《极客时间教程 - 秒杀系统》笔记
开篇词丨秒杀系统架构设计都有哪些关键点？
秒杀的整体架构可以概括为“稳、准、快”几个关键字
- 稳-高可用 - 服务需要考虑各种容错场景，保证服务可用
- 准-一致性 - 高并发下的库存数量增减不能出错，避免超卖
- 快-高性能 - 支持高并发的读写
设计秒杀系统时应该注意的 5 个架构原则
秒杀系统本质上就是一个满足大并发、高性能和高可用的分布式系统。
...大约 16 分钟
dunwu.github.io
个人的技术文档归档
链接名称
链接详细描述
书籍名称
书籍详细描述
文章名称
文章详细描述
伙伴名称
伙伴详细介绍
自定义项目
自定义详细介绍
分布式存储面试
缓存
扩展：
...大约 11 分钟
分布式调度面试
服务注册和发现
【基础】什么是服务注册和发现？
要点
服务定义是服务提供者和服务消费者之间的约定，但是在微服务架构中，如何达成这个约定呢？这就依赖于服务注册和发现机制。
在微服务架构下，服务注册和发现机制中主要有三种角色：
- 服务提供者（RPC Server / Provider）
- 服务消费者（RPC Client / Consumer）
- 服务注册中心（Registry）
服务发现通常依赖于注册中心来协调服务发现的过程，其步骤如下：
- 服务提供者将接口信息以注册到注册中心。
- 服务消费者从注册中心读取和订阅服务提供者的地址信息。
- 如果有可用的服务，注册中心会主动通知服务消费者。
- 服务消费者根据可用服务的地址列表，调用服务提供者的接口。
这个过程很像是生活中的房屋租赁，房东将租房信息挂到中介公司，房客从中介公司查找租房信息。房客如果想要租房东的房子，通过中介公司牵线搭桥，联系上房东，双方谈妥签订协议，就可以正式建立起租赁关系。
...大约 69 分钟
分布式协同面试
复制
【基础】什么是复制？复制有什么作用？
要点
复制主要指通过网络在多台机器上保存相同数据的副本。
复制数据，可能出于各种各样的原因：
- 提高可用性 - 当部分组件出现位障，系统依然可以继续工作，系统依然可以继续工作。
- 降低访问延迟 - 使数据在地理位置上更接近用户。
- 提高读吞吐量 - 扩展至多台机器以同时提供数据访问服务。
...大约 72 分钟
Dubbo 面试
Dubbo 的实现过程？
节点角色：
| 节点 | 角色说明 |
|---|---|
| Provider | 暴露服务的服务提供方 |
| Consumer | 调用远程服务的服务消费方 |
| Registry | 服务注册与发现的注册中心 |
| Monitor | 统计服务的调用次数和调用时间的监控中心 |
| Container | 服务运行容器 |
...大约 11 分钟
Elasticsearch 架构
存储流程
ES 存储数据的流程可以从三个角度来阐述：
- 从集群的角度来看，数据写入会先路由到主分片，在主分片上写入成功后，会并发写副本分片，最后响应给客户端。
- 从分片的角度来看，数据到达分片后需要对内容进行格式校验、分词处理然后再索引数据。
- 从节点的角度来看，ES 数据持久化的步骤可归纳为：Refresh、写 Translog、Flush、Merge。
...大约 13 分钟
Elasticsearch 搜索（上）
搜索简介
Elasticsearch 支持多种搜索：
- 精确搜索（词项搜索）：搜索数值、日期、IP 或字符串的精确值或范围。
- 全文搜索：搜索非结构化文本数据并查找与查询项最匹配的文档。
- 向量搜索：存储向量，并使用 ANN 或 KNN 搜索来查找相似的向量，从而支持 语义搜索 等场景。
...大约 8 分钟
《极客时间教程 - Elasticsearch 核心技术与实战》笔记二
第四章：深入搜索
基于词项和基于全文的搜索
基于词项的查询
Term 是表达语意的最小单位。搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理 Term
Term 级别查询：Term / Range / Exists / Prefix / Wildcard
在 ES 中，Term 查询，对输入不做分词。会将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项，并且使用相关度计算公式为每个包含该词项的文档进行相关度计算。
...大约 19 分钟
《极客时间教程 - Elasticsearch 核心技术与实战》笔记一
第一章：概述
课程介绍（略）
课程综述及学习建议（略）
Elasticsearch 概述及其发展历史
Elasticsearch 是一款基于 Lucene 的开源分布式搜索引擎。
...大约 17 分钟
《Elasticsearch 实战》笔记
第 1 章 Elasticsearch 介绍
- Elasticsearch 是构建在 Apache Lucene 基础之上的开源分布式搜索引擎。
- Elasticsearch 常见的用法是索引大规模的数据，这样可以运行全文搜索和实时数据统计。
- Elasticsearch 提供的特性远远超越了全文搜索。例如，可以调优搜索相关性并提供搜索建议。
- 对于数据的索引和搜索，以及集群配置的管理，都可以使用 HTTP API 的 JSON，并获得 JSON 应答。
- 可以将 Elasticsearch 当作一个 NoSQL 的数据存储，包括了实时性搜索和分析能力。它是面向文档的，默认情况下就是可扩展的。
- Elasticsearch 自动将数据划分为分片，在集群中的服务器上做负载均衡。这使得动态添加和移除服务器变得很容易。分片也可以复制，使得集群具有容错性。
...大约 12 分钟
...
