• Kubernetes 比我使用过的其他一些系统感觉更大、更可怕、更难处理。在我学习并使用它的过程中，我试图理解为什么它看起来像现在这样，以及哪些设计决策和权衡导致它看起来像现在这样。我并不声称拥有完整的答案，但这篇文章试图将我所拥有的两个具体想法或范式提交给我，因为我试图理解为什么使用 Ku
  • 在我们不断努力提高应用程序性能的过程中，分片是一个重要的里程碑。在过去的几年里，看到越来越多的人将 Notion 应用到他们生活的方方面面，我感到欣慰和欣慰。不出所料，所有新的公司 wiki、项目跟踪器和图鉴都意味着要存储数十亿个新块、文件和空间。到 2020 年年中，很明显，产品使用量将超 icon
  • 我的手表嗡嗡作响，在黎明前的昏迷中，我无法辨认这是警报还是电话。时间是凌晨 4 点 45 分：我们最大的客户报告说他们的请求需要两个多小时才能返回结果。我们认为这是因为我们的RabbitMQ消息系统。 近三年来，我们一直在为我们的生产系统运行 Ra icon
  • Memcached 创建于 2003 年，在用 C 重写之前用 perl 编写。最初是为 livejournal 创建的，它成为 Web 2.0 时代的 goto 堆栈增强之一。Youtube、Reddit、Facebook、Pinterest、Twitter、Wikipedia 等大型网络 icon
  • 系统出现严重的问题，马上公开披露技术细节，而不是让民间流言替代真相，这样的分享值得点赞：7月29日从大约13:10开始，你可能会遇到Monzo的一些问题：可能无法： 登录应用程序 发送和接收付款，或从ATM取款 查看应用中的准确余额和交易 icon
  • Myntra用户帐户服务是创建和管理帐户所需的用户属性。帐户服务将存储用户凭据、主要/次要电子邮件/电话、性别、年龄等属性（完整列表可在后续部分中找到）。所有这些属性都在帐户级别，不包含任何其他域/服务的信息。此服务还管理帐户的不同状态，如活动、删除、阻止等。由于多个用户可能共享一个帐户和可 icon
  • Apache Kafka于2011年初由LinkedIn开源。尽管存在所有最初的限制，但它还是取得了巨大的成功，并成为了流数据的事实上的标准。性能，重播事件的可能性以及独立的多个用户是其领先流媒体竞技场的一些功能。但是，卡夫卡也因其学习困难和操作困难而著称。以我的经验，在过去几年中， icon
  • 在我们开始比较内部部署与云计算与雾计算与边缘计算之前，我们需要退一步，使用#第一原则思考，首先以逐步的方式定义这些术语。 让我们从什么是计算开始？  为了我们的目的，让我们保持简单：它是由计算设备（硬件或软件）执行的活动或过程，以实现一个特定的目标 icon
  • 为了使用Redis实现高可用性，我们可以使用Spring Data Redis对Redis Sentinel的支持。使用Sentinel，我们可以创建一个自动抵御某些故障的Redis部署。Redis Sentinel还提供其他附属任务，如监控，通知，并充当客户端的配置提供程序。 icon
  • 在本文中，您将学习如何使用 Kubernetes Cluster API 和 ArgoCD 创建和管理多个 Kubernetes 集群。我们将使用 Kind 创建一个本地集群。在该集群上，我们将配置其他 Kubernetes 集群的创建过程。为了自动执行该过程，我们将使用 ArgoCD。多亏 icon
  • 有时候，少即是多。绝对正确的一种情况是依赖项。因此，Apache Kafka社区热切地等待着对 icon
  • 五年来，我一直是 Twitter 的站点可靠性工程师 (SRE)，以后四年里，我是 Cache 团队唯一的 SRE，四年来，我负责团队中的自动化、可靠性和运营。我设计并实现了大部分保持它运行的工具。 缓存可以用来使事情变得更快，或者减轻运行成本较高 icon
  • 本文介绍Kubernetes的一些基本概念，可以帮助你快速掌握在K8s中实际部署应用最重要的逻辑。镜像镜像是一个轻量级，独立的可执行软件包，包含运行应用程序所需的一切 - 代码，运行时，系统库和工具，环境变量和配置文件。 icon
  • 如果您确实需要处理大量流量，则只有一种方法：分片。也就是说，根据需要将传入请求分配给尽可能多的主机（或Lambda函数，消息代理或数据流）。一旦完成这项工作，您就可以处理几乎无限的请求量。当然，您必须选择如何在分片之间分配流量。自从我开始在AWS工作以来，我就对这些选项非常关注。 < icon
  • Redis作为开源内存数据存储不仅限于缓存，还是数据库、事件存储、消息代理、内存数据存储、AI功能存储、AI和搜索解决方案，使我们能够构建超低延迟和高吞吐量的实时应用程序。本文总结了Ofer Bengal（Redis Labs联合创始人兼首席执行官）和Yiftach Shoolman icon
  • 当顾客在Walmart.com网站或移动应用程序上下订单时，会有一个库存预订电话。这捕获了对顾客购物车中的商品的需求。在感恩节假期或任何销售活动（如PS5或Xbox活动）期间，库存预订请求的数量会显著增加。在这篇文章中，我想解释一下我们是如何克服扩展问题的，现在能够无缝地处理高峰流量。 icon
  • 为了更轻松地将 2000 个微服务的生产者和消费者迁移到多个托管的 Kafka 集群，最初的设计依赖于首先完全排空每个数据中心（DC）的流量。这种设计意味着只需将生产者和消费者的连接细节切换到他们的新 Kafka 集群。由于 Wix 微服务使用 Greyhound 层连接到 Kafk icon