十几亿用户中心系统，ES+Redis+MySQL架构就轻松搞定！（1）
一、背景会员系统是一种基础系统，跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障，会导致用户无法下单，影响范围是全公司所有业务线。所以，会员系统必须保证高性能、高可用，提供稳定、高效的基础服务。随着同程和艺龙两家公司的合并，越来越多的系统需要打通同程APP、艺龙APP、同程微信小程序、艺龙微信小程序等多平台会员体系。例如微信小程序的交叉营销，用户买了一张火车票，此时想给他发酒店红包，这就....
十几亿用户中心系统，ES+Redis+MySQL架构就轻松搞定！
大年初一，看完中国队 1:3 越南队的比赛，在思考中国足球每况愈下的深层次原因之外，不禁回想起这几年做过的一些大型企业数字化转型项目，有得有失，最终回归到本源“如何设计和实施一个复杂软件工程”这个问题上，趁着春节长假，把自己的一些对架构设计思考和学习随笔写下来，写的仓促，希望能引起大家一些启发和讨论。当然本文所说的软件开发主要业务应用软件的开发，而中间件、数据库等技术组件开发的关注点则在其他一些....
基于SpringBoot + MyBatis + Caffeine + Redis + MySql + Kafka实现一个论坛网站 附完整代码
功能梳理普通用户权限：支持站内账号登录，QQ 登录和 GitHub 账号登录（一键登录，方便快捷）支持发布帖子，可以添加自定义标签，支持 Markdown 格式，同时编辑页面提供目录索引支持用户编辑自己发布帖子支持点赞帖子，评论帖子，对评论进行评论，对评论进行点赞，当用户的帖子或者评论被点赞或评论时，会通过站内信通知用户查看帖子详情页面时，可以同时看到论坛的热门帖，以及相关的帖子（通过标签匹配获....
Redis 缓存和 MySQL 如何实现数据一致性
需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致....
Spring Boot+MyBatis+Redis+ActiveMQ+MySQL+Thymeleaf实现简单的高并发点赞功能（下）
5.Web层package com.zhongger.highconcurrentpaise.controller; import com.zhongger.highconcurrentpaise.domain.MoodDTO; import com.zhongger.highconcurrentpaise.service.MoodService; import org.springframew....
Spring Boot+MyBatis+Redis+ActiveMQ+MySQL+Thymeleaf实现简单的高并发点赞功能（上）
Spring Boot+MyBatis+Redis+ActiveMQ+MySQL+Thymeleaf实现简单的高并发点赞功能1.项目概述在社交网站或App中，点赞场景非常多，比如微信、微博、QQ空间、博客、抖音等软件都有点赞功能。别小看一个简单的点赞功能，里面要考虑的细节还是很多的。比如一些名人发的微博，由于其粉丝众多，一条微博可能在短时间内有上百万的点赞数。面对这种高并发点赞场景，如果项目没有....
数据处理-链路统计Redis到Mysql1|学习笔记
开发者学堂课程【大数据实战项目：反爬虫系统（Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建）：数据处理-链路统计Redis到Mysql1】学习笔记与课程紧密联系，让用户快速学习知识课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/670/detail/11636数据处理-链路统计Redis到Mysql1 内容介绍一、回顾二、Red....
数据处理-链路统计redis到mysql2|学习笔记
开发者学堂课程【大数据实战项目：反爬虫系统（Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建）：数据处理-链路统计redis到mysql2】学习笔记与课程紧密联系，让用户快速学习知识课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/670/detail/11637数据处理-链路统计 redis 到 mysql2 上节数据从 redi....
redis与mysql数据库数据双写不一致如何解决？
一、高并发执行1.1 正常情况下程序没有问题！！！1.2 网络卡顿 时间延迟数据库真正的结果为6，但是最后改为了10，发现了数据不一致性。二 解决办法2.1 写完删除缓存，每次查询数据库又发生了问题！！！2.2 延迟双删【不考虑】不太确定sleep的时间不确定，不稳定，不能100%解决，延迟很高！！！！吞吐量低！！！2.3 内存队列【不推荐】对基于同一个Key的增删改查操作，放到一个内存队列里面....
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