结束语|为者常成,行者常至
徐长龙
该思维导图由 AI 生成,仅供参考
你好,我是徐长龙。
今天是 2022 年的最后一个月,我们也来到了这门课的最后一讲,很荣幸能陪你度过这几个月的学习时间。感谢你的一路相伴,有很多伙伴的留言的内容很有趣,也给我带来了一些启发。
高并发系统里每一种优化技术,后面都蕴含着许多优秀的思想,这些内容提炼出来是一个很耗精力的过程。
这半年以来,每天晚上我不是在写稿、改稿,就是在查资料,忙到 12 点也是常态。说实话,写这个专栏远比我想象中更难,需要不断整理自己的思路、优化表达,还要反复查证各类资料料,尽量保证讲到的知识准确无误。
在实践中,我们做系统优化常常要综合考虑、多次试错,才有可能找到适合的解决方法,并没有四海皆准的通用法门。解决一个问题时,会有很多个选项,不同的选项背后又会关联更多的分支,就像是小径分岔的花园。
因此,我觉得比起穷尽各种细节问题,帮你搭建完善的知识体系,形成理解系统的正确思路更为关键。
开发一个系统,我们首先考虑的就是用户量,然后分析用户的主要动作,并根据这些分析数据量以及核心频繁调用的功能是什么(功能是读的多,还是写的多),以此判断出我们的系统类型和优化方向。
确定了优化方向,剩下的工作,就是结合不同类型的系统特点来做设计和优化。这也是这个专栏的设计思路:高并发的优化主流方案与案例为主,实践技巧为辅。
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高并发系统优化是一项复杂而耗费精力的过程,需要不断整理思路、优化表达,以及反复查证各类资料。在实践中,需要综合考虑、多次试错,才能找到适合的解决方法。本文从读多写少系统、强一致性系统、写多读少系统、读多写多系统等四大类系统入手,深入探讨了各类系统的优化技术和挑战。作者强调了系统优化的核心价值是节省成本,而监控和规范流程也能间接降低解决问题的成本,减少潜在损失。最后,作者鼓励读者认真阅读、深挖,不断思考、实践,相信未来高并发优化会发挥出更大的价值。文章内容丰富,深入探讨了高并发系统优化的各种技术和挑战,对于从事相关领域的读者具有重要的参考价值。
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全部留言(4)
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- Elvis Lee可惜错过了反馈时间,但是这门课更多的是让我有了大致的方向,有了方向就可以往前走
作者回复: 我还在的~有问题随时留言~
2023-02-16归属地:上海1 - 黄堃健老师,期待你新的课程。 也期待你搞一个训练营
作者回复: 感谢支持!祝前程似锦!
2024-03-15归属地:广东 - xmr我是SRE, 平时做一下稳定性工作。看完本专栏收获满满,深深觉得系统的稳定性是设计出来的,不是维护出来的。
作者回复: 提前准备的越多,经验积累的越多,碰到问题时会越从容
2023-07-04归属地:广东 - LecKey江湖再见!
作者回复: 感谢支持!
2022-12-28归属地:北京
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