如果组件和模块是一对一的关系，那么不仅仅会造成服务粒度过细同时也是一种不好的编程实践：服务的实现都是通过一个Class，那么此Class会非常大并且承担太多的责任，不利于测试和维护。因此，当你不断的需要在BASE和ACID事务做判断和取舍的时候，很有可能就是服务粒度过细。例如，与单独部署一套安全服务（认证和授权）其他所有服务都通过远程访问此服务相比，把安全相关的功能封装成jar包（security

过去几年，以 docker、kubernetes 为代表的容器技术已发展为一项通用技术，BAT、滴滴、京东、头条等大厂，都争相把容器和 k8s 项目作为技术重心，试图“放长线钓大鱼”。就说阿里吧，目前基本所有业务都跑在云上，其中有一半已迁移到自己定制 kubernetes 集群上。据说，今年计划完成 100% 基于 k8s 集群的业务部署。而服务网格这块儿，在阿里的一些部门（比如蚂蚁金服），已经有

数据库乐观锁；基于Redis的分布式锁；基于ZooKeeper的分布式锁本篇博客将介绍第二种方式，基于Redis实现分布式锁。虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客，然而他们的实现却有着各种各样的问题，为了避免误人子弟，本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁。本文主要介绍了如何使用Java代码正确实现Redis分布式锁，对于加锁和解锁也分别给出了两个比较经典的错误示例。其实

查询背景有一个表tmp_test_course大概有10万条记录，然后有个json字段叫outline，存了一对多关系(保存了多个编码，例如jy1577683381775)我们需要在这10万条数据中检索特定类型的数据，目标总数据量：2931条SELECT COUNT(*) FROM tmp_test_course WHERE `type`=5 AND del=2 AND is...

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LOADING_PERCENT的值就是20），即设定loadingId为20%的阈值，例如当前id是10000，步长为10000，那么loadingId=12000。Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法也主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用Leaf-snowflake时，

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每年双11，天猫成交额都会一次一次地刷新世界纪录，阿里巴巴核心系统100%上云，撑住了双11的世界级流量洪峰。在这一流量战场上，阿里可谓是华山论剑的最大赢家。今天我把阿里针对淘宝双十一万亿级流量下的分布式缓存文档共享出来，全面解析阿里双11的武功秘籍。阿里双十一的四种应用场景MDB 典型应用场景用于缓存，降低对后端数据库的访问压力。临时数据存储，部分数据丢失不会对业务产生较大影响。读多写少，读qp

该项目使用RSA加密方式对API接口返回的数据加密，让API数据更加安全。别人无法对提供的数据进行破解。Spring Boot接口加密，可以对返回值、参数值通过注解的方式自动加解密。首先我们当然是了解RSA加密RSA加密是一种非对称加密。可以在不直接传递密钥的情况下，完成解密。这能够确保信息的安全性，避免了直接传递密钥所造成的被破解的风险。是由一对密钥来进行加解密的过程，分别称为公钥和私钥。两者之

最近在做订单模块，用户购买服务类产品之后，需要进行预约，预约成功之后分别给商家和用户发送提醒短信。考虑发短信耗时的情况所以我想用异步的方法去执行，于是就在网上看见了Spring的@Async了。但是遇到了许多问题，使得@Async无效，也一直没有找到很好的文章去详细的说明@Async的正确及错误的使用方法及需要注意的地方，这里简单整理了一下遇见的问题，Sring是以配置文件的形式来开启@Async