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  文章首發(fā)地址 Ktor 和 Spring Boot 是兩個在 Kotlin Web 開發(fā)中常用的框架，它們有一些共同點，也有一些區(qū)別。 都支持 Kotlin：Ktor 和 Spring Boot 都能夠完全支持 Kotlin 語言，這使得開發(fā)者可以使用 Kotlin 的特性和優(yōu)勢來構(gòu)建 Web 應(yīng)用程序。 都提供了簡化開發(fā)的功能：Ktor 和 Spring Boot

  2024年04月10日

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  高性能內(nèi)存對象緩存 Memcached

  一套開源的高性能分布式內(nèi)存對象緩存系統(tǒng) 所有的數(shù)據(jù)都存儲在內(nèi)存中 支持任意存儲類型的數(shù)據(jù) 提高網(wǎng)站的訪問速度 Memcached 是典型的 C/S 架構(gòu)，因此需要安裝 Memcached 服務(wù)端與 Memcached API 客戶端。 ①數(shù)據(jù)存儲方式: Slab Allocation 按組分配內(nèi)存，每次先分配一個Slab，相當(dāng)于一

  2024年02月15日

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  架構(gòu)篇17：高性能緩存架構(gòu)

  雖然我們可以通過各種手段來提升存儲系統(tǒng)的性能，但在某些復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景下，單純依靠存儲系統(tǒng)的性能提升不夠的，典型的場景有： 需要經(jīng)過復(fù)雜運算后得出的數(shù)據(jù)，存儲系統(tǒng)無能為力 例如，一個論壇需要在首頁展示當(dāng)前有多少用戶同時在線，如果使用 MySQL 來存儲當(dāng)前

  2024年01月24日

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  高性能分布式緩存Redis(三) 擴(kuò)展應(yīng)用

  在并發(fā)編程中，通過鎖，來避免由于競爭而造成的數(shù)據(jù)不一致問題 問題分析 現(xiàn)象：本地鎖在多節(jié)點下失效(集群/分布式) 原因：本地鎖它只能鎖住本地JVM進(jìn)程中的多個線程，對于多個JVM進(jìn)程的不同線程間是鎖不住的 解決：分布式鎖（在分布式環(huán)境下提供鎖服務(wù)，并且達(dá)到本地

  2024年02月12日

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• “深入理解Redis：高性能緩存和數(shù)據(jù)存儲技術(shù)解析“

  標(biāo)題：深入理解Redis：高性能緩存和數(shù)據(jù)存儲技術(shù)解析 摘要：本文將深入探討Redis作為一種高性能緩存和數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的原理和用法。我們將從Redis的基本特性入手，介紹其在緩存和數(shù)據(jù)存儲方面的優(yōu)勢，并通過實際示例代碼展示如何使用Redis提升應(yīng)用程序的性能和可靠性。

  2024年02月16日

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• “深入理解Redis：高性能緩存與數(shù)據(jù)存儲的秘密“

  標(biāo)題：深入理解Redis：高性能緩存與數(shù)據(jù)存儲的秘密 在現(xiàn)代應(yīng)用程序的開發(fā)中，緩存和數(shù)據(jù)存儲是非常重要的組成部分。它們不僅可以提高應(yīng)用程序的性能，還可以減輕數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載。其中，Redis作為一種高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，因其出色的性能和靈活的特性而備

  2024年02月16日

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• “深入解析Redis：高性能緩存與分布式數(shù)據(jù)存儲“

  標(biāo)題：深入解析Redis：高性能緩存與分布式數(shù)據(jù)存儲 摘要：本文將深入解析Redis，介紹其作為高性能緩存和分布式數(shù)據(jù)存儲的特點和功能，并提供示例代碼展示其使用方法。 正文： 一、引言 Redis是一個開源的內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲系統(tǒng)，它以其高性能、靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及豐富的

  2024年02月17日

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• 探索Garnet：微軟開源的高性能分布式緩存存儲系統(tǒng)

  微軟研究院近期宣布推出一款名為Garnet的創(chuàng)新開源分布式緩存存儲系統(tǒng)，致力于解決現(xiàn)代應(yīng)用程序在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時對于高吞吐量、低延遲及卓越可擴(kuò)展性的嚴(yán)苛要求。這款基于C# .NET 8.0構(gòu)建的新型系統(tǒng)，充分利用了現(xiàn)代硬件能力，為應(yīng)用程序開發(fā)人員提供了加速數(shù)據(jù)訪問

  2024年04月26日

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• ClickHouse進(jìn)階｜如何自研一款企業(yè)級高性能網(wǎng)關(guān)組件？

  使用原生ClickHouse集群進(jìn)行節(jié)點數(shù)據(jù)查詢和寫入時，離不開第三方開源網(wǎng)關(guān)組件chproxy支持。但由于chproxy缺少TCP協(xié)議支持，導(dǎo)致性能、查詢能力等受限。這也成為困擾眾多ClickHouse開發(fā)者的一大難題。那么，究竟應(yīng)該如何突破？本文將揭秘火山引擎ByteHouse企業(yè)版自研網(wǎng)關(guān)組件如何

  2024年02月07日

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  構(gòu)建高可用、高并發(fā)和高性能的微服務(wù)系統(tǒng)（Spring Cloud實現(xiàn)）

  目前Java都在流行一個說詞：高并發(fā)。 反正不管是不是，反正就是高并發(fā)。 談高并發(fā)，我們需要知道幾個名詞： -響應(yīng)時間(Response Time，RT) -吞吐量(Throughput) -每秒查詢率QPS(Query Per Second) -每秒事務(wù)處理量TPS(Transaction Per Second) -同時在線用戶數(shù)量 整體來說高并發(fā)的技術(shù)很多，但是

  2024年02月13日

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