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找人做设计的网站,新闻20条摘抄大全,nginx安装wordpress,顺的网站建设要多少钱多数人其实不需要记住世界上所有的数据库、消息队列或缓存策略。只需要深入理解两个工具#xff1a;Redis 和 Kafka。掌握了它们#xff0c;就能解决 80% 的系统设计难题。为什么是这两个#xff1f;Redis 解决速度#xff0c;Kafka 解决扩展。二者共同构成了现代分布式系统…多数人其实不需要记住世界上所有的数据库、消息队列或缓存策略。只需要深入理解两个工具Redis 和 Kafka。掌握了它们就能解决 80% 的系统设计难题。为什么是这两个Redis 解决速度Kafka 解决扩展。二者共同构成了现代分布式系统的支柱。从 Netflix 的推荐引擎到 Uber 的实时调度系统几乎所有的独角兽初创公司和科技巨头都依赖这套组合。Redis系统性能的支柱Redis 是一个内存数据存储相当于整个系统的短期记忆。当毫秒级响应成为系统的关键指标时Redis 总能满足要求从不掉链子。典型使用场景缓存最典型的用途。存储频繁访问的数据避免反复查询数据库。import redis import json r redis.Redis(hostlocalhost, port6379)# 缓存用户资料def get_user_profile(user_id): cache_key fuser:{user_id} cached r.get(cache_key)if cached:return json.loads(cached)# 从数据库查询 profile database_query(user_id) r.setex(cache_key, 3600, json.dumps(profile))return profile会话管理存储用户会话避免冲击主数据库。const session await redis.get(session:${sessionId});if (!session) {return res.status(401).json({ error: 会话已过期 });}限流使用简单的计数器防止 API 滥用。def check_rate_limit(user_id): key frate_limit:{user_id} count r.incr(key)if count 1: r.expire(key, 60) # 60秒时间窗口return count 100 # 每分钟允许100次请求Redis 架构模式Kafka系统的扩展引擎Kafka 是一个分布式事件流平台。可以把它看作一个功能及其强大的拓展型消息队列支援消息的持久化并且每秒能处理数百万个事件。核心概念Topics主题消息的分类。每个主题可以有多个分区以实现并行处理。Producers生产者向 Kafka 写入事件的服务。Consumers消费者从 Kafka 读取事件的服务。实现示例// 生产者 - 订单服务 Properties props new Properties(); props.put(bootstrap.servers, localhost:9092); props.put(key.serializer, org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer); props.put(value.serializer, org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer); KafkaProducerString, String producer new KafkaProducer(props);// 发布订单事件 ProducerRecordString, String record new ProducerRecord(orders, orderId, orderData); producer.send(record);// 消费者 - 库存服务 Properties props new Properties(); props.put(bootstrap.servers, localhost:9092); props.put(group.id, inventory-service); props.put(key.deserializer, org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer); props.put(value.deserializer, org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer); KafkaConsumerString, String consumer new KafkaConsumer(props); consumer.subscribe(Arrays.asList(orders));while (true) { ConsumerRecordsString, String records consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for (ConsumerRecordString, String record : records) {update_inventory(record.value());}}Kafka 架构模式强强联合Redis Kafka 组合使用重点来了将这两个工具结合起来你即可以构建出既快速又可扩展的系统。模式事件驱动的缓存失效# 处理更新事件并使缓存失效的消费者def handle_user_update_event(event): user_id event[user_id] cache_key fuser:{user_id}# 使缓存失效 redis_client.delete(cache_key)# 或者主动更新缓存 updated_data event[data] redis_client.setex(cache_key, 3600, json.dumps(updated_data))完整的系统架构何时使用使用 Redis 的场景需要亚毫秒级响应时间数据访问模式以读为主需要实现限流、会话管理或排行榜功能使用 Kafka 的场景需要解耦服务多个消费者需要相同的数据需要事件重放或审计追踪正在构建实时数据管道需要快用 Redis。需要在服务间扩展用 Kafka。大多数人根本不需要了解十七八种不同的数据库只需要知道何时该缓存何时该队列以及这两个工具如何解决分布式系统的根本问题速度与扩展。掌握 Redis 和 Kafka。其他一切都只是更精进的领域真用到了再学也不晚。