有一定开发经验的研发人员都知道，缓存是高并发场景解决方案中的大杀器，应用中引入了缓存可以将大部分查询流量引入到缓存上，从而降低DB的qps来保护有限的底层存储资源。
作为一个视频行业很多年的从业者，我结识了很多这个行业的一些大牛和小白，由于我自己是搭建视频流媒体服务器的，我发现这段时间越来越多的人问我关于视频流媒体服务器搭建的问题，当然了我也很乐意为大家解答。
应用微服务化场景下，随着服务个数的增加，服务之间的相互调用变得更加复杂，服务治理需求愈加突出，其中服务流量控制是服务治理中的重要一环。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
使用场景 最近，报告查询系统负载均衡集群相关配置已经完成，两种实现方式分别是基于Ehcache和Redis的session管理策略。 大家都知道服务器资源有限的，但是客户端来的请求是无限的(不排除恶意攻击)， 为了保证大部分的请求能够正常响应，不得不放弃一些客户端来的请求，所以我们会采用Nginx的限流操作， 这种操作可以很大程度上缓解服务器的压力， 使其他正常的请求能够得到正常响应。 如何使用Nginx实现基本的限流，比如单个IP限制每秒访问50次。通过Nginx限流模块，我们可以设置一旦并发连接数超过我
做业务的同学都知道，在现实情况中，往往会出现流量暴增的情况。这些流量可能来自于黑客的爬虫，也可能来自于节日大促，或者其他一些渠道。当然业界都有对策，比如反爬、熔断、降级、限流等等不一而足。
做为一个数据上报系统，随着接入量越来越大，由于 API 接口无法控制调用方的行为，因此当遇到瞬时请求量激增时，会导致接口占用过多服务器资源，使得其他请求响应速度降低或是超时，更有甚者可能导致服务器宕机。
如果把深圳交通当做一个应用系统，从软件研发的角度来看，洪水就是意外攻击，深圳水库泄洪事件其实就是维持系统稳定进行批量数据删除。
秒杀这个话题到现在来说已经是一个老生常谈的话题了，不过因为又临近一年一度的双11，而且发现前段时间无论是阿里还是腾讯一些大厂其实还是在频繁的问到这个场景题，所以还是准备拿出来说说。
最后总结归纳一套设计思想，也是万能模板，这样面试官问任何高并发系统，只需从这几个方向去考虑就可以了。
Nginx是优秀的HTTP和反向代理服务器，京东各部门都在广泛使用，但普遍都面临着一些问题：
来源>https://www.infoq.cn/article/JD-Nignx-JEN
支付宝2015年发生了大规模的宕机事件，原因是杭州市萧山区某地光纤被挖断导致，为确保异地容灾、多活，后面专门进行了全链路单元化改造，整个交易链路都进行了单元化改造，并且经常在大促前夕进行单机房演练；
从读者的描述，可以看出高并发处理的经验，在面试中占据着举足轻重的地位，关于高并发相关的面试题，一直都是面试热题，因为这类面试题能够更加直观地体现候选人的技术水平与深度。如何解决高并发场景下的问题，永远都不会过时。
高并发系统总是那么令人着迷，比如说双十一的抢购，比如说12306的抢票，都是非常经典的高并发的例子，也是非常大的挑战。对于开发这样系统的人来说，最怕的就是突发的流量，就好比河流突发大水而引发洪涝灾害一样，突发的流量也会引起服务器奔溃。
近几年，为了促进消费，政府会发放一些消费券。有的会通过类似支付宝这样的合作商发放，也有直接使用政府APP发放。 发消费券是开心的事情，只不过没抢到的话就略有遗憾了。特别是碰到某些服务器不给力的情况，有的人就会觉得系统不太靠谱了。
一个图床聚合程序，自带鉴黄功能，违规图片智能拦截 可以直接复制上传以后的链接以及预览 支持5个接口上传，图片都支持https 永久免费图床，无需注册，批量上传，即时预览，无限流量，无限外链，永久保存，微博服务器，全网CDN，高速稳定，网页上传，无需插件。 支持JPG, GIF, PNG等文件格式。 支持远程图片上传。 微博图床，围脖是个好图床。
微服务架构下，会引入很多服务问题，所以少不了需要做服务治理，包括：服务注册与发现、服务配置、服务限流、服务熔断、服务降级、负载均衡、链路追踪等。
在租用美国服务器时，很多朋友都会首选美国加州机房，这主要是因为加州位于美国西海岸，距离我国相对较近，所以访问起来速度比较快。知名的RAKsmart美国服务器就是位于加州机房，备受国内站长青睐。
面对一个庞然大物，如果没有一个合理的分工分层。任何一个小小失误都会被无限放大，酿成巨大灾难。
例如由于日志文件过大导致硬盘无法写入、网络路由无效等可以通过调整硬件状态进行恢复的失败情况。
在微服务架构中，微服务之间的数据交互通过远程调用完成，微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，此时如果链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，那么对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，导致“雪崩效应”。 服务熔断是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。例如在高压电路中，如果某个地方的电压过高，熔断器就会熔断，对电路进行保护。同样，在微服务架构中，熔断机制也是起着类似的作用。当调用链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务熔断，不再有该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后，恢复调用链路。
IPFS 是一个免费的开源项目，是一个分布式文件系统，旨在将所有计算设备与相同的文件系统连接起来，我们可以通过它，在全网分发你的任何资源！无来源，无审核，无限流量，无限空间！文件保存周期应该是大概6个月，如果个月内文件无人访问，文件将在全球分布的IPFS保留你数据的那台服务器中，删除文件，相反，如果文件一直不定期访问，文件就会可以更久的保存。 测试站地址：https://ipfs.q6q.cc/
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第八部分，主要介绍故障处理，包口典型表现、原因、常见情况、解决思想以及解决方法。如果异地多活看作事前处理的话，那么故障处理可以看作事后的预案。
要不要控制流量、要控制哪些流量、控制力度要有多大，等等，这些操作都没法在系统设计阶段静态地给出确定的结论，必须根据系统此前一段时间的运行状况，甚至未来一段时间的预测情况来动态决定。
停更了很久的《面试补习》 ，随着最近的校招来临，也要提上日程了，在梳理八股文的同时，也能加深自己的理解，希望对各位童鞋有所帮助～
消息队列作为服务解耦、异步收发消息的组件，如今已经广泛应用于各大互联网公司，具备一定规模的公司会有专门的团队负责维护消息队列。当我们需要使用消息队列时，得写专门的代码进行连接，比如若用Golang编码，当需要使用Kafka消息队列时可能会使用 sarama库。这意味着需要在业务代码中写一些与业务无关的kafka配置与连接代码。
昨天，关于西安一码通崩溃事件：完美诠释了什么叫“死锁”！的段子火了。笑话看完了，今天一起学习下干货吧！ 早上，我们收到了一位读者的分享，是一篇来自业主群的BUG分析。 是的，你没看错！就是来自业主群！ 这是什么神仙小区？不仅让DD想招呼HR去小区门口蹲点挖人，是不是招聘效率会提高很多呢？ 下面是正文内容，大家一起来看看他们的干货吧！ 冬日的古城长安，防疫的形势严峻，两千精英共驰援，八方援军助检测。 为了有效控制疫情，西安市已启动了多轮次的全员核酸检测工作。12月20日在广泛要求48小时有效核酸及连续多日核
最近看了20190103期的“晓说”，高晓松在清华园大谈5G和区块链，两个赛道会给内容产业（音乐、视频、文章、书......）带来许多新的变化，我把视频听了2篇，整理出详细的笔记没什么用处，我更关心的是：
稳定性相关的前置知识在前两篇文章已经说的比较多了，个人也在网上对比看了下稳定性相关的内容，都是偏概念，因此此处更加偏向于系统实战设计实现。
今天来说说限流的相关内容，包括常见的限流算法、单机限流场景、分布式限流场景以及一些常见限流组件。
对于建站新手而言，选择一个满意且价格适宜的主机空间方案就显得尤为重要。Hostinger是近几年备受欢迎的美国虚拟主机提供商，专注于提供超值优质的虚拟主机产品，深受数百万站长信赖。
虚拟主机就是在一个实际存在的物理服务器上利用虚拟化技术分割成数个虚拟的主机，各个虚拟机之间是独立的，虚拟主机可以应用于HTTP、FTP、E-mail、APP的搭建，也可以搭建数据存储的平台，对我们来说最多的应用就是利用虚拟主机来搭建个人的博客和个人存储平台。因为国内的虚拟主机使用都需要备案，这里给大家推荐的都是国外的免费虚拟机网站。
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。缓存、降级和限流是保护微服务系统运行稳定性的三大利器。
在日益增长的网络应用中，请求过多的情况是导致服务器崩溃或应用程序宕机的主要原因之一。流量控制技术是这种情况下的一种重要手段，其中限流算法是最常用的一种技术。限流算法不仅可以有效控制网络流量，还可以保障应用程序的可用性和稳定性。在本篇文章中，我们将探讨限流算法的相关概念、为什么我们需要限流以及可以选择哪些限流算法来帮助我们处理高并发的流量。
在众多HTTP CODE 里，作为一名程序员我们都喜欢200，但从不喜欢以5xx打头的HTTP返回码，比如502，注意不是520。发生大量502报警，你会不会紧张，比如下面这张图。平时为0，很短时间内达到3w+。
前面我们了解了什么是分布式限流，这一节我们就来细数一下分布式限流都有哪些常见方案。
上面两个维度结合起来看，限流就是在某个时间窗口对资源访问做限制，比如设定每秒最多100个访问请求。但在真正的场景里，我们不止设置一种限流规则，而是会设置多个限流规则共同作用，主要的几种限流规则如下：
随着微服务的流行，服务之间的依赖性和调用关系变得越来越复杂，服务的稳定性变得尤为重要。业务场景中经常会涉及到瞬时流量冲击，可能会导致请求响应超时，甚至服务器被压垮、宕机不可用。出于对系统本身和上下游服务的保护，我们通常会对请求进行限流处理，快速拒绝超出配置上限的请求，保证系统或上下游服务系统的稳定。合理策略能有效应对流量冲击，确保系统可用性和性能。本文详细介绍了几种限流算法，比较各个算法的优缺点，给出了限流算法选型的一些建议，同时对业务上常用的分布式限流也提出一些解决方案。
秒杀系统的设计是高级职位面试中非常高频的一道题目，它可以较好地考察候选人的知识体系情况。对于我们来说，学习秒杀系统的设计，能够让我们学以致用，设计系统的时候考虑得更加全面。今天就让树哥带你一起来看看怎么设计一个秒杀系统！
在现在的互联网系统中有很多业务场景，比如商品秒杀、下单、数据查询详情，其最大特点就是高并发，但是我们的系统通常不能承受这么大的流量，继而产生了很多的应对措施：消息队列、多级缓存、异地多活。但是无论如何优化，由于硬件的物理特性决定了我们系统性能的上限，如果强行接收所有请求，往往造成服务雪崩，导致服务的不可用，这个时候服务限流就成为我们必不可少的一个手段了。
一个大型的互联网公司或者平台，总是涉及到许许多多的微服务器管理，就拿一个公司网站来说，会员商品以及订单系统都是网站应用的一部分。应用访问和浏览器访问都需要访问后台的服务，在这一连串不同接入口的访问当中，就会产生一些需要重复操作的问题，因此api网关框架就产生了。
1）旅游景点；很多人去过故宫，每逢节假日都会迎来人流高峰，为了维护秩序和安全，每天限定售票数量
相信很多在中小型企业或者TO B企业的小伙伴们都未曾接触过限流。举个例子，小伙伴们就会发现，原来软件限流就在身边。相信很多小伙伴们都有12306买票回家的体验吧。如下图大家应该非常熟悉。
网站最头痛的就是被攻击，常见的服务器攻击方式主要有这几种：端口渗透、端口渗透、密码破解、DDOS攻击。其中，DDOS是目前最强大，也是最难防御的攻击方式之一。
这三把"利器"各有其特点，通常会结合使用，以达到最佳的效果。例如，可以通过缓存来减少数据库的访问，通过降级来应对系统故障，通过限流来防止系统过载。在设计高并发系统时，需要根据系统的具体需求和特点，合理地使用这些技术。接下来本文会主要介绍一些业界常用的限流方法。
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