并发编程无声的性能杀手

数据在内存中以 page 为单位存在;在cache 里以 cache line 为单位

伪共享：缓存系统以 cache line为单位存储，多线程修改互相独立的变量时，如果这些变量共享同一个cache line，就会无意中影响彼此的性能

业务洗数据，binlog变更发至rabbitmq, 堵死现象分析

通过二维码，用可信任设备（如自己手机）控制不可信任设备上的登录行为

• 更方便

  省去不便手动输入的设备（如电视）上输入的环节

• 更安全

  避免在安全等级低的设备和环境（公共电脑、Web页面）输入密码

1.1 不同功能物理分离实现伸缩

纵向分离

业务流程不同部分分离部署，实现伸缩

横向分离

不同业务模块分离部署，实现伸缩

1.2 单一功通过集群规模实现伸缩

应用服务器集群性和数据服务器集群伸缩，对数据状态管理的不同，技术实现有很大区别

一头牛拉不动车的时候，不要去寻找一头更强壮的牛，而是用两头牛来拉车

有差别，但不大。些配置属性和类，可能要改动

架构的本质

任何系统，自然情况下，都是从有序到无序

热力学第二定律，自然界一切自发过程都有方向性，孤立系统由有序变为无序，即它的熵不断增加，最终寂灭

但生物可以通过和外界交互，主动进行新陈代谢，制造 “负熵” 来保证自身有序，继续生存

同样，软件随着功能增多，调用量增长，逐渐碎片化，越来越无序，最终无法维护和扩展，所以系统在一段时间的野蛮生长后，也需要及时干预，避免越来越无序

架构的本质就是对系统进行有序化重构，不断减少系统的 “熵”，使系统不断进化

架构是如何实现无序到有序的？ 基本的手段就是分和合，先把系统打散，然后重新组合

万丈高楼平地起，计算机系统就像程序员金字塔的地基。理解了计算机系统的构造原理，在写程序的道路上才能越走越远

道理很早就懂，一直没下定决心好好钻研，或许觉得日常工作中根本用不到这些，又或许是每次拿起书看到那些复杂的底层架构，看到存储器，寄存器，CPU，总线等等这些概念就头大

没有事务处理，数据库就不能算是数据库

没有并发控制技术，事务处理也只是一个名词而已

业务场景变化带来业务量激增导致高性能需求

小额支付的流行：

以前超市十几块钱东西刷卡，收银员白眼

现在大街小巷的商户摊贩都支持扫码支付，没人跟你叽歪