本文将对几种缓存与数据库保证数据一致性的使用方式进行分析。为保证高并发性能，以下分析场景不考虑执行的原子性及加锁等强一致性要求的场景，仅追求最终一致性

在网络爬虫的过程中，我们都会遇到各种各样的反爬虫，封禁IP和账号，设置验证码，前端加密，浏览器指纹，甚至输出假数据来等等都是可能出现的反爬手段，这些我们今天一个也不会谈及，而是谈谈一种叫访问速率限制的手段。对于服务端而言，有时候会碰到这么一个场景：某个接口需要在某个时间段内设置最高的访问次数来降低服务器的压力，比如之前用的某度的一些接口，一分钟内访问

市面上大概是用两种方式使用微服务，①dubbo，②，springcloud；dubbo是使用rpc进行服务调度，而springcloud是用轻量级的http方式；dobbo侧重于服务间通信，在负载均衡，网关，路由，熔断方面依赖于第三方，而springcloud则提供了一整套完整的解决方案。且zookeeper偏向于保证一致性，而springc

前言　SpringCloud是基于SpringBoot的一整套实现微服务的框架。他提供了微服务开发所需的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等组件。最重要的是跟springboot框架一起使用的话，会让你开发微服务架构的云服务非常好的方便。 SpringBoot旨在

Java多线程之线程池7大参数详解目录企业面试题线程池7大参数源码线程池7大参数详解底层工作原理详解线程池的4种拒绝策略理论简介面试的坑：线程池实际中使用哪一个？1\.企业面试题线程池的工作原理，几个重要参数，然后给了具体几个参数分析线程池会怎么做，最后问阻塞队列用是什么？线程池的构造类的方

这两天在学习mysql的读写分离和负载均衡，尝试了主从模式和mysqlcluter，最后还是选择了一主多从，然后读写分离，这比较适合读量大的网站。然后对于mysql的负载均衡器，起先尝试了一下SQL请求路由器Amoeba(http://www.oschina.net/p/amoeba)，读写分离不错，但是不支持事务，因为我测试的网站是采取spring

hytrix支持线程池隔离和信号量隔离信号量隔离适应非网络请求，因为是同步的请求，无法支持超时，只能依靠协议本身线程池隔离，即，每个实例都增加个线程池进行隔离先给个总结对比：隔离方式是否支持超时是否支持熔断隔离原理

本文主要讲解了一致性哈希算法的原理以及其存在的数据倾斜的问题，然后引出解决数据倾斜问题的方法，最后分析一致性哈希算法在Dubbo中的使用。通过这篇文章，可以了解到一致性哈希算法的原理以及这种算法存在的问题和解决方案。

背景由于在开发前端项目中，后台管理端和用户端存在多个模块和页面逻辑可以复用，管理模块和用户端渲染模块使用同一套状态管理机制，只是在管理端和用户端的入口和路由模块不同，为了能够在开发时同时修改管理端和用户端共用模块，不用多项目工程修改和发布，我们基于vite

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：Icecream在当今日益动态和互联的数字环境中，伴随业务的多元化发展，传统网络的边界愈发模糊，依赖“纵深防御﹢边界防御”的网络安全防御模式岌岌可危。零信任，一个假定没有内在信任的安全概念，已经成为应对这些挑战的一个强