通过上面的方案探讨和优缺点分析发现，想做好分布式本地缓存刷新功能借助不同的中间件实现是没有太多难度的，重点是上量之后出现的性能问题和可用性问题(实时性)。节点数量一定时间内的刷新量面对大规模的服务集群如果需要高可用性可能需要上面的多种方案结合才行。比如选消息中间件作为主方案，使用轮询的方式作为兜底方案等。

之前群里有人分享基于贫血模型和充血模型相关的一些代码实战，同时也有一些小伙伴不太理解这些模型之间的真正内容，本文将通过一个扣库存的代码工程实践来阐述不同视角下的扣库存逻辑的实现。

上一篇演示了通过jedis的api进行多个发布订阅消息的案例，本篇演示使用jedis连接redis-cluster实现纯redis实现的bloom过滤器。package com.coderman.jedis.clusterdemo.bloomfilter;import com.coderman.jedis.clusterdemo.ClusterTest;import org.junit...

一、背景&痛点1.1 背景我在建设一个租房平台，进行基于租房业务的架构实践。在写业务代码的时候发现我需要一个ID生成器用于生成各种ID和单据编号信息。上篇已经说到我找到了一个比较中意的开源项目，并且已经进行了本地化搭建，相对顺利的看到了效果。1.2 痛点简单进行尝鲜之后便开始了下一步操作，由于租房业务架构的springboot/cloud版本跟id-generator的版本不一样，同时不支

Ubuntu14.04下的JDK，Maven的安装和环境配置终于打入Linux ubuntu的门口了，用自己的电脑装虚拟机好几次搭建环境都错了，这次用公司的电脑，终于将大部分工具都使用上了，于是先装了两个比较基础的东西，这里记录一下，以后再装或者别人看到，也算是加快Linux、Ubuntu的学习适应过程。首先要跟windows平台进行对比一下，了解一些概念1.windows...

一、背景我正在建设一个租房平台，进行基于租房业务的架构实践。在实践过程中发现作为开发人员缺乏大规模微服务，大数据量实战的经验，自己独立捣鼓的话往往无法掌控全局，不能很好的获取实战经验，而如今各个培训机构割韭菜非常多，把架构设计等主题炒的非常热，但是作为中级，初级人员想进行微服务架构设计实战，大数据量应用往往门槛偏高。我经过两个多月的业务实战发现我也陷入其中，在业务应用和大规模微服务实战的过程中缺乏

一、背景我正在建设一个租房平台，进行基于租房业务的架构实践。我尝试着按照不同领域创建了几个微服务，写了一些接口，准备模拟真正的IT企业开发环境，但是接口多了难免有变更，维护成本，目前一个人的话维护接口文档确实很费时间，无法投入到更多架构，服务设计落地上。因此需要有一个文档管理平台，来管理不同微服务的接口描述，便于后面多人开发的时候提供基础文档。二、文档管理选型2.1 方案1-自研当时遇到接口文档管

本章开启了专栏，对所学Python内容进行系统性的总结和学习，查缺补漏希望通过该专栏能够提升基于Python的开发能力，同时该专栏具有一定的针对性，可以系统整体的学习总结自己需要的东西，以及可以通过这些迅速运用到实践中。#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time: 2017-4-23 21:51# @Author

本章是Python基础数据结构的第三篇，由于之前没有接触过太多的Python版本的数据结构，所以在学习的过程中集百家之长和自己的见解，加以实践，学习Python。Python中用到dict的方法，和注意事项都以代码的形式体现#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time: 2017-4-24 10:35# @Author

本章是Python基础数据结构的第二篇，申请了博客专栏，但是没有给回复呢，所有先发布几篇镇楼，哇咔咔、Python中用到set的方法，和注意事项都以代码的形式体现#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time: 2017-4-24 14:36# @Author: coderManFans# @Site: p