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贵港报班学java互联网架构好的机构推荐

来源:贵港达内it教育机构 时间:2018-07-16

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  JAVA架构师在整个软件开发过程中都起着重要的作用,是公司中「IT架构灵魂人物」,需要针对业务特点、系统的性能要求提出解决问题的、成本zui低的设计方案,而这些能力是构建在深厚的技术基础之上的,这就要求架构师不仅要掌握技术,也要掌握更深的技术原理!

  课程不仅贴近企业的应用级、涵盖前沿的技术框架,并且更深度的挖掘技术原理、解析框架设计原则,深度剖析底层源码,能够在软件出问题时配置并替换相关代码,能真正理解应用中的代码,不仅能够从模块级调整它们,并且能理解每行Java代码。

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  消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和zui终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
  目前在生产环境,使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等。
  消息队列应用场景
  以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯四个场景。
  异步处理
  场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种1.串行的方式;2.并行方式。
  串行方式:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件,再发送注册短信。以上三个任务全部完成后,返回给客户端。
  并行方式:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件的同时,发送注册短信。以上三个任务完成后,返回给客户端。与串行的差别是,并行的方式可以提高处理的时间。
  假设三个业务节点每个使用50毫秒钟,不考虑网络等其他开销,则串行方式的时间是150毫秒,并行的时间可能是100毫秒。
  因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的,假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次(1000/150)。并行方式处理的请求量是10次(1000/100)。
  小结:如以上案例描述,传统的方式系统的性能(并发量,吞吐量,响应时间)会有瓶颈。如何解决这个问题呢?
  引入消息队列,将不是必须的业务逻辑,异步处理。改造后的架构如下:
  按照以上约定,用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间,也就是50毫秒。注册邮件,发送短信写入消息队列后,直接返回,因此写入消息队列的速度很快,基本可以忽略,因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后,系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍,比并行提高了两倍。
  应用解耦
  场景说明:用户下单后,订单系统需要通知库存系统。传统的做法是,订单系统调用库存系统的接口。如下图:
  传统模式的缺点:
  假如库存系统无法访问,则订单减库存将失败,从而导致订单失败;
  订单系统与库存系统耦合;
  如何解决以上问题呢?引入应用消息队列后的方案,如下图:
  订单系统:用户下单后,订单系统完成持久化处理,将消息写入消息队列,返回用户订单下单成功。
  库存系统:订阅下单的消息,采用拉/推的方式,获取下单信息,库存系统根据下单信息,进行库存操作。
  假如:在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单,因为下单后,订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。
  流量削锋
  流量削锋也是消息队列中的常用场景,一般在购买或团抢活动中使用广泛。
  应用场景:购买活动,一般会因为流量过大,导致流量暴增,应用挂掉。为解决这个问题,一般需要在应用前端加入消息队列。
  可以控制活动的人数;
  可以缓解短时间内高流量压垮应用;
  用户的请求,服务器接收后,首先写入消息队列。假如消息队列长度超过zui大数量,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面;
  购买业务根据消息队列中的请求信息,再做后续处理。
  日志处理
  日志处理是指将消息队列用在日志处理中,比如Kafka的应用,解决大量日志传输的问题。架构简化如下:
  日志采集客户端,负责日志数据采集,定时写受写入Kafka队列;
  Kafka消息队列,负责日志数据的接收,存储和转发;
  日志处理应用:订阅并消费kafka队列中的日志数据;
  以下是新浪kafka日志处理应用案例:
  Kafka:接收用户日志的消息队列。
  Logstash:做日志解析,统一成JSON输出给Elasticsearch。
  Elasticsearch:实时日志分析服务的核心技术,一个schemaless,实时的数据存储服务,通过index组织数据,兼具强大的搜索和统计功能。
  Kibana:基于Elasticsearch的数据可视化组件,超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。

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