APP；（2）站点应用层：实现核心业务逻辑，从下游获取数据，对上游返回html或者json；（3）数据-缓存层：加速访问存储；（4）数据-数

每当我们写下一个本地函数调用的时候：intresult=Add(1,2);我们知道，代码段里有一段Add的代码，调用方将参数1和2压栈传入，Add函数计算完成之后，返回结果给result，这是一个本地函数调用的过程。画外音：额，有朋友留言，他并不知道。那每当我们写下一个RPC接口调用的时候：intr

下图是一个典型的，互联网分层架构：客户端层：典型调用方是浏览器browser或者手机APP站点应用层：实现核心业务逻辑，从下游获取数据，对上游返回html或者json服务层：业务服务，数据服务，基础服务，对上游提供友好的RPC接口数据缓存层：缓存加速访问存储数据固化层：数据库固化数据存储同一个层次的

经常有朋友问，MySQL双主的一致性问题，今天简单聊一聊。MySQL为什么要使用双主架构？MySQL最常见的集群架构，是一主多从，主从同步，读写分离的架构。通过这种方式，能够扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。为了保证MySQL写库的高可用，可以在一个MySQL数据库集群中可

早年Google的四大基础设施，分别是GFS,MapReduce,BigTable,Chubby,前三个比较有名，今天来说说最后一个，Chubby。Chubby是什么？Chubby是早年Google四大基础设施之一，提供粗粒度的分布式锁服务。Chubby的使用者不需要关注复杂的同步协议，而是通过已经