标签: 算法

青木 | 1周前 | Java算法

架构设计中如何应对接口级故障?

在实际业务运行过程中,有一种故障影响可能没有那么大,但发生的概率较高,这就是今天聊的接口级的故障。 接口级故障的典型表现就是,系统并没有宕机、网络也没有中断,但业务却出现问题了,例如业务响应缓慢、大量访问超时和大量访问出现异常(给用户弹出提示“无法连接数据库”)。 这类问题的主要原因在于系统压力太大、负载太高,导致无法快速处理业务请求,由此引发更多的后续问题。最常见的情况就是,数据库慢查询将数据库的服务器资源耗尽,导致读写超时,业务读写数据库时要么无法连接数据库、要么超时,最终用户看到的现象就是访问很慢,一会儿访问抛出异常,一会儿访问又是正常结果。 如果进一步探究,导致接口级故障的原因可以分为两大类: 1. 内部原因 :包括程序bug导致死循环,某个接口导致数据库慢查询,程序逻辑不完善导致耗尽内存等。 2. 外部原因 :包括黑客攻击,促销或者抢购引入了超出平时几倍甚至几十倍的用户,第三方系统大量请求,第三方系统响应缓慢等。 解决接口级故障的核心思想和异地多活基本类似,都是 优先保证核心业务 和 优先保证绝大部分用户 。常见的应对方法有四种,降级、...

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渣渣辉 | 2023-12-12 | 后端相关算法

五分钟了解一致性哈希算法

理论 一致性哈希算法是一种常用的[分布式]()算法,其主要用途是在分布式系统中,将数据根据其键(key)进行散列(hash),然后将散列结果映射到环上,再根据数据节点的数量,将环划分为多个区间,每个节点负责处理环上一定区间范围内的数据。 普通哈希的问题 分布式集群中,对机器的添加删除,或者机器故障后自动脱离集群这些操作是集群管理最基本的功能。如果采用常用的hash(object)%N取模的方式,在节点进行添加或者删除后,需要重新进行迁移改变[映射关系](),否则可能导致原有的数据无法找到。 举个栗子 随着业务和流量的增加,假如我们的Redis查询服务节点扩展到了3个,为了将查询请求进行均衡,每次请求都在相同的Redis中,使用hv = hash(key) % 3的方式计算,对每次查询请求都通过hash值计算,得出来0、1 、2的值分别对应服务节点的编号,计算得到的hv的值就去对应的节点处理。 但...

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奈我何 | 2023-12-05 | 算法JavaScript

万字总结 JS 数据结构与常用的算法

一、前言 首先,为什么我会学习数据结构与算法呢,其实主要是有两方面 第一,是我在今年的flag里明确说到我会学这个东西 第二,学了这些,对自己以后在工作或者面试也会带来许多好处 然后,本文是最近学习的一个 <span class="wx_text_underline" 总结文章</span ,文中的算法题, 大部分都是leetcode中 的,如不太理解题意,可直接去leetcode中找到对应的题。 二、基本概念 常常听到算法的时候,就会有人说到 时间复杂度 , 空间复杂度 。那么这俩玩意是啥呢,下面我们就来一一解释 1. 时间复杂度 其实就是一个函数,用大 O 表示, 比如 O(1)、 O(n)... 它的作用就是用来 定义描述算法的运行时间 O(1)     let i = 0     i += 1 O(n): 如果是 O(1) + O(n) 则还是 O(n)     for (let i = 0; i < n; i += 1) {  

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观云 | 2023-07-06 | 算法

学习分享|Etcd/Raft 原理篇

本文是根据近期对 Etcd-Raft 的学习把自己的理解做个简单整理和分享。 近期负责的项目中有一个场景需要依赖数据一致性算法,因此做了一些相关的调研。本文是根据近期对【Etcd-Raft】的学习把自己的理解做个简单整理和分享。 注:本文并没有对Etcd/Raft源码和流程事无巨细的解剖,更多地关注其核心功能以及过程中个人觉得值得学习的点。 前言 Raft是什么? Etcd是什么?  为什么选择etcd-raft  文章主要讲解 etcd/raft—— 原理解析篇。 一、原理解析 1. 最小原则 ...

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