🌟学习亿级流量点赞系统-后端部分撒花啦🌸
🌟项目代码
GitHub地址🚀:https://github.com/KiveAllen/allen-like
只完成了后端部分哦,前端部分因为我的ai工具经常使用导致免费额度已经用光光啦
后面应该还会继续拓展多个高可用的方案,大家感兴趣可以给个🌟鼓励鼓励,谢谢大家!!
💎学习总结
主要学了什么技术可以直接在我的README里面查看。
在这里主要和大家聊聊自己的一些日常和感悟。
😏看到小y在群里发这个项目出来,就特别感兴趣。
因为一直在公司里面写着一大堆的业务代码,根本没时间去接触一些新技术。
写完这个项目,接触下来业务部分还是很少的,相当于就实现了三个功能(点赞、取消点赞和是否点赞),但是为了高可用和高并发,这两个功能背后是多种技术组合而成的。
- 是否点赞: 首先我们使用缓存来优化,后面又引入了本地缓存和HeavyKeeper热点检测,循序渐进教导大家如何优化.其中还教了我们如何使用Redis执行Lua脚本提高性能。
- 点赞和取消点赞: 为了避免数据库压力过大,使用了Pulsar消息队列,然后使用了TiDB进行水平扩展,提升了削峰填谷的能力和系统可用性。
- 定时任务:学习了定时持久化到TiDB和定时对账,保证数据的一致性。
以上是对于业务的主要优化,剩下还学习了压力测试、可观测性优化等等功能,接触了很多平时没有使用过的技术,非常推荐大家学习。
语文不太好嘿嘿,希望大家有时间一起学习,一起进步。
🌸撒花小截图

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