从0开始学微服务
胡忠想
微博技术专家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 微服务,从放弃到入门
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模块一 入门微服务 (10讲)
01 | 到底什么是微服务?
02 | 从单体应用走向服务化
03 | 初探微服务架构
04 | 如何发布和引用服务?
05 | 如何注册和发现服务?
06 | 如何实现RPC远程服务调用?
07 | 如何监控微服务调用?
08 | 如何追踪微服务调用?
09 | 微服务治理的手段有哪些?
10 | Dubbo框架里的微服务组件
模块二 落地微服务 (14讲)
11 | 服务发布和引用的实践
12 | 如何将注册中心落地?
13 | 开源服务注册中心如何选型?
14 | 开源RPC框架如何选型?
15 | 如何搭建一个可靠的监控系统?
16 | 如何搭建一套适合你的服务追踪系统?
17 | 如何识别服务节点是否存活?
18 | 如何使用负载均衡算法?
19 | 如何使用服务路由?
20 | 服务端出现故障时该如何应对?
21 | 服务调用失败时有哪些处理手段?
22 | 如何管理服务配置?
23 | 如何搭建微服务治理平台?
24 | 微服务架构该如何落地?
模块三 进阶微服务 (8讲)
25 | 微服务为什么要容器化?
26 | 微服务容器化运维:镜像仓库和资源调度
27 | 微服务容器化运维:容器调度和服务编排
28 | 微服务容器化运维:微博容器运维平台DCP
29 | 微服务如何实现DevOps?
30 | 如何做好微服务容量规划?
31 | 微服务多机房部署实践
32 | 微服务混合云部署实践
模块四 展望微服务 (4讲)
33 | 下一代微服务架构Service Mesh
34 | Istio:Service Mesh的代表产品
35 | 微博Service Mesh实践之路(上)
36 | 微博Service Mesh实践之路(下)
阿忠伯的特别放送 (4讲)
阿忠伯的特别放送 | 答疑解惑01
阿忠伯的特别放送 | 答疑解惑02
微博技术解密(上) | 微博信息流是如何实现的?
微博技术解密(下)| 微博存储的那些事儿
结束语 (1讲)
结束语 | 微服务,从入门到精通
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微博技术解密(上) | 微博信息流是如何实现的?

胡忠想 2019-01-29
专栏结束后,有不少同学留言希望我能讲一些微博基础架构的知识。所以接下来的微博技术解密系列,我将分享微博在信息流架构、存储中间件等方面的经验,希望能给你带来启发和帮助。
今天我们先来看微博信息流架构,也就是微博的 Feed 是如何构建的。首先什么是 Feed 呢?根据我的理解,Feed 是互联网 2.0 时代的产物,它与互联网 1.0 时代的产物——门户网站最大的不同之处就是 Feed 不需要用户在各个板块之间来回跳转获取信息,而是把不同的信息都聚合在一起,可以供用户源源不断地访问。这里就涉及了两个问题,一个是信息如何保存,另一个是信息如何聚合。这也是今天我要分享的主要内容,我会从存储架构的角度阐述微博 Feed 是如何存储的,然后会从业务架构的角度阐述微博 Feed 是如何聚合的。

微博 Feed 存储架构

我们知道,微博 Feed 是由关注人的微博聚合在一起组成的,所以要存储每个人发的微博,那么在设计存储架构时主要需要注意三个问题:
每秒数据写入量,也就是每秒发博量是多大。
每秒数据访问量,也就是每秒微博请求量是多大。
是否有冷热数据之分,也就是微博的请求是否有时间特点。
结合微博的业务场景,我来回答上面提出的三个问题。首先是每秒发博量,这里要考虑到极端情况,比如元旦零点,瞬间会有大量用户发博,达到数万 QPS。再来看下每秒微博请求量,同样要考虑到在热点事件时,比如“春晚”时会有大量用户访问微博,请求量也会达到数万 QPS;并且每个用户关注的不止是一个人,假设关注数的平均值是 200,那么微博数据的请求量就是几百万 QPS。除此之外,微博的访问也是有时间特点的,用户一般访问新发微博的概率要远远大于一周前发的微博,所以说微博数据也是有冷热之分的。
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精选留言(9)

  • 平头哥
    存储在redis中,然后对微博信息进行聚合操作比较简单吧
    2019-02-15
    1
    4
  • 北极的大企鹅
    比较想问的是学完框架后,是先学设计模式还是先学JVM原理,并发与线程安全,然后中间件和架构设计,数据库设计,Linux学习,跨语言学习顺序,这些都是按照什么样的顺序学习的,还有源码阅读顺序
    2019-04-11
    1
  • 旅途
    老师你好 推模式 一条微博为什么要存储多份 存一个外键行么
    2019-12-07
  • 哦山丘
    怎么衡量用户的粉丝数多少算多?还有是怎么判断的?
    2019-10-31
  • godtrue
    关系型数据库:持久化关系型数据
    KV内存数据库:加速数据的读写速度
    非关系型数据库:存储海量数据,且结构不定
    2019-06-16
  • 臭猫
    阿忠伯,我想问一下,拉模式情况下,在粉丝数量众多的情况下,如何保证数据一致性的?比如如何保证所有粉丝都收到了新微博
    2019-05-28
  • Geek_59
    目前,我信息流处理是Elastic search +redis+MySQL
    2019-05-05
    2
  • luffyke
    写入是tps,查询是qps
    2019-02-16
    1
  • 苹果xixi
    1. memecached 维护问题 2. memecached 故障你们是如何解决的?
    2019-01-30
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